10 razões pela qual você, profissional de marketing, pode se considerar um analista de dados

10 razões pelas quais você, profissional de marketing, pode se considerar um analista de dados

A definição padrão para uma vaga descrita como analista de dados ainda não é algo muito claro, mas três características comuns entre as várias interpretações que encontramos por ai incluem:

  • o entendimento de o que são dados, como eles são coletados e o que eles significam;
  • a habilidade de manipulá-los para extrair insights;
  • a habilidade de conectar os insights a informações do mundo real e comunicar-se com clareza a pessoas que não entendem de dados.

Não é isso o que você faz todos os dias?

O analista de dados

1. Trabalhar com métricas

Cada canal de marketing digital, seja ele de busca, e-mail ou mídias sociais, tem um conjunto de métricas que devem ser conhecidas como se fossem parte de uma linguagem nativa. Se você não entende o que são essas métricas e qual a importância de cada uma, você não pode trabalhar com marketing.

E não basta só saber o que elas são. Qualquer profissional pode aprender o que é uma taxa de click ou uma taxa de conversão, mas o que faz de você um analista de dados é o conhecimento de como essas métricas são capturadas, a matemática por trás desses números e a importância para as suas campanhas.

Profissionais de marketing analíticos podem rapidamente olhar um conjunto de métricas e entender se a estratégia de marketing está sendo implementada da maneira adequada ou não.

Os dados são a linguagem do seu mundo. Você é, sim, um cientista de dados.

2. Dominar as ferramentas

Independentemente do fato de usar o Excel ou outra plataforma, os profissionais de marketing se tornaram especialistas em organizar os dados em conjuntos que facilitam as análises. Nossa experiência nessas ferramentas é similar ao conhecimento dos analistas de dados que usam SQL ou linguagens semelhantes em outras plataformas analíticas.

Além disso, somos também experts em reconhecer, entre várias ferramentas, qual devemos utilizar de acordo com a análise que queremos fazer no momento. Claro que cada uma dessas plataformas tem diferentes propósitos, mas elas sempre farão parte de um conjunto necessário para o profissional de marketing.

3. Sugerir novas maneiras de analisar os dados

Essa disciplina de marketing amadureceu tanto quanto a ciência de dados por trás dela. Os bons profissionais de marketing são obcecados por métricas e como encontrar novas maneiras de segmentar esses dados. Cada mudança de percurso no mercado requer novas estratégias de manipulação e análise de dados, para que possamos enxergar os problemas por diferentes ângulos e pensar em diferentes soluções.

Essa é uma consideração importante para um analista de dados. A ciência dos dados é uma arte em constante evolução e exige profissionais de marketing inteligentes, que sejam capaz de pensar fora da caixa. É dessa maneira que as ideias surgem em vários campos da ciência.

Os melhores profissionais da sua empresa estão sempre procurando maneiras de construir suas próprias métricas. Um dos pré-requisitos para esse profissional é pegar duas métricas quaisquer e construir a partir delas alguns campos calculados, como por exemplo “custo por” alguma coisa.

Analistas de dados como você estão sempre pensando fora da caixa para trazer novas maneiras de pensar em como os dados podem ser segmentados ou agrupados.

A habilidade de analisar e extrair insights

4. Analisar os dados

Essa é a verdadeira arte de um analista de dados, como o próprio nome diz. O profissional de marketing está constantemente em busca de informações que o ajudem a montar o quebra-cabeça para revelar o que está acontecendo por trás da infinidade de números.

É como se toda boa história começasse com “Eu estava analisando os dados e percebi que…”.

Os seis tipos de análise mais conhecidos estão listados abaixo. Pense em como você usa a maioria deles, se não todos eles, no seu dia-a-dia.

  • Descritiva: descrever quantitativamente as principais características de uma coleção de dados.
  • Exploratória: abordar os dados de maneira a encontrar relações até então desconhecidas.
  • Inferencial: usar uma amostra relativamente pequena de dados para concluir algo sobre uma população maior.
  • Preditiva: utilizar informações de um objeto para prever valores para outro objeto.
  • Casual: descobrir o que acontece com uma variável quando você muda outra.
  • Mecânica: entender as exatas alterações em variáveis que resultam em alterações em outras variáveis para objetos isolados.

5. Realizar experimentos

O que é mais científico que realizar experimentos diariamente? Se você pensar bem, verá que cada decisão que você toma para otimizar seus resultados é, na verdade, um experimento. E essa deve ser a prática, afinal nada deve ser assumido como verdadeiro até que se prove o contrário. Uma opinião não passa de uma hipótese que deve ser testada e analisada.

Você já fez alguma mudança na sua estratégia e voltou, depois de um tempo, para ver se funcionou e então tomou outra decisão de acordo com os primeiros resultados? Isso não difere nada de um experimento científico.

6. Utilizar os dados para extrair insights

Os analistas de dados veem os números como ingredientes para serem usados em novas teorias de acordo com os objetivos em mente, enquanto os dados externos ajudam a prover contextos para os resultados.

Ao longo do tempo, novas métricas vão aparecendo para incrementar as análises. Por exemplo, até meados de 2000 não se analisava bounce rate, assim como até pouco tempo atrás não era comum que s profissionais da área trabalhassem como ferramentas de atribuição. Era comum olharmos somente para as taxas de conversão do próprio canal, sem considerar que ele poderia ser impactado por atividades de outros canais.

Olhar para os dados e perceber que outras informações podem ajudá-lo a entender o que se passa é uma característica intrínseca de cientistas de dados.

A conexão com o mundo real e a comunicação de valor

7. Saber o que é preciso para melhorar a performance

A última etapa na cadeia de análise de dados – após a coleta, a manipulação e a descoberta de padrões – é a tomada de decisão. Afinal, que valor têm os dados em uma planilha? Nenhum, você cria valor ao utilizá-lo para tomar decisões.

Essa é uma vantagem explícita do profissional de marketing analítico. Você usa os dados para gerar mudanças e resultados positivos para sua empresa ou seus clientes. Esteja você validando uma estratégia, procurando motivos para mudar a direção ou até mesmo verificando que precisa de mais evidências para tomar uma decisão, os dados estão no centro da sua atenção.

8. Utilizar os dados para contar uma história

Às vezes, uma imagem vale mais que mil palavras, e o analista de dados sabe como transformar dados em modelos visuais.

Tente colocar um gráfico em frente a diferentes grupos de pessoas. Cada um deles chegará a diferentes conclusões, entretanto se você utilizar a combinação certa de tabelas e gráficos eles conseguirão chegar a uma conclusão facilmente.

Um gráfico de barras evidenciará um ponto for a da curva, como um dia com pico de tráfego; um gráfico de pizza mostrará claramente qual campanha está consumindo a maior parcela do budget; um gráfico em linhas mostrará como a performance está evoluindo com o tempo. Esses tipos de insights dificilmente são identificados em grandes tabelas, mas facilmente visualizados em demonstrações gráficas.

O analista de dados conhece inúmeros tipos de gráficos e sabe em quais situações pode utilizar cada um.

O analista de dados conhece inúmeros tipos de gráficos e sabe em quais situações pode utilizar cada um.

9. Comunicar-se com os outros

Saber se comunicar para reportar aos clientes as descobertas na imensidão de dados é uma característica essencial para os profissionais de marketing. Afinal, mesmo se você tiver descoberto a melhor solução para um problema, ela não será nem um pouco valiosa se você não conseguir articular o raciocínio por trás das suas conclusões.

Uma das principais razões que fazem do analista de dados um dos profissionais mais buscados nessa década é a habilidade de ser técnico e, ao mesmo tempo, se comunicar com pessoas de diferentes perfis. Não se trata de alguém que senta no canto do escritório para levantar números e que não participa das tomadas de decisão. Eles são como profissionais híbridos, que apreciam o tempo de concentração em frente ao computador, mas também gostam de contribuir em discussões onde os dados são relevantes.

10. Reconhecer discrepâncias

Essa é uma habilidade essencial para profissionais de marketing, pois muitas vezes os dados não estão corretos. Eles podem ou ter sido corrompidos por algum erro no sistema ou acidentalmente deletado, principalmente quando sua planilha passa por mais de uma pessoa.

Você deve ter um olho crítico para notar casos assim, ou você passará horas analisando dados que nunca revelarão insights corretos e apropriados para sua estratégia de marketing.

E essa é uma tarefa que apenas os humanos são capazes de fazer – computadores podem apenas trabalhar com os dados que o alimentam. A não ser que eles tenham instruções de como verificar e validar os dados, eles continuarão apenas processando dados incorretos.

Conclusão

Existem diferentes definições para analistas de dados. Algumas são restritas e requerem conhecimento de vários tipos de linguagem de programação e gerenciamento de dados. Entretanto, se você prestar atenção na maioria dessas definições, perceberá que todas elas convergem para os três pontos que comentamos aqui.

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Profissionais de Marketing

Graduado em Ciência da Computação, começou a atuar na área de marketing e tecnologia aos 13 anos, quando criou seu primeiro site que, meses depois, bateu a marca dos 50 mais visitados do Brasil. Aos 17, fundou sua primeira empresa, a Bookess, considerada meses depois umas das 10 melhores editoras virtuais do mundo. Na Rocket Internet, trabalhou na expansão de iniciativas tupiniquins e gringas. Hoje, com mais de 10 anos de experiência, já programa de olhos fechados, fala como um publicitário e é apaixonado por empreendedorismo.

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