A era dos dos achismos nos negócios está em pleno declínio. Hoje, as decisões estratégicas de todo e qualquer segmento desejavelmente devem ser tomadas a partir dos insights gerados pela união entre ciência de dados e marketing.
Para você entender a interpretação e a utilização dos dados, pense na Netflix, que analisa informações sobre como os seus usuários assistem aos filmes e séries na plataforma. A partir dessas constatações, a gigante do streaming de vídeo passa a entender o que mais atrai as atenções do público e, em cima disso, produz novos conteúdos baseados nestas descobertas.
A área do conhecimento que operacionaliza essa forma mais assertiva de embasamento para a tomada de decisões estratégicas se chama ciência de dados.
O que é ciência de dados?
De acordo com a definição do DATAJOBS, é uma mistura multidisciplinar de inferência de dados, desenvolvimento de algoritmos e tecnologia para resolver problemas analiticamente complexos. Ela é, em última instância, o uso de dados brutos armazenados por empresas/negócios para a geração de valor comercial.
A ciência de dados tem tudo a ver com a exploração e o entendimento de comportamentos, tendências e inferências complexas, revelando percepções ocultas que podem ajudar as marcas a tomarem decisões mais inteligentes.
Os insights baseados em dados são fundamentais para fornecer orientação estratégica. Nesse sentido, os cientistas de dados atuam como consultores, instruindo os clientes sobre a melhor forma de agir de acordo com as descobertas.
A união da ciência de dados com o marketing
Obviamente, a ciência de dados passou a ser uma aliada importantíssima dos profissionais de marketing encarregados de otimizar os esforços das empresas contratantes.
Um exemplo dessa atuação em conjunto é o fato de que grandes marcas do varejo utilizam dados do perfil e do comportamento dos clientes para orientar a realização de ações específicas – a exemplo de promoções e ações de marketing, entre outras -, que têm como objetivo principal um maior retorno financeiro.
Como a coisa funciona
O processo envolve uma combinação de diferentes dados de clientes para entender, de forma analítica, os seus comportamentos e gostos. Através dos dados sobre produtos comprados, carrinhos de compras e interações on-line, entre outros fatores, é possível criar algoritmos que imitam o modo como os seres humanos entendem o gosto das pessoas para fazer a recomendação de produtos, customizando assim a experiência do usuário e aumentando as conversões.
A ciência de dados utiliza principalmente o Aprendizado de Máquina (Machine Learning), composto por algoritmos que aprendem padrões em uma grande quantidade de dados para tomar decisões e realizar previsões.
A grande vantagem dessas tecnologias é que, apesar de apenas imitarem a forma como um humano detecta padrões, elas são muito mais eficientes no aprendizado de tarefas específicas em grande escala. Esses algoritmos conseguem customizar previsões e análises de uma forma que uma pessoa ou um time não conseguiriam fazer.
Dentre as inúmeras funcionalidades desses algoritmos, destacam-se as recomendações baseadas em qualquer demonstração de interesse por um produto, capazes de ocasionar a upsell (sugestão ao consumidor de um produto melhor – e geralmente mais caro – do que a sua primeira opção, o que acarreta a realização de um negócio mais lucrativo para a marca).
Enfim, fazer recomendações específicas para cada cliente ou determinar o comportamento de vendas de produtos só é possível por meio do uso desses algoritmos. No fim das contas, o que a união da ciência de dados com o marketing oferece para os negócios é uma visão probabilística das vendas futuras e as ações mais adequadas para o atingimento dos objetivos.
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Ciência de dados e marketing na prática: principais benefícios
Listaremos, de forma bastante sintética, alguns exemplos dos ganhos que a utilização da ciência de dados aliada ao marketing pode proporcionar para as empresas dos mais variados portes e segmentos.
Lojas físicas e e-commerces
- Interpretação dos dados de vendas de todos os produtos de uma rede de lojas e a previsão do quanto eles vão vender em cada uma das lojas nos próximos dias.
- Interpretação dos dados de um cliente e a previsão de uma lista de produtos que são mais prováveis de serem comprados por ele.
- Oferecimento de produtos que combinam com as compras de um cliente. Ex.: recomendar roupas que completam um “look” (serve para aumentar o ticket médio após a compra inicial).
- Entendimento da faixa etária, gênero, quantidade e horários dos clientes que frequentam uma loja, além da forma como se movimentam nela e quais prateleiras são mais visualizadas.
- Modificação da estrutura de uma loja para deixar mais próximos os produtos que são comprados juntos.
- Detecção de quais produtos são mais “tocados” em uma determinada seção. Isso permite entender quais produtos são mais populares ou, mais ainda, se produtos que são muito tocados, mas não são comprados, deveriam ter o preço modificado.
- Utilização dos dados das faixas etárias e gêneros dos clientes para fazer promoções virtuais que tragam eles para a loja física.
- Recomendação de produtos parecidos em uma página de um produto em um e-commerce ou para um sistema de busca na loja. Ex.:o cliente acessa a foto de um produto que gostou e o site encontra e oferece opções semelhantes.
- Detecção de clientes que estejam desistindo de uma compra on-line ou que estejam propensos a desistirem de algum tipo de serviço, como um curso, uma academia ou a utilização de um software.
- Antecipação do quanto um produto vai vender, garantindo assim que ele seja enviado em maior ou menor quantidade para as lojas adequadas.
Específicos para e-commerces
Fazer recomendações sob medida de produtos para cada um dos clientes, do tipo:
- Vitrine personalizada quando o cliente acessar o site.
- E-mails com promoções personalizadas.
- Recomendação em cada página do e-commerce de produtos que outros usuários compraram ou produtos similares fisicamente .
Segurança
Detecção de fraudes, anomalias ou eventos estranhos, como compras fora do padrão de consumo de uma pessoa ou em lugares que normalmente ela não vai (países, lojas diferentes do comum).
Queima inteligente de estoque
Maximização do lucro antes de uma queima de estoque, ao saber quais clientes deveriam receber recomendações de compra desses produtos, além da sugestão do percentual de desconto a ser oferecido.
Saber o momento certo para baixar um preço
Capacidade de avaliar como os preços dos produtos deveriam se comportar, dado todo seu histórico de vendas, assim como o de produtos similares. Isso torna possível a maximização do lucro dos produtos, uma vez que é identificado o momento exato para baixar o seu preço.
Conclusão
Diante das informações apresentadas, fica claro que, a partir da utilização das descobertas da ciência de dados pelo marketing, as empresas podem ultrapassar com eficiência os tradicionais pontos de incertezas inerentes a quase todos os negócios, como a torra de estoques sem o lucro almejado, a falta de previsibilidade das demandas, a dificuldade da antecipação de fraudes ou de desistências e, principalmente, a falta de capacidade de fazer a oferta perfeita para cada um dos clientes.
A posse dessas informações privilegiadas é o passaporte para as empresas serem alçadas a um novo patamar de negócios, no qual a tomada de decisões está fortemente embasada em análises que não eram possíveis até poucos anos atrás.
Bem-vindo à era da ciência de dados – e das decisões estratégicas inteligentes.
