Analytics é o termo que descreve a comunicação e a descoberta de padrões nos dados. É um campo da análise de dados que envolve o estudo de dados históricos para previsão de tendências futuras. O principal objetivo de Analytics é aprimorar o negócio através do ganho de conhecimento que pode ser usado para promover melhorias ou mudanças estratégicas.
Cerca de 90% dos dados coletados pelas empresas hoje estão relacionados às ações de clientes em atividades de Marketing. As empresas estão sentadas sobre um verdadeiro tesouro de dados. O Web Analytics normalmente mensura as páginas que os clientes mais visitam, os produtos que eles compram, em que quantidades e a que preço. Quais banners são mais visualizados e com mais frequência, quais emails são abertos e clicados, etc.
Porém, perguntas básicas permanecem sem respostas:
- Quem são os meus clientes?
- Que clientes devo focar e gastar a maior parte do meu orçamento de marketing?
- Qual é o valor futuro (Life Time Value) dos meus clientes?
Dica: Aplicando uma camada de Ciência ao Marketing Digital
É aqui que entra o Machine Learning, segundo o Wikipédia: “ Machine Learning é um sub-campo da ciência da computação que evoluiu do estudo de reconhecimento de padrões e da teoria da aprendizagem computacional em inteligência artificial. Em 1959, Arthur Samuel definiu aprendizado de máquina como o ‘campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados’ (livre tradução). A aprendizagem de máquina explora o estudo e construção de algoritmos que podem aprender de seus erros e fazer previsões sobre dados.”
E os Dados? e o Marketing? que representavam “...cerca de 90% dos dados coletados pelas empresas hoje estão relacionados às ações de clientes em atividades de Marketing…”
O que é Marketing Analytics?
Marketing Analytics compreende processos e tecnologias que permitem aos profissionais de marketing avaliar o sucesso de suas iniciativas através da mensuração da performance usando métricas importantes como ROI, atribuição de marketing e efetividade geral para responder perguntas como:
- Qual o desempenho das minhas iniciativas de marketing hoje? E no longo prazo? O que pode ser feito para aprimorá-las?
- Como estão minhas atividades de marketing comparada com meus competidores? Eles estão usando canais que não estamos usando?
- O que devemos fazer em seguida? Nossos recursos de marketing estão alocados apropriadamente? Estamos dispondo tempo e recursos nos canais corretos? Como devemos priorizar nossos investimentos para o próximo ano?
Dica: Como funciona a mídia programática?
A análise preditiva, liderada por Cientistas de Dados, está ajudando a responder estas perguntas e prever o comportamento do consumidor para permitir um marketing muito mais direcionado e "ágil".
Por exemplo, enquanto o BI tradicional tem a capacidade de apenas informar quantos clientes de uma empresa de telecomunicações cancelaram seus planos em um ano, a análise preditiva em Marketing pode ajudar a identificar quais clientes são mais propensos a cancelar seus planos e quais ofertas poderiam evitar o cancelamento.
Marketing Analytics é uma área bastante extensa e pode cobrir tópicos sofisticados como:
- Mineração de texto;
- Análise de redes sociais;
- Análise de sentimento;
- Otimização de campanhas online, entre outros.
A base de conhecimento deste post foi transmitida por Daniel Mendes no curso de Business Analytics da Data Science Academy.
