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Atualmente, a área de Data Science é de grande relevância para a realização de estratégias de posicionamento das marcas/empresas. Entende-se, então, por Data Science, o conjunto de técnicas, teorias, análises, parâmetros de observação, algoritmos e princípios que dão suporte ao trabalho com dados.

Ser Data Scientist não é só saber analisar estatísticas do que acontece no momento, mas sim analisar também possíveis movimentos futuros, uma vez que se consegue prever comportamentos, tendências e acontecimentos.

Para o departamento de Marketing é bastante benéfico ter na equipa um Data Scientist, uma vez que com a análise de dados os marketeers conseguem delinear estratégias muito mais vantajosa, assertivas e com melhores resultados.

De seguida, damos alguns exemplos da importância do Data Science para o Marketing, originalmente publicados no blog Rock Content:

• Dar suporte ao planeamento anual de Marketing

Esta é uma das etapas mais importantes da estratégia de uma empresa/marca: é necessário ter metas bem definidas, e os resultados e dados mais recentes terão impacto na sua estruturação. A Data Science irá permitir ao marketing entender o que a empresa deve esperar nos próximos meses, ajudando assim a criar metas mais seguras.

• Ajudar a desenvolver campanhas de Marketing mais certeiras

As campanhas de marketing quando são bem feitas, geram o impacto necessário para que a empresa se posicione no mercado. Com o trabalho de Data Science, as informações que são analisadas ajudam a construir ações e campanhas de qualidade que captam a atenção do público, através de uma mensagem clara, com uma linguagem certa e tom adequado.

• Prever possíveis movimentos do mercado

Nesta era digital em que vivemos, o mercado está sujeito a constantes mudanças. As empresas que são capazes de prever essas mudanças e tendências acabam por se posicionar primeiro no mercado. Mas, para que isso seja possível, é necessário a ajuda da Data Science.

A análise de dados quando é feita a longo do tempo, consegue prever possíveis tendências e mudanças de comportamento a médio/longo prazo. Esse tipo de informação é bastante importante pois permite à empresa adequar-se a novos cenários e estrategicamente prever os movimentos do mercado, preparando-se de forma mais rápida, tanto em relação à sua estrutura operacional quanto ao seu posicionamento.

O Data Scientist é, assim, um profissional indispensável para que a Data Science seja implementada e realmente funcione a longo prazo.

Este profissional deve ter os conhecimentos, ferramentas e experiência necessárias para analisar informações, automatizar leituras de algoritmos e transformar dados em insights, e assim ajudar nos planos estratégicos de uma empresa.

Fonte.