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Análise de Marketing: Qual a importância da manipulação de dados?

  • Postado por Paula Louzada
  • Categorias Análise de dados, Blog
  • Data 27 de setembro de 2019
  • Comentários Nenhum comentário
análise de marketing

Análise de Marketing: Qual a importância da manipulação de dados?

A chave para a estratégia de marketing correta é conectar-se ao cliente, seja através de seus hábitos e comportamentos ou de seus desejos e necessidades. Hoje, os clientes estão mais informados e têm mais dados na ponta dos dedos devido ao amplo uso da Internet e de aplicativos móveis. Portanto, os líderes de negócios precisam usar uma análise de marketing para reunir mais informações sobre sua base de clientes.

Qual a definição de análise de marketing?

O que é análise de marketing? Essencialmente, a análise de marketing é uma estratégia em que especialistas e líderes de negócios gerenciam e estudam dados de métricas para determinar o retorno do investimento em termos de suas atividades de marketing. Além disso, esse tipo de análise pode ser usado para determinar áreas para melhorar a estratégia de marketing de uma empresa.

Embora as métricas de marketing sejam os pontos de dados envolvidos no processo de análise, usando a análise de marketing, você poderá contar uma história completa sobre os dados e considerá-los no contexto de sua marca e seus esforços de marketing. Agora que entendemos a definição básica de análise de marketing e como ela pode ser usada para reunir uma história mais completa sobre a base de clientes, é essencial cobrir os aplicativos de análise de marketing.

Quais as diferentes aplicações de análise de marketing?

Uma aplicação importante da análise é fundamentá-la diretamente na estratégia da empresa, de acordo com um artigo da McKinsey & Company. Essencialmente, as propostas de marketing devem ser medidas com base no “retorno estratégico, valor econômico e janela de retorno” de cada proposta.

Você também precisa entender o comportamento dos gastos de seus clientes-alvo para avaliar melhor o retorno do investimento em marketing (MROI). O processo de compra tornou-se mais dinâmico nas últimas décadas e o comportamento de compra do consumidor é influenciado por muitos aspectos diferentes.

Por exemplo, uma análise de marketing pode mostrar que a maioria dos consumidores hoje está navegando nos sites dos varejistas ao procurar eletrodomésticos. Como tal, é um desperdício colocar todos os investimentos de marketing em publicidade gráfica, impressa ou televisiva.

Outro aplicação da análise de marketing inclui o uso de novas fontes de dados para tomar melhores decisões. Há três etapas simples que precisam ser seguidas para usar os dados para uma melhor tomada de decisão, que incluem:

  • Identificar abordagens analíticas superiores
  • Integrar recursos para produzir insights
  • Posicionar a abordagem analítica no coração da empresa

Ao tentar identificar algumas das melhores abordagens analíticas, você precisará analisar as vantagens e desvantagens da tecnologia que você tem à sua disposição. Você também precisará determinar os métodos mais eficazes que suportam sua estratégia de marketing. Existem várias opções para escolher, incluindo:

  • Modelagem de mix de marketing, que usa big data para determinar a eficácia de certos canais de marketing para a empresa. Além disso, a modelagem do mix de marketing “vincula os investimentos em marketing a outros fatores de vendas”.
  • Alcance, custo, qualidade (RCQ) heurísticas, que colocam cada ponto de contato em partes componentes individuais com o uso de dados e julgamento baseado no conhecimento.
  • Modelagem de atribuição, que se alinha às regras ou algoritmos que regulam “como o crédito pela conversão de tráfego em vendas é atribuído a pontos de contato on-line”. Isso pode incluir marketing de mídia social, anúncios on-line, campanhas de email ou site da empresa.

Ao tentar integrar recursos para produzir insights, você se beneficiaria do uso de várias ferramentas MROI juntas. O uso dessa abordagem integrada pode ajudá-lo a determinar os dados de resposta direta e obter melhores insights, reduzindo os vieses. Isso pode fornecer aos gerentes e executivos os dados necessários para direcionar os fundos para esforços de marketing mais lucrativos e que valem a pena.

Por exemplo, uma empresa pode gastar a maior parte de seu dinheiro em marketing em publicidade televisiva. Como ela descobre o que fazer com o restante de seu orçamento? Com a ajuda de análises heurísticas, como a RCQ, os gerentes podem monitorar melhor onde seu dinheiro deve ir para capturar a atenção de seu público que não é baseado na televisão.

Por fim, posicionar a abordagem analítica no coração de uma organização pode ajudar bastante na promoção de soluções e na busca de maneiras de gastar melhor seu dinheiro em marketing. Se uma organização, no entanto, terceirizar a análise para uma equipe externa, o departamento de marketing poderá relutar em implementar mudanças quando os números retornarem, porque os especialistas em marketing podem não confiar totalmente em um grupo externo.

Como tal, é vital que uma equipe de marketing trabalhe em estreita colaboração com cientistas de dados, analistas e pesquisadores de marketing, a fim de criar hipóteses e encontrar as soluções certas. Além disso, as empresas precisam ter especialistas que conheçam o idioma dos negócios e entendam a análise de dados.

Até a criação de conselhos nos quais os analistas aprendem as metas de negócios e os especialistas em marketing aprendem como a análise deve informar as estratégias de marketing pode ajudar bastante a colocar a análise de dados no coração de uma empresa.

Quais as ferramentas de análise de dados úteis para estratégias de marketing?

Existem quatro ferramentas específicas de análise de dados que podem ajudar os líderes de negócios a entender melhor sua base de clientes e aprender a tomar boas decisões sobre produtos, de acordo com um artigo do Entrepreneur. Essas quatro ferramentas de análise de dados incluem:

  1. Ferramentas de análise de dados da jornada do cliente
  2. Software de Business Intelligence SQL Analytics
  3. Tecnologia de Data Warehousing
  4. Ferramentas de Vendas e Atendimento ao Cliente

Kissmetrics, Mixpanel, Hubspot e Amplitude são alguns exemplos de ferramentas de análise de dados de jornada do cliente. Um dos produtos tecnológicos mais úteis nesse setor específico inclui o Heap Analytics, que rastreia “todo envio de formulário de usuário, visualização de página, toque, furto, gesto, toque e clique” em vários dispositivos.

As ferramentas de análise de Business Intelligence são responsáveis ​​por capturar, organizar e alterar dados de clientes, departamentos internos e fornecedores. As empresas podem usar esses dados para tomar decisões acionáveis, a fim de aumentar os lucros ou melhorar sua estratégia de marketing.

As ferramentas de armazenamento de dados são importantes para transformar dados em formatos mais diretos, para que a consulta de grandes bancos de dados se torne um processo mais rápido para todos os usuários. A tecnologia de data warehousing foi criada para ajudar a formar soluções de dados corporativos e obter mais informações sobre os dados localizados em vários sistemas diferentes.

As ferramentas de vendas e atendimento ao cliente são vitais para obter feedback diretamente do consumidor, o que facilita o retrabalho de um produto com base nas perspectivas dos usuários. Isso ajuda a melhorar o desenvolvimento do cliente e garante que as decisões corretas sejam tomadas para melhorar os recursos de um produto.

A incorporação de ferramentas de análise de dados dessa maneira pode ajudar uma empresa a melhorar a eficiência operacional geral. Ao procurar aprimorar suas análises de marketing, encontrar as ferramentas certas pode ser um benefício significativo para sua organização. A seguir, discutiremos os benefícios que a análise de marketing trará para seus negócios.

Quais os benefícios da análise de marketing?

A análise de marketing de big data tem uma ampla gama de benefícios para a sociedade atual, explica o autor best-seller Bernard Marr em uma publicação no LinkedIn. Primeiro, a análise de big data pode ajudar as empresas a segmentar melhor os clientes e entender sua base de consumidores. Os comportamentos e preferências dos clientes podem ser melhor definidos com o uso de big data. De fato, isso ajudará você a criar modelos preditivos que beneficiarão sua empresa aumentando os lucros.

Além disso, a análise de marketing de big data pode ajudá-lo a otimizar processos de negócios e entender melhor o idioma dos negócios. Por exemplo, as empresas de varejo podem otimizar melhor suas ações usando modelos preditivos produzidos com dados de mídias sociais, previsões meteorológicas e dados de pesquisa no site.

“Os processos de negócios de RH também estão sendo aprimorados usando a análise de big data. Isso inclui a otimização da aquisição de talentos – estilo Moneyball, bem como a medição da cultura da empresa e o envolvimento da equipe usando ferramentas de big data ”, escreveu Bernard Marr na publicação do LinkedIn.

Além disso, Marr explica como, juntamente com o aprimoramento das técnicas de marketing, a análise de big data pode ser usada para encontrar e impedir ataques cibernéticos, a fim de proteger servidores e ferramentas. Claramente, a análise de big data traz muitos benefícios para uma empresa, especialmente quando se trata de entender a base de clientes e criar modelos preditivos para atingir melhor o consumidor procurado.

Por fim, é importante considerar os benefícios do software de gerenciamento de projetos que podem ajudá-lo a organizar melhor seus projetos de marketing e analisar dados relevantes para melhorar o desempenho dos funcionários.

Paula Louzada

Engenheira Mecânica e Mestranda pela Unicamp. Na França, atuou na área de Melhoria de Produção de uma grande empresa do segmento aeronáutico e no Brasil fez parte da equipe de Melhoria Contínua de uma multinacional do ramo químico. É Green Belt e consultora de Projetos de Melhoria e Excelência Operacional na FM2S.

Tag:analise de dados, análise de marketing, estratégias de marketing, marketing

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Paula Louzada
Engenheira Mecânica e Mestranda pela Unicamp. Na França, atuou na área de Melhoria de Produção de uma grande empresa do segmento aeronáutico e no Brasil fez parte da equipe de Melhoria Contínua de uma multinacional do ramo químico. É Green Belt e consultora de Projetos de Melhoria e Excelência Operacional na FM2S.

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