O conceito de Data Science surgiu com o avanço da internet e das diferentes possibilidades de conectividade. Desde que se tornou mais fácil ter acesso a determinados serviços por meio da rede e comunicar-se com pessoas online, por exemplo, um grande volume de dados passou a ser gerado.Neste momento, geramos mais dados do que nunca, e a importância de usá-los de forma consciente é cada vez mais reconhecida. Data Science é a abordagem científica dessas informações com a elaboração de modelos analíticos que permitem a sua utilização de forma estratégica.
Para as empresas, as vantagens são claras e inquestionáveis. É possível identificar novas oportunidades de negócio, realizar investimentos com uma maior taxa de retorno e antecipar-se às tendências. Por todos esses motivos e mais alguns, a Ciência dos Dados está diretamente ligada a uma abordagem mais atual e estratégica do marketing.
Quer entender melhor essa abordagem baseada em dados e quais as suas vantagens para o marketing educacional? Leia o post até o fim e confira esses 6 insights sobre o assunto!
Ciclo do Data Science: da teoria à prática
De nada adianta ter um impressionante volume de dados em mãos sem saber o que significam ou que tendências podem indicar. É por isso que a Ciência dos Dados tem um ciclo que orienta a identificação dos problemas e a busca de soluções. Esse circuito é contínuo e formado por seis etapas essenciais para o processo.
A primeira fase é justamente o entendimento do problema. Qual é a questão que precisa de resolução neste momento? A partir daí, segue a segunda etapa: a coleta de dados que podem dar uma resposta ao problema que foi levantado. Nem todos eles serão relevantes, portanto, é essencial saber quais, efetivamente, devem ser consultados na busca de elucidação.
A seguir, passa-se para o processamento dos dados que foram selecionados. Eles são organizados previamente para que possam passar pelas análises na fase seguinte. A quarta etapa do ciclo é a exploração, ou seja, onde as informações recolhidas são analisadas, permitindo a formulação de algumas hipóteses.
A quinta fase é o momento de apresentar os resultados para o resto da equipe. Depois de extraídos os insights, todos os profissionais envolvidos devem ter acesso ao que se pode inferir por meio das análises e, a partir disso, chegar ao feedback, sendo essa a sexta e última etapa. É nela que o time tenta perceber se as conclusões elaboradas realmente respondem ao problema identificado.
O feedback permite investigar se os dados analisados foram suficientes e se o processo poderia ter sido feito de forma diferente. A partir disso, podem surgir outros problemas que darão início a novos ciclos. O objetivo, na verdade, é que esses estudos sejam realizados de forma contínua, com foco na otimização do negócio.
Para tornar o ciclo aplicável em produção, vale explicitar as fases de implantação e monitoramento contínuo dos modelos. O mercado costuma adotar o framework CRISP-DM — que inclui entendimento do negócio, entendimento e preparação dos dados, modelagem, avaliação e implantação — e, em ambientes modernos, práticas de MLOps para monitorar deriva de dados e desempenho ao longo do tempo, garantindo que os insights se mantenham úteis e acionáveis.
Imagem: Data Science aplicado na prática no marketing
Existem diferentes tipos de análise de dados
Já se sabe que os dados podem ser utilizados de forma estratégica, mas é fundamental saber extrair a informação necessária. Para isso, existem diferentes tipos de análise com diferentes objetivos, que vão desde entender o que aconteceu até definir os próximos passos.
Uma das mais conhecidas é a análise preditiva, uma espécie de “previsão do futuro” com base em dados do passado. Para as instituições de ensino, esse é um tipo de análise que permite descobrir o risco de um aluno cancelar a matrícula e quais estratégias podem ser levadas adiante para promover a retenção, por exemplo.
Essa característica da análise preditiva de olhar para o futuro tem tudo a ver com o foco principal do Data Science como um todo. Diferentemente do Business Intelligence, pretende-se compreender o que está por vir.
Além da preditiva, há também a prescritiva, que aponta quais são as melhores ações para o momento. Ela dá um direcionamento importante também depois do estudo dos dados obtidos. Já na análise descritiva, o objetivo é entender o que já aconteceu. Por meio dessa compreensão, é possível reproduzir os efeitos passados ou delinear novas metas.
A análise diagnóstica é, muitas vezes, confundida com a descritiva, no entanto, busca entender os motivos que levaram a determinados acontecimentos. A interpretação dos dados não vai esclarecer apenas o que aconteceu, mas por que aconteceu.
Na literatura recente, há consenso nos quatro tipos de análise de dados: descritiva (o que aconteceu), diagnóstica (por que aconteceu), preditiva (o que pode acontecer) e prescritiva (o que fazer). Deixar essa taxonomia explícita ajuda a alinhar expectativas entre marketing e dados e a escolher técnicas e KPIs adequados para cada objetivo, evitando análises que respondem a perguntas diferentes da meta do time.
Leia também:
- O que é data science e como se aplica no Marketing?
- Como fazer matrícula usando a inteligência artificial?
- Automação: como fazer um fluxo de venda? As 5 práticas!
A Ciência dos Dados está diretamente ligada a um marketing inteligente
Não é difícil compreender porque Data Science tem ganhado tanto destaque nos últimos anos, uma tendência que tem tudo para continuar. Esses dados são gerados em ambiente digital, o mesmo ambiente em que o marketing tem concentrado as suas estratégias mais rentáveis.
Os dados alimentam esse setor, tornando as campanhas de marketing muito mais eficientes com orçamentos menores. Além disso, podem trazer informações cruciais, como em quais plataformas apostar para se obter um maior retorno, como otimizar a segmentação da base de dados e que tipo de testes podem ser feitos.
Em abril de 2025, o Google decidiu manter os cookies de terceiros no Chrome, mas isso não reduz a importância de estratégias baseadas em consentimento e first-party data. Pelo contrário: reforça práticas de coleta responsável sob a LGPD (transparência de finalidade, base legal adequada e revogação simples do consentimento). Campanhas orientadas a dados devem combinar segmentações com consentimento, testes controlados e modelos preditivos para manter performance com segurança jurídica.
Falar em marketing inteligente é, sem dúvida, falar também sobre Inbound Marketing. Afinal, esse é um modelo mais alinhado com o mercado atual, que estabelece uma relação com clientes e potenciais clientes em vez de focar apenas a venda.
A análise correta dos dados vai ao encontro do funil de vendas, logo, também vai ao encontro dos leads no ponto em que estão. Dessa forma, é possível oferecer a informação, o produto e/ou o serviço certo exatamente no momento em que o potencial cliente está pronto para realizar a transação.
Lembrando que o lead é importante para você saber que esse contato criou interesse em um dos seus serviços. Você pode entrar em contato com ele por meio de uma automação de marketing e convertê-lo em cliente a partir de landing pages (marketing digital), oferecendo conteúdo (marketing de conteúdo) ou, até mesmo, criando uma campanha.
Data Science proporciona uma maior geração de leads qualificados
As análises de dados realizadas têm o objetivo de trazer mais esclarecimento sobre os padrões de comportamento do público-alvo da empresa, seus anseios, desejos, dores e as principais tendências do mercado. Com essas informações devidamente coletadas e interpretadas, as estratégias podem ser direcionadas com maior facilidade.
Por meio de campanhas bem adequadas e segmentadas, é possível conseguir um maior número de leads. Os dados ajudam, também, a acompanhá-los ao longo da jornada de compra, mantendo um fluxo de nutrição adequado ao estágio em que se encontram.
No ensino superior, modelos de aprendizado de máquina vêm sendo aplicados para predição de evasão e priorização de ações de retenção, elevando o impacto do funil. Evidências recentes indicam boa acurácia para identificar alunos em risco e orientar intervenções (tutoria, apoio financeiro, contato proativo), o que melhora tanto a experiência do estudante quanto as taxas de conversão de interessados em matriculados.
O Lead qualificado pode resultar em uma maior taxa de conversão, uma vez que a qualificação é feita no momento certo e da forma certa. Uma comunicação estreita com o time de marketing e de vendas torna esse processo ainda mais otimizado.
Uma análise eficiente de dados possibilita gerar mais oportunidades de venda
E por falar em vendas, é fácil chegar à conclusão de que elas aumentam quando as análises são feitas com esse propósito. Seja por meio de uma análise descritiva, seja por meio de uma análise prescritiva, por exemplo, é possível compreender melhor o cenário e rever o que precisa ser revisto.
A competitividade, seja no mercado educacional, seja fora dele, é crescente, e a vantagem está do lado de quem identifica as melhores oportunidades e se antecipa. As análises preditivas são excelentes aliadas nesse momento, mostrando possibilidades e, até mesmo, orientando uma possível mudança de posicionamento, se for o caso.
A expertise da equipe faz toda a diferença
Os dados por si só não fazem nada sozinhos. É fundamental que exista uma equipe apta a fazer as análises necessárias para um determinado negócio. O trabalho desses profissionais vai desde a formulação dos problemas até a resolução, ou seja, passa por todo o ciclo do Data Science citado anteriormente.
Portanto, ao decidir agregar Data Science à estratégia de marketing da sua instituição, procure alguém com experiência e conhecimento no assunto. Essa decisão pode afetar os resultados obtidos, minando ou superando as suas expectativas. Na Mkt4edu, esse é um assunto sério, por isso, trabalhamos com os melhores recursos e profissionais.
Para sustentar resultados, equipes multidisciplinares precisam operacionalizar modelos em produção com versionamento, CI/CD e monitoramento. A integração entre DevOps e MLOps vem ganhando força para garantir qualidade, governança e velocidade de iteração nos modelos que alimentam decisões de marketing — reduzindo falhas de implantação e encurtando o ciclo entre insight e ação.
Principais aprendizados Data Science no marketing: O conceito de Data Science surgiu com o avanço da internet e hoje é essencial para transformar grandes volumes de dados em decisões estratégicas. No marketing, especialmente no educacional, a Ciência dos Dados permite identificar oportunidades, prever tendências, reduzir evasão e otimizar a captação e retenção de alunos. O ciclo do Data Science envolve seis etapas — entendimento do problema, coleta, processamento, exploração, apresentação e feedback —, complementado por frameworks como CRISP-DM e práticas de MLOps. As análises descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva ajudam a compreender o passado, explicar causas, prever cenários e indicar ações. Aplicado ao funil de vendas, Data Science gera leads mais qualificados, melhora campanhas de Inbound Marketing e aumenta taxas de conversão. O sucesso depende de equipes multidisciplinares e de governança de dados, garantindo insights confiáveis, personalização e escalabilidade.
Saiba mais sobre o uso específico de Data Science no marketing, como pode gerar leads qualificados e por que a sua instituição de ensino vai se beneficiar com isso no nosso post sobre o assunto!
Data Science no Marketing Educacional: FAQ Completo para Potencializar Resultados
O que é Data Science e como surgiu?
Data Science, ou Ciência de Dados, é a área que utiliza métodos científicos, estatística, algoritmos e tecnologias para transformar grandes volumes de informações em insights estratégicos. Seu conceito ganhou força com a popularização da internet e a explosão de dados digitais gerados por usuários em interações online. O objetivo é interpretar esses dados de forma estruturada, permitindo prever cenários, identificar oportunidades e orientar decisões mais assertivas. No marketing educacional, essa abordagem tornou-se indispensável para compreender o comportamento de alunos, reduzir a evasão e otimizar a captação de novos estudantes.
Como funciona o ciclo de Data Science?
O ciclo de Data Science é composto por etapas interdependentes que transformam dados brutos em informações acionáveis. Ele começa pelo entendimento do problema, seguido pela coleta de dados relevantes, processamento para organização, exploração para análises e hipóteses, apresentação dos resultados e feedback. Esse último passo permite validar se as conclusões respondem às perguntas iniciais e alimenta novos ciclos de melhoria contínua. Frameworks como o CRISP-DM e práticas modernas de MLOps são aplicados para monitorar modelos em produção, evitando que análises percam relevância com o tempo. Assim, o ciclo garante eficiência e consistência em decisões estratégicas.
Quais são os principais tipos de análise em Data Science?
Existem quatro grandes tipos de análise em Data Science, cada um com um objetivo específico. A análise descritiva foca em entender o que já aconteceu, enquanto a diagnóstica busca explicar por que determinados eventos ocorreram. Já a análise preditiva utiliza dados passados para antecipar cenários futuros, como prever a evasão de alunos ou identificar o melhor momento para ações de captação. Por fim, a análise prescritiva orienta sobre quais decisões devem ser tomadas diante das informações coletadas. Essa taxonomia permite alinhar expectativas entre áreas de marketing e dados, garantindo que os estudos respondam exatamente às metas definidas.
Como Data Science potencializa o marketing educacional?
No marketing educacional, Data Science atua como um motor estratégico, transformando dados em inteligência de mercado. Com análises preditivas, é possível identificar alunos em risco de evasão e agir proativamente, oferecendo suporte acadêmico ou financeiro. Já em captação, as informações orientam campanhas segmentadas, com mensagens personalizadas e maior taxa de conversão. A tecnologia também auxilia na escolha de canais mais rentáveis, na definição de calendários editoriais e na construção de réguas de relacionamento que acompanham o lead ao longo da jornada de compra. Isso resulta em maior eficiência, redução de custos e previsibilidade de resultados.
Qual a importância do uso de dados próprios e da LGPD em Data Science?
Com a decisão do Google de manter os cookies de terceiros no Chrome, ainda em 2025, o mercado reforçou a prioridade no uso de dados próprios (first-party data). Para o setor educacional, isso significa construir bases sólidas de leads com consentimento claro e transparente, respeitando a LGPD. A lei exige finalidade definida, base legal adequada e facilidade de opt-out, protegendo tanto instituições quanto estudantes. Ao adotar Data Science com governança de dados, a escola fortalece a confiança dos alunos, garante segurança jurídica e mantém performance em campanhas digitais sem depender excessivamente de cookies de terceiros.
Como Data Science gera leads mais qualificados?
A geração de leads qualificados é um dos maiores benefícios do uso de Data Science no marketing. A partir da análise de padrões de comportamento e preferências, é possível identificar quais contatos têm maior probabilidade de se tornarem alunos. Modelos de aprendizado de máquina já vêm sendo aplicados no ensino superior para prever evasão e orientar ações de retenção, com resultados positivos em precisão e eficácia. Esses mesmos modelos ajudam a priorizar contatos no funil de vendas, entregando mensagens personalizadas no momento certo. O resultado é um aumento expressivo nas taxas de conversão e maior retorno sobre investimento.
Qual o impacto da Ciência de Dados nas vendas e no funil de conversão?
Data Science amplia a eficiência do funil de vendas ao eliminar achismos e basear decisões em dados reais. As análises permitem prever tendências, simular cenários e antecipar oportunidades de negócio. No mercado educacional, isso significa aumentar matrículas ao identificar leads prontos para avançar no processo de inscrição, reduzir evasão ao mapear estudantes em risco e fortalecer o relacionamento por meio de conteúdos alinhados a cada etapa da jornada. A combinação entre ciência de dados e Inbound Marketing garante que cada ação de comunicação seja estratégica e contribua para maior escalabilidade da instituição.
Por que contar com especialistas em Data Science é essencial?
Apesar de toda a tecnologia envolvida, os dados não geram valor por si só. É necessário contar com equipes capacitadas para aplicar metodologias corretas, interpretar resultados e implementar soluções escaláveis. Profissionais de Data Science trabalham desde a formulação dos problemas até a aplicação de modelos preditivos em produção, garantindo precisão e impacto real. No marketing educacional, a atuação de especialistas garante governança de dados, versionamento de modelos, monitoramento contínuo e integração com práticas de MLOps. Essa maturidade técnica reduz falhas, acelera o tempo entre insight e ação e assegura resultados consistentes no longo prazo.
Portugal