Os algoritmos das redes sociais mudam frequentemente, fazendo a conquista de espaço nas redes sociais ser algo bastante desafiador, mas que é essencial aos negócios atualmente.
Entender o caminho que um cliente percorre até alcançar seu conteúdo, suas necessidades e gostos ajuda a prender cada vez mais a atenção do público e gera ainda mais conversão.
Iniciar uma estratégia de marketing digital pode parecer algo complexo, e a primeira dúvida que pode surgir é como extrair essas informações de plataformas com públicos gigantescos, como os 1,2 bilhão de usuários do Instagram.
Data Science, termo que pode ser traduzido para “ciência de dados”, têm um papel cada vez mais importante em um mercado onde os dados são a principal métrica que definem o que dá certo e o que não dá, e qual caminho seguir para aumentar cada vez mais a eficácia das estratégias aplicadas, otimizando toda a cadeia de execução e podendo gerar economia tanto de tempo, quanto de dinheiro.
O primeiro passo para fazer a análise dos dados é, obviamente, coletá-los, e, para isso, existem empresas especializadas. Chamado de Data as a Service, ou DaaS, o serviço ocorre no modelo Business to Business, de empresa para empresa, ou B2B.
É possível encontrar serviços para coleta e análise de campanhas de anúncios em plataformas, e-commerce e redes sociais com dados da web, e até para comparação de preços de passagens aéreas entre diferentes sites de viagem, mostrando que a flexibilidade do Data Science é imensa e aplicável nas mais diversas áreas.
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Após obtidos, chega a hora do processamento desses dados, etapa em que se realiza a organização básica, para depois interpretá-los. As ferramentas para realizar essa etapa são muitas vezes oferecidas juntamente com o serviço de coleta, facilitando o fluxo de trabalho.
O próximo passo é a análise dos dados. Essa é parte fundamental para o direcionamento de uma campanha. Aqui é onde se entende como está realmente funcionando sua campanha de marketing digital, como seus clientes interagem com ela, e também com outras a sua volta, e qual é o perfil deles. Nessa etapa é possível definir qual conteúdo atrai mais cliques, qual é a demografia dos clientes finais, com o que interagem e o que curtem.
É importante lembrar que durante a análise é muito importante ter noção do que realmente é relevante para o problema a ser resolvido, podendo ser necessário a reorganização e até limpeza de certos conjuntos de dados.
Após a coleta, processamento e análise, chega a hora de organizar possíveis mudanças e reestruturações das campanhas atuais, ou até a criação de um nova. Para fazer a comunicação dessas soluções de uma forma clara, existem as Dashboards, ferramentas utilizadas para apresentar dados de forma visual. A mais conhecida e utilizada por profissionais de várias áreas, não só analistas, é o Microsoft Excel, mas também é possível utilizar ferramentas gratuitas como o Google Sheets ou LibreOffice Calc, e, se for necessário criar uma do zero para atender necessidades específicas, há vários pacotes para criação com linguagens de programação, sendo Python a mais acessível.
Chegamos então ao fim do processo, e o último passo é a aplicação das soluções encontradas. O trabalho porém não acaba por aqui, já que a análise das campanhas continua enquanto estão no ar. Portanto, se necessário, após ter retorno dos resultados, pode haver a necessidade de fazer novamente essa otimização, e, para isso, repete-se todo o processo que falamos aqui. Esse é o ciclo de vida do Data Science.
