Como qualquer pessoa pode usar a ciência de dados no marketing para obter melhores resultados

Como qualquer pessoa pode usar a ciência de dados no marketing para obter melhores resultados

Hoje, a maioria das equipes de marketing internas consiste em várias funções diferentes. Essas funções normalmente incluem um designer e desenvolvedor, um proprietário do produto, um diretor de conteúdo ou comunicação e um hacker em crescimento, apenas para citar alguns exemplos.

Obviamente, dependendo da natureza do seu negócio, sua própria equipe de marketing pode parecer um pouco diferente. No entanto, estamos dispostos a apostar que um papel que você não cumpriu é um cientista de dados.

Os cientistas de dados são bem pagos – e por boas razões. A demanda por suas habilidades está aumentando em várias empresas e setores, especialmente porque a necessidade de análises quantitativas e qualitativas precisas dos dados é mais importante do que nunca.

De fato, de acordo com a Glassdoor, o papel de cientista de dados tem sido o trabalho número um nos Estados Unidos nos últimos anos.

Além disso, de acordo com o Bureau of Labor Statistics dos EUA, o aumento das necessidades de ciência de dados levará à criação de 11,5 milhões de empregos até 2026.

Embora as funções de ciência de dados se estendam muito além do mundo do marketing digital, os profissionais de marketing viram o valor em projetos de ciência de dados, permitindo entender melhor seus clientes, entender quais canais e métodos de marketing estão funcionando e quais não estão, redefinir seus objetivos e impulsionar os negócios para a frente. Como resultado, cada vez mais profissionais de marketing estão ocupando funções de cientista de dados em suas organizações.

Com acesso a esse nível de dados, os profissionais de marketing podem não apenas tomar decisões de negócios mais informadas e reduzir riscos relacionados a dados, como também podem trazer algumas estatísticas bastante impressionantes para seus CMOs.

Veja como esses três projetos #datascience fáceis de concluir – que um profissional de marketing diário pode supervisionar – podem impressionar seu CMO. #marketing Clique para Tweet

O que é ciência de dados?

Antes de mergulharmos nos três principais projetos de ciência de dados, se você não tiver certeza do que é ciência de dados, forneçamos um pouco de fundo sobre o que exatamente é, o que envolve e por que é tão importante hoje.

A ciência de dados envolve a interpretação e análise de dados e a obtenção de informações e informações importantes e valiosas desses dados. Os dados podem ser classificados como dados qualitativos ou quantitativos, implícitos ou explícitos. Independentemente do tipo ou nível de dados, o objetivo por trás da ciência de dados é permitir que os profissionais de marketing pensem criticamente enquanto também observam a visão geral dos objetivos de negócios.

Por que os projetos de ciência de dados são tão importantes?

Por que os cientistas de dados são tão importantes? Em nossa era digital, dominada por tecnologia, aplicativos e ferramentas, há uma maior necessidade de analisar e medir KPIs de desempenho para a organização como um todo e também para os clientes (se você é uma agência). Os cientistas de dados podem ajudar as empresas a fazer isso com precisão, indo muito além das métricas de vaidade.

Existem muitos benefícios nos projetos de ciência de dados, fazendo com que valham a pena os investimentos.

Os projetos de ciência de dados permitem que os profissionais de marketing:

  • Definir, medir e refinar metas com base em KPIs
  • Acompanhe e analise funis e canais de marketing
  • Olhe além dos números brutos para identificar tendências
  • Forneça dados e insights precisos para ajudar a tomar decisões de negócios mais informadas
  • Reduza os riscos associados a suposições falsas, interpretações errôneas de dados ou análises ruins
  • Estratégias futuras campanhas

Além de capturar os dados corretos para tomar decisões de negócios mais informadas, os profissionais de marketing também podem aproveitar as habilidades e o conhecimento dos cientistas de dados para ajudar a impulsionar outros projetos importantes e até campanhas futuras.

3 Projetos de ciência de dados de marketing que impressionarão seu chefe.

3 Projetos de ciência de dados de marketing:

Aqui estão três projetos de ciência de dados que qualquer profissional de marketing pode concluir, garantindo sua posição como um participante valioso em sua equipe de marketing:

1. Análise de funil de jornada do cliente

É importante que todo profissional de marketing entenda como é o funil da jornada do cliente e como está o desempenho geral. Esse tipo de análise mostra como os visitantes e clientes em potencial navegam em um site, os caminhos que eles seguem ao fazê-lo e as ações que eles tomam (se houver).

Por exemplo, esse tipo de análise é útil para os profissionais de marketing entenderem por que um cliente abandona um site ou carrinho de compras.

Veja como o Google Analytics pode ajudá-lo com seus projetos de ciência de dados em marketing.

O Google Analytics é uma ferramenta comum e popular para ajudar a analisar o funil da jornada do cliente. Um profissional de marketing bem informado pode intervir e ajudar a analisar essas informações em um nível mais profundo, reduzindo os riscos associados a suposições falsas ou interpretações errôneas de dados.

O melhor é que é um relatório simples no seu pacote do Google Analytics. Ao levar dados e análises precisos e verificados ao seu CMO, você e sua equipe podem tomar decisões comerciais mais informadas com confiança.

Aqui estão algumas etapas fáceis para você criar e acessar este poderoso relatório de jornada do cliente:

  1. Primeiro, verifique se o “Comércio eletrônico avançado” está ativado na sua conta do Google Analytics. Aqui estão algumas instruções simples, elogios do Google, para você fazer isso:
    https://support.google.com/analytics/answer/6032539
  2. Depois de ativar as opções avançadas de comércio eletrônico, você precisará aguardar algum tempo para que as conversões sejam processadas em seu sistema. O Google acompanha apenas o avanço a partir de quando você ativa o rastreamento aprimorado, portanto, você precisa ser paciente.
  3. O relatório pode ser exibido em Relatórios> Conversões> Comércio eletrônico> Análise de comportamento de compras.
  4. Embora este relatório seja muito fácil de usar (aponte e clique com facilidade), convém usar o dispositivo de filtragem de segmentos disponível neste e na maioria dos outros relatórios. Aqui está um artigo que explica como você pode usar o filtro de segmento para pesquisar melhor os dados necessários para impressionar seu CMO / VP de Marketing.

2. Análise diagnóstica de anomalias e tendências

Como mencionamos no ponto acima, os maiores riscos associados à análise de dados de marketing são fazer suposições falsas ou interpretar mal os dados completamente. Essa é a principal razão pela qual a alavancagem de um cientista de dados é tão valiosa.

Nesse contexto, “anomalias” se referem a dados que não seguem um padrão definido ou definido ou não atingem uma porcentagem de confiança especificada. Além disso, além de identificar anomalias de dados, também é importante reconhecer e definir tendências. Essas podem ser tendências no comportamento do comprador ou do usuário e geralmente são apresentadas como modelos estatísticos.

Em suma, a detecção e definição de anomalias e tendências geralmente requerem processamento e análise manual de dados – um trabalho para um cientista de dados qualificado ou um profissional de marketing sofisticado (ou seja, você!). Ao realizar esse tipo de análise ou utilizar ferramentas pré-criadas, os profissionais de marketing podem se armar com os dados e informações corretos necessários para tomar decisões de negócios mais informadas e apresentar esses modelos e dados à sua OCM.

Aproveitar os relatórios de anomalias e diagnósticos de tendências de suas ferramentas de análise pré-criadas é uma ótima maneira de impressionar sua equipe de liderança sem precisar aprender novas habilidades sofisticadas de consulta e manipulação de dados. Esteja você usando o Google Analytics para relatórios de anomalias ou a Detecção de Anomalias do Adobe Analytics mais robusta, esses relatórios estão disponíveis com facilidade.

Projetos de ciência de dados para profissionais de marketing: análise preditiva de conversão.

3. Análise preditiva de conversão

Como profissionais de marketing experientes, uma das métricas mais importantes que você provavelmente está acompanhando é o desempenho do seu conteúdo e as taxas de conversão associadas ao seu conteúdo. Com os profissionais de marketing focados em aumentar as taxas de conversão, é importante ter dados para fazer backup de seu trabalho e decisões.

Por exemplo, como profissional de marketing, você provavelmente deseja saber qual mídia ou canal de marketing está gerando mais conversões – e dando a você o melhor retorno possível. Você provavelmente também quer saber o desempenho de uma campanha. Obviamente, essa é apenas uma das muitas perguntas que os profissionais de marketing têm ao gerenciar e supervisionar iniciativas e atividades de marketing.

Compreender o desempenho de campanhas e canais de marketing e como eles estão gerando conversões é metade da batalha; o outro está delineando e estruturando campanhas futuras. A melhor maneira de abordar isso é com uma análise preditiva de conversão. Esse tipo de análise usa dados estatísticos para ajudar a prever taxas de conversão e taxas de cliques.

Atualmente, muitos profissionais de marketing estão aproveitando a IA para análises preditivas de conversão. O uso da IA ​​pode não apenas ajudar a criar um hub ou perfil de dados para ajudar os profissionais de marketing a entender melhor o comportamento do cliente e do usuário, mas também pode simular interações e compromissos de teste para ajudar a prever determinadas ações, comportamentos e padrões. Esse nível de análise fornece informações aos profissionais de marketing, orientando-os em quais campanhas eles devem investir de acordo com os resultados prováveis.

Para qualquer profissional de marketing que queira executar suas próprias análises preditivas, sem aprender e confiar na IA, também existem quatro ótimas soluções para você começar de forma relativamente rápida.

Essas três soluções, classificadas de mais fácil a mais difícil, são:

  1. Listas inteligentes do Google Analytics, semelhante às metas inteligentes, permite que você crie facilmente listas de remarketing dos visitantes do site com maior probabilidade de conversão se forem trazidos de volta ao site. Neste documento de ajuda, o Google apresenta as Listas inteligentes e fornece links para ajudá-lo a configurá-las facilmente.
  2. Objetivos inteligentes do Google Analytics, feito para usar a análise preditiva (com base em suas conversões anteriores) para melhor orientar futuras visitas ao site que geram conversões adicionais, pode ser facilmente configurado, conforme descrito neste artigo.
  3. Código aberto do Facebook Profeta O projeto permite que cientistas de dados iniciantes (e profissionais de marketing) com apenas habilidades rudimentares de codificação iniciem a previsão de campanhas / projetos / iniciativas de marketing. Embora você precise de algum conhecimento de R ou Python para começar com a biblioteca Profeta, existem dezenas de ótimos tutoriais por aí para ajudá-lo a começar, começando com esta postagem no blog da Facebook Research.

Big data agora são dados acionáveis

Na última década, à medida que a tecnologia e o marketing digital consumiram o mundo dos negócios, e continuam a impulsioná-lo, a necessidade, a demanda e o valor do big data dispararam.

Portanto, ao dispor do nível certo de dados, análises e tecnologia para fazer backup de seu trabalho, tomar decisões de negócios mais informadas e reduzir riscos, você pode impressionar seu CMO.

#Bigdata evoluiu para dados acionáveis. A tecnologia permitiu que os profissionais de marketing coletassem dados explícitos em grande escala – e a análise preditiva é onde estão. #marketing Clique para Tweet

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