Marketing digital e data science como fazer meu e-commerce um sucesso

Quando alguém pensa em marketing digital e data Science, é comum ficar em dúvida e não entender a relação existente. O e-commerce de sucesso depende diretamente das estratégias adotadas e acredite: não é muito complicado.

O mais importante é saber que o marketing digital consiste em, basicamente, atingir o público por meio de várias táticas. Ao mesmo tempo, a análise de dados fica a critério do Data Sciense e por isso que a relação é primordial.

A proposta o texto é fazer todas as informações para que fique mais simples de descobrir como esses recursos são essenciais. Dessa forma, confira a seguir a relação entre marketing digital e data Science, incluindo a importância que há.

Marketing digital e data Science: Por que ambos são tão importantes?

Certamente que entender Data Science é fundamental e trata-se de ser a “ciência de dados”, focando no resultado gerado. Sendo assim, segue o método científico e são cinco etapas inclusas, veja abaixo cada uma delas:

  • Realizar uma observação;
  • Efetuar a geração de hipóteses por meio das observações realizadas;
  • Fazer um experimento;
  • Analisar os dados, que foram gerados por meio de um experimento;
  • Compartilhar os principais resultados.

A “ciência de dados” é o permite os dados que foram coletados com o marketing digital, concorda comigo!? É possível fazer várias análises relevantes e é importante entender as quatro principais posteriormente:

  • Análise Descritiva– Esse é o tipo de análise que olha para o passado e sempre “linka” com o momento atual. Portanto, tudo o que aconteceu é descrito e se concentra em responder a pergunta sobre “o que rolou”?
  • Análise Diagnóstica– Também por olhar o passado e para o “hoje”, consegue descrever os porquês. Ou seja, indica a razão por aquilo ter acontecido e auxilia ter um diagnóstico sobre o que está acontecendo.
  • Análise Preditiva– Os dados do passado são olhados e o objetivo é prever aquilo que pode acontecer. Trata-se de pegar o histórico e analisar, respondendo à pergunta sobre o “que vai acontecer no futuro”?
  • Análise Prescritiva– Com base nas principais previsões conseguidas, a análise dá para responder uma ação e ajuda o processo decisório. Em outras palavras, responde aquela sobre o “que vou fazer”?

Ao entender todas essas análises, a verdade é que mais fácil de saber qual é a relação entre marketing digital e data Science. Por consequência disso, vale muito a pena conferir outras informações sobre o assunto aqui no nosso texto.

Como o Data Science auxilia o marketing digital?

É preciso descobrir, antes de mais nada, que o papel de profissional de Data Science é o responsável por concentrar-se na eficiência dos resultados do Marketing e se dá por meio da análise de dados realizada anteriormente.

O processo contempla cada dado coletado internamente e também externamente, entendo todo o cenário existente. A ideia é informar para a organização o comportamento do cliente e aconselhar o que pode ser feito.

Ao ter atenção em todas essas informações, você consegue aplicar a metodologia na prática e produz insights preditivos. Logo após, os prescritivos estão inclusos e tudo é feito com modelagens estatísticas adequadas.

Qual é o ciclo de Data Science nas ações do marketing?

Agora que você já sabe o que é Data Science e como essa metodologia auxilia o marketing digital, é preciso prosseguir. Nesse cenário, é crucial saber qual é o ciclo de Data Science e a seguir confira as seis etapas pertinentes:

  1. Entendendo o problema– Em primeiro lugar, é preciso entender cada detalhe que há no problema e sempre com muitos detalhes. A definição da utilização dos dados que foram coletados, depende dessa etapa.
  2. Coletando os dados– É fundamental saber quais foram os dados necessários para resolver esse problema. A etapa consiste em mapear essas fontes e realizar a coleta, porém sempre com muita atenção.
  3. Processamento de dados– A parte estrutural é essencial e faz com que você responda o armazenamento dos dados para começar as análises. Esse estágio requer organização dos dados e é realizada nessa fase.
  4. Exploração dos dados coletados– Aqui é que é feita a análise dos dados e gera os famosos insights. Do mesmo modo, envolve o trabalho de limpeza e identifica os dados relevantes, além dos descartados.
  5. Comunicação dos resultados– Cada resultado que for atingido, definitivamente, deve ser compartilhado com as demais pessoas. O uso de gráficos é uma boa opção e comunica com objetividade os resultados.
  6. Feedback– A fim de concluir esse estágio, é preciso apresentar os problemas e conferir se resolvem o problema ou não. Além disso, é crucial saber se há outro dado a ser inserido e tudo por meio do feedback.

Perceba um fato: um problema surge e deve passar por cada etapa, até que seja resolvido. Em resumo, o marketing digital e data Science se complementam e auxiliam a ter bons resultados para a organização em questão.

Exemplo de uso do ciclo de vida do Data Science

Imagine que um e-commerce quer saber os pedidos de orçamentos que foram gerados no mês passado. Os materiais escolhidos foram os de maior valor e abaixo confira o que seria preciso para responder essa pergunta:

  • Lista de todos os materiais inerentes a necessidade da empresa;
  • Dividir os materiais de acordo com o funil de vendas, ou seja, topo, meio e fundo;
  • Volume de conversões que foram geradas por meio de cada material vendido;
  • Quantidade, em número, dos pedidos de orçamentos gerados segundo o material em questão.

Primeiramente, o grupo de dados pode ser cruzado e dá para ir tendo as informações adequadas. Daí para frente, responda as perguntas e entender um fato: a relação entre marketing digital e Data Science permite isso.

O que a aplicação desses recursos oferece ao seu e-commerce?

É preciso saber, à primeira vista, que a aplicação do Data Science oferecer três formas diferentes de auxiliar o seu negócio. Juntamente com essa informação, é necessário explicar cada uma delas e a seguir veja do que trata-se:

Prever a geração de Leads e também das vendas

Pense em um “boom” de vendas e responda: você conseguiria atender os pedidos? É provável que não e poderia gerar um desequilíbrio dos estoques, além de tempos em que as vendas não seriam tão comuns.

Prever a geração de leads e das vendas é essencial, uma vez que o Data Science trata justamente da ciência dos dados. Ainda mais atualmente, ter essas informações é importante entender o comportamento por trás das compras.

Criar ferramentas

A forma de vender mudou e você sabe que é preciso oferecer algo antes de fazer a venda, como por exemplo: ebooks e webinars (leads). Da mesma forma, o uso de Data Science permite que você saiba o que agrada mais ao público.

Você pode usar o seu ROI (Retorno do seu Investimento em Marketing Digital) e o Nível de Maturidade do Marketing Digital e Vendas. Quanto mais tecnologia existir, saiba que maior é a possibilidade de atingir excelentes resultados.

Prever a quantidade de cancelamento

Quando a análise de dados é bem utilizada, você consegue saber quantos clientes vão cancelar os seus serviços. No entanto, você pode estar perguntando o que isso tem relação com o seu e-commerce?

A resposta está nos e-mails e nos envios de promoções, já que diminui o risco de você enviar mensagens que não serão lidas. Caso existe outro tipo de contratação, dá para prever o cancelamento e não ser pego de surpresa.

Marketing digital e Data Science: Três ferramentas para serem usadas e levar o seu e-commerce ao sucesso

Por fim, é importante falar sobre outra questão e indicar três ferramentas que são essenciais para levar o seu e-commerce ao sucesso. Igualmente, as informações são mostradas abaixo e você pode começar a usá-las logo:

O coringa: Google Analytics

Essa é uma ferramenta disponibilizada pelo Google e permite ter acesso a muitas informações sobre o negócio. Por exemplo: quantidade de acesso, páginas mais acessadas e ter informações sobre o site em tempo real.

Uma dica especial é fazer a conexão com o Google Search Console e ainda dá para ter um apoio no SEO. Em suma, trata-se do volume de impressões sobre cada conteúdo e inclui também o volume de acessos para a key escolhida.

O mais indicado para e-commerces: RD Station Marketing

O acesso em tempo real é uma vantagem e faz com que dê para saber os principais resultados do marketing digital. Há, também, boas métricas que podem ser utilizadas e ajuda a ter relatórios, métricas e tudo sobre a página.

Um bom exemplo é o resultado do funil de vendas, porém comparando a meta com o mês anterior. É possível conferir as últimas conversões e o resultado da landing page, além das companhas por e-mails e as páginas com mais acessos.

O Indispensável: Insights das redes sociais

Seja sincero: você acha possível atingir o sucesso da loja virtual sem considerar as redes sociais? Use o Instagram e Facebook para conferir os acessos das páginas, a localização, etc, usando o Data Science para tomar decisões.

Conclusão

O mundo mudou e as estatísticas tomaram um papel essencial, porque conseguem descobrir padrões dos clientes. Dentro de um e-commerce, o principal é oferecer o produto ideal para atender a necessidade do público.

O Data Science serve para descobrir os dados que o marketing digital retorna para a sua empresa. Em seguida, as etapas são seguidas e cada problema é resolvido, levando o seu e-commerce ao sucesso.

A relação entre marketing digital e Data Science é vital, além de demonstrar que o primeiro alimenta o segundo. Enfim, utilize cada recurso e o seu negócio tem tudo para crescer, uma vez que os números são essenciais.