Quando falamos de gestão interna e medição de desempenho, não há como chegar a resultados claros e fiéis à realidade sem envolver a ciência de dados e os diferentes caminhos para se obter esses valores. O business intelligence e o Data science são fundamentais para a saúde de uma estratégia. Mas por quê?Para descobrir isso e entender o papel de cada um desses dois tópicos fundamentais, confira este post! Nele, você terá uma visão aprofundada do que é necessário para melhorar a inteligência de marketing. Continue a leitura!
Neste conteúdo você verá:
- Os dados e o marketing: entenda a relação
- O que é Business Intelligence?
- Ferramentas para trabalhar com Business Intelligence
- Principais aplicações do Business Intelligence
- O que é Data Science?
- Ferramentas para trabalhar com Data Science
- Principais aplicações do Data Science
- Qual a relação com o marketing?
- Como esses itens impactam na captação de leads?
- Comece a implementar a sua estratégia!
Os dados e a modificação do conceito de marketing: entenda a relação
Diferentes ações de marketing são realizadas para se chegar a um mesmo objetivo: o sucesso. E para alcançar esse objetivo, diferentes ferramentas podem complementar o que foi realizado, além de existir a possibilidade de se fazer a medição de desempenho durante e após a finalização da ação.
Para o marketing ou qualquer outro setor, a inteligência de negócios gira em torno de um ponto que é a mensuração de todo trabalho: os dados. Medidos de acordo com as métricas possíveis e o que se quer entender, é por meio deles que se traduz o que foi possível notar acerca da eficiência do plano de ação traçado.
No Brasil, qualquer uso de dados para marketing precisa respeitar a LGPD. A Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) detalha papéis como controladores e operadores e orienta boas práticas de governança, minimização e transparência. Em termos práticos, isso significa mapear bases legais, registrar finalidades, revisar consentimentos e manter trilhas de auditoria ao longo das jornadas. Além de reduzir risco regulatório, dados bem governados elevam a confiabilidade das análises e, por consequência, a qualidade das decisões de BI e Data Science.
Para entender a importância de cada uma delas e como sua aplicação no mercado é fundamental, confira, abaixo, a sua definição!
O que é Business Intelligence?
O Business Intelligence, com tradução literal “Inteligência de Negócios”, também conhecido apenas como BI, refere-se à coleta, análise de dados e tradução de informações que podem ser úteis para a gestão da empresa e/ou negócio.
Seu papel principal é oferecer subsídios para nortear a tomada de decisões, como uma luz em uma caverna escura que possibilita a escolha do melhor caminho, longe de obstáculos que podem atrasar ou dificultar o trajeto até o ponto traçado como objetivo.
O BI pode ser entendido como fundamental, já que corresponde a uma etapa tão relevante. Utilizando-o de maneira adequada, é possível alcançar resultados como:
- Acompanhar o desempenho da empresa;
- Identificar e validar tendências de mercado;
- Identificar gargalos;
- Projetar resultados com base em dados obtidos;
- Analisar o comportamento dos clientes e o impacto da marca.
Principais aplicações do Business Intelligence
Confira, abaixo, alguns exemplos do que o Business Intelligence pode promover a partir da sua utilização correta pelos profissionais de marketing e cientistas de dados para a saúde da empresa.
Mineração dos dados e criação de relatórios
A partir da tecnologia utilizada por meio da inteligência artificial, é possível obter informações retiradas da base de dados, possibilitando a realização de relatórios.
Data warehouses e métricas de desempenho
Sendo fundamental para o BI, o Data Warehouses é, em português, o armazém de dados, e é com esse sistema que a inteligência de negócios consegue se desenvolver e organizar de maneira distinta. Com ele, é possível coletar dados de plataformas específicas para, então, entendê-las da maneira adequada.
Por isso, existem métricas de desempenho específicas para elementos como, site, blog, landing page, entre outros.
Análise descritiva e estatística
Para os diferentes tipos de marketing, a coleta de dados é indiscutivelmente importante. Com isso, é possível ter em mãos informações relevantes para o negócio, desde entender a quantidade de usuários que demonstrou interesse até analisar o caminho feito desde a captação até a consolidação da compra ou inscrição.
Análise visual
Para compreender se o fluxo de nutrição é efetivo, analisar o crescimento das redes sociais ou até mesmo conseguir traduzir resultados, a análise visual possibilitada é uma maneira de tornar as informações mais democráticas para a realização de um trabalho mais claro e sem ruídos comunicacionais.
Se você utiliza o antigo Google Data Studio, vale lembrar que ele foi renomeado para Looker Studio. A mudança (iniciada em outubro de 2022) veio acompanhada de integrações mais profundas com BigQuery e Looker, mantendo compatibilidade com conectores do ecossistema de marketing. Na prática, isso amplia possibilidades de painéis unificados (orgânico, mídia paga, CRM e receita), preservando a governança dos dados e a consistência das métricas entre times.
Imagem: Relação entre Business Intelligence, Data Science e Marketing
O que é Data Science?
Utilizando-se de modelos matemáticos para a realização de estatísticas e previsão de dados, o Data Science ou ciência de dados, em português, é uma metodologia que apresenta três objetivos: coletar, analisar e traduzir dados para nutrir a empresa com informações que antes eram de difícil acesso e demorada interpretação.
Uma distinção útil para quem opera marketing orientado por dados é a diferença entre BI e Data Science. Em linhas gerais, o BI se concentra no descritivo/diagnóstico — entender o que aconteceu e por que — por meio de relatórios e painéis. Já a Data Science avança para o preditivo/prescritivo, modelando o que pode acontecer e o que fazer em seguida (ex.: propensão à conversão, próxima melhor oferta). Essa complementaridade evita decisões “no escuro” e sustenta previsões e testes mais precisos.
Esse recurso, além de otimizar o tempo, possibilita que seja um processo automático, com baixa demanda de trabalho humano. Com ele, é possível analisar estratégias e realizar um planejamento cada vez mais preciso, embasado em dados que condizem com a realidade.
Entre os seus diversos benefícios, está a realização de testes.
Possuir fontes confiáveis e com agilidade é imputar mais qualidade e eficiência ao projeto. Esse é um norteador que possibilita a criação de painéis que independem de outras pessoas para realizar procedimentos e análises, fator que poderia acabar por lentificar e dificultar o andamento do planejamento estratégico e a implementação de ações.
Veja também:
- O que é data science e como se aplica no Marketing?
- Data Science: 6 insights para entender o conceito na prática;
- Data driven marketing aplicado a Instituições Ensino;
- Data science na estratégia de marketing: 5 razões para utilizar!
Principais aplicações do Data Science
Com essa estratégia, é possível ampliar e otimizar a atuação, oferecendo aos clientes ainda mais precisão e informação sobre as ações planejadas e colocadas em prática. Entre suas funções, é possível realizar algumas que são extremamente relevantes. Confira, abaixo, cinco exemplos de atividades que esse sistema viabiliza!
Cálculo de metas
Trata-se de uma análise de dados para estimar as metas de contatos necessários para se chegar na meta do cliente, bem como o tempo de maturação entre ser um contato e se tornar um cliente e o cálculo de conversão entre uma fase e outra do seu ciclo de vida.
Com essa ação, é possível, ainda no planejamento estratégico, construir metas mais realistas, que levam em conta dados e não anseios do cliente. Assim, não há desgastes ou cobranças desnecessárias por não se chegar a um objetivo utópico ou longínquo.
Cálculo de conversão
Esse cálculo busca detalhar a conversão de contatos em clientes e alinhar quais padrões os contatos seguem, otimizando em quais campanhas deve-se investir. Com essa ação, é possível melhorar a estratégia tendo como base informações reais e cálculos precisos, feitos de maneira rápida e automática.
Dessa forma, é possível entender diferentes cenários e analisar com cautela qual ação será mais eficaz para se alcançar os objetivos traçados desde o Kick-Off.
Produção de relatórios numéricos
Traduzir os resultados para os clientes, bem como usar gráficos e imagens tornam o entendimento dos números mais fácil, mostrando os resultados de forma rápida a todos os stakeholders.
De maneira organizada visualmente, é possível tornar a informação acessível e ainda mais útil para simplificar o entendimento e mostrar, de forma gráfica, os resultados.
Construção de lógica
Trata-se de uma análise de comportamento dos números e associação com outras variáveis ambientais para otimizar o uso dos recursos. Com isso, diferentes tipos de raciocínios podem ser arquitetados.
Construção de dashboards personalizadas
As dashboards são personalizadas com informações importantes para o cliente. Contendo diversos dados sobre diferentes aspectos, o principal ponto é poder fazer arranjos e filtrar aqueles números que correspondem às necessidades.
Com isso, é possível evitar informações desnecessárias e focar mais as que fazem mais sentido para o objetivo ou momento em questão. Com a possibilidade de mesclar diferentes tipos de dados, as possibilidades tornam-se gigantes, e tudo isso de maneira prática e eficiente.
Quais as aplicações no marketing estratégico?
Para o marketing estratégico ou marketing de relacionamento, o Data Science é altamente efetivo para definir melhor as ações a serem feitas, além de aproximar mais o usuário e os leads qualificados por compreender suas necessidades e dores, melhorando o desempenho do produto ou serviço por possibilitar um avanço mais efetivo no funil de vendas.
Modelos preditivos e algoritmos de personalização tendem a elevar a performance quando conectados a jornadas e ofertas. Evidências recentes mostram que consumidores esperam interações personalizadas — e se frustram quando isso não acontece —, enquanto empresas que combinam IA + dados conseguem ganhos mensuráveis em eficiência e receita por cliente ao orquestrar mensagens, canais e timing em tempo real. Para capturar esse valor, comece por casos de uso com claro impacto em aquisição e LTV e teste incrementos de forma contínua.
Como esses itens impactam a captação de leads?
Se ao fazer um bolo, você não consegue agradar o público que pretende, a maneira mais eficaz de entender o motivo da rejeição é analisar o comportamento das pessoas que aceitaram ou recusaram esse bolo. Dessa forma, é possível realizar as mudanças necessárias para que o bolo possa agradar a maioria, sendo um sucesso de público.
Assim é a utilização de dados para o marketing. Quando falamos de conversão de leads, o significado está atrelado a todo esse conceito de realização, análise e otimização. Se os leads não são ouvidos e conquistados, eles se vão. Se o material e a comunicação estiverem alinhados da maneira correta, é possível ser cada vez mais assertivo em relação ao que será oferecido.
Por esse motivo, torna-se indispensável investir nos dados para melhorar não só os fluxos de nutrição mas também a captação e a conversão propriamente ditas.
A mensuração hoje passa por dois movimentos: foco em dados de primeira parte no Google Analytics 4 (GA4) e adaptação ao cenário de cookies de terceiros no Chrome. Em 2025, a autoridade britânica (CMA) registrou que o Google recuou da desativação total dos cookies de terceiros e adotou um modelo de escolha do usuário — mas a direção de mercado segue “privacy-first”. Em termos práticos, priorize captação consentida (User-ID, listas próprias), modelagem no GA4 e integrações com CRM/CDP para reduzir dependência de cookies e manter a qualidade da atribuição.
Comece a implementar a sua estratégia!
Viu como é importante ter um overview mais assertivo com a utilização dessas duas estratégias trabalhando juntas? Apesar de não ser uma missão fácil e necessitar de dedicação e investimento, poder contar com essas estratégias pode ser a garantia do sucesso de suas ações.
Todo esse processo é benéfico, desde a equipe de vendas com mais informações e direcionamentos até os responsáveis por formular grandes campanhas. Utilizar o BI e Data Science é diminuir, de forma gradual e considerável, os achismos que guiavam a tomada de decisões.
Essa é uma tendência de mercado cada vez mais utilizada para agregar valor e qualidade. Logo, não utilizar essa união representa um arriscado caminho às cegas.
Principais aprendizagens sobre Business Intelligence e Data Science: O uso combinado de Business Intelligence (BI) e Data Science é essencial para estratégias de marketing baseadas em dados, garantindo decisões mais assertivas e eliminando achismos. Enquanto o BI organiza e analisa informações de forma descritiva e visual, permitindo acompanhar desempenho e identificar gargalos, o Data Science avança para análises preditivas e prescritivas, calculando metas, taxas de conversão e construindo dashboards personalizados. Juntas, essas abordagens fortalecem a captação e a nutrição de leads, melhoram a personalização no funil de vendas e otimizam campanhas. Com atenção à LGPD, ao uso de dados de primeira parte e à integração com ferramentas como GA4 e CRM, as empresas conseguem unir inteligência, conformidade e performance em suas estratégias digitais.
Para entender mais os benefícios trazidos, confira o post do blog “Data science na estratégia de marketing: 5 razões para utilizar!”. Acesse agora!
Business Intelligence e Data Science: como usar dados para otimizar o marketing
O que é Business Intelligence (BI)?
O Business Intelligence é o processo de coletar, organizar e analisar dados para apoiar a gestão de negócios e orientar decisões estratégicas. Ele funciona como um “farol”, iluminando o caminho para que gestores entendam desempenho, tendências de mercado, gargalos e comportamento do cliente.
Quais são as principais aplicações do Business Intelligence?
O BI pode ser aplicado em várias frentes, como:
- Mineração de dados e relatórios: uso de IA para transformar bases em insights.
- Data warehouses: organização e integração de dados para análises consistentes.
- Métricas de desempenho: indicadores de sites, blogs, landing pages e campanhas.
- Análise descritiva e estatística: interpretação do que aconteceu e por que.
- Visualização de dados: dashboards e gráficos que facilitam a comunicação entre equipes.
O que é Data Science?
A ciência de dados vai além do BI, pois utiliza modelos matemáticos, estatística e machine learning para prever cenários e recomendar ações. Enquanto o BI descreve o que ocorreu, o Data Science prevê o que pode acontecer e qual o próximo passo ideal.
Quais são as principais aplicações do Data Science?
Entre as funções mais relevantes estão:
- Cálculo de metas: estimar objetivos com base em dados reais.
- Cálculo de conversão: entender padrões de contatos e clientes.
- Relatórios numéricos e gráficos: facilitar a comunicação dos resultados.
- Construção de lógicas de comportamento: detectar correlações e prever tendências.
- Dashboards personalizadas: métricas filtradas de acordo com a necessidade estratégica.
Qual a diferença entre BI e Data Science?
O BI tem foco descritivo e diagnóstico — mostra o que aconteceu e por quê. O Data Science avança para o preditivo e prescritivo, indicando o que pode acontecer e quais ações tomar. Trabalhando juntos, eles eliminam “achismos” e tornam o marketing mais assertivo.
Como BI e Data Science se relacionam com o marketing?
Essas ferramentas permitem acompanhar o funil de vendas, otimizar campanhas e entender melhor a jornada do consumidor. O BI fornece clareza sobre desempenho atual, enquanto o Data Science ajuda a prever comportamento de leads e personalizar estratégias de relacionamento.
Como o uso de dados impacta a captação de leads?
Ao analisar dados de engajamento, comportamento e conversão, empresas conseguem ajustar comunicação e ofertas, tornando a captação de leads mais eficiente. Com BI e Data Science, é possível identificar gargalos no funil, criar segmentações precisas e aumentar a taxa de conversão.
Quais cuidados legais precisam ser considerados?
No Brasil, a utilização de dados deve respeitar a LGPD. Isso inclui mapear finalidades, revisar consentimentos, manter transparência e documentar processos. Boas práticas de governança de dados aumentam não apenas a conformidade legal, mas também a confiança do público e a qualidade das análises.
Por que investir em BI e Data Science é essencial hoje?
Essas duas práticas são fundamentais para empresas que desejam crescer de forma sustentável. Além de otimizar campanhas e melhorar a captação de leads, permitem decisões baseadas em dados, maior previsibilidade de resultados e vantagem competitiva no mercado digital.
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