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Data Analysis: conheça realmente seu cliente e erre menos

Carolina Barbosa

Data Analysis

Hoje, queremos começar este post de forma diferente, convidando você a pensar sobre as suas táticas de marketing. Se você investe nas estratégias da sua empresa, queremos te fazer uma pergunta: você conhece a importância do data analysis para captação de leads?

Caso a sua resposta tenha sido negativa, é hora de se preocupar, pois, quando o assunto é marketing digital, a análise de dados deve estar lado a lado com suas táticas de vendas para uma estratégia efetiva.

Nesta altura do post, você deve estar pensando em todas as suas estratégias até aqui, acertei? E se os resultados não têm sido o que você esperava, talvez seja consequência da falta de uma boa coleta e análise de dados. 

O que você vai conferir no post:

Se você quer conhecer mais a respeito de data analysis, continue a leitura e descubra os tipos de análises e a importância da coleta de dados para o marketing digital.

O que é Data Analysis? 

Todos os dias a sua empresa é nutrida de vários dados com uma grande velocidade e você deve saber bem disso. Mas a grande pergunta é: o que você deve fazer com tudo isso? Afinal, como organizar esses dados e utilizá-los da melhor forma nas suas estratégias? Se esse é um dos seus questionamentos, nós temos a resposta!

O Data Analysis é o processo de análise de dados brutos feito, muitas vezes, por meio de softwares com o foco em conhecer o comportamento do seu cliente e identificar padrões. Ou seja, a análise de dados interpretará as informações do seu público-alvo e contribuirá para as próximas tomadas de decisões da sua marca.

Nessa análise, é importante destacar que existem duas metodologias utilizadas no processo: a qualitativa, feita com base nas respostas de cada cliente e em informações discursivas, e a quantitativa, focada em números e estatísticas. 

Mas o que Data Analysis tem a ver com suas estratégias de marketing? Se essa é uma das suas dúvidas, a resposta entra agora, no próximo tópico.

Qual a importância da coleta de dados para as estratégias de marketing?

Quando o assunto é estratégias de marketing, todas as empresas têm um desafio em comum: captar leads. Afinal, como atraí-lo e aperfeiçoar a sua jornada de compra para que ele se torne um possível cliente?

Bom, você já sabe que, com a análise de dados, é possível analisar as informações sobre o seu público-alvo, certo? Ao acompanhar a jornada do seu futuro cliente e obter esses dados, é possível entender mais a respeito do seu lead, suas preocupações e sonhos e se conectar com seu potencial cliente.

Com a análise em mãos, você também poderá rever suas estratégias e identificar as suas principais falhas. Dessa forma, a sua equipe de marketing poderá ajustar os processos e controlar melhor as operações. Ou seja, nada de cometer os mesmos erros!

É hora de desenvolver um relacionamento sólido entre a sua marca e o lead por meio de uma estratégia de comunicação mais personalizada e assertiva, sabe? Tudo isso, é claro, baseado nos dados coletados até aqui.

Além de ajudar você a conhecer melhor o seu cliente e corrigir as suas estratégias, a análise de dados pode contribuir para um gerenciamento de negócio mais inteligente e auxiliar na tomada de decisões da sua marca. 

Sem contar que, ao identificar e concentrar seu investimento nos leads com mais chances de conversão, sua empresa ainda pode economizar. Afinal, você estará destinando seus esforços a quem tem mais probabilidade de se tornar seu cliente. Maravilha, não é?

Com a análise de dados e a visão mais ampla do comportamento do consumidor, a sua empresa ainda tem a oportunidade de investir em inovações e promover uma experiência única para o lead. 

Ufa! Quantas vantagens, não é? Se você chegou aqui se perguntando qual é a finalidade da análise de dados, neste tópico, já conseguiu entender a fundo que esse processo é fundamental quando se trata de captar leads e identificar quais desses leads têm maior potencial de conversão. E caso você ainda não tenha investido em profissionais e softwares com as competências necessárias, é hora de começar a repensar essa decisão.

Ok, mas agora que você já entendeu a importância da análise. É hora de descobrir como, de fato, esse processo funciona, vamos lá? 

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Afinal, como funciona a análise de dados?

Você já sabe que Data Analysis, em geral, é feito por meio de softwares altamente modernos e implantado nas empresas para organização e análise de informações. Mas na prática, como funciona tudo isso? Para fazer a mineração de dados, geralmente, a análise segue uma sequência de oito etapas, que vamos abordar agora.

  • Entrada de dados: o primeiro passo para dar início à análise de dados é definir os requisitos e coletas. É aqui que você determinará as informações necessárias e como conseguirá obter acesso a esses dados.

  • Data preparation: vamos para a segunda etapa? É hora de preparar os dados com o objetivo de produzir insights. É nessa fase que as informações brutas são filtradas e os dados estruturados para a próxima fase.

  • Exploração de dados: como o próprio nome diz, é nessa fase que há uma pesquisa e um estudo de um grande conjunto de dados. Nesse ponto, o foco é compreender a fundo essas informações, levando em conta perfis, amostragem, análises estatísticas, padrões, entre outros.

  • Enriquecimento dos dados: depois de coletar e filtrar as informações, chegou a fase de enriquecer a análise de dados com informações adicionais. É nessa etapa que é possível ver o processo por uma nova perspectiva e ter novos insights.

  • Data science: nessa fase, é adicionado um novo método para extrair informações mais profundas e detalhadas. Esse processo engloba algoritmos, Inteligência Artificial (IA) e machine learning. 

  • Business Intelligence: uma das últimas etapas na análise de dados é a Business Intelligence. Nessa fase, é possível ter acesso a relatórios feitos por meio dos resultados coletados, além de obter painéis e estudar o processo de negócios.

  • Geração de Relatórios: na penúltima fase, os relatórios são gerados e compartilhados da forma mais rápida possível e eficaz. 

  • Otimização: apesar de essa ser a última fase e todos os dados terem sido analisados até aqui, não quer dizer que a sua empresa parou de receber informações, pelo contrário, novos dados chegam a todo momento, abastecendo a base criada, por isso, é necessário elaborar variáveis, aprimorá-las e otimizar as já criadas.

Quais os tipos de análise?

Podemos dizer que, a essa altura, você já está dominando bem melhor o Data Analysis do que quando começou a leitura deste post. Só recapitulando, você já sabe o que é análises de dados, o seu reflexo nas estratégias de marketing e como funciona cada etapa desse processo. Mas agora que você teve grande parte das suas perguntas respondidas, é hora de conhecer quais os quatro tipos de análise. Preparado?

1. Análise descritiva

Baseado em fatos, o modelo de análise descritiva toma como referência os dados reais. O objetivo dessa análise é orientar as estratégias do marketing digital. É importante ressaltar que a análise descritiva está diretamente ligada às estatísticas descritivas, como frequência, média, mediana e percentuais.

Por focar os dados reais, esse modelo de análise de dados é bastante utilizado, principalmente nos ramos educacional e empresarial. Alguns exemplos de análise descritiva em uso são: relatórios, segmentação, aplicação de métricas, entre outros.

2. Análise preditiva

Com a análise preditiva, a sua empresa estará sempre a um passo à frente. Agora, você deve estar se perguntando "como assim?". O foco da análise preditiva é identificar padrões e prever situações que possam ocorrer. 

Com sua previsão do futuro baseada na coleta de dados, a análise preditiva é um dos modelos mais populares entre as empresas. Afinal, quem não gostaria de prever efeitos ou ter uma fórmula para antecipar seus resultados?

3. Análise prescritiva 


Se na análise preditiva a empresa tem a possibilidade de prever cenários, na prescritiva, o objetivo é definir possíveis decisões e soluções para as situações previstas.

É a partir das possibilidades que, na análise prescritiva, você encontrará recomendações e simulações para obter um melhor resultado. Em resumo, a análise prescritiva mostrará onde você deverá destinar seus esforços para contornar a futura situação. Nesse modelo, a inteligência artificial (IA) é utilizada como machine learning e algoritmo. A IA pode apoiar os dados da análise prescritiva. 

4. Análise Diagnóstica 

No processo de análise diagnóstica, a investigação é focada em algo que já aconteceu. Longe de prever o futuro, como na análise anterior, nesse modelo, o objetivo central é a causa e o efeito. 

Ou seja, por meio de acontecimentos passados e baseados em probabilidades, a análise diagnóstica busca encontrar relações e esclarecer as causas de uma situação ou comportamento que ocorreu.

Após entender os tipos de análise e tudo sobre o data analysis, a pergunta é: o que você vai fazer com todo esse conhecimento? Não dá para ficar só na teoria! Se você quer mudanças reais na sua captação, é preciso colocar em prática o que você aprendeu por aqui. 

E já que hoje falamos sobre tecnologia e marketing, aí vai uma dica extra de outra grande tendência quando o assunto é o universo digital. Confira já o nosso último post e saiba mais sobre os reflexos do mercado gamer na nossa economia e como se beneficiar com a onda dos jogos online. Acesse já: O mundo gamer e sua movimentação financeira mundial.

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