No mundo dos negócios de hoje, as empresas dependem muito da análise de dados porque ajuda o gerenciamento a tomar decisões mais informadas, melhora os esforços de marketing e aumenta a eficiência. O uso da análise de dados oferece uma vantagem às empresas porque permite que implementem mudanças mais rapidamente, o que, por sua vez, aumenta os lucros, diminui as despesas e incentiva a criatividade. Além disso, a tomada de decisão baseada em dados e o desenvolvimento de estratégias informadas por análises são essenciais no mundo digital de hoje para líderes em qualquer área. Neste artigo, discutiremos os dados e análises do dodge.
O que é análise de dados?
A análise de dados (DA) é o ato de avaliar coleções de dados para identificar tendências e desenvolver conclusões sobre as informações contidas nelas. A análise de dados agora normalmente emprega o uso de hardware e software sob medida. As empresas de todos os setores estão confiando cada vez mais em ferramentas e métodos de análise de dados para ajudá-los a tomar decisões de marketing mais inteligentes e estratégicas. As ferramentas analíticas também são usadas por cientistas e pesquisadores para testar a validade de hipóteses, teorias e modelos.
Além disso, a análise de dados é uma frase ampla que abrange uma ampla gama de campos e técnicas, desde inteligência de negócios (BI) tradicional e relatórios até OLAP avançado e outros tipos de processamento analítico online (OLAP). A análise de negócios, outro termo abrangente para métodos de análise de dados, é análoga a esse respeito. O último concentra-se em aplicativos de negócios, enquanto a análise de dados é mais geral. No entanto, nem todos compartilham dessa definição ampla; em outros contextos, “analítica de dados” refere-se apenas a “analítica avançada”, enquanto “inteligência de negócios” é considerada uma entidade separada.
As empresas podem aumentar seus resultados, eficiências, marketing e atendimento ao cliente com a ajuda de iniciativas de análise de dados. Além disso, a análise ajuda as empresas a antecipar e reagir melhor a novos desenvolvimentos em seus setores. A análise de dados pode envolver a observação de informações coletadas anteriormente ou dados novos que foram processados em tempo real. E pode vir de uma ampla variedade de fontes de dados internas e externas.
Como funciona a análise de dados?
Para chegar a uma conclusão confiável, a análise de dados requer um processo de várias etapas. Cientistas e engenheiros de dados, que trabalham com analistas de dados para criar pipelines de dados e auxiliar na configuração do modelo, executam essas tarefas. Nos parágrafos a seguir, abordaremos os procedimentos envolvidos na análise de dados:
#1. Coleção de dados
Existem dois métodos para colocar a coleta de dados em prática. O primeiro passo é reunir todas as informações necessárias para suas análises em um só lugar. Se os dados vierem de vários sistemas, o analista precisará usar procedimentos de integração de dados para reuni-los.
No entanto, uma pequena parte de um conjunto de dados maior pode ser tudo o que é necessário em determinadas circunstâncias. Como parte de sua análise, os cientistas de dados elaborarão um plano para particionar o subconjunto relevante de dados. Isso permite um exame aprofundado do subconjunto sem exigir alterações no conjunto de dados completo.
#2. Ajustando a qualidade dos dados
A próxima etapa é investigar e corrigir quaisquer problemas com a qualidade dos dados coletados. Os dados para o modelo analítico também devem ser preparados de acordo com a política estabelecida da empresa. Inconsistências, erros e duplicatas são exemplos de baixa qualidade de dados. Os procedimentos de criação de perfil e limpeza de dados ajudam a corrigir esses problemas.
Os analistas de dados moldam e organizam as informações de acordo com as especificações do modelo analítico que planeja empregar. A implementação da política de governança de dados é a etapa final no processo de qualidade de dados. Estes regulamentos garantem que a informação seja utilizada de forma adequada e de acordo com os procedimentos estabelecidos.
#3. Construindo um Modelo Analítico
O analista de dados então colabora com os cientistas de dados para desenvolver modelos analíticos que possam produzir resultados confiáveis. Programas analíticos como ferramentas de modelagem preditiva e linguagens de programação como Python, Scala, R e Linguagem de Consulta Estruturada (SQL) são usados para construir esses modelos.
Após a construção, o modelo é testado com informações do mundo real. Os dados de teste são analisados e os ajustes no modelo são feitos. O modelo é testado repetidamente até atingir os resultados desejados. Por fim, no modo de produção, o modelo é testado em dados reais.
#4. Apresentação
A última etapa da análise de dados é compartilhar as descobertas dos modelos com os clientes e a alta administração. Recomenda-se que as apresentações façam uso de recursos visuais, como gráficos e infográficos. Eles são simples de compreender e transmitem efetivamente as descobertas.
Tipos de análise de dados
Existem cinco tipos diferentes de análise de dados. A análise completa dos dados pode exigir o uso de todos eles, dependendo do problema em questão, mas isso raramente é essencial. No entanto, é crucial estar familiarizado com todos os tipos de análise de dados.
#1. Análise de dados descritivos
Esse tipo de análise de dados analisa eventos passados para determinar suas causas. É o método mais simples para analisar grandes quantidades de dados. A análise descritiva é usada por certos analistas de dados como um resumo para respaldar investigações e análises de outras formas de análise, dependendo da situação. Podemos chamar isso de “melhor prática” porque esclarece as descobertas de análises anteriores sobre dados anteriores.
Além disso, a análise descritiva de dados é comumente realizada por empresas que usam métodos estatísticos. Ao analisar os dados dessa maneira, eles podem ver como as coisas mudaram ao longo do tempo, identificar valores discrepantes, comparar e contrastar pontos fortes e fracos, etc. As empresas costumam empregar análises descritivas para se concentrar na origem de um problema.
#2. Análise de dados de diagnóstico
O objetivo da análise de dados de diagnóstico é descobrir o que levou a uma ocorrência inesperada no passado. Usando um resultado da análise descritiva, esse método tenta explicar “por que isso aconteceu?”
A análise de dados de diagnóstico faz uso de abordagens de detalhamento, descoberta, mineração e correlação. O método de descoberta de dados é usado por analistas para localizar informações que podem ser usadas para inferir o significado da observação. As informações são “extraídas” de um enorme tesouro de dados brutos usando métodos computacionais. A análise de diagnóstico visa produzir conclusões identificando relacionamentos ou padrões nos dados.
Além disso, as empresas podem usar os insights obtidos dessas análises para formular abordagens direcionadas aos desafios, em vez de depender de suposições.
#3. Análise preditiva de dados
Os dados do presente ou do passado são analisados para fazer previsões sobre o futuro. A análise preditiva é feita por indivíduos e empresas, utilizando uma mistura de aprendizado de máquina, mineração de dados e modelagem estatística sobre bancos de dados existentes de informações anteriores. Isso os ajuda a identificar tendências e prever possíveis problemas ou possibilidades.
Além disso, algoritmos e métodos (como um modelo de regressão linear ou logística) são as ferramentas desse tipo de análise. Existem vários algoritmos projetados para vários contextos, e usar o errado produzirá resultados imprecisos. Sem aplicá-los a um problema, os bits de dados do cliente e externos não têm sentido. As empresas correriam o risco de cometer erros dos quais jamais se recuperariam se as análises preditivas não estivessem disponíveis.
#4. Análise de dados prescritiva
O objetivo da análise de dados prescritiva é identificar e prescrever a resposta ideal para um problema. Essa análise de dados leva em consideração as descobertas de análises anteriores e fornece orientação para chegar a uma conclusão desejada.
Ferramentas como mecanismos de recomendação, mecanismos de aprovação de empréstimos, modelos dinâmicos de preços e cronogramas de reparo de máquinas usam análise de dados prescritiva para analisar todos os resultados potenciais e adaptar o processo às necessidades de cada usuário individual. Eles podem ser apresentados como um par sim/não ou uma lista com marcadores. Esses recursos detalham os resultados de cada escolha e sugerem melhorias. A análise prescritiva permite que as empresas simplifiquem seus processos de aprovação e automatizem a tomada de decisões.
#5. Análise de dados em tempo real
Na análise de dados em tempo real, as informações são processadas assim que são inseridas em um banco de dados. Novos dados de consumidores ou fontes externas são analisados em tempo real, ao contrário de outros métodos de análise de dados que dependem de informações do passado (dados históricos).
Edge computing, análise em banco de dados, análise em memória, dispositivos para armazenamento de dados, programação paralela, etc. são todas tecnologias usadas em análise de dados em tempo real. O melhor caso de uso para esse tipo de análise de dados é em aplicativos que exigem alta disponibilidade e tempo de resposta curto. Ele ajuda as empresas a detectar tendências e indicadores de desempenho antes que seus rivais o façam. As atividades dos concorrentes podem ser monitoradas e analisadas em tempo real.
Qual é o papel dos dados e análises nos negócios?
O objetivo dos dados e análises é ajudar as empresas, seus funcionários e seus executivos a tomar decisões mais informadas e aumentar a qualidade dos julgamentos que fazem. Todas as decisões — grandes ou pequenas, tomadas antecipadamente ou no momento, cíclicas ou não, estratégicas, táticas ou operacionais — são afetadas. D&A também pode revelar questões que não foram feitas antes, juntamente com respostas criativas e oportunidades que os executivos da empresa podem ter negligenciado.
Para tomar melhores decisões de negócios, as empresas modernas dependem fortemente de dados, e esses dados geralmente vêm de fontes fora da esfera de influência imediata da organização.
A capacidade de tomar decisões de negócios melhores e mais oportunas em configurações dinâmicas e complexas é um dos principais impulsionadores da transformação digital.
A decisão de adquirir um produto ou serviço é feita por um indivíduo, enquanto a decisão de prestar o maior serviço possível a um cliente ou cidadão é feita por uma equipe dentro de uma organização.
No entanto, o termo “tomada de decisão baseada em dados” refere-se à prática de analisar dados para determinar como fazer melhores escolhas. Isso leva ao conceito de um modelo de decisão, que pode incorporar abordagens analíticas prescritivas para produzir saídas que prescrevem quais etapas devem ser tomadas. Além dos modelos elucidativos, existem também modelos diagnósticos e prescritivos. Cada um é útil para fazer certos tipos de escolhas.
É importante ressaltar que as decisões não apenas determinam quando agir, mas também quando se abster de agir.
Os resultados de negócios estão sendo mensuráveis e comunicados, e melhorias de negócios alimentadas por dados estão sendo promovidas à medida que empresas com visão de futuro inserem dados e análises em sua estratégia de negócios e transformação digital.
Técnicas de análise de dados
Os analistas de dados podem processar dados e extrair informações usando uma variedade de metodologias e técnicas analíticas. Aqui estão algumas das abordagens mais comuns.
- Monte Carlo. A probabilidade de eventos é modelado usando simulações de Monte Carlo. Essas simulações oferecem mais poder preditivo do que outros métodos de análise de dados porque levam em consideração uma gama mais ampla de valores e fatores, o que é útil para reduzir riscos e prevenir perdas.
- Análise de regressão. O objetivo da análise de regressão é identificar o impacto potencial de uma mudança em uma variável dependente sobre as outras variáveis dependentes.
- Análise de Séries Temporais. A análise de séries temporais é um método para estudar dados durante um período de tempo e estabelecer um vínculo causal entre o valor de um ponto de dados e a frequência com que ele ocorre. Os mercados financeiros e os ciclos de negócios são aplicações comuns desse método de análise de dados.
- Análise Fatorial. Usando a análise fatorial, você pode reduzir um enorme conjunto de dados para um tamanho mais gerenciável. Espera-se que, ao empregar essa estratégia, tendências anteriormente obscurecidas possam ser reveladas.
- Análise de Coorte. A análise de coorte é o processo de segmentar um conjunto de dados em subconjuntos com características comparáveis, geralmente com base no perfil do cliente. Isso abre caminho para um exame estatístico ainda mais aprofundado de uma amostra selecionada de dados por analistas de dados e outros usuários de análise de dados.
Ferramentas de análise de dados
A análise de dados avançou rapidamente em recursos tecnológicos e emprega uma ampla variedade de abordagens matemáticas e estatísticas para processamento de números. Atualmente, os analistas de dados podem escolher entre uma ampla variedade de programas que auxiliam na coleta de dados, arquivamento de dados, processamento de dados e apresentação de resultados.
A análise de dados nunca foi particularmente dependente de planilhas ou programas como o Microsoft Excel. Os analistas de dados de hoje frequentemente usam linguagens de programação não filtradas para alterar e manipular bancos de dados. Python, uma linguagem de programação de código aberto, é muito útil. Para análise estatística ou modelagem gráfica, programas de análise de dados mais especializados, como R, podem ser utilizados.
Ao relatar ou comunicar conclusões, os analistas de dados também têm suporte. O Tableau e o Power BI são aplicativos de visualização e análise de dados usados para coletar dados, realizar análises e compartilhar descobertas por meio de painéis e relatórios.
Também há novas ferramentas no horizonte que podem ajudar os analistas de dados. Embora o Apache Spark seja uma plataforma de código aberto útil para processar grandes volumes de dados, o SAS é uma ferramenta de análise que pode auxiliar na mineração de dados. Os analistas de dados hoje têm acesso a uma ampla variedade de ferramentas tecnológicas, o que lhes permite aumentar o valor que trazem para sua organização. Além disso, leia Melhores ferramentas de análise de dados: atualizadas
Por que a análise de dados é importante?
A maioria das divisões das empresas modernas depende da análise de dados para analisar os eventos atuais e planejar o futuro. Muitos resultados positivos são possíveis como resultado da adoção dessas medidas. Entre essas vantagens estão:
#1. Reduzir Despesas Operacionais
Apesar das preocupações iniciais de custo, em última análise, faz sentido financeiro investir em um analista de dados. Economizar dinheiro pode ser alcançado evitando riscos financeiros, fortalecendo a segurança dos dados e outras medidas possíveis por meio de uma análise completa dos dados. A análise de dados também é usada pelas empresas para ver quais departamentos estão gastando muito dinheiro e quais exigem maiores injeções de caixa. Isso resulta em economia, principalmente nas áreas de operações e produção e, em última análise, reduz a necessidade de mão de obra humana.
#2. Melhore sua capacidade de tomar decisões
A análise de dados também permite que as empresas tomem decisões mais rápidas e sábias, economizando tempo e dinheiro que seriam desperdiçados em táticas inúteis, procedimentos ineficazes, publicidade errônea e ideias não comprovadas para novos produtos e serviços. Os líderes que adotam uma abordagem baseada em dados para a tomada de decisões capacitam suas equipes a serem mais proativas ao ver as possibilidades, pois podem basear suas ações em evidências empíricas, e não em suas próprias preferências pessoais ou nas opiniões das pessoas ao seu redor. Um erro na análise ou método de coleta pode tornar os dados errôneos ou enganosos, mas ainda é crucial para os tomadores de decisão reconhecer que os dados podem revelar uma certa tendência ou prever um resultado.
Além disso, você deve fazer o DATA 2100: Intermediate Data Analytics depois de concluir o curso inicial de análise de dados. Este curso irá ensiná-lo a conduzir pesquisa de levantamento e pesquisa experimental. Você aprenderá os prós e contras de fazer pesquisas de opinião, desde o design do questionário até a seleção da amostra e a análise e interpretação dos dados. Este curso on-line individualizado aprimorará suas habilidades de programação em R enquanto ensina como projetar e analisar um experimento aleatório.
#3. Reduzir ineficiências e aumentar a segurança nas operações
A capacidade de aplicar insights para melhorar a eficiência operacional é outra vantagem importante da análise de dados. As empresas podem melhorar suas ofertas aprendendo com os comentários e dados dos clientes que coletam em grandes quantidades. Oportunidades para simplificar processos, cortar custos ou aumentar receitas podem ser descobertas com o uso de análise de dados. Usando a análise de dados, as empresas podem identificar rapidamente quais processos produzem os melhores resultados e quais estão com baixo desempenho. Os tomadores de decisão podem então adaptar suas táticas para melhor antecipar e prevenir problemas, bem como gerenciar riscos e fazer mudanças.
Além disso, cientistas de dados com experiência em modelagem preditiva estão em alta demanda, pois esse conhecimento é usado em uma ampla variedade de campos, desde estratégia empresarial e sem fins lucrativos até planejamento de campanha política. Começando com uma visão aprofundada da análise de regressão simples, DATA 4010: Assuntos avançados em análise de dados da Penn LPS Online cobrem assuntos mais complexos em R, como mapeamento, análise textual, web scraping e trabalho com variáveis de string. Além dos fundamentos da visualização de dados, você também aprenderá técnicas avançadas, como usar o pacote Shiny R para criar representações interativas de dados.
#4. Encontrar novas oportunidades de produtos/serviços
Ao obter informações sobre sua atual base de clientes usando análise de dados, as empresas podem inovar melhor preenchendo quaisquer lacunas no mercado de produtos e serviços que já oferecem. Usando dados, as empresas podem monitorar não apenas o desempenho de vendas de seus produtos e a satisfação dos clientes, mas também o desempenho de seus concorrentes. As organizações podem usar os insights obtidos com a análise de dados para melhorar o atendimento ao cliente, ajustar suas estratégias de marketing para atender às necessidades de seu público-alvo e atualizar suas linhas de produtos para atender às preferências em evolução de sua clientela. O sucesso ou o fracasso de uma empresa pode depender de sua capacidade de fazer uso dos insights fornecidos pela maior flexibilidade do big data.
#5. Adquira uma compreensão mais profunda de mercados específicos
As empresas podem obter informações valiosas sobre os gostos, desejos e hábitos de navegação/compra dos clientes, analisando suas pegadas digitais. As empresas podem descobrir mais rapidamente tendências e padrões em áreas-alvo analisando os dados adquiridos desses mercados e adaptando seus produtos e serviços de acordo. Quanto mais uma empresa aprende sobre quem são seus consumidores e o que eles querem, melhor ela será capaz de desenvolver a lealdade dos clientes, garantir que eles fiquem satisfeitos e aumentar as vendas. Se os líderes não prestam atenção, podem ver seus clientes desertarem para um rival que presta atenção.
Está ficando cada vez mais claro que a capacidade de avaliar dados e explicar as descobertas de uma maneira simples é crucial para o sucesso no mercado de trabalho atual, esteja você procurando uma posição inicial ou de liderança. O DATA 1010 da Penn LPS Online, Introdução à análise de dados, ensinará os fundamentos da análise de dados em vários domínios por meio da linguagem de programação R. Depois de concluir este curso, você poderá usar dados quantitativos para diagnosticar problemas com rapidez e precisão, formular conclusões sólidas e projetar soluções eficazes.
Quais habilidades são necessárias para se tornar um analista de dados?
Para começar, é crucial entender o papel que um analista de dados desempenha. Todos os analistas de dados, correndo o risco de afirmar o óbvio, estão interessados em dados. Eles empregam instrumentos tecnológicos complexos para filtrar grandes quantidades de dados não processados e tirar conclusões úteis. As funções de um analista de dados normalmente também incluem limpar informações ruins, avaliar a qualidade dos dados e redigir relatórios para o gerenciamento.
Todas essas funções, como você já deve ter percebido, exigem que os analistas de dados tenham um kit de ferramentas bem desenvolvido de habilidades técnicas. Considere os seguintes poucos selecionados.
#1. Limpeza e preparação de dados
De acordo com estudos, os limpadores e preparadores de dados gastam cerca de 80% de seu tempo nessas tarefas. Portanto, essa habilidade é crucial.
Uma parte integrante do trabalho de um analista de dados é coletar informações de várias fontes e formatá-las para exame estatístico e lógico. Também faz parte da limpeza de dados preencher quaisquer espaços em branco e corrigir quaisquer inconsistências que possam atrapalhar uma análise.
Embora a preparação de dados não seja necessariamente a parte mais fascinante da análise de dados, pode ser se você a abordar como uma atividade divertida e desafiadora de solução de problemas.
#2. Conhecimento Estatístico
Os analistas de dados precisam ter uma compreensão firme de probabilidade e estatística. Esse entendimento direcionará sua investigação e análise, permitindo que você entenda as descobertas.
Além disso, entender as estatísticas também ajudará a garantir que sua análise seja válida e a evitar falácias comuns e erros lógicos.
Seu trabalho específico e seus dados associados determinarão a natureza precisa e a profundidade de seus requisitos de conhecimento estatístico.
No caso de uma corporação que utiliza análise probabilística, por exemplo, é necessário um conhecimento mais aprofundado dos campos relevantes.
#3. Escrita e Comunicação
Uma habilidade importante para um analista de dados é a capacidade de apresentar informações de maneiras diferentes. O sucesso em qualquer posição de análise de dados requer excelentes habilidades de comunicação, incluindo escrever, falar, explicar e ouvir.
Ao trabalhar com outras pessoas, a comunicação é essencial. Em uma reunião inicial com as partes interessadas do negócio, por exemplo, uma escuta atenta pode ajudá-lo a compreender os tipos de análises de que precisam.
Da mesma forma, é importante ser capaz de comunicar ideias difíceis a colegas de trabalho que não são especialistas na área em que você está trabalhando.
Expressar-se por escrito, seja um resumo de sua pesquisa ou uma explicação de uma descoberta de sua exploração de dados, é igualmente crucial.
Se você quer progredir no mundo digital, aprenda a se comunicar de forma simples e direta. É uma habilidade “suave”, mas não a descarte apenas por causa disso.
A capacidade de comunicar o significado de suas descobertas e persuadir outras pessoas a implementar suas recomendações é tão importante quanto sua proeza analítica.
#4. Solução de problemas
Todos os dias, como analista de dados, você enfrentará desafios como mau funcionamento, erros e empecilhos. Outra habilidade importante para um analista de dados é a capacidade de identificar problemas e apresentar soluções criativas.
Alguns resultados possíveis estão listados abaixo:
- É possível que você precise aprender sobre uma peculiaridade do programa ou da linguagem de programação que está usando.
- Às vezes, você precisa pensar fora da caixa devido às limitações dos recursos de sua empresa.
- É possível que seus dados estejam faltando algumas peças-chave.
- Se o tempo estiver acabando, você pode precisar fazer uma análise “boa o suficiente”.
Em qualquer situação, a habilidade de um analista de dados para pensar criativamente e resolver problemas será inestimável.
# 5. Criação de visualizações de dados
Tendências e padrões nos dados podem ser melhor compreendidos quando visualizados. Uma vez que a maioria dos indivíduos está mais sintonizada com as pistas visuais do que com as numéricas, é lógico que um quadro ou gráfico seria mais fácil de compreender do que uma planilha.
É importante fazer gráficos que sejam agradáveis aos olhos para garantir que suas descobertas sejam comunicadas de forma eficaz. Além disso, fique longe de qualquer coisa que possa enganar os leitores, como gráficos de pizza ou ajustes nos valores dos eixos.
As visualizações também podem ser um aspecto significativo de sua exploração de dados. Se você apenas olhar para os números, poderá perder coisas que saltam à sua vista quando visualiza os dados.
É extremamente difícil encontrar uma função de ciência de dados que não precise de visualização de dados, o que a torna uma habilidade essencial do analista de dados.
#6. Análise e exploração de dados
Em uma lista de habilidades críticas para um analista de dados, “análise de dados” pode parecer deslocado, mas, na realidade, essa é uma habilidade essencial.
Analisar dados para responder a uma pergunta de negócios ou satisfazer um requisito é a função principal da análise de dados.
A análise exploratória é outro método de olhar para os dados. A exploração de dados é o processo de vasculhar os dados para encontrar padrões ocultos ou correlações que possam ajudar uma empresa.
A exploração pode ser dirigida por uma questão de negócios ou pode ser bastante indireta. Você pode economizar dinheiro ou abrir novos mercados para sua empresa se reservar um tempo para procurar tendências nos dados.
Dados de Marketing e Analytics
A aplicação da análise de dados no marketing está evoluindo para um papel cada vez mais crucial. À medida que você executa campanhas, sempre há coisas que você pode aprender sobre seus clientes a partir dos cliques que eles fazem, bem como curtidas, aberturas e compartilhamentos.
Os dados são rei. No entanto, a força real reside na capacidade de processar e analisar os dados para obter insights, o que acabará por levar a melhores julgamentos sobre futuras iniciativas.
Marketing nem sempre é fácil. É muito mais difícil se você está apenas começando sua nova campanha publicitária ou se está experimentando vários métodos para alcançar clientes em potencial.
Se você não tiver análises, não saberá o desempenho de suas estratégias de marketing em termos do que funciona e do que não funciona. Isso pode ser ineficiente e pode levar a efeitos graves.
É possível que certas empresas alcancem resultados notáveis sem usar análises. Eles podem não ser capazes de explicar o sucesso de suas iniciativas e podem simplesmente dizer: “Tivemos sorte”. Enquanto isso, quando os esforços de marketing fracassam, ninguém consegue identificar a causa.
O que é análise de dados de marketing?
A análise de dados de marketing é a prática de estudar dados de marketing para obter insights significativos. Isso inclui estabelecer indicadores críticos de marketing, coletar dados confiáveis, rastrear as métricas ao longo do tempo e aplicar os resultados em melhores táticas futuras.
“Análise de marketing” soa como apenas estatísticas, mas é muito mais. Para atingir os objetivos de marketing, é um processo que incorpora pessoas, ferramentas e tecnologia.
A análise de dados de marketing oferece a capacidade de descobrir o que funciona e por quê. Este procedimento irá ajudá-lo a tirar o máximo proveito do que ele é capaz.
Por que a análise de dados é importante no marketing?
A análise de dados de marketing é usada de várias maneiras pelas empresas. Considere alguns exemplos frequentes:
#1. Previsão de Resultados Potenciais
Usando dados atuais e históricos, pode-se construir um modelo de previsão com análise preditiva. Além disso, usando esse tipo de análise, você pode determinar o nível de interesse em um determinado conteúdo ou marketing, bem como o prazo em que pode esperar uma compra de um determinado lead. Você pode maximizar os lucros, atingir um grupo demográfico mais amplo e atrair novos consumidores por meio de publicidade mais focada se tiver uma compreensão firme de como seus descontos e promoções são recebidos por vários subconjuntos demográficos, como aqueles definidos por idade.
#2. Tendências e Preferências da Clientela
Se você entender as tendências e preferências de seus clientes, poderá alterar seu mix de marketing para torná-lo mais atraente para a população que está tentando alcançar.
Esses dados também podem ajudá-lo a dividir sua base de consumidores em partes mais gerenciáveis para esforços de publicidade mais focados.
#3. Radiodifusão e envio de mensagens
Usando a análise de dados, você pode determinar quais canais e mídias são mais produtivos em termos de alcance e conversão de seu público-alvo. Campanhas de marketing mais precisas e bem-sucedidas são possíveis com esses dados.
#4. Suporte ao cliente
A utilização de analytics permite melhorar o apoio ao cliente ao permitir identificar as áreas em que os consumidores têm dificuldades ou necessitam de assistência. Essas informações podem ser utilizadas na criação de materiais de treinamento, bem como no aprimoramento de alternativas de autoatendimento.
Prós e contras da análise de dados em marketing
A análise de dados está se tornando cada vez mais significativa no cenário econômico atual. Vou dar alguns exemplos do porquê.
PROS
#1.Uma melhor estratégia de marketing
A análise de dados fornece uma visão neutra de seus esforços de marketing. Isso permitirá que você faça escolhas mais informadas, em vez de confiar em conjecturas. A aplicação de análises antes e depois de tomar uma decisão pode ajudá-lo a obter os melhores resultados. Isso ajudará no monitoramento dos resultados de suas campanhas e nos ajustes necessários.
#2. Economiza tempo e dinheiro
A análise de dados permite determinar quais métodos de marketing são mais produtivos na criação de resultados e escolher essas estratégias de acordo. Isso não apenas ajuda você a economizar tempo e dinheiro em iniciativas futuras, mas também garante que o dinheiro não seja gasto em atividades que não fornecem resultados.
#3. Impactos em outras áreas
A aplicação da análise de marketing pode ter um efeito em outros campos. Por exemplo, pode aumentar consideravelmente o reconhecimento da sua marca, bem como a qualidade do seu conteúdo, a otimização dos seus canais e a compreensão dos seus clientes.
CONS
Pode ser difícil para muitas empresas estabelecer um processo de análise que meça e rastreie KPIs importantes de forma confiável. Desenvolver um método de análise confiável apresenta uma ampla gama de dificuldades. Aqui estão alguns dos principais obstáculos que precisaremos superar.
#1. Os dados de marketing são vastos e variados
O ambiente de marketing de hoje é vasto e complexo. A maior parte da distribuição agora ocorre online, e as informações que as campanhas geram são lidas em uma ampla variedade de plataformas. Embora essa riqueza de informações seja útil, geralmente resulta em sobrecarga de dados para os departamentos de marketing.
#2. Meios inadequados
Outra dificuldade típica é que as empresas precisam de mais recursos para empregar a análise de dados com eficiência. Será um foco principal aumentar o número de membros da equipe com experiência em análise. Muitas empresas carecem de recursos para se dedicar à análise de dados e menos ainda têm tempo para se dedicar à análise de dados de marketing.
#3. Educação e Treinamento Inadequados
Há uma falta de experiência no uso de análise de dados em muitas empresas de marketing. Análise estatística, visualização de dados e conhecimento técnico são todos necessários para uma análise de dados de marketing eficaz. É crucial ter uma compreensão sólida do mercado e dos produtos oferecidos. Essas habilidades são necessárias para interpretar dados e tirar conclusões úteis.
Como a análise de dados pode ajudar a estratégia de marketing?
Mesmo sem uma estratégia de marketing ou processo de análise claro, as empresas podem se envolver em atividades de marketing. Analytics pode não fazer parte dos orçamentos de marketing de startups e empresas menores. Eles poderiam fazê-lo sem ele? Provavelmente não, porque a análise de marketing ajuda a manter sua abordagem uniforme. Sem um procedimento de análise em vigor, você também pode dirigir no escuro.
Com a abordagem correta de análise de dados, você pode ver como está seu marketing agora e descobrir como melhorá-lo. Além disso, leia SERVIÇO DE ANÁLISE: Guia para serviço de análise de dados
O Analytics também ajuda você a ver como sua estratégia está funcionando, para que você possa ajustá-la, se necessário. Você será capaz de manter sua mente na tarefa em mãos e, assim, melhorar a produtividade.
Como usar a análise de dados no marketing
Há uma variedade de abordagens eficazes para incorporar a análise de dados ao marketing que podem ser adaptadas às necessidades de seu cliente ou empresa e ao setor em que operam. Alguns fundamentos para aproveitar ao máximo a análise de dados de marketing são os seguintes:
#1. Pense em seus esforços de marketing do passado
Determinar se sua empresa ou cliente já usou ou não a análise de dados para orientar as decisões de marketing é um primeiro passo crucial. É por isso que é importante saber o sucesso de suas campanhas de marketing. Gráficos e outras representações visuais de dados podem revelar tendências de vendas e a eficácia de campanhas de marketing.
#2. Examine a trajetória recente do mercado
Verificar a saúde do mercado pode revelar detalhes úteis sobre as pessoas que você deseja alcançar com seus esforços de marketing. Mais importante ainda, permite que você veja se há uma oportunidade viável para novos entrantes no mercado. Um método comum para fazer isso é examinar a participação no mercado de produtos concorrentes.
Ao estudar seus concorrentes e observar as mudanças no mercado, você pode ajudar seus clientes a anunciar seus negócios. Para empresas como as que produzem material de escritório, a publicidade para teletrabalhadores é uma opção viável. À medida que mais empresas adotam políticas de teletrabalho, os funcionários procuram maneiras confortáveis de conduzir os negócios em casa.
#3. Monitorar padrões de mercados emergentes
Às vezes, com a ajuda da análise de dados, é possível prever movimentos de mercado que mudam o jogo. Você pode melhorar seus esforços de marketing e a satisfação de seu público-alvo usando os insights obtidos na análise de seus dados de marketing. A previsão de tendências de marketing, tanto de curto quanto de longo prazo, requer uma compreensão dos fatores que criam o interesse do cliente.
#4. Impulsione a mudança de marketing usando dados
É muito mais simples ver como os gostos dos consumidores mudam ao longo do tempo se você acompanhar sua atividade atual com uma determinada marca. Você pode querer incluir mais conteúdo de vídeo em sua estratégia de marketing quando perceber que menos pessoas estão vendo o material escrito de seu cliente, por exemplo. Muitas vezes, as empresas podem manter sua participação no mercado e até aumentá-la, adaptando-se rapidamente a pequenas mudanças no comportamento do cliente, o que leva ao aumento da receita e à aquisição de novos clientes.
Evite dados e análises
A Dodge Construction Network (DCN) é uma empresa de tecnologia de soluções que fornece um conjunto abrangente de dados, análises e relacionamentos que transcendem o setor de construção comercial para criar a fonte mais potente de informações, conhecimentos, insights e conexões no campo. Além disso, Dodge Data & Analytics, The Blue Book Network, Sweets, IMS e Principia são apenas algumas das soluções do setor fornecidas por essa organização. Essas soluções existem há muito tempo e conquistaram a confiança do setor de construção comercial.
Em suma, essas opções abrem perspectivas distintas e viáveis para empresas de todos os tamanhos, desde esquadrões locais até conglomerados de vários estados. Por mais de um século, a Dodge Construction Network forneceu ao setor os dados de que ele precisa para continuar crescendo e prosperando.
Funções do Dodge Data and Analytics
Para entender melhor e capitalizar sobre perspectivas e relacionamentos de projetos críticos, eles auxiliam as partes interessadas do setor de construção, incluindo fabricantes e distribuidores de materiais de construção, empreiteiros gerais, subempreiteiros e comércios especializados, arquitetos, profissionais de design e prestadores de serviços de construção. Fornecemos serviços de pesquisa de mercado para ajudar as empresas na formulação de planos de expansão de curto e longo prazo, bem como soluções de integração de fluxo de trabalho de ponta para agilizar a fase de pré-construção. Artigo relacionado: EMPRESAS DE ANÁLISE DE DADOS: Principais empresas de análise de dados de 2023
Essas opções fornecem aos profissionais de construção os dados de que precisam para expandir seus negócios e tornar as necessidades complicadas de projetos de construção mais gerenciáveis para empresas de todos os tamanhos. A Dodge Construction Network é a força motriz por trás da construção comercial de hoje devido ao seu século de experiência no campo.
A análise de dados requer codificação?
Sim. Ao buscar um diploma em análise de dados pela Internet, a codificação é uma necessidade absoluta. No entanto, não exige habilidades de programação altamente avançadas. No entanto, é necessário adquirir um entendimento fundamental de R e Python. Além disso, um entendimento abrangente de linguagens de consulta, como SQL, é mais do que necessário.
Um calouro pode se tornar um analista de dados?
Sim. Hoje em dia, os empregadores procuram pessoas que concluíram cursos de análise de dados ou campos de treinamento. Um portfólio de seu trabalho anterior também é útil ao se candidatar a cargos de analista de dados de nível básico.
Conclusão
Hoje, a análise de dados é um dos campos de estudo mais investidos. Até 2025, diz o Gartner, a análise tradicional será extinta por métodos mais novos, como análise orientada por contexto e inteligência artificial. O Gartner também prevê desenvolvimentos significativos em governança conectada, compartilhamento de dados e proliferação de malhas de dados.
No entanto, as empresas devem ser proficientes em análise de dados e suas diversas formas e usos se quiserem aproveitar plenamente o potencial dessas ferramentas. Mesmo em um setor competitivo, a implementação de analytics bem feita pode promover o sucesso da empresa e acelerar os resultados.
Perguntas freqüentes
Os analistas de dados são bem pagos?
Sim. Os salários dos analistas de dados são altos. O Bureau of Labor Statistics (BLS) informa que o salário médio anual nos Estados Unidos é de $ 58,260. O salário típico de um analista de dados é muito maior.
Quantas horas os analistas de dados trabalham?
Os analistas de dados geralmente trabalham entre 40 e 60 horas por semana, de segunda a sexta-feira. Este horário depende das horas que a empresa está disponível para o negócio. Geralmente envolve dias de semana úteis entre as 9h e as 5h ou as 8h e as 6h.
A análise de dados é uma boa carreira?
Sim. Analistas de dados competentes estão entre os especialistas mais procurados do mundo. Os analistas de dados, mesmo no nível de entrada, podem esperar salários e benefícios acima da média devido à alta demanda e pouca disponibilidade de candidatos competentes.
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