Já falamos mais de uma vez sobre a importância do uso da ciência e análise de dados nos setores de marketing.
Então, vamos começar este post em um formato diferente. Ao invés do tradicional parágrafo introdutório, iremos direto ao ponto: duas grandes qualidades do “casamento” entre marketing e estatística!
Abrange processos e tecnologias de mensuração de performance que possibilitam aos diretores de marketing uma avaliação sofisticada do sucesso de suas iniciativas. Com métricas como ROI, atribuição e efetividade, proporciona relatórios completos de performance de programas de marketing.
Reúne dados de todos os canais de marketing e os consolida em uma plataforma única. Proporcionando uma assistência valiosa para planejamento.
Ao longo dos anos, enquanto negócios expandiam-se em novas categorias de marketing, novas tecnologias eram adotadas para prestar suporte. Por serem tipicamente aplicadas isoladamente, seus resultados eram apresentados isoladamente entre si.
Consequentemente, diretores de marketing passaram a tomar decisões baseados em dados pontuais, a “ponta do iceberg”, sem levar em conta todo o volume de dados por trás do resultado isolado em questão.
Afinal, um recorte não contextualizado de uma situação tem pouca ou nenhuma efetividade ao proporcionar diagnósticos especializados. O marketing vinculado à estatística, por outro lado, considera todos os esforços em canais diversificados e intervalos de tempo, permitindo decisões sólidas para execução de projetos.
O que você ganha ao aplicar conhecimentos estatísticos ao seu projeto de marketing?
Unindo marketing e estatística, você obtém respostas para perguntas importantes como:
Quando pensamos em estatística, business analytics e Data Science, temos que coletar os dados, analisa-los e gerar os resultados. Por isso, para obter sucesso nos passos à seguir, é imprescindível ter cuidado no entendimento e tratamento dos dados.
Para gerar os melhores resultados com base na ciência de dados, siga estes três passos detalhados abaixo:
Para atingir o máximo potencial, sua estratégia de marketing e estatística deve combinar técnicas distintas, conforme o gráfico:
Análise descritiva: criando relatórios de ações passadas você pode entender que elementos das campanhas geraram maior retorno.
Análise explicativa: compreenda o que há por trás dos resultados apresentados na análise descritiva.
Análise exploratória: obtenha uma visão mais ampla dos padrões, tendências, outliers e resultados inesperados.
Análise preditiva: previsões acertadas baseadas em dados ricos para traçar ações futuras.
Análise prescritiva: tenha em mãos as respostas necessárias para alcançar determinado objetivo.
Tal aprofundamento em relação aos dados permite o levantamento e hipóteses e determinação de testes, como os aplicados pelo CRO (Conversion Rate Optimization).
Organizações têm acesso a um extenso leque de capacidades analíticas para dar suporte a objetivos de marketing, porém, a grande maioria possui pontos cegos. Preencher esses vazios de sua plataforma analytics é um passo importante.
Por isso, é muito importante contar com cientistas de dados em seu time ou contratar alguma consultoria de marketing especializada em dados para obter eficiência e resultados positivos. Invista!
Outro ponto, responda à pergunta “aonde eu me encontro no espectro analítico atualmente?”, identifique pontos vulneráveis e comece a desenvolver uma estratégia de preenchimento baseado nos apontamentos surgidos daí.
Os dados coletados pelas ferramentas de analytics de nada importam se você não agir de acordo com as diretrizes traçadas por eles.
A aplicação conjunta de marketing e estatística é um processo de constante teste e aprendizagem através dos quais você:
Identifique canais deficientes;
Ajuste estratégias e táticas de acordo com necessidades;
Otimiza processos;
Concluindo: sem a habilidade de testar e avaliar o sucesso de suas ações de marketing, sua organização não teria ideia de que estratégia funciona e qual não funciona, que pontos precisam de mudanças e como elas devem ser aplicadas. Da mesma forma, de que adianta obter dados ricos e não fazer nada com os insights gerados?
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Este post é baseado em um conteúdo originalmente publicado pela empresa norte-americana SAS Analytics.