{"id":4113,"date":"2023-02-16T16:25:50","date_gmt":"2023-02-16T19:25:50","guid":{"rendered":"https:\/\/blackbeans.com.br\/?p=4113"},"modified":"2023-09-15T18:20:10","modified_gmt":"2023-09-15T21:20:10","slug":"data-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/incandescente.com.br\/blog\/data-analytics\/","title":{"rendered":"Data Analytics no Marketing Digital"},"content":{"rendered":"

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O <\/span>Data Analytics<\/b> \u00e9 uma ferramenta poderosa para as empresas que pretendem evoluir com o marketing digital. Este \u00e9 o tema escolhido pelo CMO da <\/span>Black Beans<\/b><\/a>, Fagner de Sousa, que preparou dicas e insights para facilitar a sua jornada nessa experi\u00eancia.<\/span><\/p>\n

O papel que o <\/span>Data Analytics<\/b> desempenha \u00e9 fundamental no marketing digital, fornecendo insights valiosos sobre o comportamento do cliente, compreens\u00e3o do mercado, suas tend\u00eancias, prefer\u00eancias e necessidades do p\u00fablico-alvo.<\/span><\/p>\n

Os dados coletados podem incluir informa\u00e7\u00f5es sobre a demografia dos clientes, suas intera\u00e7\u00f5es com a marca nas redes sociais e em outros canais online, suas prefer\u00eancias de compra e muito mais. Com esses insights, \u00e9 poss\u00edvel personalizar campanhas, melhorar a experi\u00eancia dos usu\u00e1rios, otimizar processos e balizar a tomada de decis\u00f5es.<\/span><\/p>\n

Qual a diferen\u00e7a entre Data Analytics e Data Driven?<\/b><\/p>\n

Antes de dar prosseguimento ao tema central do artigo, que \u00e9 <\/span>Data Analytics<\/b>, vale a pena abrir um par\u00eanteses para recapitular o conceito de <\/span>Data Driven.<\/b><\/p>\n

Temos uma publica\u00e7\u00e3o dedicada a este conceito, que voc\u00ea pode conferir no <\/span>Blog da Black Beans<\/b><\/a>, <\/b>com profundidade, mas vamos relembrar aqui, apenas para que a sua leitura fa\u00e7a mais sentido, pois esse \u00e9 um daqueles casos em que uma coisa depende da outra.<\/span><\/p>\n

\u201cDe maneira concisa, Data Driven nada mais \u00e9 do que um projeto orientado a dados. Empresas que aderem a este recente conceito, colocam os dados no centro das tomadas de decis\u00e3o, com o intuito de criar estrat\u00e9gias e definir objetivos com base no cruzamento dessas informa\u00e7\u00f5es. Ou seja, \u00e9 um sistema de trabalho que usa os dados para orientar e aprimorar cada etapa do processo.\u201d (<\/span><\/i> Fagner de Sousa)<\/span><\/p>\n

Em resumo, <\/span>Data Driven<\/b> \u00e9 um processo de tomada de decis\u00e3o pautada em dados e <\/span>Data Analytics<\/b> s\u00e3o os processos de como analisamos os dados. Para uma empresa ser <\/span>Data Driven<\/b>, \u00e9 necess\u00e1ria a utiliza\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es e insights coletados por meio de ferramentas confi\u00e1veis de an\u00e1lise de dados para orientar suas estrat\u00e9gias e opera\u00e7\u00f5es: o <\/span>Data Analytics.<\/b><\/p>\n

Primeiros passos do Data Analytics.<\/b><\/p>\n

Agora que voc\u00ea j\u00e1 sabe a import\u00e2ncia da confian\u00e7a nos dados coletados para a tomada de decis\u00f5es e constru\u00e7\u00e3o de estrat\u00e9gias, vamos apresentar alguns passos para que a sua empresa possa fazer uma gest\u00e3o baseada em <\/span>Data Analytics<\/b>:<\/span><\/p>\n

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  1. Definir objetivos<\/b>: antes de come\u00e7ar a coletar e analisar dados, \u00e9 importante definir claramente quais s\u00e3o os objetivos de marketing digital da empresa, como aumentar as vendas, gerar leads ou aumentar a visibilidade da marca;<\/span><\/li>\n
  2. Coletar dados com qualidade<\/b>: A empresa deve coletar dados relevantes e confi\u00e1veis sobre o comportamento do cliente e o desempenho das campanhas de marketing digital, incluindo dados de redes sociais, email marketing, publicidade online e outros canais digitais;<\/span><\/li>\n
  3. Escolha de tecnologia adequada<\/b>: existem diversas ferramentas dispon\u00edveis para a coleta e an\u00e1lise de dados em marketing digital, desde ferramentas gratuitas at\u00e9 solu\u00e7\u00f5es mais robustas e pagas. A escolha das ferramentas deve ser baseada nas necessidades da empresa e na sua capacidade financeira. Muitas vezes, ferramentas bem simples, como uma planilha, j\u00e1 pode auxiliar a coleta de dados;<\/span><\/li>\n
  4. Envolver stakeholders<\/b>: significa ouvir e conhecer as necessidades e expectativas de todas as partes envolvidas nos processos, para obter uma vis\u00e3o abrangente a partir de cada elemento envolvido e interessado;<\/span><\/li>\n
  5. Monitorar as informa\u00e7\u00f5es<\/b>: \u00c9 importante monitorar continuamente o desempenho das opera\u00e7\u00f5es marketing digital, criar uma rotina de acompanhamento, com per\u00edodos bem definidos para a estrutura\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise de dados.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    A gest\u00e3o baseada em <\/span>Data Analytics<\/b> requer um esfor\u00e7o cont\u00ednuo para coletar e analisar dados. A empresa deve ter um compromisso firme com a cultura de dados para obter sucesso em marketing digital.<\/span><\/p>\n

    Como aplicar o Data Analytics no marketing digital<\/b><\/p>\n

    O marketing digital j\u00e1 nos traz uma s\u00e9rie de vantagens em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s informa\u00e7\u00f5es que precisamos: Social M\u00eddia, SEO,\u00a0 campanhas de m\u00eddias pagas, comportamento do usu\u00e1rio dentro do site, entre outras informa\u00e7\u00f5es, que s\u00e3o muito relevantes. Portanto, \u00e9 muito importante voc\u00ea garantir que vai ter acesso a todos esses dados, para fazer o uso eficiente do <\/span>Data Analytics<\/b>.<\/span><\/p>\n

    Com base nessas informa\u00e7\u00f5es, \u00e9 poss\u00edvel metrificar a jornada da sua estrat\u00e9gia de marketing digital, por exemplo, se uma campanha n\u00e3o estiver gerando os resultados esperados, a an\u00e1lise de dados pode ajudar a identificar onde est\u00e1 o problema e a encontrar maneiras de melhorar a performance. Al\u00e9m disso, tamb\u00e9m ajudam na segmenta\u00e7\u00e3o do p\u00fablico-alvo, permitindo que voc\u00ea comece a ter insights para tomadas de decis\u00e3o mais seguras.<\/span><\/p>\n

    Hoje em dia, n\u00e3o faz o menor sentido pensar em uma estrat\u00e9gia de resultados, sem levar em considera\u00e7\u00e3o o <\/span>Data Analytics<\/b>. Toda estrat\u00e9gia de marketing digital est\u00e1 inclusa em um ciclo de otimiza\u00e7\u00e3o e, sem dados, n\u00e3o se pode fazer nenhum tipo de direcionamento.<\/span><\/p>\n

    Principais erros em Data Analytics<\/b><\/p>\n

    Existem v\u00e1rios erros que podem ser cometidos em <\/span>Data Analytics<\/b>, que podem levar a resultados imprecisos ou conclus\u00f5es equivocadas. Principalmente para quem est\u00e1 come\u00e7ando a trabalhar com este universo. Em geral, as empresas ficam muito empolgadas em poder coletar e avaliar dados e acabam deixando simplificar as informa\u00e7\u00f5es para ter um maior entendimento. Este \u00e9 o primeiro erro:<\/span><\/b><\/p>\n