Análise de dados: por que são importantes os números?

Última actualización 22 de Mayo del 2020

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Nayha Carrillo

Análise de dados: por que são importantes os números? Análise de dados: por que são importantes os números?

Imagine vários números — assim mesmo: números. Não queremos que eles nos levem a outra coisa? O valor dos dados está relacionado justamente a isso.

Passar dos dados para as informações nos fornece uma leitura e um agrupamento fáceis e nos ajuda a responder a uma pergunta ou problema. Qualquer tipo de dados pode ser analisado, desde que tenha um objetivo específico e seja claro sobre o volume de análise: quantidades regulares ou extensas do panorama de Big Data.

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Isto inclui, é claro, diferentes especialidades: economia, finanças, marketing e ciências humanas.

Neste exato momento, por exemplo, a CERN (Organização Europeia para a Pesquisa Nuclear) está analisando dados com mais de 65.000 processadores e computadores em todo o mundo; centenas de marcas estão lendo os dados de seus consumidores para oferecer produtos precisos; e assistentes digitais aguardam clientes em diferentes sites.

Agora que sabemos que tudo se baseia na presença, acumulação e análise, quero mostrar-lhe diferentes ferramentas e espaços que tornam essa tarefa possível.

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Desta vez, os limões são os dados

Eu nunca pensei que usasse essa frase, mas há uma boa oportunidade para extrair a informação ao nosso redor; com esses espaços e ferramentas.

Machine Learning

Máquinas inteligentes têm indicações — algoritmos — baseadas em dados; podem ser anteriores à criação de dados ou já ser informação armazenada.

Aproveita-se assim as ações do usuário — do momento ou anteriores — para criar processos automáticos, otimização de vendas, atendimento ao cliente, segurança e o que chamamos de colaboração. Por exemplo, o Google Translate faz parte deste último, tentando imitar a capacidade humana de tradução em texto e áudio.

Este espaço é fundamental para o Big Data e o Data Analytics, pois nos ajuda a entender padrões ou fazer projeções do consumidor. Por exemplo, podemos prever quantas vendas teremos por mês devido ao comportamento habitual do usuário, quais são as tendências de compra e seus gostos mais frequentes.

A visualização e o processamento de dados com métricas

Alguma vez você já trabalhou com métricas específicas para medir informação em seu trabalho? Bem, as métricas são um recurso para visualizar dados e é um aspecto indispensável na análise de comportamento — por exemplo, o PIB no setor econômico ou, em Marketing, o CPC ou engajamento.

Normalmente, estas métricas podem levar você a um gráfico ou uma visualização que ajuda a comunicar a análise e leva à tomada de decisões — sejam ajustes ou processos semelhantes aos que foram gerados anteriormente.

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Testes ou provas in situ

Os testes A/B ou mapas de calor nos ajudam a entender os dados inseridos por meio de ações ou não ações do usuário, seja para continuar um clique de compra ou para olhar um tipo específico de conteúdo. É muito útil ler o comportamento do usuário em um site.

O teste A/B, acima de tudo, nos ajuda a ser mais eficazes ao propor alterações no UX. Estas provas também podem ser realizadas nas redes sociais e em qualquer tipo de conteúdo em que tenhamos duas maneiras de testar e queiramos avaliar o efeito que terá para o usuário.

No final, você só precisa se perguntar: o que é mais conveniente para o meu projeto ou marca?

Compreendendo através dos dados

Com este último ponto, continuamos muito próximos do centro desta nota: o Marketing Digital.

A análise de dados também está presente nas técnicas de compreensão. O que mais nos interessa são as reações e emoções do usuário em relação ao nosso produto, serviço ou processo. Você gostou? Conseguiu concluir sua compra? Como é a pós-compra? Você se sentiu acompanhado(a)?

Para tornar possível esta análise de dados, usamos ações diferentes, como:

- NPS: Net Promoter Score.

- Classificações: com uma faixa de medição normalmente de 1 a 5.

- Pesquisas com faixas específicas, que podem ser digitais e pós-venda.

O romance de dados e o Marketing Digital

Para o Data Driven Marketing, o plano de fundo é o mesmo: assegurar-nos de observar, analisar e implementar decisões com base em dados; para encontrar padrões, nichos, parâmetros, métricas ou processos.

Conversei com Miguel Ángel, Paid Marketing Manager da equipe de Marketing, para me contar um pouco sobre como ele e sua equipe lidam com esses mecanismos. E, então eu me contagiei um pouco com sua paixão por números.

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Quando deveríamos usar números para apoiar uma campanha?

Sempre. Já que, por trás de cada campanha (ou, bem, acima), estão os objetivos que você deseja alcançar com ela. Uma campanha pode envolver vários esforços e recursos; portanto, sem dados referenciais, seria muito difícil estabelecer objetivos alcançáveis.

Quando os dados não são uma solução?

Quando se busca analisar variáveis muito subjetivas, como, por exemplo, o desempenho de uma peça publicitária no nível gráfico. Pode-se analisar em números variáveis específicos, como uma imagem que carrega um preço versus uma que carrega um texto, mas é difícil tentar resolver (numericamente) o desempenho do meramente estético.

É nesses casos particulares que você precisa usar muito a subjetividade (cruzando-a com algumas experiências anteriores). Outro caso seria quando você tenta descobrir como o público reage à criatividade. Você não pode se basear em dados qualitativos, quando o que está tentando analisar é tão abstrato quanto a própria criatividade. É nesse ponto que se cruza muito a análise qualitativa, apoiando-nos nos dados (mas não utilizando-a para decidir, apenas como suporte).

Que tipo de dados e métricas você gerencia? O que você diria ser o mais importante para o desempenho de sua equipe?

Lido com muitas das métricas comuns vistas em publicidade digital, como ROI, CPC (custo por clique), CTR (taxa de cliques), CAC (custo de aquisição), todas abreviações muito comuns entre plataformas de publicidade. O mais importante na equipe é — sem dúvida — o ROI (retorno do investimento em publicidade).

O que você recomendaria aos estudantes que não perderam o medo dos dados e ainda não conseguem implementá-los em suas campanhas? Por onde eles deveriam começar?

Eu recomendaria ir aos poucos. Os dados podem ser muito pesados no início, mas se você for analisando 2 ou 3 métricas, se acostumará com o que elas significam e como usá-las para tomar melhores decisões. Se querem melhorar suas campanhas ou garantir que elas tenham um bom começo, os dados são os melhores parceiros.

Com essa frase final, de empresa, entendemos absolutamente a essência dos dados. Com eles, seu negócio pode crescer com segurança e, mesmo que você não seja especialista em Marketing, será um recurso valioso para a sua empresa.

Se quer dar uma chance aos dados, deixamos este curso para você.

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