O que é Marketing Analítico
e Mineração de Dados

Marketing Analítico é um subconjunto da Data Mining e seu principal objetivo é encontrar padrões nos dados de marketing e usá-los para prever o comportamento dos clientes.

Os orçamentos de gastos com marketing estão aumentando significativamente, enquanto os gastos dos consumidores com suas marcas favoritas estão diminuindo. Isto faz com que as empresas busquem novas maneiras de cortar custos, mantendo ou aumentando os resultados.

É vital para compreender quais campanhas são mais bem-sucedidas para poderem ser aumentadas e as menos bem-sucedidas diminuídas. O Marketing Analítico ajuda as empresas a identificar os ciclos de compra de seus clientes, para entender melhor o que os leva a comprar ou não, mesmo quanto é gasto em um determinado produto por capita em cada país.

A Mineração de Dados é o processo de análise de grandes quantidades de dados para descobrir padrões, tendências e associações.

Tornou-se uma ferramenta importante nos negócios para entender o comportamento do cliente, tomar decisões estratégicas e desenvolver novos produtos ou serviços. É uma grande aliada da Inteligência artificial (IA).

Técnicas de IA, como Redes Neurais, Árvores de decisão, que usam banco de dados, estão relacionadas à busca pela melhor informação, a partir de uma leitura que dificilmente o ser humano conseguiria realizar.

A mineração de dados pode ser usada de muitas maneiras, dependendo do que você está procurando, no âmbito da informação. Por exemplo, se sua empresa precisa desenvolver uma nova linha de produtos, ela utilizaria a mineração de dados para identificar clientes potenciais interessados neste tipo de produto.

Se você estiver tentando entender como as pessoas buscam informações relacionadas aos produtos de sua empresa on-line, como o e-commerce, então ela poderia ser usada também.

Embora seja outra coisa a mineração de texto também auxilia muito no processo, pois a procura por textos e expressões podem ser úteis em análises que exijam muito volume de conteúdo e grande volume de dados (Big Data), em materiais ricos.

Abaixo, daremos alguns exemplos específicos de como vários negócios utilizaram com sucesso técnicas de mineração de dados antes de fornecer algumas dicas sobre como você também pode começar com a mineração de dados.

Com a mineração de dados, as empresas podem descobrir quando os clientes têm maior probabilidade de adquirir determinados serviços ou produtos, quais aspectos de seus processos funcionam bem ou precisam ser melhorados e como eles devem se aproximar da fase de projeto.

Toda informação, precisa, é valiosa. Atualmente, é possível combinar esta descoberta a partir de dados e inteligência artificial, fazendo relacionamentos e correlações entre dados, trazendo uma leitura do cenário, com estatística e aplicações que vão ao encontro das necessidades do negócio.

Usando a tecnologia a favor, amplia-se o conhecimento e o conjunto de situações que amplia a leitura do mercado e da própria empresa. Estas relações, com estatística e tecnologia, em meio ao volume de dados, trazem insights e aumenta a variedade de possibilidades que antes não eram vistas.

Desta forma, a Data Mining ajuda os gestores a tomarem melhores decisões sobre suas estratégias comerciais, incluindo saber quando entrar em um determinado mercado ou que tipos de produtos fariam melhor.

Exemplo 1: A mineração de dados também fornece informações sobre como essas decisões podem afetar outros aspectos das operações de sua empresa. Por exemplo, ele poderia fornecer informações sobre se um novo produto afetará as vendas de produtos mais antigos, como as mudanças nas estratégias de marketing afetam as vendas, ou se uma mudança de preço terá um efeito positivo ou negativo sobre a receita.

Exemplo 2: Há também empresas especializadas em vigilância on-line que utilizam técnicas de mineração de dados para identificar possíveis ameaças de grupos terroristas ou organizações de tráfico de drogas, analisando o comportamento de potenciais suspeitos através de mensagens de e-mail, mensagens de texto e outras atividades on-line.

Além destes exemplos, há muitos outros, incluindo Sistemas de Saúde, Análise de Redes Sociais e Inteligência de Localização.

Além de, ajudar a tornar o seu negócio mais lucrativo, a mineração de dados pode ajudar as empresas a melhorar seus processos internos, tornando-os mais eficientes e reduzindo custos. O processo de data mining se dá a partir da análise de dados de um data warehouse ou bancos de dados.

Todo o processo pode, por exemplo, ser abstraído do usuário e pode ser aplicada automaticamente por meio de aplicações de sistemas. Por exemplo, um grande varejista poderia usar a mineração de dados para encontrar os locais mais rentáveis para abrir novas lojas ou quais regiões do país proporcionam o maior retorno sobre o investimento.

Você pode saber o que seus clientes querem e quanto eles estão dispostos a pagar, facilitando essas interações através de um site de comércio eletrônico sem ter que redirecionar clientes potenciais de um site para outro.

Em resumo, com o Data Mining você pode conhecer melhor seus clientes, buscar suas necessidades e oferecer produtos ou serviços que sejam mais relevantes para eles.

Há três etapas para iniciar um projeto de mineração de dados.

O primeiro passo é começar com o caso comercial, que deve incluir o objetivo do projeto e como ele ajudará sua empresa. Também inclui alguns antecedentes sobre o que você está procurando e porque você está fazendo essa pergunta em primeiro lugar.

O segundo passo é determinar como você vai analisar os dados e que ferramentas usaríamos para esta análise.

E por último, há a decisão de quem está envolvido neste processo, obtendo sua adesão e garantindo sua participação em todas as etapas do projeto: desde a coleta inicial de dados até o relatório final e as recomendações.

Todas estas etapas, porém, dependem de uma coisa: ter acesso a dados de boa qualidade! Portanto, antes de iniciar qualquer uma dessas etapas, você deve ter certeza de que tem acesso a esses dados.

• Identificar grupos e possíveis segmentações entre seus clientes: utilizando análise de cluster (clustering) e regressão logística (classificação).

• Obter uma maior compreensão do comportamento do cliente: identificar quais fatores influenciam este comportamento e o que os motiva em suas compras; Utilizar regras de associação (inferindo regras).

• Facilita o apoio à decisão ao fazer mudanças na estratégia de marketing: avalia o impacto dessas mudanças no desempenho comercial da empresa, identificando oportunidades de melhoria.

• Fornece uma melhor análise das características do mercado: proporcionando uma vantagem competitiva. Conheça seu cliente, saiba o que é importante para ele e dirija mensagens que o interessem mais efetivamente. Monitorar mudanças na demanda por determinados produtos ou serviços. Descubra oportunidades para novos negócios a partir de dados existentes - uma ferramenta inovadora de inteligência comercial com potencial para reinventar campanhas de marketing, aumentar as vendas e os lucros.

• Identifica a localização dos clientes: utilizando técnicas de geocodificação (clustering).

• Aplica métodos estatísticos como: previsão, análise de regressão, análise de tendências e modelagem de simulação.

Atualmente, existem muitas ferramentas de BI disponíveis para apoiar este processo de mineração de dados através de uma interface gráfica que ajuda a focar nas informações que lhe interessam sem exigir o conhecimento de estatísticas formais ou linguagem de programação.

Os principais tipos de análise que as empresas fazem são:

• Classificação;
• Clustering;
• Regras de associação;
• Previsão;
• Modelagem de Simulação.

Veja em detalhes a seguir:

A classificação é o processo pelo qual um modelo é gerado para diferenciar entre duas ou mais classes, determinando a que categoria um item pertence com base em suas características.

Este método vem do campo da estatística e da aprendizagem da máquina, onde os algoritmos estão tentando identificar padrões em dados que nos permitem distinguir um tipo de comportamento ou responder nossa pergunta de outro comportamento ou respostas similares.

O resultado final é um conjunto de condições lógicas chamadas regras IF/THEN. Por exemplo, se o cliente X compra o produto Y, então o cliente provavelmente comprará o produto Z.

Embora pareça muito simples, há algumas considerações que você deve ter em mente: o que está sendo modelado? Quem vai usar o modelo e como ele será usado? Estas são perguntas que podem nos dar uma resposta melhor sobre se esta técnica é ou não adequada ao nosso problema.

O agrupamento é uma parte fundamental da mineração de dados e é especialmente útil para segmentar grandes conjuntos de dados em grupos de objetos similares.

Émile Borel introduziu primeiro o conceito de "clusters" em seu trabalho sobre a teoria da probabilidade e depois os introduziu como uma ferramenta matemática para compreender os fenômenos de agregação de grandes grupos. Mas isto não foi até 1960, quando John Stuart Foster aplicou pela primeira vez a ideia ao marketing com um artigo sobre clusters de consumidores.

Ainda hoje, muitos negócios continuam a utilizar esta técnica como uma forma de dividir sua base de clientes ou prospects em grupos ou segmentos menores e mais gerenciáveis que podem ser mais efetivamente direcionados com mensagens e ofertas específicas.

Regras de Associação é outro tipo de análise que pode ser feita usando técnicas de mineração de dados.

Envolve a análise de conjuntos de dados transacionais (quando transações como compras são registradas) e a busca de correlações entre diferentes eventos. O objetivo do aprendizado das regras de associação é descobrir associações interessantes entre as variáveis que pode ser minerada para fazer previsões.

Por exemplo, uma regra de associação pode nos dizer que, se um cliente compra manteiga, é muito provável que ele também compre pão.

A previsão permite prever tendências futuras, projetar a demanda ou antecipar os efeitos de certas estratégias antes de agir sobre elas, em busca de informação precisa.

Estes modelos utilizam dados do passado e das condições atuais para gerar previsões. Esta técnica é especialmente útil para planejar atividades como planejamento de produção, lançamento de produtos, rotas de transporte, etc.

Mas também pode ser usada para projetar o comportamento do consumidor com base na demografia, estilo de vida ou ciclo de vida.

O modelo de simulação tem tudo a ver com a previsão da probabilidade de um evento em certas variáveis definidas pelo analista através de equações matemáticas.

Este modelo utiliza dados estatísticos para simular cenários da vida real e testar diferentes fatores (ambientais, políticos, econômicos...) que podem influenciar o resultado de um evento.

O principal objetivo é criar KPIs para sua empresa com base em informações extraídas de relatórios criados por software de marketing analítico. Desta forma, suas decisões são sempre apoiadas por números para que você saiba quais áreas precisam ser melhoradas e onde os recursos devem ser alocados.

Afinal de contas, é muito mais fácil tomar uma decisão quando se tem os dados corretos para sustentá-la. Além disso, seus funcionários estarão muito mais capacitados porque têm todas as ferramentas necessárias ao alcance de seus dedos para tomar decisões comerciais chave.

A inteligência empresarial ou business intelligence contribui para a estratégia da empresa, complementando outras estratégias que já estão sendo utilizadas pela empresa. E é tão importante quanto ter um equilíbrio de seus próprios pontos fortes ou fracos em comparação com a força e fraqueza de seus concorrentes.

O uso da inteligência de negócios pode fazer parte de diferentes atividades estratégicas dentro de uma organização porque fornece uma maneira eficaz de analisar informações para que processos corretos de tomada de decisão possam ocorrer.

Na Bytebio nós utilizamos com grande intensidade, em busca de informação útil a partir de dados brutos de amostras que pode ser utilizada em machine learning.

1- É necessário fornecer soluções e/ou produtos que atendam melhor às necessidades do cliente;

2- Reduzir custos e melhorar a eficiência (melhorar a utilização de recursos e controlar custos usando técnicas de mineração de dados);

3- Decisões bem informadas podem levar para melhor se adaptar ao ambiente competitivo em mudança;

4- A tomada de decisão pode ser melhorada quando se utilizam dados confiáveis que confirmam ou refutam as hipóteses;

5- Você precisa fazer seus esforços de marketing mais eficazes.

1- Você não tem uma cultura que aprende com os dados;

2- Líderes e tomadores de decisão não querem estar abertos a sugestões baseadas em dados;

3- A ideia é evitar tomar decisões com dados porque isso poderia levá-lo para longe do que você já sabe ou acredita sobre o mercado ou seus clientes. As pessoas tendem a preferir informações que confirmem suas crenças existentes, o que dificulta a tomada de boas decisões ao utilizar a inteligência comercial. Isto pode acontecer se não houver uma liderança preparada para aceitar a inteligência empresarial como uma ferramenta, considerando-a como uma oportunidade ao invés de uma ameaça.

4- É difícil para as pessoas que usam o marketing analítico apenas de vez em quando.

5- Seu produto não é muito diferente de outros produtos no mercado. Neste caso, pode ser difícil medir o que torna seu produto diferente, pois não existem ferramentas adequadas. Ou se você tiver recursos suficientes disponíveis a cada ano, então aproveite as ferramentas existentes para criar uma imagem única para seu produto na mente dos consumidores;

6- No momento, você gostaria de utilizar o marketing analítico mas, ao mesmo tempo, não tem recursos suficientes. Neste caso, você precisa escolher cuidadosamente as ações que você poderá priorizar.

O marketing analítico é baseado na mineração de dados para a descoberta de relações ocultas entre as variáveis. O Data Mining é usado para encontrar padrões significativos nestas informações.

O uso de técnicas analíticas para reunir e processar dados pode ajudá-lo a compreender melhor seus clientes, seus desejos e necessidades, ajudando-o a concentrar-se em decisões estratégicas que maximizem suas oportunidades de negócios.

Mas por que devo usar o marketing analítico como estratégia para minha empresa? Aqui estão algumas razões:

Aumentar o valor de vida útil do cliente (CLV), a análise de dados sobre transações passadas, histórico de navegação ou outras informações disponíveis sobre seus clientes lhe permite determinar o valor de cada cliente.

Por exemplo, saber que alguém gasta R$100 por mês em seu site de comércio eletrônico lhe diz algo sobre essa pessoa, seus interesses e necessidades. Estas informações são úteis para recomendar os produtos certos ao seu cliente, aumentando as vendas e o valor médio do pedido (AOV).

Ao acompanhar os pontos de recompensa, você também será capaz de determinar quais produtos têm maior probabilidade de apelar para diferentes clientes. Para levar isto um passo adiante, você poderia até considerar a implementação de uma estratégia de publicidade personalizada baseada em transações passadas.

A análise dos padrões de consumo pode ajudá-lo a determinar quais produtos devem ser oferecidos em certas lojas ou regiões com base nas condições climáticas, por exemplo.

Aproveite as promoções e outras estratégias no momento certo, aumentando sua receita em 5% ou 10%. Com a mineração de dados você também pode identificar a melhor combinação para vender seu produto ou serviço.

Reduzir estratégias de marketing de risco, economizando dinheiro no processo, apenas promovendo itens que venderão e não testando anúncios com uma abordagem de "spray and pray".

Você também será capaz de reduzir as taxas de retorno sobre os produtos que não atendem às expectativas dos clientes e alocar recursos (tempo e dinheiro) de forma mais eficiente, levando ao aumento da receita em geral.

Você pode aprender mais sobre seus clientes e sobre o que eles querem. Ao pesquisar os dados, você entenderá melhor o que motiva as pessoas a comprar seu produto ou serviço e melhorar sua experiência geral.

O uso de marketing analítico também permite medir a eficácia de cada estratégia promocional e aumentar a receita ao longo do tempo.

Os dados permitem saber quais estratégias específicas funcionam melhor com diferentes tipos de clientes (com base na localização, poder de compra e outras características individuais).

Desta forma, você pode observar as tendências para reter os clientes atuais, ao mesmo tempo em que visa novos públicos, aumentando assim as vendas e minimizando os custos.

Com estas informações você também pode rever o conteúdo em seu website que pode afetar a experiência do usuário (CTR), encorajando os visitantes a voltarem em breve!

Ao utilizar corretamente a mineração de dados, você também aprenderá mais sobre o que as pessoas buscam quando fazem buscas on-line.

Você poderá então usar essas informações como parte de sua estratégia de SEO e descobrir novas palavras-chave que aumentarão a visibilidade de seu site nos mecanismos de busca.

Embora essas ferramentas gerem grandes informações sobre palavras-chave e frases-chave, nem todos sabem onde encontrar as ferramentas de mineração de dados mais importantes na web.

Os dados o ajudam a aprender mais sobre seu público-alvo analisando as diferentes necessidades que eles têm, o que, por sua vez, lhe permite aperfeiçoar sua oferta de produtos ou serviços.

Você pode identificar também as oportunidades emergentes no mercado e determinar o que seus concorrentes estão fazendo.

Ao tentar adaptar sua estratégia de marketing às diferentes necessidades de mercados específicos, você precisará de ferramentas capazes de fornecer grandes resultados de seus esforços de mineração de dados.

O marketing baseado em dados fornece uma grande quantidade de informações sobre o usuário experiência, o que significa que você pode fazer os ajustes necessários para garantir resultados positivos.

A mineração de dados é uma poderosa ferramenta analítica que pode ajudar sua empresa a tomar decisões mais assertivas, à partir de conteúdos armazenados em banco de dados.

Ter acesso aos dados corretos e interpretá-los corretamente levará tempo, mas delineamos algumas dicas para começar com esta estratégia. Também queremos que você saiba que tipos de análise são possíveis e quando pode ser apropriado para você usar a análise como estratégia de marketing.

Se qualquer parte disto parecer algo do qual você possa se beneficiar, entre em contato conosco hoje mesmo! Nossa equipe na Bytebio é especializada em analisar o comportamento do cliente através de canais digitais, para que possamos fornecer informações sobre como eles pensam sobre seus produtos ou serviços antes de adquiri-los.

Que perguntas você tem? Como a mineração de dados tem ajudado a melhorar suas operações comerciais? Informe-nos, teremos o maior prazer eu auxilia-lo!