O que é Data-Driven Marketing?
O que é Data-Driven Marketing e Como Ele Pode Transformar Sua Estratégia? No mundo competitivo do marketing digital, tomar decisões baseadas em suposições já não é suficiente. Data-driven marketing — ou marketing orientado por dados — é a chave para criar campanhas eficazes, personalizadas e mensuráveis. Mas o que exatamente significa ser “data-driven” no marketing? Vamos explorar esse conceito, suas vantagens e como aplicá-lo para alcançar resultados incríveis. O que é Data-Driven Marketing? Data-driven marketing refere-se ao uso de dados coletados de diversas fontes para tomar decisões estratégicas que guiem campanhas e ações de marketing. Em vez de confiar em instintos ou palpites, as equipes utilizam informações reais sobre o comportamento do consumidor, tendências de mercado e métricas de desempenho para planejar suas ações. Por que é Importante? Com o avanço da tecnologia, o volume de dados disponíveis cresceu exponencialmente. Esses dados são uma mina de ouro para as marcas que desejam compreender melhor seus consumidores e se destacar no mercado. Principais benefícios: 1. Personalização em escala: Criação de campanhas altamente relevantes com base nos interesses e necessidades dos consumidores. 2. Melhor alocação de recursos: Direcione seus investimentos para canais e estratégias que realmente funcionam. 3. Decisões mais precisas: Redução de erros ao tomar decisões baseadas em dados concretos. 4. Mensuração de resultados: Acompanhe o impacto real de suas ações e otimize continuamente. Como Funciona? 1. Coleta de Dados O primeiro passo é coletar dados de qualidade. Isso pode incluir: • Dados demográficos (idade, gênero, localização). • Comportamento online (navegação no site, interações em redes sociais). • Histórico de compras e preferências. 2. Análise e Segmentação Os dados coletados precisam ser analisados para identificar padrões e segmentar o público em grupos com características similares. 3. Tomada de Decisão Com base nas análises, as equipes de marketing criam campanhas personalizadas, ajustam estratégias e implementam melhorias contínuas. 4. Acompanhamento e Otimização A mensuração constante do desempenho permite identificar o que está funcionando e o que precisa ser ajustado. Ferramentas Essenciais para um Marketing Baseado em Dados Para implementar o data-driven marketing de forma eficiente, você pode contar com ferramentas como: • Google Analytics: Para analisar o tráfego e o comportamento do público no site. • CRM (Customer Relationship Management): Gerenciamento de dados dos clientes. • Plataformas de automação de marketing: Como HubSpot ou RD Station. • BI (Business Intelligence): Ferramentas como Power BI para análise avançada de dados. Desafios do Data-Driven Marketing Embora seja extremamente eficaz, o marketing orientado por dados pode sofrer com erros comuns e alguns desafios, como: • Garantir a privacidade e segurança dos dados dos consumidores. • Lidar com o excesso de informações e identificar os dados mais relevantes. • Necessidade de uma equipe qualificada para interpretar os dados e implementar estratégias. Conclusão O data-driven marketing não é apenas uma tendência; é o futuro do marketing. Empresas que utilizam dados de forma estratégica não apenas ganham vantagem competitiva, mas também criam conexões mais significativas com seus clientes. Se você ainda não está aplicando o marketing orientado por dados, agora é o momento de começar. Invista em ferramentas, capacite sua equipe e transforme sua estratégia com base em insights reais. Para obter sucesso nesses processos, entre em contato com a Quanta Jr através do nosso formulário para que possamos fazer esse trabalho para você com nossas soluções especializadas em ciência de dados. Gostou deste artigo? Compartilhe em suas redes sociais e ajude outros profissionais a se aprofundarem no mundo do marketing data-driven!
Criação de Software com Machine Learning para o goFlux
O goFlux é uma plataforma SAAS (Software como Serviço) que permite que empresas se conectem a prestadores de serviços, como transportadoras e operadores logísticos, dando transparência ao processo de cotação e contratação de transportes. Criada em 2018, a empresa tem o propósito de desenvolver soluções para o transporte rodoviário, trazendo digitalização e facilidade tanto para os embarcadores quanto para as transportadoras. Para melhorar ainda mais os seus serviços, o goFlux contratou a Quanta para criar um software que permitisse prever o valor dos fretes após determinado período. Apresentação do problema Através da plataforma do goFlux, os valores de frete eram determinados por um leilão, ou seja, era postada uma carga a ser levada e a partir disso, as transportadoras davam seus lances. Através do banco de dados fornecidos pela contratante, criamos um software, por meio de Machine Learning, que, além de mostrar valores de determinados indicadores, também permite predizer os valores dos fretes antes mesmo dos leilões se iniciarem. Entrega da solução Primeiramente, foi feita uma extração dos dados fornecidos pelo banco de dados do goFlux. Acessamos informações necessárias para prever o valor do frete para determinada carga por meio da inteligência artificial, como, por exemplo: distância a ser percorrida; estado de saída; estado de chegada; peso da carga; data de oferta. Com essas informações em mão, iniciou-se a etapa de limpeza dos dados, na qual os que não seriam úteis foram descartados e os demais foram normalizados, padronizados e reestruturados para facilitar os demais passos. Depois disso, foi feita a análise exploratória, em que os dados foram estudados para o entendimento do projeto. Para isso, diversos gráficos e relatórios sobre os dados foram feitos para a facilitar a visualização, o que possibilitou uma clareza acerca das informações a serem trabalhadas e dos objetivos a serem cumpridos. Feito tudo isso, o pré-projeto necessário para um projeto de Machine Learning estava pronto. Em seguida, foi criada uma baseline, ou seja, foram criados modelos mais simples de Machine Learning, e aplicou-se, sem muito trabalho, algoritmos/modelos mais conhecidos (Regressão linear ou Random Forest, por exemplo) nos dados. Isso possibilitou um primeiro contato e a construção de uma base com o que trabalhar. Além disso, para saber se o modelo está indo bem, separamos os dados que serão utilizados em dados de treino – além dos dados utilizados pelo algoritmo, há também “respostas” certas que proporcionam que o algoritmo performe do jeito desejado – e em dados de teste – os quais o algoritmo, já treinado, é testado com, e suas previsões são comparadas com as reais. Esse treino permitiu avaliar o desempenho do algoritmo. A partir disso, o modelo foi otimizado e ajustado, foram passados parâmetros e pesos específicos para cada tipo de dado a ser priorizado, além de funções matemáticas desenvolvidas pela própria equipe de projetos, no intuito de aumentar ao máximo a porcentagem de acertos durante os testes. Finalmente, na etapa de deployment, houve a verificação e adaptação do software para a entrega. Conclusão e Agradecimentos Por meio desse projeto, a capacidade de prever os valores dos fretes pode impactar positivamente os serviços oferecidos pela plataforma, além de permitir mais análises sobre previsões futuras. Ademais, para a Quanta Jr., este projeto foi uma oportunidade de refinar nossas habilidades na criação de softwares utilizando Machine Learning. Assim, houve um intercâmbio de benefícios tanto para nossa EJ quanto para o goFlux, a quem gostaríamos de agradecer pela experiência construtiva.
