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Data Science: o que é ciência de dados e como usá-la

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  • 6 min
  • Publicado em 4 de maio de 2022.

Nunca se teve tanta informação como agora. De acordo com a Statista, em 2022 é esperado que sejam gerados 97 zettabytes de dados (sendo que 1 zettabyte = 1 trilhão de gigabytes), compondo uma previsão de crescimento anual em torno de 19,2%  no período de 2020 a 2025. 

Enquanto você lê esse texto, milhões de mensagens de WhatsApp serão enviadas, assim como e-mails. Horas e horas de vídeo serão colocadas no YouTube, centenas de milhares de pessoas entrarão em reuniões virtuais. 

Com mais dados à disposição do que nunca, o grande desafio das empresas é entender quais deles são relevantes e estratégicos para o negócio. Isso fez com que o Data Science passasse a ter grande relevância no mercado.

Vamos conhecer mais sobre esse conceito, seus benefícios e como ele pode ajudar seu time comercial? Continue conosco!

O que é data science?

O data science ou ciência de dados é um campo de estudo e aplicação de técnicas avançadas, com base em princípios científicos, que visam extrair informações valiosas a partir de dados. É por meio desses dados que são tomadas decisões de negócios, feito o planejamento estratégico e outras tarefas. 

Nos últimos anos, temos visto uma necessidade cada vez maior de informações específicas e que ajudem na identificação de novas oportunidades de negócios e melhorias em segmentos como marketing e vendas. A ideia como um todo é tornar os negócios mais competitivos por meio do Business Intelligence

Não por acaso, o data science incorpora diferentes disciplinas, como a engenharia de dados, mineração de dados, análise preditiva, aprendizado, visualização de dados, estatísticas, matemática e até programação de software. Afinal, quanto maior a confiabilidade das informações, melhor será para a estratégia. 

No entanto, tão importante quanto ter acesso a dados é saber prepará-los e manipulá-los para que eles estejam prontos para o processamento. Sendo assim, a análise deles requer o uso de algoritmos e modelos de inteligência artificial. 

E, os resultados devem ser compartilhados por meio do uso de ferramentas de visualização, a fim de que qualquer pessoa com acesso consiga entender as tendências.

Quais as diferenças entre ciência de dados e inteligência artificial?

A ciência de dados e a inteligência artificial andam lado a lado, como a gente já viu no tópico anterior. É até comum gerar aquela confusão entre os dois conceitos, mas eles são diferentes e vamos explicar o porquê. 

O data science é a análise e estudo de dados, sendo que o cientista de dados é o responsável por coletar essas informações e oferecer soluções por meio dela. A Inteligência Artificial (IA) é uma ferramenta usada como metodologia para analisar dados. 

De modo geral, o data science é um processo abrangente que envolve pré-processamento, análise, visualização e previsão. Por outro lado, a IA está focada em prever eventos futuros por meio de modelos preditivos, que são funções matemáticas que podem ser aplicadas a uma grande quantidade de dados soltos.

Os benefícios do uso do data science para negócios

Aí você deve estar pensando: “muito bom, o data science vai me oferecer diversos insights, me ajudar na minha estratégia”. Mas quais as outras vantagens é possível aproveitar quando temos acesso a tantos dados relevantes? Dá uma olhada!

Melhorar as previsões de negócios

Uma empresa que usa o data science como aliado nas análises do negócio consegue ter mais clareza sobre o seu futuro. E a verdade é: que negócio não quer saber para onde está caminhando? Nenhum, não é mesmo? 

Os dados fornecem um panorama sobre tendências de mercado e consumo, o próprio comportamento do consumidor e outras informações importantes que ajudam a direcionar as decisões da empresa em variadas frentes.. 

Aliás, não só o processo de tomada de decisões é beneficiado, mas o próprio planejamento dos setores da organização. Quando você tem em mãos dados precisos, transparentes e concretos sobre questões futuras é possível estruturar um plano, seja ele anual, semestral ou trimestral, pensando em cenário pessimista, realista ou otimista. 

Desafiar os times a adotar boas práticas e focar no que importa

É mais comum do que se imagina dentro das empresas times façam algumas tarefas sem tanta  tanta relevância e impacto no negócio por falta de um direcionamento mais concreto. Além de perder tempo, a empresa tem um custo maior, afinal, o processo é mais longo. 

Uma das funções do data science é justamente dar insights para a equipe e impulsionar as suas ações. Uma vez que o time entende o que precisa ser feito e qual o melhor caminho a ser seguido, fica mais fácil focar naquilo que importa para o negócio. Além disso, as equipes passam a ter melhores práticas, pois usam uma ferramenta unificada.

Identificar oportunidades

Sabe aquelas empresas que estão há anos no mercado, mas sempre conseguem se manter atuais, relevantes e oferecer serviços e produtos disruptivos para o consumidor? Muitas delas têm como premissa usar a análise de dados antes de definir o que vai para o mercado. 

Portanto, outro benefício que precisamos destacar no data science é justamente o acesso a informações que ajudam as equipes a questionarem quais são as dores dos clientes e o que pode ser feito diferente. Com isso, há um foco na melhoria contínua e identificar oportunidades que não estão sendo aproveitadas pelos concorrentes, por exemplo. 

Refinar o público-alvo 

Atualmente, as organizações que mais se destacam no mercado têm pelo menos uma fonte de dados de clientes. No entanto, nem sempre o potencial é totalmente aproveitado. Se não tiver propósito, essas informações acabam sem utilidade. 

A importância da ciência de dados é baseada na capacidade de pegar dados existentes, que não são necessariamente úteis por conta própria, e combiná-los com outros para gerar insights que uma empresa pode usar para aprender mais sobre os seus clientes. 

A ideia é extrair conhecimento de diferentes fontes de informações e ter uma visão mais aprofundada para personalizar produtos e serviços para cada grupo de clientes.

Aliás, esses dados podem ser usados inclusive para refinar o público-alvo e até criar novas demandas junto dele. Ou seja, você consegue estabelecer estratégias que conversam melhor com consumidores que de fato têm um potencial bom de compra de um produto ou serviço.

Como aplicar data science no seu time comercial?

Diante de tantos benefícios, fica fácil entender que contar com o data science pode te ajudar de muitas maneiras. E no time comercial, como aplicar essa análise de dados de maneira eficiente e que ajude a escalar o trabalho do time? 

1. Escolha bem a ferramenta 

Qual a capacidade de geração de dados da sua equipe comercial? Quais as fontes usadas para essa coleta? Essas ferramentas são eficientes? Elas oferecem os dados necessários? 

É necessário entender se as informações estão alinhadas às necessidades e metas da empresa. Nada melhor do que ter um bom software dando suporte para a equipe. 

No entanto, antes de escolher a ferramenta, é necessário conhecer a realidade da empresa. Entenda quais as lacunas ainda não são cobertas pela coleta de informações e como o quadro pode ser transformado. 

Relatórios completos e bem elaborados (quantidade de produtos vendidos, número de vendas por vendedor, controle de segurança, etc.) ajudam a entender o que precisa ser melhorado e indicam possíveis atrasos nas operações. 

Então, na hora de escolher a ferramenta, observe se ela oferece todas essas funcionalidades, mas também se a tecnologia é intuitiva e se adapta à realidade dos profissionais que vão utilizá-la. 

2. Tenha profissionais capacitados para lidar com dados

Não existe data science sem cientistas de dados. Os profissionais com habilidades analíticas, mineração de dados e estatísticas, assim como experiência com algoritmos são essenciais para o gerenciamento e interpretação de dados.

Existem duas possibilidades: contratar de forma direta ou terceirizar o serviço. Hoje, já existem consultorias especializadas nesse tipo de serviço. O importante é que a sua equipe comercial receba o suporte necessário e consiga sanar todas as suas dúvidas por meio de informações precisas. 

Por exemplo, ter dados claros sobre a jornada de compra dos últimos clientes. Assim, o time vai saber se houve algum canal que teve mais resultados na prospecção, trabalhando assim para potencializá-lo.

3. Estabeleça métricas

As métricas precisam ser repetíveis, confiáveis ​​e oportunas. É fundamental avaliar quão bem seus esforços estão contribuindo para os objetivos da companhia. Este é um dos maiores fatores para aumentar a eficiência do time e da própria operação. 

Vários dados serão gerados pelas ferramentas, mas o que de fato importa para a equipe comercial naquele momento? Suponha que a sua empresa esteja passando por uma alta na cancelamentos, é bem provável que o cliente esteja se frustrando no processo de compras. Logo, você precisa do indicador de churn para entender esse cenário. 

A partir dele, você vai em busca de outras informações, como os NPS passados, reclamações no SAC, entre outros. Em suma, você precisa conhecer primeiro a raiz do problema para poder começar a solucioná-lo. 

4. Invista na visualização de dados

Não adianta ter dados de toda sorte e não conseguir visualizar como aplicá-los no dia a dia. Isso vai trazer um trabalho à equipe. Uma coisa bem legal para ajudar nessa tarefa de visualização é investir em imagens e gráficos, que ajudem a contar a história do porquê aquelas informações foram escolhidas e como elas poderão ajudar a impulsionar as vendas. 

Inclusive, escute um episódio onde falamos sobre “A Ciência por trás das Vendas”. 

Os dados permitem identificar pontos significativos da jornada de compra e analisar a experiência do usuário, tornando a estratégia de vendas uma mola propulsora para o crescimento do negócio. Isso significa que as informações certas aumentam as possibilidades de gerar mais leads e fidelizar clientes. Mas, para que isso funcione, você precisa conseguir ter clareza dos relatórios. 

Conclusão

Resumindo: data science é a chave para as organizações que estão buscando o desenvolvimento, ainda mais quando se trata da área comercial. É preciso acompanhar de perto os dados para entender como o time de vendas está caminhando e o que pode ser feito para o atingimento das metas previamente definidas. 

Depois de ter os dados necessários para a sua estratégia, que tal aproveitar para fazer o seu plano estratégico? Baixe o nosso kit para Planejamento Comercial!

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