Os quatro tipos de análise de dados

Os quatro tipos de análise de dados

O que são análises?

Capacidade de medir, gerenciar e analisar o desempenho de marketing por exemplo, para criar performance e maximizar seu ROI. A análise de dados também permite que você descubra padrões em dados que alimentam campanhas mais impactantes.

Dominar as ferramentas de análise é fundamental para analisar seus seus gastos de marketing e, ao mesmo tempo, entregar valor aos seus clientes.

O que as análises podem fazer para o seu marketing?

Os dados estão cheios de informações sobre quem é seu público e como eles interagem com seu conteúdo. Você pode monitorar o desempenho da campanha com insights relevantes, permitindo que invista da forma mais eficaz possível.

Se uma campanha custa mais do que retorna, você precisar reconsiderar sua estratégia de longo prazo. E vice-versa: se uma campanha custa menos do que retorna, ela tem potencial para ser uma boa estratégia de marketing de longo prazo. A analise desses dados fornece os insights necessários para tomar melhores decisões sobre onde e como investir seu orçamento de marketing.

 

1. Análise descritiva “O que aconteceu” ou “o que é”

Análises descritivas analisam o que aconteceu ou o que está acontecendo com seu público e suas campanhas. Ele usa fórmulas simples como adição, subtração, divisão e multiplicação para ajudá-lo a agregar, visualizar e comparar seus dados.
Algumas ferramentas podem agregar métricas de campanha histórica bruta e métricas de audiência em gráficos e tabelas para rastrear e comparar o desempenho de campanhas que já foram feitas, tornando mais fácil para você interpretar os dados de seus clientes.

Pode ser difícil para as empresas passar em análises descritivas e em análises diagnósticas, preditivas e prescritivas por causa de alguns problemas-chave:

  • Eles tendem a ter muitos dados para agregar para entender o desempenho de campanhas antigas.
  • Eles não tem equipe especializadas para aproveitar ao máximo a análise de dados e custa caro.
  • As pessoas que estão lidando com análises não têm o suporte ou tempo para ir além da análises descritivas.
  • Os dados de marketing estão em locais diferentes.

Como Usar a analise descritiva:

Quanto mais dados você tiver que analisar com base em erros e acertos, mais bem informadas suas decisões podem ser no futuro.

Você pode usar análises descritivas para:

  • Acompanhe o que está acontecendo com campanhas de marketing e clientes.
  • Veja onde as métricas de desempenho se encontram, excedem ou ficam aquém de seus objetivos.
  • Identifique áreas para explorar melhor com outras técnicas analíticas para diagnosticar “por que” uma campanha sobre ou sob desempenho.

 

2. Análise de diagnóstico “Por que aconteceu”

A análise de diagnóstico investiga o “como” e “por quê” do desempenho de uma campanha. Trata-se especificamente de examinar e testar métricas de campanha e audiência com o objetivo de responder a uma pergunta ou hipótese de negócios conhecida sobre o desempenho do marketing.

Por exemplo, um profissionais de marketing pode usar análises diagnósticas (neste caso, testes A/B) para experimentar 2 variantes de uma linha de assunto de e-mail para ver se 1 terá um desempenho melhor do que a campanha anterior.

Esse tipo de análise usa algoritmos mais sofisticados, incluindo estatísticas avançadas e detecção de dados; mineração; e correlações.

Como usar:

Você pode usar análises diagnósticas para descobrir insights sobre por que algo está acontecendo com uma campanha específica e/ou público. Dessa forma, você será capaz de identificar ações potenciais a serem tomadas para melhorar o desempenho do marketing futuro.

Você pode usar análises diagnósticas para descobrir insights sobre por que algo está acontecendo com uma campanha específica e/ou público. Dessa forma, você será capaz de identificar ações potenciais a serem tomadas para melhorar o desempenho do marketing futuro.

 

3. Análise preditiva “O que vai ou pode acontecer”

A análise preditiva prevê o desempenho futuro da campanha e o comportamento do cliente com base em padrões de dados anteriores. A análise preditiva combina múltiplas variáveis de dados em um modelo preditivo capaz de avaliar probabilidades futuras de que um evento ocorrerá com um nível razoável de confiabilidade.

Esse tipo de análise usa algoritmos complexos, incluindo modelos de regressão logística, análise de séries temporais e árvores de decisão para prever resultados futuros. A análise preditiva é caracterizada principalmente pela modelagem e previsão de dados liderados por pessoas ou computadores.

Como usar:

Você pode usar análises preditivas para identificar oportunidades futuras de marketing, ajudar a eliminar lacunas de informações e mitigar riscos futuros.

 

4. Análise prescritiva “O que você deve fazer”

A análise prescritiva é exclusivamente uma categoria orientada a ação e foi projetada para otimização. É diretamente focado em determinar e aconselhar você sobre os melhores passos com ação de marketing a tomar, dadas as várias opções possíveis e informações conhecidas.

Você normalmente realizará uma análise prescritiva com uma série de ações ou pontos de dados e acompanhará este processo:

  • A ferramenta analítica que você esta usando cria um modelo que entende e aprende o que aconteceu, por que aconteceu e uma variedade do que vai ou pode acontecer.
  • A ferramenta leva essas múltiplas variáveis em conta e, em última análise, fornece várias recomendações para decisões que ainda não foram tomadas que foram projetadas para melhorar as ações passadas.

Como usar:

Você pode usar análises prescritivas para identificar exatamente o que você deve fazer para otimizar o desempenho de marketing em tempo real.

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