1. Coleta e Limpeza de Dados
O primeiro passo é garantir que os dados sejam confiáveis. Use ferramentas de ETL para padronizar e remover ruídos.
- Fontes: CRM, Google Analytics, Redes Sociais.
- Técnica: Normalização e Deduplicação.
Dominando o Marketing com Dados: Um Guia Prático
Aprenda como transformar dados brutos em estratégias de crescimento escaláveis.
2. Análise Exploratória (EDA)
Identifique padrões, correlações e anomalias. Visualizações são cruciais para contar a história dos dados.
- Ferramentas: Python (Pandas, Matplotlib), Tableau.
- Foco: Distribuição e Tendências Temporais.
3. Modelagem Preditiva
Use Machine Learning para prever o comportamento futuro do cliente, como churn ou LTV.
- Modelos: Regressão, Classificação, Clustering.
- Resultado: Pontuação de Propensão de Compra.
Ação: Transformando Insights em Campanhas
Não basta saber o que aconteceu; é preciso saber o que fazer. Crie fluxos de trabalho automatizados baseados nos resultados da análise.
Segmentação de Audiência
Divida clientes em grupos com necessidades e comportamentos semelhantes para mensagens ultra-personalizadas.
Otimização de Jornada
Ajuste os pontos de contato (touchpoints) para guiar o usuário de forma fluida até a conversão.
Mensuração de ROI
Meça o retorno de cada ação de marketing diretamente ligado aos dados analisados.