A resposta é sim! Deixe-me explicar porque!

Você tem acompanhado as postagens de vagas de emprego na área de Marketing ultimamente? Talvez você tenha percebido uma tendência interessante nas listas de requisitos. Mais empresas estão se voltando para profissionais que estejam familiarizados com ferramentas digitais, e que saibam analisar Big Data – ou seja, profissionais que podem analisar um grande conjunto de dados em formato variado e coletar informações e insights que possam ser usados em decisões voltadas para o cliente, além de gerar vantagens competitivas através de uma melhor compreensão de segmentos de clientes e prospectos. Em outras palavras, as empresas estão procurando Cientistas de Dados para trabalhar nas equipes de Marketing.

Não é segredo que Cientistas de Dados estão em evidência. A Harvard Business Review chamou de “o trabalho mais sexy do século 21.” A Wired sugere que Cientista de Dados seja uma carreira mais lucrativa que Medicina. E analistas de mercado, de empresas como Gartner e McKinsey, lançaram relatórios de pesquisa prevendo que dentro de um ano haverá um déficit entre 100.000 e 190.000 postos em Data Science, com esse gap aumentando até o final da década.

Nossa economia baseada em tecnologia, tão dependente da informação digital, reformou profundamente a força de trabalho ao longo do último quarto de século. Tal como acontece com tantos setores de emprego, essa transformação chegou ao Marketing. A demanda por profissionais de Marketing capazes de executar uma análise de regressão está superando a necessidade de analistas de marca, por uma margem muito ampla. Mas vejamos em mais detalhes porque as equipes de Marketing precisam de Cientistas de Dados.

 

Fale-me Sobre o ROI

Quando um grande revendedor mundial de computadores quis tornar as equipes de Vendas e Marketing mais eficientes, concentrando-se em negócios com maior probabilidade de sucesso, construiu um modelo interno para marcar leads, gerar um ranking dos melhores, encurtar o ciclo de vendas e customizar as campanhas de Marketing. Data Science desempenhou um papel fundamental ao dar às equipes de Vendas e Marketing uma vantagem competitiva.

Quando uma famosa marca de comércio digital quis melhorar as taxas de conversão em seu web site, construiu um sistema de recomendação com base em dados de compras anteriores. Novamente, Data Science foi a solução chave na entrega do ROI (Retorno Sobre Investimento).

Como mostram esses exemplos reais, Data Science ou Ciência de Dados pode ser aplicada na solução de problemas de Marketing como forma de gerar uma vantagem para a empresa e extrair dos dados informações que possam fazer a diferença em suas estratégias. E para isso, os profissionais de Marketing devem compreender os fundamentos dos métodos de Data Science e como envolver os Cientistas de Dados com suas equipes e projetos. O ROI de um profissional de Data Science envolvido nas atividades de Marketing, pode significar a diferença entre sucesso e fracasso nas estratégias corporativas. Nunca na história da humanidade, tivemos tantos dados e tanta capacidade computacional para analisar esses dados. Não analisar esses dados para gerar vantagem competitiva, é no mínimo uma decisão equivocada.

 

Mas Onde Estão os Dados?

Por todos os lugares. Nos últimos 2 anos geramos mais dados do que em toda a história da humanidade. Redes sociais, rastreadores de pesquisa, scouts de localização, fóruns, wikis, assistente pessoal eletrônico e uma variedade de gadgets que acumulam o resultado de nossa existência e arquivam tudo isso para consideração cuidadosa dos desbravadores em busca de padrões com habilidades em analisar esse volume de conhecimento em formato bruto – é aí que estão os empregos. Saber coletar, extrair e analisar esses dados, para gerar insights é hoje uma das melhores decisões que você pode tomar na sua carreira, principalmente se você for da área de Marketing.

“Muitos profissionais de Marketing estão percebendo a importância de ter uma compreensão dos métodos básicos de Data Science para se comunicar com Cientistas de Dados e equipes de análise, avaliar projetos e avaliar oportunidades”, observa Martin Kihn, vice-presidente de pesquisa do Gartner para Marketers. (https://www.gartner.com/marketing/)

 

Data Science para o Marketing

A Ciência de Dados para o Marketing é uma disciplina híbrida que extrai da estatística, matemática e ciência da computação as ferramentas necessárias para o processo de análise e que pode abranger elementos da teoria da rede, geografia e até mesmo neurociência. A Ciência de Dados existe para resolver problemas de negócios e, em um contexto de Marketing, ela exige uma compreensão íntima das necessidades do negócio. Com Data Science, os profissionais de Marketing podem obter insights úteis a partir de dados de qualquer tamanho e forma, ou seja, extrair o melhor que o Big Data tem a oferecer.

 

E o que fazem os Cientistas de Dados na Área de Marketing?

Em geral, os Cientistas de Dados exploram dados, fazem previsões e encontram estrutura em dados não estruturados. Tarefas típicas para um Cientista de Dados atuando na área de marketing incluem:

  • – Medição: determinar o impacto dos esforços de marketing e das campanhas publicitárias
  • – Otimização: recomendar mudanças nas táticas ou gastos para melhorar os resultados
  • – Experimentação: projetar e executar testes para isolar causas e efeitos
  • – Segmentação: Identificar grupos e subgrupos de clientes e prospectos
  • – Modelagem: construir modelos computacionais preditivos para melhorar as taxas de resposta
  • – Contar histórias: comunicar mensagens derivadas de dados para inspirar melhores decisões

Para alcançar esses objetivos, os Cientistas de Dados trabalham dentro de três domínios:

1. Exploração de dados – quando um Cientista de Dados usa estatísticas e técnicas de visualização para encontrar padrões em dados. Visualizações, gráficos e painéis podem ser o resultado final deste trabalho.

2. Experimentação de dados – é a aplicação de métodos para desenvolver e testar hipóteses sob condições controladas. Testes A/B e testes multivariados são exemplos de experimentação de dados.

3. Machine Learning – aplicação de algoritmos para a construção de modelos preditivos com o objetivo, claro, de fazer previsões. Clustering (para segmentação de clientes) e Market Basket Analysis (para compreender o comportamento de compra) são exemplos de aprendizagem de máquina em ação na área de Marketing.

 

E Como as Empresas Contratam Cientistas de Dados?

Tenha em mente que as habilidades quantitativas, alguns conhecimentos da área de negócio e especialmente a curiosidade são o que faz um bom Cientista de Dados. As empresas devem fornecer oportunidades para que os Cientistas de Dados aprendam sobre o trabalho e explorem ideias que possam aproveitar a sua curiosidade. As empresas não devem “arrastar e soltar” Cientistas de Dados em um problema. Os analistas de marketing precisam de ajuda para definir necessidades precisas de negócios e trade-offs.

“Existem diferentes elementos do trabalho de um Cientista de Dados”, diz o Dr. John H. Johnson, um econometrista, chefe da empresa de consultoria Edgeworth Economics e o autor de Everydata: The Misinformation Hidden in the Little Data You Consume Every Day.

Um elemento do trabalho em Data Science é a capacidade de usar o poder de computação para adquirir os dados, diz ele. Isso inclui escolhas sobre diferentes linguagens de programação e hardware apenas para lidar com o volume de dados. Como um Cientista de Dados aplica ferramentas estatísticas, ferramentas econômicas e diferentes disciplinas é outra faceta. Como Johnson descreve em seu livro, há vários equívocos sobre dados que lançarão pesquisadores não treinados para um loop, com resultados potencialmente desastrosos.

Os dados não são fornecidos em um pequeno pacote preparado, pronto para responder às perguntas que as equipes de Marketing buscam. Os dados devem ser organizados, transformados, limpos, pré-processados e então entregues a um algoritmo de Machine Learning, para que as previsões possam ser feitas. Tudo isso, é trabalho de um Cientista de Dados e as equipes de Marketing precisam cada vez mais desses profissionais. Confira na seção de referências mais abaixo o que empresas como Gartner, Deloitte e AMA (American Marketing Association) estão falando sobre isso.

E você, o que está esperando para se tornar Cientista de Dados e ajudar as equipes de Marketing a aumentar as vendas e conquistar mais clientes?

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Equipe DSA

 

Referências:

Marketing Data Science Trends

Data Science is the Latest In-Demand Skill Set For Marketing

Everydata: The Misinformation Hidden in the Little Data You Consume Every Day