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Data Science: 6 insights para entender o conceito na prática

Renan Andrade

Data Science

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.

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.

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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.

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.

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.

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 na estratégia de marketing: 5 razões para utilizar!

  
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