Guia para iniciantes em análise de dados para marketing

Análise de dados é a aplicação sistemática de técnicas lógicas e estatísticas em dados brutos para obter informações úteis. Através da análise de dados, você pode separar o fenômeno de interesse do “ruído” nos dados.

Você também pode usar a análise de dados para descrever, condensar e avaliar dados.

O processo de análise de dados pode ser usado para orientar decisões e ações em todos os campos. Por exemplo, no setor imobiliário, ferramentas com recursos de análise de dados podem ajudar a automatizar a avaliação imobiliária, otimizar o processo de seleção de compradores, monitorar tendências e aumentar o ROI.

A IA (inteligência artificial) acaba de aumentar o potencial e as possibilidades da análise de dados.

O futuro da análise de dados parece brilhante devido à crescente ênfase nas decisões e estratégias baseadas em dados nas empresas e ao avanço da inteligência artificial e do big data. O mercado global de análise de dados deverá crescer a um CAGR de 29,4% durante o período entre 2023 e 2032.

A análise de dados pode ajudá-lo a gerar novas ideias de conteúdo e desbloquear oportunidades de marketing.

Razões para aprender análise de dados

Embora a alta demanda e as previsões de alta demanda sejam motivos suficientes para despertar a curiosidade, você ainda pode querer saber por que deveria aprender análise de dados e como esse conhecimento pode beneficiá-lo.

Aqui estão alguns motivos (entre muitos) para mergulhar na análise de dados:

• Usando a análise de dados, você será capaz de compreender melhor as preferências e o envolvimento do público. Com esse entendimento, você pode criar conteúdo que terá mais repercussão em seu público-alvo e executar campanhas de marketing altamente eficazes e bem-sucedidas.
  
• Você pode prever o ROI de campanhas de marketing com análise de dados. Essas previsões o ajudarão a tomar melhores decisões sobre seu orçamento de marketing. Você também pode otimizar campanhas de marketing para obter melhor ROI com análise de dados.
  
• As empresas usam a análise de dados para descobrir e selecionar influenciadores para suas campanhas de marketing. A análise de dados também ajuda a identificar influenciadores genuínos.
  
• Você pode ser proativo em vez de reativo; a análise de dados pode ser integrada à escuta social e você pode usar os insights para orientar suas estratégias. Combinar escuta social e análise de dados ajudará você a identificar, envolver e nutrir leads de maneira eficaz.

• Se você aproveitar bem a análise de dados, poderá obter uma vantagem competitiva significativa.

Métodos primários de análise de dados

Os métodos de análise de dados diferem com base no tipo de dados coletados. Esses métodos podem ser usados ​​em combinação ou isoladamente, dependendo dos requisitos. Os dois métodos principais de análise de dados são a análise quantitativa de dados e a análise qualitativa de dados.

A análise quantitativa de dados envolve variáveis ​​numéricas. No contexto das mídias sociais, a análise quantitativa de dados pode girar em torno de métricas como base, alcance, engajamento e conversão.

Base e alcance guiarão suas estratégias e táticas, enquanto as métricas de engajamento e conversão fornecerão insights sobre suas ações e seus efeitos.

A análise qualitativa de dados é mais matizada e difícil. Pode incluir rastreamento e análise de fatores como qualidade do envolvimento e sentimento do público.

A maior parte da análise de dados qualitativos ainda é realizada manualmente, embora softwares fáceis de usar e avanços no processamento de linguagem natural (PNL) estejam mudando isso.

Coleta e Preparação de Dados

Os dados ajudam a medir o desempenho passado, mas também informam campanhas futuras (e presentes).

Um dos maiores benefícios dos avanços tecnológicos para os profissionais de marketing é a capacidade de coletar dados em tempo real. Poucas horas após o lançamento de sua campanha de marketing, você poderá avaliar seu sucesso inicial.

Com a análise de dados, você será capaz de obter uma compreensão completa do mercado que pode ajudá-lo a dinamizar, se necessário.

Fontes de dados

Hoje em dia, as campanhas de marketing omnicanal são comuns. Isso significa múltiplas fontes de dados e muitos dados. Para ficar por dentro dos eventos, os profissionais de marketing precisam monitorar várias plataformas e coletar dados de diversas fontes.

Como profissional de marketing, você terá que trabalhar com Google Analytics, Google Search Console, plataformas de publicidade, plataformas de mídia social e sua ferramenta CRM (Customer Relationship Management). A equipe de vendas e a equipe de suporte técnico também podem fornecer dados vitais.

Você também deve aproveitar outras fontes de dados públicos para adquirir dados que o ajudarão a compreender melhor os consumidores, a geografia, a indústria e a economia como um todo.

Limpeza de dados

Limpar dados é remover ou corrigir quaisquer dados que estejam incompletos, incorretos, duplicados, corrompidos ou no formato errado. Quando você combina várias fontes de dados, há mais chances de duplicação de dados e esses dados podem ser enganosos.

Devido a dados incorretos, algoritmos e resultados tornam-se não confiáveis. O processo de limpeza de dados varia de acordo com o conjunto de dados, portanto, você precisará estabelecer um modelo para um processo de limpeza adequado aos seus dados.

Exploração de dados

A exploração de dados o ajudará a compreender a natureza dos dados. Você poderia dizer que é a primeira etapa da análise de dados ou análise inicial de dados.

Para exploração de dados, você pode filtrar os dados manualmente em uma planilha ou escrever scripts para atender a esse propósito.

A terceira opção à sua frente é usar ferramentas automatizadas de exploração de dados. A exploração de dados tornará mais fácil atribuir e comunicar o significado das linhas e colunas de dados.

Tipos básicos de análise de dados

Cada tipo de análise de dados atende a um propósito específico e segue um método diferente. Aqui está um rápido resumo dos tipos básicos de análise de dados:

Análise descritiva

Com a análise descritiva, você obtém uma visão geral abrangente dos dados, sua estrutura e propriedades. Você será capaz de compreender as principais características de um conjunto de dados.

Análise Inferencial

Na análise inferencial de dados, você analisará dados de uma amostra para fazer inferências sobre a população maior. Envolve fazer generalizações quase precisas baseadas em evidências.

Análise Preditiva

A análise preditiva ajuda a prever eventos ou resultados com base em dados anteriores. Você será capaz de identificar padrões em dados históricos usando modelos estatísticos e algoritmos. Algoritmos de aprendizado de máquina também farão previsões razoavelmente precisas com base nesses

Análise Prescritiva

Com base em dados de marketing anteriores, a análise prescritiva pode recomendar as ações mais impactantes que você pode realizar no presente e no futuro. Você pode usar uma ferramenta de análise prescritiva junto com uma ferramenta de automação de marketing para garantir a implementação instantânea das recomendações.

Análise de Texto

Com a análise de texto, você poderá adquirir insights significativos a partir de dados de texto não estruturados. A análise de texto envolve o uso de técnicas como PNL (Processamento de Linguagem Natural), modelagem de tópicos e mineração de texto.

Ferramentas para análise de dados

Microsoft Excel

O Microsoft Excel ainda usa a coroa quando se trata de análise de dados. Continua sendo o aplicativo mais procurado para análise de dados devido à sua simplicidade e versatilidade.

Com o Microsoft Excel, você pode importar, limpar, explorar e analisar facilmente seus dados. Mesmo que você nunca tenha trabalhado com Excel antes, você pode adquirir facilmente as habilidades necessárias por meio de cursos de treinamento online em Excel.

Pitão

Python é uma linguagem de programação relativamente fácil de aprender. É comumente usado para análise e visualização de dados devido à sua escalabilidade, flexibilidade e bibliotecas impressionantes.

Uma compreensão abrangente de Python pode ser extremamente benéfica para realizar análises de dados.

Programação R

R é uma linguagem de programação de código aberto que você pode usar para analisar dados. Os pacotes incríveis e poderosos do R tornam a computação, manipulação e visualização de dados mais fácil e rápida.

Depois de começar a usar R, você descobrirá que ele possui um estilo de codificação bastante fácil.

Software de análise de dados

Uma ampla variedade de ferramentas de software de análise de dados está disponível agora com diversos recursos e capacidades. SAS, Jupyter Notebook e Tableau são alguns dos softwares de análise de dados populares.

Caso você esteja preso a um sistema legado, os serviços Door3 podem ajudar a modernizar o sistema, migrar os dados e construir a funcionalidade necessária no novo sistema.

Considerações Éticas na Análise de Dados

Dados privados

Uma das principais preocupações em torno dos dados e da análise é a proteção da privacidade. Você precisa garantir a privacidade dos dados sensíveis e pessoais durante a coleta e análise. É preciso haver transparência na solicitação de dados. Comece com uma política de privacidade robusta e garanta a conformidade regulatória.

Preconceito e justiça

Embora não seja possível eliminar o preconceito na análise de dados, você precisa estar ciente de que ele existe (nos dados e nas pessoas que conduzem a análise) para tentar ativamente mitigar os problemas e evitar seu impacto adverso nas decisões. Justiça na análise de dados significa usar os dados de uma forma que não reforce nem crie preconceitos.

Segurança de dados

A segurança dos dados não deve ser confundida com a privacidade dos dados. Durante a coleta, limpeza, armazenamento e análise de dados, você precisa garantir que eles estejam protegidos contra hackers e ransomware. Os ataques aos dados podem levar à perda de receitas, à perda de confiança do cliente ou a ambos. Os dados são um ativo para as empresas e devem ser protegidos adequadamente.

Conclusão

Os dados são justamente considerados o “novo petróleo”. E, se os dados são considerados tão valiosos como o petróleo, então a análise de dados pode ser comparada à extracção, refinação e separação do petróleo para torná-lo adequado para diferentes utilizações.

No contexto do marketing, as empresas conseguem oferecer personalização da experiência por meio da análise de dados. Isso traz benefícios tanto para as empresas quanto para os consumidores.

Para tomar decisões de negócios mais inteligentes, você precisa aproveitar o poder da análise de dados. Neste mundo movido por dados, a análise de dados tornou-se uma habilidade crucial.