Data driven: o que é gestão de negócios baseado em dados e como aplicar

Transforme números em decisões inteligentes e entenda como os dados podem guiar o sucesso do seu negócio

Saber como analisar o que funcionou e o que não deu certo nas suas estratégias de marketing digital é tão importante quanto desenvolver cada uma delas. Isso pode ser feito de diferentes formas e o data-driven no marketing é uma ótima escolha para reconhecer pontos fortes e definir melhorias.

No marketing tradicional, é natural tomar decisões no achismo, sem uma base concreta, mais isso não é confiável e o marketing orientado por dados vai trazer métricas e evidências, o que pode te ajudar a tornar o processo mais fácil e certeiro (e até mesmo direcionado a um público específico). 

Se você ainda não faz a gestão do seu negócio baseado em dados, vai perceber agora o quanto isso é importante para as empresas modernas e entender porque aplicar na sua empresa será um ponto-chave para aumentar suas vendas e conquistar novos clientes. Confira: 

O que é marketing orientado a dados?

O data-driven no marketing pode ser definido como uma estratégia que utiliza análise de métricas e informações de várias fontes visando fortalecer decisões de marketing para uma empresa. São dados concretos que fazem com que o profissional tenha uma base e não fique confiando apenas em intuições.

Dentro desta estratégia, o data science acaba sendo muito importante para o marketing digital.  É por meio dele que é feita a coleta de dados de várias fontes, como bancos de dados, APIs, arquivos de texto ou sensores. 

Esses dados brutos raramente estão prontos para análise; eles precisam ser limpos, corrigidos e formatados para só então poderem ser utilizados por sua empresa.

A partir disso, é feita uma análise estratégica, na qual é preciso examinar os dados para descobrir padrões e testar hipóteses. Visualizações de dados, como gráficos e tabelas, são ferramentas essenciais aqui. No final, o principal papel do data science é orientar decisões estratégicas.

Marketing tradicional x marketing data-driven

Tanto o marketing tradicional quanto o marketing data-driven são essenciais no dia a dia de uma empresa. No entanto, é preciso entender a diferença entre cada um deles.

No marketing tradicional, o foco é divulgar a mensagem de forma ampla para um grande número de pessoas. A principal ideia é interromper o público para chamar a atenção para o produto ou serviço, mostrar que sua empresa existe e pode ser uma alternativa para aquela pessoa. 

As estratégias de campanha e o público-alvo são definidos com base em experiência, suposições e pesquisa de mercado mais qualitativa. O sucesso é medido por métricas de difícil atribuição, como alcance (quantas pessoas foram expostas à campanha), vendas totais ou lembrança de marca.

Por outro lado, o data driven permite campanhas mais precisas e resultados mensuráveis. A ideia é atrair o público com base em dados e trabalhar de forma mais direcionada. A empresa está mais aberta a ouvir seus clientes em potencial e pode trabalhar com estratégias como o marketing de nicho.

Como as decisões são baseadas em evidências, cada uma delas é respaldada por dados. A eficácia das campanhas é analisada em tempo real, permitindo ajustes rápidos para otimizar os resultados.

O que é data driven?

A tradução literal de data driven seria “orientado por dados”. O termo tem se tornado cada vez mais frequente nas empresas, afinal, é essencial tomar decisões com base em algo concreto.

Ter uma cultura data-driven significa exatamente isso, estar acompanhando os dados que tem em mãos, desde os mais simples, como visitas ao site ou últimas compras realizadas até os mais complexos.

Para uma empresa, a principal vantagem da abordagem data-driven no marketing está no fato de transformar dados em um ativo valioso, permitindo que as decisões sejam mais informadas, precisas e eficazes, reduzindo riscos e maximizando resultados.

Qual a diferença entre data driven e analytics driven?

Apesar de terem semelhanças, data driven e analytics driven não são a mesma coisa, inclusive, a principal diferença entre data-driven e analytics driven reside no nível de profundidade e na complexidade do processo de tomada de decisão.

No marketing por orientação de dados o foco está em usar dados e validar decisões. Os dados são a base para a ação e a ênfase está na coleta e no uso de dados brutos ou métricas simples para responder a perguntas diretas.  

Já no analytics driven o processo não envolve apenas utilizar os dados. É algo mais completo e vai além, pode até ser considerado um nível mais complexo de data-driven, onde se emprega análise de dados (analytics) para descobrir o porquê e o que pode acontecer no futuro.

Em resumo, no marketing por orientação de dados o nível é mais básico e a ideia é entender o que aconteceu, tendo uma abordagem reativa e descritiva para a tomada de decisões. 

No analytics driven, as decisões são guiadas por insights derivados da análise dos dados, visando entender porque aconteceu e o que vai acontecer, ou seja, fazer previsões por meio de uma abordagem preditiva e proativa.

Por que adotar marketing orientado por dados?

O marketing orientado por dados é essencial pelo fato de transformar decisões baseadas em suposições em estratégias fundamentadas em informações reais e mensuráveis. Os principais motivos para adotar o data-driven no marketing incluem:

• Decisões precisas e assertivas: por meio dos dados é possível entender melhor o comportamento do consumidor, desde suas preferências até seus padrões de compra, o que leva a uma melhor segmentação de público, você entende para quem deve divulgar seu produto/serviço;
• Personalização de estratégias: com os dados em mãos, é possível direcionar as comunicações para públicos mais específicos, o que torna o conteúdo mais relevante e aumenta as chances de engajamento e conversões, você sabe o que aquele público gostaria de ver, o que chama a atenção dele;
• Otimização de campanhas e investimentos: ajuda a identificar quais canais, campanhas e abordagens trazem maior retorno, o que permite redirecionar os recursos para as ações que têm melhor desempenho;
• Acompanhar resultados em tempo real: as métricas e análises contínuas possibilitam ajustes imediatos, com isso há redução do desperdício de orçamento e melhora do ROI (Retorno sobre o Investimento);
• Previsão de tendências: essas análises de dados ajudam a antecipar mudanças no mercado e fazer alterações em estratégias mais rapidamente, com isso, você evita perdas financeiras;
• Melhora na experiência do cliente: ao conhecer melhor as necessidades do público, as empresas criam jornadas mais fluidas e personalizadas.

Benefícios de uma estratégia data-driven

As campanhas data-driven são construídas a partir de insights e métricas, por isso, contam com diversos benefícios, como: 

Tomada de decisão assertiva

Todas as decisões são baseadas em análise de métricas, o que permite ajustes rápidos, reduz erros estratégicos e aumenta a confiança nas escolhas. 

Maior conhecimento do público-alvo

Você entende melhor quem é seu público e o que aquela pessoa espera do seu produto e serviço. Consegue identificar padrões de comportamento, necessidades e interesses, o que leva a uma segmentação precisa e personalizada.

Conteúdos mais relevantes e maior engajamento

Como consequência de conhecer melhor o público-alvo, fica mais fácil trabalhar conteúdos que realmente chamam a atenção dessas pessoas, o que aumenta o engajamento com a marca.

Melhor previsibilidade de resultados

É mais fácil identificar canais e ações que trazem maior ROI, além de conseguir ajustar as campanhas rapidamente com base no desempenho e até de mudanças do mercado ou do comportamento do consumidor.

Melhoria contínua e alinhamento entre equipes

Dados constantes permitem testar, medir e otimizar campanhas continuamente, além disso, fornecem métricas comuns que auxiliam outros setores como vendas, desenvolvimento de produto e atendimento ao cliente.

Como aplicar marketing orientado por dados no seu negócio

Aplicar o marketing orientado por dados em seu negócio não é difícil, mas exige comprometimento e organização, assim, o passo a passo para esse processo poderia ser descrito como:

1. Definição de objetivos 

Antes de coletar qualquer dado, saiba o que você quer alcançar. Seus objetivos precisam estar dentro da técnica SMART (ou, em português, EMARP), ou seja, Específicos, Mensuráveis, Alcançáveis, Relevantes e com Prazo definido. Por exemplo: “Aumentar a taxa de conversão do site em 10% nos próximos 4 meses”.

2. Coleta de dados de diferentes fontes

É preciso entender quais dados são relevantes e você pode coletá-los por meio de redes sociais, CRM, plataformas de anúncios e até mesmo pelo seu próprio site. Esses dados podem ser primários (direto do cliente), secundários (por meio de pesquisas de mercado) ou terciários (obtidos por meio de provedores de dados).

3. Uso das ferramentas certas

Você precisa das ferramentas certas de coleta, armazenamento e análise de dados. As mais utilizadas são o Google Analytics, os sistemas de CRM e as plataformas de automação e marketing.

4. Análise dos dados: 

É o momento de olhar para os dados obtidos e procurar por padrões, identificar oportunidades e otimizar campanhas. Algumas perguntas que você pode se fazer durante essa análise são “quais produtos os clientes compram junto?” ou “que tipo de conteúdo gera mais engajamento?”.

5. Criação de campanhas personalizadas: 

Com os insights obtidos após a análise de dados, é hora de definir suas campanhas. Defina KPIs claros e relevantes para cada uma delas e segmente seu público. Por exemplo, se a maioria dos seus clientes mais fiéis mora no sul do Brasil, pode criar uma campanha direcionada para eles.

6. Monitoramento constante: 

Implemente testes A/B, acompanhe métricas em tempo real e faça ajustes regulares. O marketing orientado por dados é um processo cíclico, não uma ação isolada. Se uma campanha não está funcionando, use os dados para entender o porquê e faça ajustes.

O conceito de big data

O big data envolve um grande volume de dados aos quais você é exposto diariamente. 

Podem ser estruturados (e aí entra a ideia de montar campanhas data-driven) ou não estruturados e, quando analisados corretamente, geram insights estratégicos para o seu negócio.

Esse conceito é definido pelos 3 Vs: volume, velocidade e variedade. Há também quem descreva a existência de mais 2 Vs: veracidade e valor.

Volume

O “V” de volume é a característica mais óbvia do big data, pense em dados gerados em tempo real por redes sociais, sensores de IoT (Internet das Coisas), transações online, e-mails e vídeos. 

Gerenciar, armazenar e processar essa quantidade de informação se torna um desafio, e é por isso que métodos e tecnologias tradicionais não funcionam. 

Velocidade

O segundo V, a velocidade, envolve a rapidez com que esses dados são gerados e processados. 

Um exemplo bem simples, a identificação de fraudes em cartões de crédito não pode ser algo demorado, afinal, isso prejudicaria o cliente, então, é feita em milissegundos.

Variedade

O “V” de variedade também é fácil de entender, refere-se aos diferentes tipos de dados que compõem o big data. Ao contrário de bancos de dados clássicos, inclui: 

• Dados estruturados, que são os dados tradicionais, organizados em linhas e colunas, como informações de clientes em um CRM ou registros financeiros; 
• Dados semi-estruturados, que até possuem alguma organização, mas não se encaixam em um modelo de banco de dados relacional fixo, como arquivos XML, JSON e documentos HTML;
• Dados não estruturados: envolve a maior parte dos dados presentes no big data, não possuem uma estrutura predefinida. Isso inclui textos de e-mails, posts em redes sociais, imagens, vídeos, áudios, dados de sensores e arquivos de log.

Veracidade

A veracidade seria o quarto V do big data, mais recente, porém igualmente importante e envolve a qualidade e confiabilidade dos dados. Com a enorme quantidade e variedade de dados disponíveis, nem todos são precisos ou confiáveis. 

Dados podem conter imprecisões, duplicações, erros de entrada, vieses e até mesmo informações fraudulentas ou maliciosas. A má qualidade dos dados pode levar a conclusões erradas, decisões de negócios falhas e análises sem valor.

Valor

O valor é o quinto “V” do big data e também foi adicionado mais recentemente. Está relacionado com o que realmente importa para as empresas, ou seja, extrair insights acionáveis que tragam retorno.

Não basta apenas coletar, armazenar e processar grandes volumes de dados. Se a análise não gera valor para o negócio, todo o esforço e investimento se perdem.

Ferramentas e métricas essenciais para acompanhar os dados

Para acompanhar e analisar dados de marketing de forma eficaz, você precisa de uma combinação de ferramentas e métricas. As ferramentas coletam e organizam os dados, enquanto as métricas te dizem se suas estratégias estão funcionando.

Assim, as ferramentas e métricas essenciais para acompanhar dados dependem do tipo de negócio e do objetivo (marketing, vendas, produto, operações), mas há um conjunto fundamental e amplamente aplicável:

• Ferramentas de coletas e armazenamento: Google Analytics, Google Tag Manager, CRM, Plataformas de e-commerce;
• Ferramentas de análise e visualização: Power BI, Google Looker Studio, Google Sheets ou Excel;
• Ferramentas de automação e monitoramento: HubSpot, Microsoft Clarity, Google Search Console, Meta Ads, Google Ads.

As métricas devem ser escolhidas com base nos seus objetivos de negócio e são tão importantes quanto as ferramentas, na verdade, as duas trabalham em conjunto. São quatro as principais categorias nas quais as métricas podem ser divididas:

• Métricas de marketing e aquisição: Custo de Aquisição de Clientes, CTR, taxa de conversão, origem do tráfego;
• Métricas de engajamento e comportamento: Taxa de rejeição, Tempo médio na página, NPS;
• Métricas de vendas e receita: Lifetime Value, Ticket médio, ROI;
• Métricas de operação e performance: CLP, Velocidade do funil de vendas, Lead-to-customer rate.

Transforme dados em resultados reais

Como foi possível perceber, data-driven no marketing não envolve apenas a coleta de dados, mas o saber como usar as informações obtidas, ou seja, métricas em decisões estratégicas.

Além disso, o uso do marketing orientado por dados só traz benefícios para sua empresa, como decisões mais assertivas, melhor conhecimento do público-alvo, maior previsibilidade dos resultados e melhoria contínua de todos os setores.

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