No marketing digital, a análise de dados é uma das etapas mais importantes para planejar estratégias eficazes e enxergar se você está no caminho certo para alcançar seus objetivos.
Por ser uma fase tão essencial, isso significa, então, que ela também não é uma tarefa tão simples e, inclusive, é muito comum que profissionais da área se deparem com obstáculos toda vez que geram um relatório e vão interpretá-lo.
Afinal, algumas métricas podem ser bem mais complexas do que outras, e, por isso, coletar os dados certos de cada análise exige bastante dedicação e o uso de ferramentas específicas para auxiliá-lo nesse processo.
Neste artigo, você vai compreender com mais detalhes o conceito de análise de dados, os principais tipos e dicas úteis para gerar bons resultados no marketing digital através dela. Continue a leitura!
O que é análise de dados?
A análise de dados, no contexto corporativo, refere-se ao processo de examinar, interpretar e extrair insights significativos a partir de um conjunto de dados relacionados a uma atividade específica do negócio.
É a partir dela que o gestor ou profissional responsável consegue descobrir informações úteis e traçar estratégias assertivas sobre determinado assunto ou contexto para o alcance de resultados.
No marketing, a análise de dados envolve a avaliação de dados relacionados a campanhas, interações do cliente, desempenho de produtos e outros elementos relevantes.
4 tipos de análise de dados
Dentre os diversos tipos de análise de dados, quatro se destacam: preditiva, prescritiva, descritiva e diagnóstica.
Acompanhe os tópicos a seguir para entender melhor sobre cada um deles!
1. Análise Preditiva
A análise preditiva utiliza modelos estatísticos e algoritmos para identificar padrões em dados históricos e, com base nessas tendências, fazer previsões sobre eventos futuros.
Aqui, a tecnologia também é uma verdadeira aliada para possibilitar estudos cada vez mais aprofundados.
De forma geral, este tipo de análise é crucial para empresas que buscam antecipar demandas do mercado, comportamento do cliente e tendências, permitindo a tomada de decisões proativas.
2. Análise Prescritiva
Enquanto a análise preditiva antecipa o que pode acontecer, a análise prescritiva vai além, fornecendo recomendações acionáveis para otimizar resultados.
Em outras palavras, a análise prescritiva busca avaliar as consequências que determinadas decisões podem trazer. Essa abordagem utiliza algoritmos avançados para sugerir ações específicas que maximizem o desempenho.
A análise prescritiva é vital para orientar estratégias de negócios e marketing na direção mais vantajosa.
3. Análise Descritiva
A análise descritiva costuma ser o ponto de partida para muitas organizações, uma vez que foca na descrição e resumo dos dados existentes.
Nesse caso, gráficos, tabelas e estatísticas descritivas são empregados para proporcionar uma visão clara do estado atual das operações e, portanto, essa análise é essencial para compreender métricas-chave, identificar padrões e avaliar o desempenho atual.
4. Análise Diagnóstica
Por fim, a análise diagnóstica concentra-se em compreender as causas por trás de determinados resultados ou tendências.
Ao identificar os fatores que contribuem para o sucesso ou fracasso de uma campanha, por exemplo, as empresas podem ajustar suas estratégias de maneira mais precisa.
Dessa forma, a análise diagnóstica é crucial para aprender com o passado e evitar erros recorrentes.
Os principais desafios da análise de dados
Por ser uma fase tão essencial, isso significa, então, que a análise de dados não é uma tarefa tão simples e, inclusive, é muito comum que profissionais de marketing se deparem com obstáculos toda vez que geram um relatório e vão interpretá-lo.
Afinal, algumas métricas podem ser bem mais complicadas que outras, a dedicação de tempo para coletá-las pode ser enorme e até a comunicação dessas informações pode ser um desafio.
Quer saber mais? Confira a seguir cinco adversidades da análise de dados em projetos de marketing digital e dicas essenciais para contorná-las.
1. Ter dificuldades na hora de interpretar os dados
A verdade é que cada mídia social possui uma série de métricas que dizem muito sobre os resultados das suas estratégias e ações para esses canais, se você está conseguindo atingir suas metas e, consequentemente, seus objetivos.
No entanto, em muitos casos, os profissionais de marketing têm dificuldade de interpretar esses dados, individualmente ou em grupo, e saber em quais focar ao realizar suas análises.
O primeiro ponto a se pensar é que individualmente cada métrica terá seu significado, mas sozinha elas não dizem muita coisa sobre o desempenho do projeto.
Portanto, antes de tirar conclusões precipitadas ao ver um dado isolado, é preciso conhecer o conjunto da obra.
No Instagram, isso significa ver como o alcance pode te rimpactado no engajamento, quais conteúdos conseguiram se destacar para atrair o seu público e como os investimentos em anúncios influenciaram nas interações, por exemplo.
Além disso, é preciso ter uma visão macro do projeto. Vamos supor que a sua principal meta seja gerar 50 oportunidades de negócio, pelo RD Station, para o seu cliente ou empresa todos os meses.
É claro que você acompanhará de perto essa métrica, a geração de leads e todos os outros resultados da plataforma que estejam associados ao seu sucesso ou não.
Mas, para que os leads e oportunidades sejam gerados, é preciso que você leve pessoas para o site do seu cliente, divulgue Landing Pages, faça anúncios, entre outras ações que envolvem diferentes canais.
Então, independentemente da sua meta ser alcançada ou não em um mês, é essencial ampliar a visão e entender como os esforços em cada mídia levaram a esse resultado para começar a traçar os próximos passos do projeto.
2. Focar só no passado e não no futuro
Quando iniciamos uma análise de dados de mídias sociais, é normal — e muito importante também — dar bastante destaque para o que aconteceu e o que fez o projeto chegar a esses resultados.
Porém, a sua interpretação não deve parar por aí. As métricas são uma base importante não só para entender o passado, mas também para construir o futuro de cada canal
Se uma determinada ação não resultou em sucesso em uma rede social, isso não precisa ser visto como um problema, porque o marketing digital está aí para nos permitir testar, errar, recalcular a rota e acertar
Mas para que esse ciclo faça sentido, é preciso usar os dados analisados como base para novas estratégias que serão aplicadas.
Por isso, em seu relatório ou na reunião com o cliente, sempre deixe espaço para falar dos planos futuros e faça com que seus resultados realmente sejam úteis para eles.
3. Não saber contar uma história com seus dados
E se a análise de dados ajuda a criar essa relação entre passado e futuro, isso significa que ela existe também para contar a história do seu projeto.
Muitos profissionais de marketing, ao se depararem com relatórios de mídias sociais, têm dificuldade de sair dessa visão técnica que os números e gráficos apresentam, e mergulhar nas possibilidades do storytelling.
Mas a verdade é que esse ponto está diretamente ligado ao que falamos na primeira dica: nenhuma mídia social é trabalhada de forma solitária e todas elas cooperam para um objetivo maior de marketing.
Sendo assim, ao desenvolver seu relatório, pense na história que você está contando, qual é o seu propósito final, quais os canais envolvidos para atingi-lo e como cada um desses “personagens” contribuiu e irá contribuir para as suas estratégias.
Não sabe por onde começar? Nós te ajudamos: aqui no Reportei, nós desenvolvemos a funcionalidade da Linha do Tempo justamente para ajudar nossos clientes a contarem cada etapa da história de seus projetos sem complicação.
Por meio da timeline, você pode adicionar todos os marcos importantes, complementar com observações, vídeos, imagens e tudo o que ajudar a criar um histórico completo e fácil de ser visitado sempre que precisar. Para conhecer essa funcionalidade, clique aqui.
4. Não conseguir comunicar os resultados para o cliente
Pensando agora em como a análise de dados impacta na relação com os clientes, é importante lembrarmos que cada decisor tem uma maneira diferente de absorver essas informações e participar do andamento do projeto.
Enquanto alguns terão uma visão mais técnica, se apegando a todos os detalhes de cada canal, outros poderão ser mais objetivos e talvez nem entender com tanta profundidade o que as métricas significam.
Dessa forma, é essencial que você aproveite os passos anteriores (como ter uma visão macro do projeto e contar uma história a partir dele) para adaptar suas análises aos perfis dos decisores.
Se o cliente não entender tanto de métricas, o ideal é explicar ponto a ponto da maneira mais didática possível, focar no que realmente é importante para o projeto e abrir espaço para que ele tire dúvidas e aprenda com você. Do contrário, se ele for mais técnico e tiver conhecimento sobre marketing digital, a apresentação precisará ser mais profunda e você deverá ter domínio de cada detalhe para conseguir envolvê-lo nesse momento.
Ao adaptar a sua forma de comunicar os dados para cada perfil de cliente, você terá muito mais facilidade de gerar confiança em seu trabalho e desenvolver um relacionamento de parceria.
5. Dedicar mais tempo à coleta dos dados do que à análise
No último item da nossa lista, não poderíamos deixar de falar da dificuldade ao coletar os dados e construir o relatório do zero para depois começar a análise.
A verdade é que muitos analistas ainda trabalham com a coleta manual de métricas, indo de mídia em mídia, tirando prints para criar suas apresentações e até estruturando dashboards em planilhas do Excel.
Apesar de ser uma forma bastante tradicional para muitas agências e empresas, ela sempre demanda uma dedicação de tempo muito grande, que poderia ser investido na própria análise das informações e aprimoramento de estratégias.
Quando a coleta de resultados passa a ser automática, a equipe consegue ser mais produtiva nessa etapa do processo e focar no que realmente importa: o planejamento de ações eficazes para o cliente.
As ferramentas mais utilizadas de análise de dados
No mercado, existem diversas ferramentas de análise de dados disponíveis — cada uma com seus próprios recursos e especializações.
Em muitos casos, a escolha da opção adequada depende das necessidades específicas do projeto, da preferência do usuário e do tipo de análise a ser realizada. Acompanhe a seguir alguns exemplos!
Microsoft Excel
O Microsoft Excel é uma ferramenta de planilha que se tornou onipresente em escritórios e agências em todo o mundo.
Com sua interface familiar e funcionalidades robustas, o Excel oferece recursos poderosos para análise de dados. Ele permite a criação de tabelas dinâmicas, gráficos e fórmulas complexas, proporcionando flexibilidade para usuários de todos os níveis de habilidade.
Google Data Studio
O Google Data Studio é uma plataforma de visualização de dados que permite criar relatórios interativos e personalizados.
Integrado aos produtos do Google, como o Google Analytics e o Google Sheets, por exemplo, o Data Studio simplifica a criação de dashboards virtuais.
Power BI
Desenvolvido pela Microsoft, o Power BI é uma ferramenta poderosa para análise de dados e visualização de informações.
Com a capacidade de se conectar a diversas fontes de dados, o Power BI permite a criação de dashboards interativos e relatórios dinâmicos.
Reportei
O Reportei é uma plataforma desenvolvida para a criação simplificada de relatórios e dashboards, oferecendo uma interface intuitiva que permite aos usuários criar relatórios personalizados de maneira eficiente.
→ Leia mais: Relatórios no Reportei x Relatórios no Data Studio
Por que investir em uma solução de análise de dados de marketing digital?
Investir nessas ferramentas é etapa fundamental para todos os negócios que buscam se manter competitivos no mercado.
- Eficiência operacional: ferramentas especializadas proporcionam eficiência na coleta, processamento e análise de grandes volumes de dados, economizando tempo e recursos;
- Maior precisão: soluções dedicadas oferecem funcionalidades avançadas que aumentam a precisão das análises, resultando em insights mais confiáveis.
- Acompanhamento em tempo real: além disso, soluções de análise de dados de marketing digital permitem o acompanhamento das métricas em tempo real, possibilitando ajustes imediatos em campanhas para maximizar resultados.
Leia também: Por que nós acreditamos tanto na Cultura Data Driven?
Como gerar resultados em marketing com análise de dados?
O primeiro passo para gerar resultados com análise de dados é implementar uma cultura de dados na empresa, através da capacitação da equipe, integração de ferramentas e estímulo à curiosidade e busca por insights, por exemplo.
A partir disso, é possível colocar em prática planos de ação a partir dos resultados obtidos em cada análise.
- Segmentação de audiência: utilize a análise de dados para identificar segmentos de audiência mais receptivos e, então, personalizar estratégias para atender a diferentes perfis;
- Otimização de campanhas: acompanhe métricas-chave para avaliar o desempenho das campanhas e ajuste-as em tempo real para maximizar o impacto;
- Personalização do conteúdo: analise os dados para compreender as preferências dos clientes e personalize o conteúdo de marketing de acordo.
Gere resultados em estratégias muito mais assertivas, impulsionando, assim, o crescimento da sua marca.
Aqui no Reportei, você consegue gerar relatórios completos em apenas três segundos para diversos canais, como Facebook, Instagram, YouTube, LinkedIn, Google Ads, Google Analytics, RD Station e muito mais. Além disso, eles são customizáveis e você pode adicionar análises, métricas e criar templates sempre que quiser.
Basta fazer a integração das suas mídias e aproveitar também as funcionalidades de criação de dashboards, automações de relatórios e linha do tempo.
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