Essa é a única lista de Analytics que você precisa. Vamos começar?

Leia sobre o papel do cientista de dados em Marketing Analytics

Otimização

A otimização responde à pergunta: Como fazemos melhoramos esse processo? Qual é a melhor decisão para um problema complexo?

Como a Big Data Analytics permite a transformação digital? Confira aqui!

Exemplo: Dados os profissionais de negócios, restrições de recursos e tecnologia disponível, determinam a melhor maneira de otimizar sua plataforma de TI para satisfazer as necessidades de cada usuário.

A otimização apóia a inovação. Ela leva seus recursos e necessidades em consideração e ajuda você a encontrar a melhor maneira possível de atingir seus objetivos.

Modelagem Preditiva

A Modelagem Preditiva responde às perguntas: O que acontecerá a seguir? Como isso afetará meu negócio?

Leia sobre Big Data Analytics no setor bancário e financeiro!

Exemplo: Hotéis e cassinos podem prever quais clientes VIP estarão mais interessados em determinados pacotes de férias.

Se você tiver 10 milhões de clientes e quiser fazer uma campanha de marketing, quem provavelmente responderá mais? Como você segmenta esse grupo? E como você determina quem tem mais probabilidade de deixar sua organização? A modelagem preditiva fornece as respostas.

Previsão

A previsão responde às perguntas: E se estas tendências continuarem? Quanto é necessário? Quando será necessário?

Qual é o impacto da Data Analytics na tecnologia educacional? 

Exemplo: Os varejistas podem prever como a demanda por produtos individuais irá variar de loja para loja.

A previsão é um dos mercados mais quentes – e uma das aplicações analíticas mais quentes – no momento. Ela se aplica em todos os lugares. Em particular, a previsão da demanda ajuda a fornecer apenas estoque suficiente, para que você não se esgote ou tenha muito. 

Análise Estatística

A análise estatística responde às perguntas: Por que isto está acontecendo? Que oportunidades estou perdendo?

Exemplo: Os bancos podem descobrir porque um número crescente de clientes está financiando suas casas. 

Aqui podemos começar a executar algumas análises complexas, como modelos de frequência e análise de regressão. Podemos começar a olhar por que as coisas estão acontecendo usando os dados armazenados e então começar a responder perguntas baseadas nos dados.

Alertas

Os alertas respondem às perguntas: Quando eu devo reagir? Que ações são necessárias agora?

Exemplo: Executivos de vendas recebem alertas quando as metas de vendas estão ficando para trás. 

Com alertas, você pode aprender quando tiver um problema e ser notificado quando algo semelhante acontecer novamente no futuro. Os alertas podem aparecer via e-mail, feeds RSS ou como marcadores vermelhos em um scorecard ou painel de controle. 

Query Drill Down

O Query Drill Down (ou OLAP) responde às perguntas: Onde exatamente está o problema? Como posso encontrar as respostas?

Exemplo: Classifique e explore dados sobre diferentes tipos de usuários de celulares e seus comportamentos de chamada.

O Query Drill Down permite um pouco de descoberta. OLAP permite que você mesmo manipule os dados para descobrir quantos, qual a cor e onde.

Relatórios Ad Hoc

Relatórios Ad Hoc respondem às perguntas: Quantos? Quantas vezes? Com que frequência?

Exemplo: Relatórios personalizados que descrevem o número de pacientes hospitalares para cada código de diagnóstico para cada dia da semana. 

No seu melhor, relatórios ad hoc permitem fazer as perguntas e solicitar um par de relatórios personalizados para encontrar as respostas.

Relatórios Padrão

Relatórios padrão respondem às perguntas: O que aconteceu? Quando isso aconteceu?

Exemplo: Relatórios financeiros mensais ou trimestrais. 

Todos nós sabemos sobre eles. Eles são gerados regularmente e descrevem apenas “o que aconteceu” em uma determinada área. Eles são úteis até certo ponto, mas não para tomar decisões de longo prazo.

Redes sociais são mesmo o melhor método de promoção de marca? Confira aqui!

Published On: novembro 17th, 2021 / Categories: Data Science, Digital Marketing, Inbound Marketing, Marketing Strategy /

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