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A importância da ciência de dados em marketing

A importância da ciência de dados em marketing

Cada empresa coleta dados de clientes. Mas muitas empresas não sabem como usar esses dados para basear suas decisões neles. A ciência de dados em marketing permite que informações importantes sejam extraídas da montanha de dados do cliente e usadas. 

 

A longo prazo, isso pode maximizar a eficácia das campanhas de marketing, melhorar as experiências digitais do cliente e medir os resultados gerais dos negócios de uma maneira mais direcionada.

O que significa ciência de dados? 

Ciência de dados refere-se à extração sistemática de conhecimento dos dados. Métodos de desenvolvimento de software, aprendizado de máquina, estatística e matemática são usados ​​para isso. A ciência de dados é considerada a interseção de várias disciplinas essenciais.

 

Todo cientista de dados difere naturalmente na proporção e nas habilidades individuais das três disciplinas básicas, mas no final essas disciplinas fornecem a base da ciência de dados: 

 

  • Ciência da computação e programação, por um lado,  
  • Matemática ou estatística para o outro e 
  • A experiência específica da indústria como uma terceira disciplina.  

Como a ciência de dados afeta o marketing? 

A ciência de dados em meios que a comercialização de informações importantes para o marketing mais direcionado é extraídos do cliente existente e comportamentais dados. Desta forma, padrões ocultos e percepções dos dados do cliente podem ser identificados para apoiar a tomada de decisão em marketing.

  • Dentro da análise exploratória  do comportamento de compra do cliente e resultados de campanha 
  • Automação de processos 
  • Na previsão do comportamento do cliente 
  • Na tradução em aplicativos de negócios concretos 

 

A importância da ciência de dados no marketing está crescendo continuamente. Ela torna cada vez mais possível automatizar até certo ponto o trabalho demorado e, assim, aumentar significativamente o nível de eficiência do marketing.  

 

Um cientista de dados em marketing pode responder especificamente às seguintes perguntas: 

  • Qual cliente tem probabilidade de compra para óleo de melaleuca
  • Qual é a receita de cada cliente individual nos próximos 12 meses? 
  • Quanto orçamento de marketing devo investir em qual cliente? 
  • Qual campanha qual cliente deve obter? 
  • E muitas mais perguntas. 

Ciência de dados e trabalho com a equipe de marketing

A ciência de dados só se torna bem-sucedida no marketing por meio da cooperação estreita com a equipe de marketing. Os gerentes de marketing e os cientistas de dados trabalham em conjunto e precisam coordenar metas e campanhas continuamente. 

Um gerente de marketing  geralmente não está muito familiarizado com processamento de dados, enquanto o cientista de dados não é um especialista em marketing. 

Cada um deles tem qualidades diferentes e, ainda assim, estão trabalhando para o mesmo objetivo. Você deve se comunicar entre as disciplinas para vender os serviços e produtos oferecidos da melhor maneira possível.

O cientista de dados, por outro lado, deve conhecer as necessidades e desafios do profissional de marketing e o profissional de marketing também deve ter um conhecimento básico para entender o software desenvolvido pelo cientista de dados.

Quais áreas de aplicação da ciência de dados existem no marketing? 

A cada clique  e a cada compra em loja de aromaterapia, a quantidade de dados  no banco de dados de cada cliente aumenta. Um  processamento inteligente  é necessário para permitir diferentes campanhas personalizadas. Isso cria diferentes áreas de aplicação, que são explicadas com mais detalhes no texto a seguir.  

Análise da estrutura do cliente

A análise da estrutura do cliente é baseada fundamentalmente em contagens estatísticas simples e é uma das tarefas fundamentais da ciência de dados em marketing. 

 

No jargão técnico costuma-se falar de uma “análise exploratória de dados”. O objetivo é encontrar informações nos dados de forma exploratória, sem fazer previsões concretas para o futuro.

 

As perguntas a serem respondidas dependem muito da empresa e de seu modelo de negócios. Com base nos hábitos de compra, na estrutura sociodemográfica da base de clientes e na análise do comportamento específico do cliente, os dados podem ser estruturados e, assim, o conhecimento direcionado pode ser obtido para que questões importantes de negócios possam ser respondidas.

Compreenda os grupos de clientes com segmentação de clientes

Por meio da análise inteligente, padrões e semelhanças nos dados podem ser reconhecidos e clientes semelhantes podem ser resumidos em segmentos de clientes.

 

Esses segmentos de clientes incorporam um grupo de clientes que se caracteriza pelo mesmo comportamento de compra, pelas mesmas necessidades ou pelas mesmas características sociodemográficas.

 

A segmentação do cliente pode ajudar certas campanhas de marketing apenas para  os segmentos relevantes a se desenrolarem. Uma vez que as características e necessidades dos clientes individuais mudam com o tempo, é importante reaplicar regularmente a lógica de segmentação e, se necessário, ajustar a atribuição de clientes. 

Gestão de clientes com o valor preditivo de vida do cliente 

O Customer Lifetime Value (CLV) descreve o valor presente líquido do lucro gerado pelo cliente durante o período de seu relacionamento com o cliente com a empresa. Por um lado, o CLV pode ser calculado como um valor médio para toda a base de clientes e, por outro lado, especificamente para clientes particulares.

 

O CLV tem como missão reconhecer o potencial futuro em termos de lucro. Basicamente, o valor da vida do cliente é usado para as seguintes áreas:

  • Determinação do valor total de uma base de clientes e o valor para o acionista de uma empresa;
  • Avaliação do orçamento para aquisição de novos clientes e despesas de marketing;
  • Serve como instrumento de controle de todas as medidas de marketing com o objetivo de aumentar a eficiência dos gastos;
  • Foco em clientes lucrativos, bem como alinhamento de medidas de marketing e aquisição de novos clientes em “sósias”. 

O CLV é, em última análise, uma figura chave que dá à empresa um valor objetivo a fim de determinar o nível ideal de investimento na aquisição de novos clientes e na fidelização de clientes. Desta forma, a empresa pode explorar o potencial de um cliente a longo prazo e aumentar as vendas. 

Otimização de campanha de marketing 

Você pode finalmente usar o conhecimento gerado a partir de todos os casos de uso para implementar todas as campanhas de marketing de uma maneira mais personalizada e direcionada. 

Isso aumenta a eficiência  de campanhas individuais e medidas de marketing em particular. Na prática, isso significa que o respectivo orçamento de marketing é investido para os clientes certos e lucrativos. Se grupos de clientes relevantes receberem o conteúdo certo na hora certa, isso pode levar a uma redução no desperdício.

 

Ao mesmo tempo, o uso mais eficiente do orçamento de marketing economiza custos, o que melhora o sucesso da empresa a longo prazo. Também é importante entender o cliente e suas necessidades. Se o cliente receber ofertas que correspondam aos seus interesses, podem ser estabelecidas relações com o cliente satisfeitas e duradouras.

Conclusão

A ciência de dados é uma interseção de matemática, ciência da computação e conhecimento especializado específico da indústria e está se tornando cada vez mais importante no marketing. 

Ele pode ser usado de maneira direcionada para melhorar a eficácia do marketing por meio de previsões específicas para cada cliente. Desta forma, os custos podem ser reduzidos a longo prazo e o desperdício pode ser evitado. 

Além disso, o valor dos relacionamentos individuais com os clientes é aprimorado, de modo que as vendas aumentam e relacionamentos duradouros com os clientes podem ser alcançados. 

Acima de tudo, ofertas personalizadas como por exemplo óleo de hortelã-pimenta e outros conteúdos individuais são resultados importantes da ciência de dados e componentes importantes para que as empresas possam aumentar suas vendas e reter clientes a longo prazo. 

Por esse motivo, faz sentido que os profissionais de marketing lidam mais com a ciência de dados para poder derivar tendências e padrões significativos do futuro a partir de dados não utilizados.

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