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Data driven marketing: analise dados e segmente audiências

Fontes de coletas de dados - Apresentação

Boas-vindas ao curso de Marketing Digital!

Me chamo Ana Mascarenhas, sou especialista em Marketing Digital, publicitária por formação e instrutora aqui na Alura.

Audiodescrição: Ana se declara como uma mulher parda, com olhos e cabelos pretos, cacheados e curtos, que estão presos. Veste uma camiseta com o logotipo da Alura. Ao fundo, há um sofá, uma planta à esquerda, algumas almofadas e uma iluminação levemente rosada.

Para quem é este curso?

Este conteúdo é direcionado para aqueles que já atuam no mercado de Marketing Digital, mas desejam se aprofundar no pensamento Data Driven (Direcionado por Dados), os pensamentos de dados alinhados e aplicados ao Marketing Digital.

O que vamos aprender?

Durante a jornada de aprendizado neste curso, acompanharemos a trajetória de uma pessoa que era estagiária no setor de Marketing Analítico de uma empresa e agora assumirá a missão de ser uma analista de Marketing Júnior.

Durante essa jornada, compreenderemos as principais fontes de coleta de dados e os métodos que podem ser utilizados para integrá-los à equipe de Marketing.

Exploraremos a segmentação de públicos de mercado, a segmentação de audiência e como utilizar as melhores estratégias de segmentação em um projeto. Além disso, aprenderemos a criar metas claras e objetivas a partir de um ponto central, trabalhando com as metas SMART.

Entenderemos também como a inteligência artificial pode nos auxiliar na criação e no desenho de personas específicas para o público-alvo, ajudando a traçar campanhas ou estratégias de Marketing alinhadas a esse objetivo. Utilizaremos ferramentas como o Google Analytics 4 e planilhas de Excel para popular, interpretar e mensurar esses dados.

Aprendizagem ativa

Na Alura, valorizamos muito a didática do que você vai aprender. Acreditamos no poder da aprendizagem ativa, e você terá recursos como o fórum e a nossa comunidade no Discord para compartilhar seus aprendizados, o que conseguiu construir ao longo do curso, e também suas dúvidas.

Espero que você tenha se interessado e esteja motivado a iniciar este curso. Nos vemos na próxima aula!

Fontes de coletas de dados - Fontes de dados para análises

Vamos entender em qual etapa da jornada de aprendizagem sobre Data Driven Marketing (Marketing Orientado por Dados) estamos neste momento.

Novo desafio profissional

Saímos do nível de pessoa estagiária, quando estávamos compreendendo o que era Data Driven e os fundamentos desse pensamento dentro do contexto do Marketing, e agora somos analistas de Marketing Júnior trabalhando na equipe de Marketing da Fokus.

A Fokus é um aplicativo de gestão de tempo e tarefas baseado no método Pomodoro. O aplicativo está disponível para download em todas as lojas de aplicativos, tanto para celulares quanto para tablets. As pessoas também podem usá-lo em seus computadores, instalando o plugin no navegador.

O aplicativo é focado em ajudar e orientar das pessoas, seja em ambiente de trabalho, em uma equipe com várias pessoas trabalhando no mesmo projeto, ou para quem apenas deseja organizar melhor sua vida e demandas. Ele é útil para quem precisa ou acredita que um aplicativo pode ajudar na organização do dia a dia.

O desafio profissional atual na equipe de Marketing da Fokus é entender como coletar, analisar e separar os dados das pessoas usuárias que chegam ao aplicativo, para orientar o time nas decisões e estratégias a serem construídas para a empresa.

Para criar uma nova campanha de marketing ou para revisar abordagens anteriores, é essencial focar nos dados das pessoas usuárias ativas no aplicativo.

Devemos começar analisando como examinamos esses dados, quais são eles, e identificar quais são os mais importantes e os menos importantes.

É sobre isso que vamos falar nesta aula!

Fontes de dados para análise

Quais os tipos de dados disponíveis e podem ser utilizados de maneira eficiente para alcançar os objetivos de negócios?

Para entender as fontes de análise de dados, precisamos reconhecer que existem vários tipos de dados disponíveis, que podem ser usados de forma mais ou menos eficiente para alcançar os objetivos de negócio.

Dentro de um pensamento data driven, dividimos essas fontes de análise de dados em categorias que ajudam a identificar onde devemos focar com mais detalhes e onde a análise pode ser mais superficial ou subjetiva.

Para resolver o problema

  1. Mapear as fontes de dados internas e externas
  2. Classificar os dados em estruturados e não estruturados
  3. Entender como utilizar esses dados na estratégia de marketing

Para começar, a primeira etapa é mapear as fontes de dados internas e externas, identificando a origem dos dados e selecionando as melhores ferramentas para a coleta. Em seguida, classificamos os dados em estruturados e não estruturados. Isso nos permite entender como utilizar essas informações nas estratégias de marketing.

Iremos entender de forma mais detalhada sobre esses pontos mais adiante.

Dados internos e externos

Os dados internos e externos são relativamente fáceis de entender, pois lidamos com eles no dia a dia em uma equipe de marketing.

  1. Dados Internos: Incluem todas as informações coletadas dentro da empresa, como vendas, CRM, dados de clientes, inventário, etc.
  2. Dados Externos: Incluem informações coletadas fora da empresa, como dados de mercado, redes sociais, feedback de clientes externos, dados de concorrentes, etc.

Dados internos incluem todas as informações coletadas dentro da empresa, como dados da equipe de vendas, CRM, informações de clientes e inventário de estoques. São essas informações essenciais para gerenciar o negócio de maneira eficaz.

Dados externos incluem informações coletadas fora da empresa, como dados de mercado, redes sociais, feedback de clientes e informações sobre concorrentes. Para obter esses dados, é necessário ir além dos limites da empresa.

Utilizamos ferramentas para auxiliar nesse processo, podemos fazer pesquisas de mercado e benchmarking.

A escolha das ferramentas dependerá da estratégia adotada no momento.

Dados estruturados e não estruturados

Dados estruturados são organizados em formatos específicos, como tabelas e bancos de dados. Exemplos incluem dados de CRM e dados de transações de vendas. Se você trabalha em uma empresa com um sistema que automatiza essas informações, eles estarão estruturados em uma tabela ao fazer o download de um relatório ou de um dashboard.

Os dados não estruturados não têm um formato específico e incluem, por exemplo, e-mails, posts em redes sociais e dados de acessos a vídeos. Precisamos coletar essas informações de diversas ferramentas usadas no dia a dia e transformá-las em uma base, tabela ou formato que permita visualização e extração de insights e melhores ideias.

Próximos passos

No próximo vídeo, abordaremos os principais métodos para realizar essas coletas de maneira mais eficiente. Até mais!

Fontes de coletas de dados - Métodos de coleta de dados

Entendemos o que são dados internos e externos, estruturados e não estruturados. O próximo passo é compreender os métodos de coleta desses dados e identificar os principais que utilizaremos no contexto da Fokus.

Desafio da Fokus

Precisamos analisar mais a fundo o desafio como analistas de Marketing Júnior no setor de Marketing da Fokus.

Enfrentamos dificuldades na identificação da experiência da pessoa usuária. Não sabemos como a pessoa usuária que utiliza o aplicativo chega até nós, para que usa o aplicativo, quais são as principais funções que oferecemos e que ela mais gosta de usar, e o que ela sente falta de utilizar em nosso aplicativo.

Devido à dificuldade em entender o perfil ideal do nosso cliente, temos problemas para criar campanhas segmentadas e personalizadas no Marketing. Precisamos responder às seguintes perguntas:

  1. De onde vem o nosso cliente?
  2. Por que ele escolheu a Fokus?
  3. O que ele deseja resolver com o nosso aplicativo?

Com essas respostas, poderemos modelar o perfil ideal de cliente para direcionar nossos anúncios e campanhas.

Métodos de coleta de dados

Como vamos utilizar os dados para resolver esses problemas? Primeiro, exploraremos os principais métodos de coleta desses dados que ajudarão a enfrentar o desafio da Fokus.

Você provavelmente já viu ou respondeu a um formulário de feedback, como os feitos no Google Forms, de forma intuitiva. Geralmente, esses formulários chegam por e-mail após a prestação de um serviço, uma compra, ou até mesmo pelo WhatsApp.

Trouxemos um exemplo de um formulário fictício para que a Fokus possa enviar às pessoas usuárias ativas em nossa base.

Os dados estruturados e internos mencionados no vídeo anterior são úteis nesse contexto. Como já conhecemos os dados das pessoas usuárias do nosso aplicativo, podemos criar um formulário de feedback para entender o nível de satisfação delas com o aplicativo.

Método Surveys

Esse método de coleta é chamado de Surveys ("pesquisas").

Trata-se de questionários distribuídos a um público-alvo para coletar dados estruturados, que são os dados que temos internamente na empresa.

Esses questionários servem para coletar feedback de satisfação, realizar pesquisas de mercado e obter opiniões sobre um produto novo que você queira lançar, permitindo testar o nível de satisfação das pessoas usuárias antes de disponibilizá-lo para venda.

Vantagens do método Surveys

Esse método possui algumas vantagens. Ele é direto, personalizável e útil para coletar dados específicos que podem não estar disponíveis no seu sistema. No entanto, como todo método, também apresenta desvantagens.

Desvantagens do método Surveys

Pode ter uma baixa taxa de resposta e depende totalmente da honestidade das pessoas usuárias que o preenchem.

Portanto, é essencial alinhar as expectativas antes de utilizar o método de surveys para análise e coleta de dados para o seu negócio. Apesar dessas desvantagens, ele é um método bastante eficaz.

Ferramentas para coletar dados

Podemos utilizar várias ferramentas para criar e distribuir questionários, como o Google Forms, que mostramos no exemplo. Outras opções incluem o Typeform e o SurveyMonkey. Existem diversas plataformas disponíveis, algumas com custos e outras gratuitas, como o Google Forms. Vale a pena considerar essas ferramentas em sua estratégia de coleta e análise de dados.

Ferramentas de apoio

Outro método de coleta de dados envolve o uso de ferramentas de apoio para obter dados não estruturados que não estão presentes em nosso sistema. Essas ferramentas ajudam a criar uma base mais robusta de dados sobre as pessoas usuárias do aplicativo da Fokus.

Google Analytics

Um exemplo é o Google Analytics, que é uma ferramenta principal para análise e coleta de dados.

É essencial ter familiaridade com essa ferramenta se você deseja trabalhar com análise de dados.

No entanto, existem outras ferramentas disponíveis, e muitas delas integram com o Google Analytics, que oferece uso gratuito. Você não precisa pagar ao Google para criar uma conta e vincular seu site e aplicativo à ferramenta.

Funcionalidades das ferramentas de coleta de dados

Essas ferramentas de coleta de dados mais robustas são plataformas que permitem integrar seu site, aplicativo ou até mesmo redes sociais, possibilitando a coleta de dados de forma universal através de um único dashboard. Isso pode facilitar seu trabalho como analista de dados no setor de marketing.

Essas ferramentas coletam dados de navegação, origem de canal e informações sobre como as pessoas usuárias chegam ao site (aquisição)— seja por uma pesquisa no Google, um link de rede social, um link direto ou digitando o URL www.fokus.com.br.

Além disso, essas ferramentas permitem monitorar a taxa de conversão e a taxa de rejeição, que é útil para verificar se o site ou o material oferecido está atendendo às expectativas dos clientes.

Vantagens

Essas ferramentas são geralmente muito completas, personalizáveis,** atualizadas em tempo real** e têm integrações quase universais. É raro encontrar um site que não se conecte ao Google Analytics, e o mesmo ocorre com aplicativos.

Desvantagens

No entanto, por serem tão completas, essas ferramentas podem ser confusas devido ao excesso de informações. Portanto, o Google Analytics e outras ferramentas de coleta de dados exigem treino e prática para que você se torne um especialista no seu uso.

Meta

Além do Google Analytics, também temos a ferramenta do Meta, que é utilizada para criação e personalização de anúncios nas redes sociais como Facebook e Instagram. Embora seja voltada para anúncios, ela também permite coletar insights e relatórios de acesso das nossas páginas comerciais através dos relatórios do grupo Meta.

RDStation

Outra opção são as ferramentas pagas que combinam as melhores funcionalidades dessas ferramentas e oferecem recursos adicionais, como o RDStation.

Conclusão e Próximos passos

Agora que conhecemos diferentes métodos, ferramentas e estratégias, como formulários e o Google Analytics, precisamos saber para onde ir a partir daqui.

Devemos entender quem são as pessoas clientes da Fokus, como e por qual canal elas estão chegando ao nosso aplicativo, quando fizeram o download e por que escolheram nosso aplicativo.

Responder essas quatro perguntas é essencial para avançar na coleta de dados e gerar insights que permitirão tomar decisões estratégicas e assertivas para nossas campanhas de marketing. Até mais!

Sobre o curso Data driven marketing: analise dados e segmente audiências

O curso Data driven marketing: analise dados e segmente audiências possui 143 minutos de vídeos, em um total de 43 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de Marketing Digital em Inovação & Gestão, ou leia nossos artigos de Inovação & Gestão.

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