A ciência de dados envolve analisar e interpretar grandes e complexas quantidades de dados e transformá-los em informações valiosas para atingir os objetivos de negócios. Embora não seja exatamente um campo inovador agora, mudou muitos aspectos de como os mercados conduzem os negócios.
Em uma conversa com Jerry Johnson, fundador e presidente da Marketing Data Science Associates e diretor da Cascade Strategies, falamos sobre ciência de dados, suas aplicações em marketing e seu futuro com o surgimento da IA.
BN: Quais são as aplicações mais comuns da ciência de dados em marketing?
JJ: Vários métodos de ciência de dados estão sendo usados atualmente por profissionais de marketing em todo o mundo. Atualmente, a maioria das empresas está coletando grandes quantidades de informações sobre seus clientes e armazenando-as em seus diversos bancos de dados, para que possam otimizar seus esforços de marketing. Uma das formas mais comuns de aplicação da ciência de dados no marketing é por meio de sistemas de recomendação, que permitem aos usuários selecionar em um menu de itens recomendados personalizados de acordo com o histórico de navegação do usuário específico.
Também há a previsão de rotatividade , que é uma tecnologia de aprendizado de máquina que pode informar aos profissionais de marketing a probabilidade de um usuário específico sair de seu site, cancelar um pedido ou cancelar a assinatura de sua lista de e-mails. É uma ferramenta poderosa para retenção de clientes. Além de alguns truques sofisticados de aprendizado de máquina e IA, a razão pela qual a ciência de dados está se tornando tão favorita entre os profissionais de marketing em todo o mundo é por causa de quão poderosamente ela pode otimizar as estratégias de marketing tradicionais, como segmentação, direcionamento e posicionamento. a ciência de dados pode tornar todos os três extremamente personalizados e eficazes para empresas que sabem como aproveitar a riqueza de dados.
BN: A ciência de dados mudou o marketing de uma arte para uma ciência?
JJ: Eu não diria que ele mudou completamente o marketing para um processo científico, pois o marketing ainda tem muitos aspectos que exigem criatividade humana. A análise de dados pode fornecer projeções de anúncios precisas, com certeza, mas alguém ainda precisa escrever a cópia. a ciência de dados, pelo menos até agora, não mudou o marketing do domínio criativo para o científico, pelo menos não completamente. Um cientista de dados de marketing pode encontrar respostas para perguntas como’Quem são seus clientes em potencial?’e’Como as pessoas se sentem em relação à sua marca (análise de sentimento)’, mas no final do dia ainda é a equipe criativa que terá que implementar métodos prontos para atingir os clientes declarados e responder a perguntas populares sentimentos e percepções de marca. Portanto, a partir desse exemplo, podemos ver que o que a ciência de dados fez foi tornar a criatividade das equipes de marketing muito mais eficaz e respaldada pelo raciocínio. Não estamos mais atirando flechas no escuro, pois agora temos dados muito mais confiáveis e previsíveis do que antes. Em outras palavras, a ciência de dados de marketing simplificou a criatividade.
BN: Qual é a diferença entre ciência de dados de marketing e análise de marketing?
JJ: Eles têm muito de coisas em comum, como visualização de dados, consultas de dados e derivação de insights orientados por dados, mas ambos ainda têm várias diferenças importantes. As ferramentas analíticas são usadas pelos analistas de dados para interpretar e analisar dados históricos de marketing. Analytics, um ramo da ciência de dados, é eficaz em detectar tendências históricas e transmitir os resultados do desempenho anterior. Por outro lado, a ciência de dados de marketing é eficaz em compreender como todos os dados de primeira, segunda e terceira parte podem ser usados para obter informações comerciais competitivas. Cientistas de dados de marketing são essencialmente analistas de negócios que se concentram mais em prever os efeitos de ações futuras do que em revisar padrões passados.
Embora a ciência de dados seja necessária para responder a questões mais desafiadoras sobre o futuro da empresa, a análise é necessária para compreender a eficácia do marketing anterior. Para extrair inteligência de marketing dos dados e transformar essa inteligência em conhecimento de negócios, você precisa de disciplinas e ferramentas.
BN: Por que incluir a ciência de dados no mix de marketing se tornou tão importante?
JJ: Nos últimos anos, a ciência de dados tornou-se uma parte indispensável do mix de marketing. Muitas empresas hoje em dia incluem a ciência de dados desde os estágios iniciais do próprio funil de marketing para obter maiores retornos sobre o investimento. Basear suas estratégias secundárias em estratégias de funil de marketing primárias baseadas em dados ajuda as marcas a tomar melhores decisões, prever tendências e oportunidades futuras, otimizar orçamentos, refinar segmentação e direcionamento de público, examinar com precisão a percepção da marca, melhorar a experiência do cliente e planejar uma estratégia de conteúdo mais precisa e relevante.
As empresas não podem realmente deixar a ciência de dados fora de seu plano de marketing em um mundo em que mais de 2,5 milhões de gigabytes de dados são criados todos os dias. Se o fizerem, não será caro apenas para eles; também impedirá seu progresso.
BN: Você acredita que a IA transformará a ciência de dados? Como isso afetará o mundo do marketing?
JJ: A Inteligência Artificial é essencialmente o próximo passo na ciência de dados. Em uma época em que as empresas estão continuamente procurando por novos métodos para vender para um público saturado, a IA e o aprendizado de máquina estão aumentando muito a eficiência do processo de ciência de dados e nos fornecendo um acesso inédito aos insights dos clientes.
Com a ajuda da IA, teremos análises preditivas e classificação de dados mais sofisticadas-um sistema de priorização automatizado que transfere montes de dados frios (inaplicáveis ou menos utilizados) para armazenamento de longo prazo mais barato para acesso e recuperação quando necessário, e liberando mais espaço valioso para dados mais úteis, ativos e dinâmicos sem a necessidade de alguém realizar essa separação manualmente. Com o crescimento da tecnologia de IA, a análise nativa da nuvem se tornará muito mais vital para o processo de marketing e o modelo de dados como serviço [DaaS] aumentará em popularidade.
Isso não quer dizer que os robôs de IA substituirão os cientistas de dados na indústria. Sabemos que não importa quão avançada seja a tecnologia de IA, ela ainda precisará de intervenção humana para lidar com dados complexos ou extremamente novos. Além disso, as máquinas não têm soft skills ou intuição. Pelo menos ainda não.
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