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Data Driven Marketing: aplique dados ao marketing

O raciocínio lógico por trás da interpretação dos dados - Apresentação

Boas-vindas! Sou a Bruna, instrutora da Alura.

Audiodescrição: Bruna é uma mulher parda, de cabelos cacheados castanhos-escuros. Usa piercing no nariz, brincos de argola e uma blusa branca com listras pretas na vertical. Ao fundo, uma parede lida com iluminação degradê do lilás ao roxo.

Te acompanharemos nessa jornada inicial do primeiro curso de Data Driven Marketing, o Marketing Orientado por Dados.

Dicas iniciais

Antes de começarmos, daremos algumas dicas que vão te ajudar a realizar o curso com mais qualidade. Começando com: não faça o curso com pressa.

Não é necessário pular todas as atividades, assistir no ritmo mais acelerado possível e fazer com a intenção de terminar logo. Mais importante que a velocidade, é a qualidade do aprendizado. Então, para que você aprenda de fato e que os conceitos sejam internalizados, é preciso fazer esse curso com calma.

Recomendamos também que você reserve um momento específico do seu dia para esse estudo. Quando você cria esse hábito, fica mais habituado e direcionado a estudar e a se comprometer com o que quer aprender.

A terceira dica que damos é: resolva os exercícios práticos. Sempre que você faz um exercício prático, está mais perto de conseguir resolver um problema no seu trabalho ou projeto, por exemplo.

É importante que você tente fazer esse exercício de abstração, resolver o problema que propomos. Com isso, você perceberá o quanto ter esses insights ajudará na sua rotina.

O que aprenderemos

Nesse curso, vamos aprender um pouco sobre o caminho do dado, desde antigamente, na primeira maneira de fazer dados, até atualmente, com a evolução da Inteligência Artificial e Transformação Digital.

Descobriremos quais são as principais habilidades e competências exigidas pelo mercado de trabalho para trabalhar com Data Driven Marketing.

Aprenderemos sobre estatística para marketing, afinal, precisamos entender alguns conceitos de parâmetro, correlação e causalidade, para trabalhar com algumas métricas dentro do marketing digital.

Estudaremos sobre a fonte dos dados, de onde vêm e como classificá-los em quatro tipos diferentes. Além disso, começaremos a minerar os dados, separando os que chamamos de sujos dos que realmente são válidos para a pesquisa.

Por fim, analisaremos métricas, justamente para entender como todos esses números se comportam numa campanha de marketing digital.

Ao longo da formação, você conseguirá se aprofundar em campanhas de marketing digital. Mas já nesse curso, você começa a fazer uma análise de como as métricas se relacionam.

Temos certeza que esse curso será muito útil para você! Vamos explorar esse mundo juntos?

O raciocínio lógico por trás da interpretação dos dados - Orientação a dados

A instrutora conta que uma vez, em um evento da Alura, uma pessoa palestrante mencionou a importância de ter um comportamento data driven, ou seja, orientado a dados.

Como anfitriã, a instrutora começou a acompanhar os comentários das pessoas e percebeu que muitas se perguntavam o que isso significava.

Apesar de ser uma expressão em inglês de fácil compreensão, muitas vezes pode gerar confusão. Portanto, nesse primeiro vídeo, faremos uma explicação mais detalhada sobre o que significa esse termo em português e como podemos trabalhar com ele de maneira mais inteligente.

Entendendo a definição de Data Driven

Começaremos analisando o significado de drive-thru. Nesse esquema, você entra no seu carro e sem precisar sair dele, apenas se movimentando no circuito, consegue comprar e pegar seu lanche. A ideia é fazer tudo em movimento, cada parte do processo.

Trouxemos essa palavra drive porque o radical dela é justamente o radical da palavra que queremos aprender, driven. Drive significa mover, dirigir, movimentar, como o conceito de drive-thru.

driven, com o "n" no final da palavra, indica que a palavra está no particípio passado, ou seja, indica um hábito. Vamos analisar a frase abaixo:

Andressa tem se movimentado para tirar o seu projeto do papel.

O trecho "ela tem se movimentado" indica movimento, ação constante. Portanto, isso é o significado de qualquer coisa que esteja no particípio passado. Driven, especificamente, significa que precisamos nos movimentar sempre, como um comportamento contínuo, não uma única vez.

data significa dados. Portanto, a título de conhecimento do termo, trouxemos aqui uma tradução, que seria data-movido, data-orientado. Quer dizer que estamos orientados a algo, porque quem se movimenta, se movimenta para algum lugar, com algum objetivo.

Quando dizemos que "Andressa tem se movimentado para tirar o seu projeto do papel", ela pode ter se movimentado de maneira totalmente aleatória, com base no seu próprio achismo ou no que uma outra pessoa disse. E tudo bem, pois também é uma forma de movimento e tem seu valor.

Mas, quando falamos que "Andressa tem se data-movimentado para tirar o seu projeto do papel", queremos dizer que Andressa usou dos dados como evidência. Portanto, seu projeto caminhará conforme os dados forem mostrando o que deve ser melhorado em seu projeto.

Esse é justamente o conceito de data driven, é quando pegamos esses dados, que hoje em dia na internet conseguimos em um volume gigantesco, e os coletamos como a principal fonte de informação para a tomada de decisão.

É como se baseássemos o nosso raciocínio e a nossa decisão nos dados que estamos interpretando. O desafio é entender quais são esses dados, onde conseguimos extraí-los, como podemos tratá-los e trazer algum tipo de interpretação para eles. É sobre isso que aprenderemos mais a fundo no próximo vídeo.

Até lá!

O raciocínio lógico por trás da interpretação dos dados - Dado: como extraí-los e por que tratá-los

Vamos analisar um infográfico da empresa Domo, intitulado "Dados Nunca Morrem", que monitora o volume de dados gerados pela internet.

Infográfico circular no estilo de um relógio, com o texto central 'EVERY MINUTE 01:00 OF THE DAY' em um fundo escuro, cercado por diversas estatísticas relacionadas a atividades e transações que ocorrem a cada minuto em várias plataformas digitais e contextos online. Cada 'fatia' do infográfico é dedicada a uma plataforma ou atividade específica, como Airbnb, Amazon, Google, WhatsApp, LinkedIn, redes sociais como Facebook, Instagram, uso de dados como streaming de conteúdo, download de músicas por fãs de Taylor Swift, e outras atividades como compras, envio de e-mails, e ataques cibernéticos. O design é colorido, cada estatística é mostrada em uma cor diferente e os números são grandes e legíveis, destacando a grande quantidade de ações realizadas em apenas um minuto na internet.

Percebemos que o volume é gigantesco, por exemplo, a Amazon registra 455 mil dólares em compras em apenas um minuto. O X, antigo Twitter, registra 360 mil tweets no mesmo intervalo de tempo. Se analisarmos cada um desses dados, percebemos que são enormes e gerados muito rapidamente, em apenas 60 segundos.

É impressionante ver esse volume de dados, mas primeiro precisamos entender que o dado é um valor atribuído a algo, ainda na sua forma mais primitiva.

O dado foi criado pelo ser humano com o intuito de interpretar a realidade, que é muito complexa. Isso significa que, na realidade, podemos extrair dados. Da nossa observação, podemos extrair dados, mas o dado é a forma mais básica de informação, pois ele passa por processos até termos condições de usá-lo para tomar uma decisão.

Vamos entender um pouco sobre como é essa evolução no processamento de dados.

Evolução do processamento de dados

O dado começa sendo uma informação bruta, ou seja, quando é um número que não conhecemos a unidade de medida ou que não entendemos como ele surgiu ou como foi calculado.

Quando esse dado vira informação, isso significa que já temos uma informação mais precisa daquele número. Como uma unidade de medida, podemos dizer, por exemplo, que não é só 10 e sim 10 metros. Assim, vamos entendendo que aquele dado é uma informação, ou seja, ele tem um significado maior.

Da informação, ele passa para o conhecimento. Isso significa que conseguimos relacionar algumas coisas que estamos vendo daquele dado com conhecimentos prévios que já temos. Assim, fazemos conexões conforme vamos conhecendo a informação mais a fundo.

Do conhecimento para o insight é quando, finalmente, conseguimos ter hipóteses. Então, já temos um conhecimento sobre aquele dado e outros dados, conseguimos fazer uma relação sobre como se comportam e assim temos os insights, ou seja, vamos elaborar as nossas primeiras hipóteses.

A evolução do insight para a sabedoria, é quando, de diversas hipóteses, escolhemos a que queremos trabalhar e tomamos uma decisão com base nela.

Como funciona o caminho do dado na prática

Temos um dado bruto com valor de -1.500. Esse dado, a princípio, pode ser qualquer coisa. Porém, se esse dado possui um cifrão, já podemos dizer que estamos falando de dinheiro. Então, a informação se refere a um saldo, damos um significado para essa informação. Saiu do dado bruto e virou uma informação.

No nosso conhecimento prévio, sabemos que um número negativo, significa que, de alguma forma, essa pessoa pode estar devendo. Então, por causa desse nosso conhecimento prévio, conseguimos fazer essa abstração e concluir que a pessoa está endividada, chegando, assim, ao conhecimento.

Se concluímos que a pessoa está endividada, agora precisamos elaborar estratégias para que essa pessoa saia da dívida. Então, a nossa sabedoria, a tomada de decisão, será baseada nisso.

Entenda que, do conhecimento para a sabedoria, temos que usar muito mais da nossa própria competência para escolher a estratégia adequada que queremos usar para tomar uma decisão. A partir disso, devemos continuar analisando o dado para conferir como ele se comporta.

Exercício de extração de dados

Vamos tentar extrair os dados da imagem abaixo.

Dois patos de borracha, um verde virado para esquerda e um amarelo, virado para direita.

Como mencionamos, o dado foi criado pelo ser humano para extrair conceitos de uma realidade que é complexa. Então, vamos trabalhar dentro desse conceito e tentar extrair dessa imagem todo tipo de informações.

O importante é tentar entender quais são essas informações e categorizá-las. Pause o vídeo, se for necessário, mas tente extrair 2 ou 3 informações dessa imagem.

A primeira informação que conseguimos captar é a categoria do objeto, um brinquedo. Conseguimos dividir ele nessa categoria e em uma subcategoria, pois é um brinquedo aquático.

Também conseguimos dizer que a cor dele é verde e amarela, que a condição dele pode ser nova ou usada, o tamanho é 8 centímetros, podemos dizer também o material, além de muitas outras coisas sobre essa imagem.

Quando categorizamos de diferentes formas, é justamente dando a informação, ou seja, um dado sobre a imagem. Identificamos várias informações, que se dividem em duas categorias principais: dados quantitativos e qualitativos.

Dados quantitativos e qualitativos

Quando falamos de dado quantitativo, estamos falando de um dado que pode ser representado numericamente. Por exemplo, o tamanho de 8 centímetros.

Já, quando falamos de dado qualitativo, estamos dizendo que é um nome, não conseguimos necessariamente dar números para a qualidade. Por exemplo, a cor dos objetos que são verde e amarelo.

Quando fazemos esse tipo de divisão, é como se estivéssemos colocando uma lupa no que queremos saber. Estamos categorizando e assim, conseguimos observar separadamente cada coisa. Podemos analisar os objetos a partir das cores, do tamanho, entender quais são as relações entre diferentes tamanhos.

É só a partir da qualificação desses dados, da análise que extraímos de uma imagem, é que conseguimos fazer observações. Vamos analisar um suposto gráfico de vendas baseado no tamanho do pato de borracha.

Gráfico de linha mostrando a relação entre a quantidade de patos vendidos e o tamanho do pato. O eixo vertical (Y) representa a quantidade de patos vendidos, variando de 0 a 125, enquanto o eixo horizontal (X) mostra categorias de tamanhos de patos: menor que 5, 5 a 7, 8 a 10 e maior que 10. A linha é ascendente, indicando um aumento na quantidade de patos vendidos à medida que o tamanho do pato aumenta.

Analisando o gráfico, conseguimos notar que quando o pato tem de 5 a 7 centímetros, ele não tem uma venda muito boa. Já, acima de 8 centímetros tem vendas melhores.

Nisso, podemos formular várias hipóteses. Patos muito pequenos não servem para crianças, porque há o risco delas engolirem. Então, os pais preferem comprar um pato que é maior para garantir a segurança das crianças.

Perceba que isso inventamos como uma hipótese nossa. É importante que, a partir da hipótese que inventamos, tenhamos capacidade e condição de colocar em prática. Dentro do marketing, isso será muito possível dentro das campanhas. Primeiro criamos as hipóteses nas campanhas e testamos ela colocando em prática aquilo que pensamos.

Nessa aula, você aprendeu o caminho do dado, como ele funciona em cada uma das etapas e como conseguimos extrair categorias, observar informações de apenas uma imagem ou uma realidade que vivemos. É importante estar sempre fazendo esse exercício para estimular a nossa capacidade de abstração.

Até o próximo vídeo!

Sobre o curso Data Driven Marketing: aplique dados ao marketing

O curso Data Driven Marketing: aplique dados ao marketing possui 111 minutos de vídeos, em um total de 38 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de Marketing Digital em Inovação & Gestão, ou leia nossos artigos de Inovação & Gestão.

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