Redes sociais, mecanismos de busca, aplicativos de localização, fóruns, automatização de processos cotidianos. Tudo isso contribui para que, a cada ano, um novo recorde na produção de dados mundial seja quebrado. Não à toa os dados são chamados de “o novo petróleo” — afinal, o que pode ser mais importante do que informação?
Em um mundo cada vez mais tecnológico, é verdade que ficou mais fácil saber quem é o consumidor de um serviço ou produto.
Ter uma boa presença online e criar um canal de comunicação mais íntimo se tornou uma etapa essencial do sucesso de um negócio, mas foi a análise assertiva dos dados coletados na internet que permitiu o crescimento exponencial de diversas empresas. É por isso que a área de dados é uma das que mais cresce no mundo.
Um erro muito comum, no entanto, é acreditar que apenas o setor de tecnologia lida ou se privilegia da ciência de dados. A verdade é que a análise de dados se tornou uma competência exigida em diversos setores, graças às inúmeras vantagens que um profissional “data driven” oferece para o negócio.
Dentre as áreas que mais se beneficiam com uma análise de dados completa e eficiente, está o marketing — especialmente se falamos do marketing de conteúdo, focado na produção de textos e na captação orgânica de clientes. Isso significa que o profissional de marketing precisa aprender ciência de dados? De modo geral, sim.
Marketing e Data Science: por que aprender?
Imagine o setor de marketing de uma empresa. Quais são as funções mais comuns dessa área? Quais são os seus objetivos? E como os seus profissionais costumam atuar?
Se você pensou que o profissional de marketing é responsável pela venda de um serviço ou produto, começou do jeito certo. Mas é importante ter em mente que vender não é mais uma coisa tão simples: com o avanço da tecnologia, o consumidor moderno também mudou, e suas necessidades e dores já não são identificáveis com tanta facilidade.
É papel do marketing entender o que o público de uma empresa precisa, mas, para isso, ele pode usar diversas ferramentas. E, hoje em dia, os dados são provavelmente a mais poderosa delas, por isso a relação entre o profissional de marketing e a ciência de dados é tão importante.
É a partir da coleta, da análise e da interpretação de dados que o setor de marketing pode pensar em ações mais assertivas para o negócio, mantendo o ROI (Retorno Sobre Investimento) alto e garantindo que a empresa está investindo seus recursos em áreas que também dão bons retornos.
Também são os dados que permitem a definição mais clara de um perfil de consumidor. Com ele, é possível pensar em produtos e serviços necessários para o público-alvo da empresa, uma vez que se torna mais fácil determinar dores, problemas e situações que ela pode ajudar a solucionar.
Por fim, são os dados que auxiliam o acompanhamento de tendências. Para o profissional de marketing, é essencial entender os rumos do mercado e os possíveis impactos no negócio. Nesse sentido, os dados são um mapa que direcionam a empresa para o lugar certo.
O que faz a ciência de dados no marketing?
Como explicamos, o setor de marketing de uma empresa precisa ter à sua disposição uma grande quantidade de dados, para então realizar uma análise atenta destes e definir planos de ação. E não é justamente esse o papel da ciência de dados?
O cientista de dados é, afinal, um profissional capacitado para lidar com um grande volume de informações relevantes e que ainda não foram estruturadas. Desse modo, podemos dizer que ele tem como funções gerais:
- Solucionar problemas, tomando como base os dados analisados;
- Identificar padrões e tendências a partir dos dados;
- “Traduzir” os dados, transformando-os em informações claras e planos de ação.
No entanto, é importante entender as diferenças entre o cientista de dados e o analista de dados. Afinal, a responsabilidade do analista de dados tem muito mais a ver com a interpretação das informações (organizadas pelo cientista de dados) e com a tomada de decisões que guiem o negócio.
Assim, o cientista de dados é um colaborador que tem conhecimentos técnicos aprofundados em temas como estatística, programação, análise de dados, etc. A sua área de atuação é principalmente a tecnologia — mas o seu setor pode e deve ser também o marketing.
Vale pontuar, ainda, que o cientista de dados costuma trabalhar em conjunto com o especialista em processamento de dados e os responsáveis pela modelagem de dados.
Confira, a seguir, algumas das possíveis atuações do profissional de marketing que trabalha com dados em uma empresa.
1. Medir e otimizar impactos
O cientista de dados, ao trabalhar com um grande volume de informações, é capaz de identificar padrões e comportamentos recorrentes. Dessa maneira, ele pode traçar mapas de comportamento e coletar dados relevantes sobre o público-alvo de um negócio.
Isso permite, em primeiro lugar, medir os impactos de uma ação. Essa é uma parte essencial do processo de tomada de decisões, que então possibilitará definir se aquele investimento valeu a pena ou não.
Em segundo lugar, esse “mapa” também faz com que os impactos sejam otimizados. Afinal, ao perceber que uma ação específica foi positiva, é possível refiná-la ainda mais; e, ao perceber que ela foi negativa, é possível corrigir erros ou abandonar aquela estratégia.
2. Fazer testes
O cientista de dados também tem a possibilidade de experimentar e criar novas formas de recolher, trabalhar e interpretar os dados obtidos. Com isso, pode ter novos insights sobre o impacto daquelas informações no negócio.
A ciência de dados, como já anuncia o seu nome, é uma ciência. Desse modo, a experimentação faz parte da sua natureza e é essencial para que ela funcione da maneira correta.
Um cientista de dados que está constantemente buscando novas formas de ler, entender e segmentar os dados que recolhe mantém o setor de marketing mais afiado, pensando em soluções cada vez melhores e mais específicas.
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3. Analisar os dados
Já falamos que o cientista de dados e o analista de dados não são necessariamente o mesmo profissional. No entanto, para que o analista de dados receba as informações que serão interpretadas e transformadas em ações dentro da empresa, é necessário que o cientista de dados faça análises também.
Os modelos mais comuns de análise de dados são:
- Análise descritiva: descreve, de modo transparente e simples, as características (em geral, quantitativas) observadas em uma determinada coleta de dados.
- Análise prescritiva: usada para prever e descrever comportamentos, ela usa os dados para fazer simulações de uma determinada situação.
- Análise preditiva: embora parecida com a análise prescritiva, o foco da análise preditiva é mapear padrões e, a partir dele, prever os resultados de uma nova situação.
- Análise diagnóstica: usada principalmente para entender as causas de um determinado comportamento ou fenômeno e, em geral, toma como base ferramentas como os testes A/B.
O que o profissional de marketing precisa aprender com o cientista de dados?
Agora que você entendeu a importância da ciência de dados para o profissional de marketing, pode ser que esteja interessado em ingressar nesse mercado. E essa é uma ótima notícia! Afinal, o mercado para a área de dados não para de crescer, dentro e fora do Brasil.
No entanto, para se destacar nesse novo espaço, é necessário ter algumas competências no currículo. Abaixo, separamos as principais soft e hard skills que você pode desenvolver para trabalhar no marketing como cientista de dados. Confira!
1. Programação
Não tem muito para onde correr: se você quer ser um cientista de dados, é importante aprender a programar. Isso porque, como explicamos ao longo deste texto, a ciência de dados é a responsável por trabalhar com dados “brutos”, que ainda precisam ser manipulados e separados.
A programação oferece ao cientista de dados os mecanismos necessários para que essa manipulação aconteça. Uma dica básica é aprender SQL, para trabalhar com Banco de Dados. Outra linguagens que dá um importante suporte ao cientista de dados é o Python.
Em projetos maiores, o cientista de dados pode precisar de:
- Programação orientada a objetos, para melhorar a qualidade do código e a facilidade de aplicar manutenções e atualizações;
- Padrões de projetos, que auxiliam na resolução de problemas de forma mais limpa e rápida.
2. Estatística
A estatística é um ramo da matemática que lida com os dados com o objetivo de produzir informações sobre um todo a partir de uma pequena amostra. Ou seja: ela parte do micro para pensar (e mesmo prever) o macro.
Assim, ela se torna essencial para o cientista de dados porque é através de ferramentas e análises estatísticas que esse profissional poderá chegar a soluções para resolver problemas.
A estatística, portanto, faz com que os clientes e os dados de um negócio se tornem mais “visíveis”, isto é, sejam interpretados com maior facilidade. A partir dessa clareza, as estratégias de negócios podem ser formuladas com mais assertividade.
3. Ferramentas cotidianas
Para ser um cientista de dados no marketing, também é necessário conhecer a fundo algumas das ferramentas usadas no cotidiano dessa equipe, além das ferramentas típicas da ciência de dados. Principalmente se falamos no marketing digital — um dos que mais cresce no Brasil.
Isso porque algumas dessas ferramentas serão responsáveis por traduzir dados como:
- Tempo que o usuário passou na página do site;
- Taxa de rejeição;
- Conteúdos mais clicados;
- Movimentação da página nos mecanismos de busca ao longo do tempo.
Para começar a se familiarizar com essas ferramentas e saber como usá-las para extrair e interpretar dados, veja algumas das principais:
- Google Search Console;
- Google Analytics;
- Hotjar;
- SemRush;
- Screaming Frog;
- Ahrefs.
4. Objetivos do negócio
Como explicamos, o cientista de dados recolhe e organiza uma grande quantidade de informações que serão, então, analisadas e interpretadas. No entanto, para que o seu trabalho seja executado da melhor maneira possível, também é importante que esse profissional entenda um pouco mais sobre o negócio onde atua.
Quanto mais o cientista de dados entender acerca do mercado, melhor poderá interpretar os dados e mais conseguirá experimentar. Isso faz com que ele crie hipóteses mais abrangentes e com maior possibilidade de acerto.
Parte do trabalho de quem atua na ciência de dados é, afinal, auxiliar na tomada de decisões estratégicas. Quando esse profissional sabe bem como funciona o meio onde está inserido, esse processo é feito com maior facilidade.
5. Como contar uma história
Quando falamos que o cientista de dados é responsável por coletar e interpretar uma grande quantidade de dados, queremos dizer também que ele será a primeira pessoa a ter contato com essas informações.
Assim, será o cientista de dados o responsável por traduzir uma grande quantidade de dados até então inteligíveis. E essa tradução não acontece, como com frequência se imagina, apenas no nível tecnológico — também é preciso organizar as informações de maneira visual, em “caixas” que façam sentido para outros analistas e outros setores.
Por isso, o cientista de dados é também uma pessoa que precisa aprender a contar uma história. Isso significa ser um especialista em storytelling? Claro que não. Quer dizer apenas que ele deve ser capaz de arrumar as informações de modo a deixar claro o seu raciocínio, o que cada uma delas pode significar e as ações que podem ser tomadas a partir delas.
Essa história pode ser organizada de diversas formas: em relatórios, apresentações, reuniões, etc. O importante é manter em mente que o cientista de dados é a primeira “fonte de informações” de diversos outros setores — e no marketing não é diferente. Para que outras equipes possam atuar bem, é importante que ele saiba apresentar os caminhos que enxerga.
Há, ainda, outras habilidades importantes para o cientista de dados que atua no marketing. A boa comunicação, o trabalho em equipe, a capacidade de liderança e o raciocínio lógico são algumas delas. Por isso, invista também nas suas soft skills.
Esperamos que este conteúdo tenha te ajudado a entender por que a ciência de dados é importante para o profissional de marketing. E agora que você já sabe o que precisa aprender para trabalhar como cientista de dados, saiba o que é big data, como funciona, para que serve e como aplicar!