Em uma área tão orientada a resultados como é o marketing, tomar decisões baseadas em achismos, com certeza, não é a melhor forma de dar prosseguimento a um planejamento estratégico.
Contudo, com a revolução digital em pleno curso, novas tecnologias têm se mostrado cada vez mais pontuais e eficientes, principalmente em se tratando dos campos de inteligência de negócios e Data Science, que buscam, justamente, utilizar-se de uma metodologia de geração, coleta e análise de dados para munir uma empresa com informações substanciais, que podem, realmente, fazer a diferença na execução de um projeto.
Mas antes de nos aprofundarmos mais na importância dessas áreas, principalmente a segunda, vamos fazer uma breve diferenciação entre elas.
Inteligência de negócios e Data Science: qual a diferença?
Na teoria, ambas as áreas são bem similares, trazendo muitos conceitos alinhados e cujo objetivo principal é fornecer insights obtidos por meio de dados brutos e entregá-los aos líderes, gestores e tomadores de decisões, a fim de que possam alcançar melhores resultados em suas posições.
A diferença não está só no horizonte de tempo. Em prática, BI cobre análises descritivas (o que aconteceu) e diagnósticas (por quê), enquanto Data Science amplia para preditivo e prescritivo (o que vai acontecer e qual ação tomar), muitas vezes com aprendizado de máquina, escolha as técnicas conforme a decisão.
A sutil diferença entre os dois campos, no entanto, dá-se por conta da forma como os dados são utilizados, em que a inteligência de negócios (Business Intelligence) faz uso de ferramentas que interpretam dados passados e atuais para a previsão de episódios futuros dentro de uma perspectiva de curto a médio prazo, enquanto que a Data Science (Ciência de Dados) é uma metodologia de processos multidisciplinares, que aplica modelos matemáticos e/ou estatísticos para definir previsões acerca de resultados futuros em uma perspectiva de longo prazo.
Como toda ciência, a Data Science formula hipóteses e roda testes a fim de buscar evidências que corroborem — ou não — essas formulações, bem como tragam a um negócio novas maneiras de enxergar detalhes e cenários que se relacionam diretamente com todos os seus stakeholders, apresentando um nível ainda maior de consistência e poder de revolucionar operações.
Se você consegue visualizar a Data Science como uma forte aliada na sua estratégia de marketing digital, ótimo, porque ela realmente pode ser. Mas se esse assunto ainda não está muito claro para você, confira algumas das razões para começar a apostar nessa ferramenta!
Imagem: Profissional de Data Science Analisando Dados para Estratégias de Marketing
As razões para utilizar a Data Science junto ao marketing
Empresas avançaram na transformação digital, mas ainda capturam só parte do valor prometido. A Harvard Business Review reporta que 89% das grandes companhias já têm iniciativas de transformação digital/IA em curso, porém materializaram apenas 31% do ganho de receita esperado e 25% da economia de custos. Em outras palavras, sem execução analítica, governança de dados e mudança organizacional, a estratégia entrega menos do que poderia.
Portanto, é natural que dentro do cenário do marketing no Brasil, as duas áreas ainda não estejam alinhadas.
Para mudar essa situação e agregar um pouco mais ao seu entendimento, conheça, agora, algumas das razões para unir a Data Science ao marketing:
1. Melhora na captação de clientes
Ao utilizar a Data Science, é possível ter um melhor entendimento acerca de como direcionar esforços às estratégias de marketing mais coerentes graças à construção de algoritmos inteligentes que o municiam com conteúdos essenciais e direcionam a melhor ação.
Assim, possuindo o que há de melhor em recursos e informações, a captação de clientes se torna muito mais otimizada, com foco na identificação e na conversão de leads qualificados para compra dentro da etapa do funil de vendas.
Modelos de propensão e personalização em escala elevam aquisição quando alimentados por dados de qualidade e orquestrados por arquitetura adequada. A McKinsey destaca que habilitar personalização quase em tempo real sustenta crescimento e ROI consistentes.
2. Agilidade no acompanhamento de resultados
Com a Data Science, é possível ganhar agilidade no acompanhamento de dashboards, com resultados em tempo real, otimizando a velocidade no tempo da informação e na sua transparência, além de decisões mais assertivas e precisas.
Além de dashboards, times de marketing estão adotando decisão em tempo real (próxima melhor ação, ofertas, roteamento) com apoio de IA. A Harvard Business Review mostra a migração de processos “reflexivos” para decisões reflexas, acionadas por dados e IA, sem abrir mão do controle humano e de guardrails.
3. Melhor direcionamento de ações
Não possuir fontes de dados ágeis e confiáveis é, basicamente, navegar sem bússola. Sem as premissas corretas, as decisões tornam-se mais lentas e imprecisas.
Sem painéis de resultados, a obtenção de informações se mantém dependente de um número maior de pessoas para chegar ao seu destino.
Em abril de 2025, o Google confirmou que não eliminará os cookies de terceiros no Chrome, optando por manter a escolha com o usuário, mas a direção do mercado segue no sentido de dados primários (first-party data) e mensuração compatível com a LGPD. Priorize consentimento explícito, modelagem e testes para reduzir dependência de cookies de terceiros.
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4. Maior retenção de clientes
Independentemente do ramo da sua empresa, abastecer-se de informações pontuais a respeito dos seus clientes e ter a capacidade de convertê-las em ações específicas pode ser um ponto de virada para o seu negócio na hora de manter esses consumidores satisfeitos e promover a retenção e a fidelização dos mesmos.
Para retenção, evite incentivos genéricos. Evidências da Harvard Business Review mostram que modelos de churn geram valor quando combinados a testes controlados e ofertas desenhadas para quem tem risco e responde à intervenção, reduzindo custos de desconto e aumento de margem.
5. Melhoramento de processos
Os profissionais que trabalham com Data Science, os cientistas de dados, devem possuir um conhecimento holístico acerca dos negócios da empresa e dos cenários que a cercam. Dessa forma, ao executarem testes por meio de modelos matemáticos, podem identificar oportunidades e questionar métodos e processos então utilizados, visando à otimização dos mesmos.
O que a Data Science pode fazer pelo seu negócio?
Além de entender algumas das razões pelas quais a Data Science tem se tornado fundamental para as estratégias de marketing de um negócio, confira, também, tudo que ela pode fazer por ele.
Cálculo de metas
Analisa dados anteriores para estimar as metas de contatos necessários para se chegar à meta estabelecida mensurando o tempo de maturação entre ser um contato e se tornar um cliente fazendo um cálculo de conversão entre uma fase e outra da jornada de compra.
Cálculo de conversão
Traz detalhes da conversão de contatos em clientes e alinha quais padrões os leads seguem, otimizando o orçamento e direcionando investimentos para campanhas assertivas.
Produção de relatórios numéricos
Traduz os resultados por meio do uso de gráficos e imagens, facilitando o entendimento dos números e ajudando os pontos focais a mostrar os resultados de forma rápida a todos os stakeholders.
Combine experimentos, modelagem de mix de marketing (MMM) e dados próprios para atribuir impacto com menos viés em um cenário de privacidade reforçada. O próprio Google recomenda práticas resilientes a cookies, com IA e modelagem para preservar sinal de conversão e orientar otimização
Construção de lógica
Analisar o comportamento dos números e a associação a outras variáveis ambientais para otimizar o uso dos recursos e entregar melhores possibilidades de atuação e reformulação de cenários.
Construção de Dashboards personalizados
Os dashboards são personalizados com informações importantes para o negócio. Assim, você pode ter, de forma centralizada, análises reunidas para uma melhor visualização acerca do que foi extraído dos dados.
Conclusão
Dito isso, já deu pra perceber que utilizar a Data Science como parte de uma estratégia de Marketing Digital se mostra uma opção valiosa para a obtenção de melhores resultados, não é mesmo? Seja para entender melhor uma jornada de compra, seja para obter melhores insights a respeito da experiência do usuário, essa metodologia promete entregar melhorias dentro dos processos de um negócio permanentemente.
Resumo: A Data Science aplicada ao marketing digital amplia a capacidade de decisão baseada em dados, complementando o Business Intelligence com análises preditivas e prescritivas. Enquanto o BI interpreta informações passadas e atuais, a Data Science utiliza modelos estatísticos, aprendizado de máquina e experimentos para prever resultados e indicar ações de maior impacto. Entre os benefícios estão: captação de clientes mais qualificados, agilidade no acompanhamento de métricas em tempo real, direcionamento assertivo de campanhas, maior retenção e fidelização, além da otimização de processos. Com recursos como cálculo de metas, análises de conversão, relatórios visuais e dashboards personalizados, a Data Science fortalece a jornada do cliente, aumenta o ROI e torna as estratégias de marketing mais eficientes e sustentáveis.
Se você tem interesse em contar com essa tecnologia, a Mkt4edu é especialista na implementação e execução de estratégias de Data Science. Que tal marcar uma conversa a respeito? Clique no botão para entrar em contato!
Data Science e Marketing: Como Usar Dados para Tomar Decisões Estratégicas
Qual a diferença entre Inteligência de Negócios e Data Science?
Embora ambas as áreas trabalhem com dados para gerar insights, a Inteligência de Negócios (BI) foca em análises descritivas (o que aconteceu) e diagnósticas (por que aconteceu) em curto e médio prazo. Já a Data Science utiliza métodos estatísticos e de aprendizado de máquina para análises preditivas e prescritivas (o que vai acontecer e quais ações tomar), projetando cenários de longo prazo.
Por que aplicar Data Science no marketing digital?
A Data Science amplia a capacidade de decisão baseada em dados, permitindo otimizar a captação de clientes, acompanhar métricas em tempo real, direcionar campanhas de forma assertiva, melhorar processos e aumentar a retenção. Isso fortalece a jornada do cliente, eleva o ROI e torna as estratégias mais sustentáveis.
Como a Data Science ajuda na captação de clientes?
Com algoritmos inteligentes, a Data Science permite identificar leads mais qualificados, personalizar ofertas e orientar ações que aumentam as chances de conversão em cada etapa do funil de vendas.
De que forma a Data Science melhora o acompanhamento de resultados?
A análise em tempo real por meio de dashboards e IA acelera a tomada de decisão e garante maior transparência. Isso possibilita ajustes rápidos em campanhas e estratégias, com decisões mais precisas e baseadas em evidências.
Como a Data Science contribui para o direcionamento de ações de marketing?
Sem dados confiáveis, o marketing perde precisão. A Data Science fornece informações rápidas e consistentes para orientar estratégias, reduzir dependência de terceiros (como cookies) e fortalecer o uso de dados próprios com base em consentimento e LGPD.
Qual é o impacto da Data Science na retenção de clientes?
Com modelos de churn e análises comportamentais, a Data Science identifica riscos de perda e permite criar ações personalizadas para manter clientes satisfeitos e fiéis, reduzindo custos com aquisição e aumentando a margem de lucro.
Quais processos podem ser melhorados com Data Science?
Os cientistas de dados testam hipóteses com modelos matemáticos para identificar oportunidades de otimização em fluxos internos. Isso gera melhorias em metas, taxas de conversão, relatórios visuais, dashboards personalizados e lógica preditiva de comportamento.
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