O que é Data Science e como utilizar a análise de dados para expandir seu negócio?

Se você acompanha o mundo digital, é bem provável que já tenha ouvido falar em Data Science, Machine Learning, Inteligência Artificial, Big Data ou algum outro termo relacionado. Essas palavras-chave têm ganhado muito destaque nos noticiários a cada dia que as empresas de tecnologia lançam uma novidade no mercado.

A inteligência artificial está presente em várias dessas novidades, como nos carros autônomos, que conseguem realizar viagens sem a necessidade de um motorista, ou até mesmo nos robôs de limpeza que aspiram e limpam as casas sem ajuda humana.

O que poucos sabem é que os mesmos princípios de tecnologia que ajudam a desenvolver carros autônomos podem também ser utilizados para otimizar os negócios, principalmente os negócios digitais.

Outro ponto que pouquíssimas pessoas enxergam é que o uso dessas tecnologias já é bem mais simples do que parece, mas, antes de partir para exemplos práticos, é importante entendermos mais a fundo o que é Data Science.

O que de fato é Data Science?

Data Science (termo em inglês para a Ciência de Dados) é uma área de estudo que usa de métodos científicos para a obtenção de conhecimentos dos dados e para dar apoio a tomadas de decisão.

De uma forma mais geral, as empresas utilizam técnicas de Data Science para analisar os dados e tomar decisões que ajudem a expandir seus negócios.

Tomar a melhor decisão nem sempre é algo fácil e, justamente por isso, o Data Science é uma área de estudo multidisciplinar, que engloba conhecimentos de Matemática, Estatística, Computação e Negócios.

A parte boa é que os avanços da tecnologia ajudaram a democratizar os processos de Data Science e, hoje em dia, já existem muitas ferramentas que podem auxiliar pessoas comuns a utilizar o Data Science nos negócios, mesmo sem ter o domínio de técnicas de estatística e matemática.

Neste post, vamos dar alguns exemplos práticos de como as pessoas estão utilizando essas técnicas para tomar decisões melhores, aumentar vendas e expandir negócios.

Na prática, como funciona o processo de Data Science?

Deixando a teoria de lado, o primeiro passo para começar a utilizar Data Science em qualquer negócio é entendermos, de maneira prática, como funciona um processo de Data Science e quais são as etapas necessárias para tomar as melhores decisões.

Não existe um consenso da forma mais adequada de se trabalhar com Data Science, mas, geralmente, o processo passa por 7 etapas:

1. Levantamento de perguntas

Normalmente, o processo de Data Science começa com uma pergunta a ser respondida. Logo abaixo, listamos 10 dúvidas muito comuns para quem lida com produtos digitais:

1. Qual será meu faturamento nos próximos meses?
2. O que aconteceria se eu mudasse completamente o design da página do meu produto?
3. Qual é o momento certo para abordar o cliente oferecendo meu produto?
4. Quais características definem que um Afiliado vai ter sucesso vendendo meu produto?
5. Quanto preciso investir em tráfego para obter o resultado X?
6. Qual o preço ideal para meu produto?
7. Quando oferecer um novo produto para meu cliente?
8. Quantos emails preciso enviar para o lead antes de oferecer meu produto?
9. Qual o melhor formato para divulgar meus conteúdos: posts ou vídeos?
10. Qual o melhor mês para fazer meu lançamento? E qual o horário ideal para começar as vendas?

2. Coleta de dados

Logo em seguida, é necessário buscar dados que possam nos ajudar a responder as perguntas. Esses dados podem vir de diferentes fontes, por exemplo:

• Sistemas e Aplicativos,
• Buscas na internet,
• Dados de organizações e empresas,
• Pesquisas.

A verdade é que são inúmeras fontes de dados, e é muito importante encontrar uma fonte que apresente a informação de maneira confiável e estruturada. Veja alguns exemplos:

• Para prever seu faturamento nos próximos meses, pode ser interessante analisar como vem sendo seu faturamento até o momento. Para isso, você vai precisar extrair seu histórico de vendas. Por outro lado, se você entende que o resultado de suas vendas está diretamente relacionado ao volume de tráfego em seu site, é possível que você encontre os dados necessários para responder essa pergunta em uma ferramenta de analytics, como o Hotmart Analytics.
• Uma das maneiras de descobrir o momento ideal de abordar o cliente oferecendo seu produto é analisar todas as ações que você já fez com os clientes antigos. Isso pode ser feito tanto com os que compraram seu produto quanto aqueles que não compraram, tentando compreender os motivos que levaram os clientes a comprar ou que fizeram eles desistirem da compra.
• Se sua dúvida é sobre qual formato de conteúdo traz para você os melhores resultados, posts ou vídeos, você vai precisar cruzar os dados referentes ao engajamento dos leads que leram seus posts, que podem ser obtidos com o Google Analytics, por exemplo, com os dados de engajamento dos leads que assistiram seus vídeos, obtidos no Youtube Analytics.

3. Processamento e organização dos dados

Com os dados já coletados, é muito importante fazer todo o processo de limpeza, padronização, processamento e organização das informações. Isso acontece porque, quase sempre, os dados gerados acabam possuindo uma série de inconsistências que podem prejudicar a análise e levar à tomada de decisões erradas.

Quando os dados estão organizados e processados, já é possível começar a análise.

4. Análise de dados

Existem diversos tipos de análises, desde as simples até as extremamente complexas. Mas é importante lembrar que, na maioria dos casos, análises básicas já podem refletir em um resultado de muito valor para o negócio.

O motivo pelo qual isso ocorre é bem simples: como muitas pessoas e empresas ainda não têm o hábito de olhar para os números, quem começa a fazer análise de dados (mesmo análises simples), geralmente, fica alguns passos à frente dos concorrentes.

5. Desenvolvimento de modelos e algoritmos

Nos casos em que a análise de dados se torna muito complexa, ou acaba gerando mais perguntas novas do que respostas à pergunta inicial, pode ser o momento de desenvolver modelos estatísticos e algoritmos para encontrar a solução que vai trazer maior valor para o negócio.

Esses modelos e algoritmos, geralmente, são necessários quando a “mente humana” já não consegue encontrar os melhores padrões para solucionar o problema ou quando encontrar uma solução para o problema poderia levar tempo demais.

Um algoritmo pode ser utilizado para encontrar padrões que fogem da percepção humana, ou até mesmo para analisar milhões de cenários em poucos minutos, levando a uma decisão mais assertiva em um curto intervalo de tempo.

No exemplo abaixo, podemos entender melhor como isso funciona.

Se eu tenho uma base com 5.000 leads, e enviei 7 emails por mês para eles nos últimos 4 anos, são mais de 1,6 milhão de eventos que eu precisaria analisar para tentar encontrar um padrão de comportamento dos meus leads.

Mesmo que eu concentrasse todo meu esforço nessa análise, provavelmente, eu levaria muito tempo até encontrar padrões que um algoritmo poderia identificar em segundos.

Se eu quiser entender a melhor forma de anunciar no Facebook, eu poderia analisar mais de 50 indicadores diferentes para cada um dos anúncios que já fiz.

Mas como descobrir quais desses indicadores realmente são relevantes para minha audiência?

Se eu quiser testar quais os detalhes do design da minha página aumentam as chances de que o visitante compre meu produto, eu precisaria:

• Gerar várias páginas diferentes,
• Separar grupos de usuários que iriam acessar cada uma dessas páginas, e,
• Encontrar uma maneira de garantir que o usuário de um determinado grupo tivesse acesso apenas a uma única página até que eu termine de avaliar os resultados das diferentes páginas.

Isso é algo aparentemente muito complexo, mas que pode ser feito de maneira simples com algumas aplicações.

6. Visualização dos dados

Após o uso de modelos e algoritmos, será preciso analisar visualmente os resultados para garantir que as conclusões da análise estão alinhadas ao objetivo de estudo.

Essa análise visual é feita por gráficos, que facilitam a detecção de padrões e a tomada de decisão.

7. Tomada de decisão

Com os dados prontos para serem analisados, chega o momento mais importante de todos: tomar decisões estratégicas para seu negócio.

Ao verificar os padrões encontrados, você poderá perceber o que está dando certo e o que precisa ser melhorado. Isso te permitirá implementar novas ações e realizar testes para alavancar seus resultados.

Essas decisões, é claro, vão depender do tipo de seu negócio e de qual aspecto você deseja otimizar.

O importante é que, antes de definir alguma ação a ser tomada, você analise os dados que já possui, a fim de optar pela decisão mais assertiva.   

Mas, como posso aplicar Data Science para expandir meus negócios?

Por ser uma área multidisciplinar, o Data Science pode ser aplicado em praticamente todos os desafios enfrentados por quem realiza negócios digitais.

Alguns exemplos comuns do uso da ciência de dados para gerar resultados em negócios digitais são:

• Análise de conversões em funis de vendas;
• Análise de dados do comportamento dos visitantes de suas páginas;
• Precificação de produtos;
• Detecção de comportamentos incomuns e fraudes;
• Análise de sentimentos dos seguidores nas redes sociais;
• Sistemas de recomendação de produtos para clientes;
• Predição de quando o cliente vai parar de pagar uma assinatura (predição de churn);
• Enriquecimento e classificação de leads com o objetivo de priorização;
• Previsão de faturamento;
• Classificação dos clientes em relação ao comportamento de compra;
• Otimização da cesta de compras por meio da combinação de produtos.

Por fim, seguem 2 dicas práticas para você começar a utilizar Data Science em seus negócios hoje mesmo:

Dica 1 – Como utilizar o Web Analytics para detectar padrões do comportamento dos visitantes de suas páginas e vender mais

Uma das principais vantagens de um negócio 100% digital, quando comparado a um negócio fora da internet, é a quantidade de informações que é possível de se obter online.

Quando você instala uma ferramenta de analytics em seu site, você começa imediatamente a capturar várias informações que podem ser analisadas para gerar melhores resultados para seu negócio.

Alguns exemplos de informações relevantes obtidas por essas ferramentas são:

• A origem da visita: de onde seu visitante veio ou em qual link ele clicou para chegar a sua página;
• Tempo médio que os visitantes passaram em sua página;
• Quais de suas páginas e produtos ele visitou;
• Taxa de abandono: o percentual de visitantes que abandonaram sua página sem clicar em nenhum outro link;
• Parâmetros dos links que o visitante clicou: UTMs, SRC, SCK (para entender melhor como utilizar os parâmetros da maneira correta em suas campanhas, acesse nosso post que explica como usar o URL Builder.);
• Número de visitantes que executaram alguma determinada ação em seu site (exemplo: clicaram no link de checkout ou fizeram login. Para estes casos, você vai precisar configurar essas ações na ferramenta de analytics).

A ferramenta de analytics mais conhecida e utilizada é o Google Analytics, porém, existem diversas outras complementares, e a escolha da melhor ferramenta vai depender das particularidades de cada negócio.

O Hotmart Analytics, por exemplo, possui uma série de recursos voltados para quem trabalha com a venda de produtos digitais na internet.

Com a ferramenta devidamente instalada, as métricas passam a ser coletadas e você já tem os dados que precisa para tomar melhores decisões.

Dica 2 – Como priorizar leads com base no enriquecimento dos dados  e classificação dos leads

Uma das melhores formas de vender mais na internet é segmentar a forma como a comunicação é feita com cada cliente.

Oferecer um produto apenas no momento exato que o lead está propenso a comprar é uma das melhores maneiras de aumentar o resultado e não ser visto como um spammer que só manda emails vendendo produtos o tempo todo.

Para fazer esse tipo de análise e entender a hora certa de divulgar seu produto, você vai precisar basicamente de 2 ferramentas.

A primeira delas é uma ferramenta de email marketing, como, por exemplo, o Hotmart Send.

Em seguida, você vai precisar utilizar a Gestão Automática de Contatos (Listboss), uma ferramenta da Hotmart que permite a integração entre a Hotmart e o serviço de email marketing escolhido.

Com a integração realizada, você poderá configurar para que seu serviço de email marketing receba eventos sempre que um lead realizar alguma dessas ações:

• Boleto emitido;
• Abandono de carrinho;
• Compra cancelada;
• Compra em chargeback;
• Compra aprovada;
• Compra reclamada;
• Compra reembolsada;
• Compra expirada;
• Compra completa;
• Download do produto;
• Cadastro no Hotmart Club;
• Avaliação do produto.

Esse é o primeiro ponto para decidir qual é a hora certa de enviar um email de recuperação de vendas.

Um cliente que visitou seu checkout e abandonou o carrinho de compras tem muito mais chance de comprar seu produto do que um cliente que ainda nem sabe que você tem um produto à venda.

Então, essa informação será crucial para você definir o momento de enviar um novo email para esse cliente.

Com todas essas informações sendo registradas em seu serviço de email marketing, você já pode começar a atribuir ações em cada um dos casos.

Por exemplo:

Você pode enviar um email de boas vindas assim que seu cliente faz download de um produto, ou de agradecimento no momento em que um cliente faz uma avaliação daquilo que ele comprou.

Essas ações te ajudam a construir um relacionamento mais próximo com seu cliente e aumentar a confiança dos compradores.

Analise seus dados

As dicas que demos acima abordam algumas das inúmeras possibilidades de utilizar os números para expandir seus negócios.

A tendência é que a complexidade das análises aumente a partir do momento em que o negócio passe a ter mais maturidade e, consequentemente, um maior volume de informações.

Mas, o mais importante, é começar a coletar, organizar e analisar os dados de seu negócio. Esse é o real segredo do sucesso!

E se você quer mais informações como essas, temos dicas muito interessantes de como produtores de conteúdos digitais podem utilizar métricas para obter melhores resultados. Não deixe de conferir!