A CIÊNCIA DE DADOS E MARKETING - UMA COMBINAÇÃO PODEROSA PARA O SUCESSO DOS NEGÓCIOS - PARTE I

A ciência de dados em marketing é ter e utilizar uma hiper poderosa visão que analisa e interpreta dados para relevar oportunidades escondidas e entende melhor o comportamento dos clientes.

Ela transforma números e informações em insights valiosos, permitindo que as empresas tomem decisões estratégicas.

Em resumo, é a habilidade de transformar dados em ações que encantam os clientes e impulsionam os negócios.

A Ciência de Dados - Evolução Histórica

A ciência de dados, como agora conhecemos, é o resultado de uma convergência de diversas disciplinas e avanços tecnológicos. Sua história é marcada para uma jornada que se inicia com a coleta e a análise de dados rudimentares e culmina na era do big data, onde a informação é considerada um ativo estratégico para as empresas.

Podemos fazer uma viagem pelo tempo e identificar:

1.  A Era dos Primeiros Registros

A era dos primeiros registros remonta aos antigos censos realizados por diversas civilizações. Esses primeiros registros sistemáticos de dados eram utilizados para fins administrativos, como a cobrança de impostos e a organização do exército.

Com o surgimento da estatística clássica nos séculos XVII e XVIII, a disciplina formal de estatística começou a analisar dados demográficos e sociais.

Durante essa época, os métodos estatísticos eram aplicados principalmente em estudos sobre jogos de azar e seguros.

2.  A Revolução Industrial e a Expansão dos Dados

Com a Revolução Industrial, houve uma expansão significativa dos dados, à medida que a produção em massa gerou grandes volumes de informações sobre produção, estoque e vendas.

A necessidade de entender esses dados impulsionou o desenvolvimento de técnicas de análise exploratória, como a criação de gráficos e tabelas.

3.  A Era da Computação e o Surgimento da Ciência de Dados

A invenção dos computadores trouxe uma nova era de processamento de dados, permitindo o tratamento de grandes volumes de forma mais rápida e eficiente.

Além disso, o desenvolvimento de algoritmos estatísticos e de aprendizado de máquina revolucionou a análise de dados, possibilitando a identificação de padrões e a realização de previsões.

Com a popularização da internet e dos dispositivos móveis, houve uma exposição de dados, dando origem à era do big data.

4.  A Ciência de Dados como Ferramenta Essencial para as Empresas

Atualmente, a ciência de dados se tornou uma ferramenta essencial para as empresas. Elas perceberam que os dados podem fornecer insights valiosos para a tomada de decisões estratégicas.

A análise de dados permite identificar gargalos e oportunidades de melhoria nos processos de negócios, além de possibilitar a criação de experiências personalizadas para os clientes, aumentando sua satisfação e fidelidade.

Ademais, a análise de dados pode identificar novas oportunidades de negócios e impulsionar a inovação, ajudando as empresas a se manterem competitivas no mercado.

Concluindo, a ciência de dados evoluiu de uma disciplina acadêmica para uma ferramenta fundamental para as empresas modernas.

A capacidade de coletar, tratar, armazenar, processar e analisar grandes volumes de dados tornou-se um diferencial competitivo crucial em um mundo cada vez mais data-driven.

As empresas que conseguem aproveitar o potencial da ciência de dados estão mais bem preparadas para enfrentar os desafios do futuro e alcançar o sucesso.

As Etapas da Ciência de Dados em Marketing

A ciência de dados é uma disciplina que combina matemática, estatística, programação especializada, análise avançada, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (LM) para descobrir ideias ou insights práticos ocultos nos dados de uma organização.

Esses insights podem ser usados para orientar o planejamento estratégico e a tomada de decisões.

O ciclo de vida da ciência de dados envolve várias funções, ferramentas e processos, permitindo que os analistas obtenham insights precisos e práticos.

Normalmente, um projeto de ciência de dados passa pelas seguintes etapas:

1.  Definição do problema – antes de iniciar qualquer projeto de ciência de dados, é crucial determinar claramente o problema a ser resolvido. Isso envolve entender as necessidades e os objetivos do negócio, identificar as perguntas-chave a serem respondidas e definir os parâmetros de desempenho.

2.  Coleta de dados – uma vez definido o problema, é necessário coletar os dados relevantes para a análise. Esses dados podem estar disponíveis em diferentes formatos e fontes, como bancos de dados, arquivos CSV, API’s, páginas da web, entre outros.

É importante garantir a qualidade e a integridade dos dados coletados.

3.  Tratamento dos dados – antes de analisar os dados é preciso realizar o tratamento de dados, que inclui etapas como limpeza, transformação, integração e redução de dimensionalidade.

Essas etapas visam garantir que os dados estejam prontos para a análise, livres de ruídos, inconsistências e redundâncias.

4.  Análise exploratória – busca compreender e explorar os dados por meio de técnicas estatísticas e visualizações. Nessa etapa, são identificadas tendências, padrões, relações e insights iniciais que podem orientar as próximas etapas do processo.

5.   Modelagem e desenvolvimento – com base na análise exploratória é possível desenvolver modelos estatísticos e algoritmos de machine learning (LM) para extrair insights mais profundos e fazer previsões.

Esses modelos podem ser aplicados em conjuntos de dados de treinamento e de validação para testar a sua eficácia.

6.  Interpretação e comunicação de resultados – envolve interpretar os resultados da análise dos dados e comunicá-los de forma clara e acessível para as partes interessadas.

Isso inclui a criação de relatórios, visualizações, dashboards e apresentações que ajudem na tomada de decisões e na implementação de ações. 

A Ciência de Dados em Marketing

Para se ter uma ideia, a maior parte dos dados mundiais foi gerada nos últimos dois anos e as empresas têm agora a capacidade de capturar e armazenar dados de clientes numa escala sem precedentes e a custo relativamente baixo.

Portanto, cada vez que os usuários interagem com o site, a página de mídia social ou o sistema POS, que é usado para conduzir transações de varejo - serve como uma ferramenta, para processar pagamentos - de uma organização, novos pontos de dados são criados.

Esses dados são usados para criar insights sobre o comportamento do usuário ou cliente e enviar-lhes anúncios selecionados, recomendações personalizadas e promoções especiais.

A maioria das pessoas interage com os aplicativos de ciência de dados de marketing e inconscientemente toma decisões com base neles.

LEIA A PARTE II QUE SERÁ PUBLICADA EM 28.11.2024