MENU

| BR

Campus

Cursos

Programas Executivos

Programas Executivos

Paises

Outbound marketing: entenda tudo o que você precisa saber sobre a estratégia

Outbound marketing: entenda tudo o que você precisa saber sobre a estratégia
#Marketing
13 de abril - min de leitura

Hoje vamos falar sobre um tema muito aplicado nas empresas, seja de pequena, média ou grande porte, mas, principalmente nas que utilizam o marketing digital para se promover no mercado: o que é outbound marketing.


A prospecção de novos clientes é uma etapa crucial no funil de vendas de uma empresa. Afinal, é ele que influencia os resultados e mantém a organização funcionando no mercado. Sendo assim, é necessário ter um planejamento, métodos e boas práticas para adquirir um público cada vez maior, e entender o que é outbound marketing pode ser essencial para garantir retornos para sua organização.

Quem trabalha nessa área está sempre pesquisando maneiras e estratégias para realizar esse processo de forma mais eficiente, assim como há muitas empresas que ainda fazem um papel passivo nesse processo, investindo pouco nessa etapa e esperando que as oportunidades cheguem por conta própria.

Não podemos negar que o inbound marketing é uma estratégia que cresceu muito recentemente e está se consolidando como a maneira mais moderna e eficiente de prospectar. No entanto, as grandes empresas ainda continuam investindo em processos de outbound, pelo fato dele trazer algo muito importante: resultado.

Tudo isso acontece se a estratégia for aplicada de maneira planejada e consciente. Portanto, acompanhe este artigo, entenda o que é outbound marketing e garanta retornos cada vez maiores em sua organização.

O que é outbound marketing?

Outbound marketing é uma estratégia que abrange um conjunto de técnicas de marketing digital em que o cliente não procura você de forma voluntária (neste caso, seria o inbound marketing), mas, muito pelo contrário, a marca se lança e propõe algo para os seus usuários.

É um marketing conhecido por ser ativo, onde há a identificação dos potenciais clientes, através de pesquisas e análises, para assim realizar uma abordagem, que pode ser de diferentes maneiras, seja no offline ou pelo online.

É a forma mais tradicional de prospectar, visto que agora vivemos em uma transformação digital constante, onde a internet cresceu muito e, antes dessa ascensão, essa era a maneira mais comum das empresas se lançarem para as pessoas.

Qual o objetivo do outbound marketing?

Muitas pessoas ainda acreditam que as estratégias de outbound marketing são ineficientes. Devemos considerar que há 10 anos, por exemplo, o método costumava ser chamado apenas de “marketing” e as ações de publicidade se reduziam em falas como: “olá! Prazer! Eu me chamo Fulano(a) e vendo esse produto”.

A maioria das pessoas não gostava de receber ligações com essa abordagem e isso desgastou o entendimento do tema e os benefícios que ele poderia oferecer de fato, principalmente o aumento e alcance de um ROI (Retorno Sobre Investimento) satisfatório.

Entretanto, o outboud marketing não é um método 100% offline. Uma campanha nas redes sociais, por exemplo, também pode fazer parte da estratégia. Todos os dias, ao navegar em sites e redes sociais, anúncios comerciais, ele sempre aparece em algum espaço da navegação, apresentando produtos e serviços.

A estratégia, hoje em dia, apesar de ser ativa, procura ouvir mais as pessoas e pode criar campanhas de acordo com as necessidades da empresa. E, neste contexto de mercado, o termo "outbound 2.0" tem aparecido com mais frequência, considerando todas essas mudanças na forma de aplicar a estratégia.

Explorando a dor do público-alvo, justifica-se o diferencial do produto para os clientes, em prol do objetivo macro do método, que é levar a mensagem do negócio para o maior número de pessoas, alcançando um ROI cada vez mais satisfatório.


Quais são as vantagens do outbound marketing para sua empresa?

Acabamos de explicar qual é o objetivo do outbound marketing, mostrando que a estratégia continua sendo uma excelente maneira de prospecção de novos clientes. Confira abaixo as principais vantagens do método: 

ROI mais rápido

Quando pensamos em vantagens em relação a outras estratégias, este é um ponto inegável. O inbound marketing, por exemplo, precisa de tempo para trazer resultados, visto que a construção do SEO, por exemplo, traz retornos em médio ou longo prazo. 

O outbound possui a vantagem de atingir o seu público a partir do momento em que a empresa começa sua prospecção. Sendo assim, o retorno sobre o investimento se dá de forma mais rápida. 

Mensuração rápida e fácil

Sabemos que a análise de dados é essencial para as melhores tomadas de decisão em um negócio. Questões como comportamento do cliente e sazonalidade de compra estão presentes neste processo, para que os indicadores de conversão sempre tenham uma boa performance para direcionar a estratégia de outbound aplicada.

Como visto na primeira vantagem, o ROI é mais rápido, ou seja, os resultados aparecem em uma velocidade maior, oferecendo informações tanto quantitativas quanto qualitativas para serem analisadas e trazer melhorias ou novas decisões em um prazo muito menor, o que é muito melhor para uma marca.

Validação rápida de mapeamentos

Independentemente da estratégia aplicada, é necessário ter a validação de público-alvo, discurso (tom de voz, linguagem), posicionamento, conteúdo e comunicação, para saber se está sendo assertivo e atingindo a real dor do cliente.

No outbound marketing, ao entrar em contato com mil leads em um período de um mês, por exemplo, já possui uma grande amostra de validação de todos esses planejamentos e mapeamentos, o que demandaria um prazo muito maior em outras estratégias.

Produtividade

Como citado no exemplo da vantagem anterior, um grande destaque do outbound marketing é a alta produtividade da equipe envolvida no marketing do negócio.

Aliada à alta velocidade de retorno e validações, o time passa a ter mais tempo para desenvolver novas campanhas e ações, cada vez mais assertivas, que elevam os seus resultados.

Diversidade de canais e mídias

O inbound marketing é muito focado nas mídias online, principalmente nas redes sociais. Já o outbound oferece uma gama maior de possibilidades para trabalhar e que também permitem ampla disseminação.

Veja alguns exemplos: propagandas em rádios ou televisão, banners, flyers, telemarketing, links patrocinados, banners, entre muitas outras opções.

Primeiros passos: como fazer outbound marketing?

Entendendo o que é outbound marketing, seus objetivos e importância, é necessário saber como aplicar o método nas empresas. O contato com os clientes não é a primeira etapa da estratégia, como muitos podem pensar. Confira as fases do processo:

Inteligência comercial

Anteriormente, neste artigo, explicamos que para se colocar em prática as estratégias do outbound marketing, é preciso entender qual é a persona e a necessidade dela para trazer diferenciais na experiência do usuário

Para isso, a inteligência comercial realiza buscas constantes por potenciais que comprem o serviço ou produto, estruturando e construindo as listas de leads dentro das ferramentas de controle do funil de vendas com suas informações para a realização do primeiro contato.

Prospecção

Já com a lista de leads do time de inteligência comercial, o prospector deve partir para a ação e realizar o primeiro contato com seus clientes, passando uma boa impressão da empresa e convencendo-os a ouvir sobre a solução que tem a oferecer.

Neste momento, um erro muito comum é explicar toda a ideia em um momento em que o cliente não pode dar a devida atenção. É necessário ter o entendimento da situação para não perder o potencial de compra.

SDR

Nesta etapa, o cliente já se tornou um lead e está conectado e interessado no seu produto. Os SDRs ou representantes de vendas entram em ação e apresentam o serviço ou produto de forma detalhada, buscando qualificar o lead.

O foco também é descobrir quais são os objetivos, necessidades e dificuldades que ele enfrenta.

Executivo de vendas

Aqui os leads já identificaram os seus problemas e sabem que a sua empresa pode oferecer a solução para eles. Estão abertos para ouvir propostas de negócio, para assim fechar um contrato. 

O executivo de vendas é quem entra em ação nesse momento, recebendo todas as informações colhidas nas etapas anteriores e, com base nelas, explica como pode tirar proveito de sua solução. É hora de fechar o negócio!

Pós-venda

Um novo cliente foi fechado, mas esse não é o fim! Saber como manter seus novos usuários é tão importante quanto adquiri-los. O relacionamento só começou. É necessário garantir o sucesso e satisfação, oferecendo o melhor serviço/produto para eles, conforme o prometido.

Como aplicar outbound marketing junto ao inbound?

Nesse artigo, ficou claro que utilizar as estratégias do outbound marketing pode trazer muitos benefícios para as empresas. No entanto, com a ascensão da Era Digital e a internet, o inbound marketing vem crescendo no marketing das empresas. Contudo, esse fator não exclui a possibilidade de se trabalhar com o outbound também.

Apesar de suas diferenças, os dois métodos podem se complementar e formar uma estratégia poderosa para a empresa. Neste contexto, não é necessário escolher somente um, mas sim extrair o melhor de cada um deles.

A questão principal a se levar em consideração é o ROI e como você conseguirá atingir as expectativas. Esse indicador mostra em quais canais e de que maneira a comunicação pode valer mais a pena para investir tempo e dinheiro.

Por exemplo, ao utilizar as etapas do inbound marketing como estratégia, é válido mesclar com o outbound na fase de atração de pessoas, onde em momentos estratégicos podem ser inseridos links patrocinados ou outros tipos de anúncios nas redes sociais, aliado a um bom marketing de conteúdo.

O mais importante é ter os pontos que guiarão essa mescla de modelos bem estruturados, como a persona, sua jornada de compra, o ticket médio da empresa, a estrutura dos times de marketing e vendas, entre outros.

Além disso, existem outros exemplos práticos de como misturar as duas estratégias usando diferentes meios, como as marcas que possuem loja online e física, podendo mesclar o off e o digital, utilizando os computadores da loja para direcionar as páginas de captura, específicas de cadastro de clientes.

Fazendo isso, a gestão saberá quem são os clientes que vieram do off, podendo trabalhar com conteúdo direcionado para que eles também acessem a loja online.

Os eventos também são um exemplo da mistura de estratégias. Nessas ocasiões, sempre ocorre o cadastro de participantes, além da própria troca de contatos ao realizar networking. Ao invés de anotá-los em um papel, pode-se usar uma página de captura em um dispositivo digital.

Dessa forma, você terá o controle de leads gerados no evento e poderá direcionar conteúdo para eles, a exemplo de um fluxo de automação pós-evento.

Que tal ser um profissional da área?

Implantando os primeiros passos de como fazer outbound marketing em sua empresa, você pode conseguir resultados incríveis e mudar o rumo dela para melhor. Não é incrível?

A área de marketing digital dispõe de diversas carreiras, jornadas e funções, para diferentes tipos de habilidades técnicas, desde as pessoas que preferem o campo mais criativo, assim como o analítico.

Entretanto, pessoas qualificadas para a criação e gerenciamento de projetos, e que saibam utilizar as ferramentas de maneira eficaz, ainda estão em falta no mercado. Sendo assim, o curso de Marketing Digital ou Marketing Digital Avançado da Digital House são ótimas oportunidades para você!

Além de toda a base técnica ministrada por especialistas do mercado, todos os alunos podem participar do programa de apoio à recolocação (gratuito), além de feiras de recrutamento exclusivas (Recruiting Day). Se inscreva agora mesmo em algum dos cursos e alavanque a sua carreira!

Leia mais no blog DH:

Escola de marketing digital: Conheça os cursos de marketing da Digital House

Métricas de marketing: como defini-las em um plano de estratégia?

Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreira


Outras notícias

A nova corrida espacial img
#Tecnologia

A nova corrida espacial

Quem viu a disputa recente de bilionários, sobre quem fazia o primeiro voo espacial turístico, talvez não saiba que estamos no meio de uma disputa espacial. Essa nova corrida pode nos levar até Marte em alguns anos e definitivamente redefinir a visão de liderança espacial entre as nações da Terra.Estações EspaciaisA humanidade foi ao espaço pela primeira vez em 1961, chegou na lua em 1969, e de 1998 a 2011 montou uma estação espacial que já foi visitada por 249 astronautas de 19 países.A atual estação espacial internacional (ISS) tem apenas mais 3 anos de vida útil. É possível que ela dure mais algum tempo com alguma manutenção, mas é um tipo de risco que geralmente não se corre com esse tipo de empreendimento. Se já é perigoso morar numa casa com problemas em terra firme, imagine no espaço?A ISS não é a primeira estação espacial e nem será a última, antes tivemos a Salyut, Almaz, Skylab e MIR e já faz algum tempo que a China está trabalhando na sua própria estação espacial.A estação espacial chinesa se chama Tiangong, que em tradução livre significa Palácio Celeste. Os últimos astronautas (ou taikonautas, termo usado pelos chineses) que chegaram lá em 17/junho devem ficar por 10 anos no espaço. A partir de 2024, com a desativação da ISS, a China colocou à disposição da ONU sua estação para pesquisas. Até o momento 9 projetos de 23 instituições em 9 países já foram selecionados.MarteA exploração de Marte começou com a Mariner 4 em 1964, a primeira sonda a passar pela órbita marciana, e a partir de 1997 começaram a enviar veículos (rovers) para explorar o planeta em solo.A Nasa já enviou 5 veículos: Sojourner, Spirit e Opportunity, Curiosity, e Perseverance. Este último chegou lá em fevereiro de 2021. Porém, o veículo mais recente em Marte é dos chineses, se chama Zhurong e aterrissou em maio de 2021.Além dos Estados Unidos e China, temos Rússia (nos tempos da URSS), Agência Espacial Européia, Índia e Emirados Árabes Unidos que já enviaram sondas espaciais com sucesso para a órbita de Marte.E voltando a falar em bilionários, um dos grandes obcecados com a exploração do planeta vermelho é Elon Musk, a ponto de ter uma página oficial e uma página na Wikipedia dedicadas especificamente a esse tema.Uma das ambições do multiempreendedor Musk (SpaceX; Tesla Motors; OpenAI, Neuralink e SolarCity) é colonizar Marte. Isso envolve aquecimento, água, oxigênio, cultivo e mineração entre muitas outras coisas.Se você tem curiosidade sobre o tema, recomendo a minissérie Marte da Netflix. Ela é parte documentário (entrevistando cientistas, políticos e ativistas) e parte ficção-científica (mostrando uma jornada de colonizadores no planeta vizinho).Turismo EspacialO capítulo mais recente (e polêmico) dessa história envolve as viagens espaciais de Richard Branson e Jeff Bezos. Ambos disputam quem ocupa o lugar na história da primeira companhia a levar regularmente turistas ao espaço.Por um lado é um empreendimento fútil, ao contrário da exploração espacial que pode trazer descobertas científicas, o turismo espacial é puro entretenimento para ricos. Por outro lado, populariza a conversa sobre o espaço e chama mais atenção para a ciência, e (espero que) definitivamente, acabe com o terraplanismo.Richard Branson, fundador do Grupo Virgin, largou na frente. Sua nave chegou a 86 km de altitude, acima dos 80 km reconhecidos pelos Estados Unidos como limite do espaço. Ele pretende realizar 400 voos por ano e já vendeu 600 ingressos ao preço de US$250 mil.Jeff Bezos, fundador da Amazon, chegou depois, mas alfinetando seu oponente dizendo que ele não chegou no espaço. Acontece que o limite internacional, conhecido como Linha de Kármán, é de 100 km, altitude que a nave de Bezos alcançou. Ele ainda não deixou claro quantos voos fará por ano nem quanto custará o ingresso.Enfim, o importante é você saber que a atual conquista do espaço não se resume a uma disputa de egos entre quem tem muito dinheiro. Envolve pesquisa científica, envolve geopolítica e com certeza mexe com o sonho de muita gente que olha para as estrelas e fica pensando no que existe lá fora.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

Máquina de vetores de suporte: o que é? img
#Dados

Máquina de vetores de suporte: o que é?

O tema de hoje sucede outro importante modelo de classificação em aprendizado supervisionado, o Naïve Bayes. Classificador probabilístico baseados na aplicação do teorema de Bayes, o Naïve Bayes supõe a independência entre os atributos. Por ser simples e rápido o Naïve Bayes está entre os modelos mais aplicados para a classificação. Modelos de classificação têm aplicações diversas na sociedade moderna, da análise de sentimentos à classificação de documentos. A seguir apresentamos mais um interessante modelo, o Support Vector Machine.Support Vector Machine. As Máquinas de Vetores de Suporte ou Support Vector Machines, como o algoritmo é conhecido, são ferramentas de classificação e regressão. Uma SVM constrói hiperplanos em um espaço n-dimensional para classificar ou regredir dados. Os vetores de suporte de classificação constituem o SVC e os vetores de suporte de regressão constituem o SVR. Como ambos dependem apenas de um subconjunto dos dados de treinamento, pois a função de custo que constrói modelo não considera os pontos de treinamento que estão distantes da margem de classificação, o regressor se torna uma extensão do modelo de classificação. Nesse artigo concentraremos nossa atenção na propriedade de classificação que as máquinas de suporte nos oferecem.Conhecido como Support Vector Classification (SVC), o classificador SVC é uma ferramenta que usufrui das diferenças de posição entre determinadas observações e de sua disposição no espaço de atributos, determinado por um dataset, para classificar os pontos observados em relação as suas classes. A ideia é encontrar um objeto geométrico separador de classes, que pode ser uma linha em um espaço bidimensional, um plano em um espaço tridimensional ou um hiperplano, em um espaço n-dimensional de atributos.O método dos vetores de suporte é aplicável a áreas tão diversas quanto a detecção facial e classificação de imagens, a categorização de textos e hipertextos e reconhecimento de letras manuscritas, até a detecção de anomalias.Considere a seguinte base dados apresentada na figura a seguir, com um número M de observações, dois atributos, A e B , e um rótulo que se divide entre as classes Cruz Azul e Círculo Vermelho.   Quando visualizamos os dados de nosso dataset no espaço definido pelos atributos A e B, vemos que sua disposição ocorre de maneira a termos dois agrupamentos, um de Círculos Vermelhos e um de Cruzes Azuis. A figura a seguir apresenta essa disposição espacial das observações. À esquerda vemos a dispersão dos pontos e, à direita, vemos como atua o método SVC de classificação.   Note à direita, que os pontos mais próximos da fronteira entre os dois agrupamentos são utilizados como suporte para a criação de uma linha separadora de classificação. Esses pontos formam nossos vetores de suporte, tanto do lado dos Círculos Vermelhos, quanto do lado das Cruzes azuis e não é necessário que o mesmo número de pontos seja adotado em cada vetor de suporte. São esses pontos que fornecem suporte para a linha separadora, influenciando sua posição. A distância entre os pontos de ambas as classes caracteriza a margem que otimiza o processo de classificação. Como o SVC usa distâncias espaciais para realizar sua classificação, pode ser importante considerar o uso de algum método de reescalonamento dos dados.Pode ser intuitivo imaginar que um modelo que maximiza a margem entre o hiperplano de separação e os pontos de treinamento mais próximos das classes, resulta em um separador mais eficiente, pois em geral quanto maior a margem menor o erro de generalização do classificador. Mas é necessário lembrar da troca entre enviesamento e variância, uma margem maior pode resultar em um aumento do enviesamento do modelo, reduzindo sua variância. Por outro lado, uma margem mais reduzida pode implicar em uma redução do enviesamento, mas um aumento da variância do modelo. Há dois métodos adotados para a escolha do tamanho da margem. O primeira, chamado de Margem Rígida (Hard Margin), é mais indicado para bases com dados linearmente separáveis, entretanto elas podem ser mais sensíveis aos outliers. O segundo método, conhecido como Margem Suave (Soft Margin), é mais indicado para datasets com dados linearmente inseparáveis e apresenta maior maleabilidade e melhor tratamento com outliers.  Para manter um bom balanço entre o viés e a variância no método SVC, é necessário dosar dois hiperparâmetros, C e y. Os hiperparâmetros de um modelo contribuem para sua robustez e precisão, evitando que o modelo seja superdimensionado ou de eficiência insuficiente. O hiperparâmetro de regularização C controla a intensidade da regularização, mantendo com ela uma relação inversa. Quanto maior C, menor a intensidade da regularização, do tipo Ridge. O hiperparâmetro C é responsável por controlar o que se pode entender como a suavidade da margem que separa os dois clusters. Essa relação pode ser vista na figura a seguir.   Para valores mais elevados de C o classificador comete menos violações de margens, o que acaba reduzindo-a. Por outro lado, valores reduzidos para C aumentam o tamanho da margem, aumentando também o número de violações de margem. Esse manejo está diretamente ligado ao controle do sobreajuste do modelo.O hiperparâmetro y tem a função de calibrar a influência de vetores de suporte mais próximos ou mais distantes da linha separadora. Para entender melhor a importância de y é importante lembrar das funções de kernel, aplicadas em distribuições de pontos não linearmente separáveis. Essas funções realizam transformações nos pontos, tornando possível sua separação por um hiperplano. Esse processo é conhecido como um truque de kernel (kernel trick), e guarda uma relação muito próxima com o conceito de medida de similaridade. As funções de kernel podem ser mais elementares, como a polinomial de grau d, com inclinação a e uma constante de deslocamento c, muito popular em bases normalizadas. As funções de kernel também podem ser mais elaboradas, como a função laplaciana, com seu parâmetro de ajuste o.Os valores de entrada são os atributos originais e o valor de saída é uma medida da similaridade do novo espaço de atributos. Como mostrado na figura a seguir. À esquerda vemos uma distribuição de pontos não linearmente separáveis, mas após a aplicação de uma função de kernel, à direita, ocorre a separação entre os pontos em relação à nova medida de similaridade compondo o espaço de atributos. O SVM entende similaridade em termos de proximidade e com isso consegue realizar a separação dos pontos, mantendo os pontos semelhantes mais próximos entre si e mais afastados dos demais.O parâmetro y tem então um comportamento inverso ao do desvio padrão da função de kernel escolhida. Isso significa que um valor alto de y implica em uma função de kernel com baixa variância, implicando que dois pontos precisam estar relativamente próximos, para serem classificados como semelhantes. Em termos do classificador um valor alto de y fará com que apenas os pontos mais próximos da linha separadora afetaram na classificação dos pontos. Já um valor baixo de y define uma função de kernel com alta variância, o que pode classificar como similares pontos relativamente distantes entre si, o que se traduz numa influência maior dos pontos mais distantes da linha separadora, na classificação de pontos de teste. Como pode ser visto na figura a seguir. Imagine agora que consideremos um dataset semelhante ao apresentado anteriormente, mas agora com a inclusão do atributo C, como pode ser visto a seguir. A extrapolação do conceito bi-dimensional de linha separadora, para um conceito tri-dimensional de plano é apresentado na figura a seguir. Note que a dimensão do objeto geométrico separador das classes tem sempre uma unidade inferior àquela do espaço criado pelos atributos do dataset disponível. Isso quer dizer que em um sistema com n atributos, ou n-dimensional, o objeto separador terá (n-1) dimensões. Perceba que no sistema acima um plano corta o espaço formado pelos atributos A, B e C e separa as observações entre as classes de Círculos Vermelhos, abaixo do plano e Cruzes Azuis, acima do plano. A equação geradora de um plano com n dimensões, ou um hiperplano é apresentada a seguir:Em que Wj=(W0, W1, W2,..., Wn) representa um vetor com os coeficientes associados a cada atributo, a constante W0 representa o coeficiente de interceptação do hiperplano e o vetor X=(X1, X2,..., Xn) contém os atributos de nossas observações. O SVM traça um hiperplano entre os pontos, para separá-los e realizar sua classificação, lembre-se que para pontos originalmente linearmente inseparáveis é importante a aplicação de uma função de kernel.Uma vez que os pontos foram submetidos a uma função de kernel, que permite a criação de um hiperplano separador, o método classifica cada ponto como estando acima ou abaixo do hiperplano construído, como mostrado a seguir: Pontos que recebem valor -1 são classificados como estando abaixo do plano separador, pontos com valores +1 são classificados como estando acima do plano separador.O SVM é um dos métodos mais populares para a classificação de classes, ele tenta discriminar as classes de um dataset através da geração de um plano de separação entre os pontos. Para tanto o SVM pode mapear os dados com uma função de kernel que transforma os pontos e facilita a separação das classes. É importante tomar cuidado com o excesso de dimensões, que podem sobrecarregar o classificador forçando a aplicação de técnicas de análise de bases com alta dimensionalidade.Aprenda sobre SVMNa Digital House você aprende sobre o Support Vector Machines (SVM) com abordagem teórica e prática, através do nosso curso de Data Science.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

Inteligência de dados: guia completo com o que você precisa saber img
#Dados

Inteligência de dados: guia completo com o que você precisa saber

São milhares de informações disponibilizadas todos os dias na internet, que podem mudar a realidade e o rumo das empresas positivamente. Mesmo sabendo das vantagens consequentes da inteligência de dados, a má exploração na análise das mesmas ainda é um grande problema.Acompanhe este artigo e entenda o conceito, a importância da área e quem é esse profissional no mercado de trabalho. Boa leitura!O que é inteligência de dados?Hoje em dia, temos inúmeras ferramentas e plataformas disponíveis para coletar e analisar o grande volume de informações que crescem constantemente. A inteligência de dados trata de tirar insights, planejar soluções inteligentes para o negócio e tomar decisões estratégicas nesse processo.É algo essencial para qualquer empresa, pois é a área responsável por fornecer informações relevantes sobre os concorrentes, público-alvo, além das tendências do mercado.O segredo para o sucesso da inteligência de dados é a organização das informações, para simplificar as análises e aumentar o potencial da descoberta de mais insights. Usar esses dados evita achismos, garante o embasamento nas decisões e, consequentemente, mais chances de obter sucesso.Qual a importância do data intelligence?Utilizar a inteligência de dados ou data intelligence, como também é conhecido, já não é uma escolha, é uma necessidade! Todas as empresas consolidadas no mercado adotam a prática pelos benefícios que agregam ao negócio.Isso porque vivemos em um cenário dinâmico, em que as coisas não param de evoluir. Sendo assim, as organizações aderem às transformações digitais (potencializadas ainda mais na pandemia) e, em paralelo, o comportamento dos consumidores também se modifica. Por isso, tomar decisões baseadas em informações relevantes, atualmente, é a estratégia mais assertiva.Nesse processo de transição para o digital das empresas, elas buscam facilitar o trabalho de gestão em diversos sentidos. Isso porque, além das tecnologias que passam a fazer parte da produtividade, também há o grande volume de dados que cresce todos os dias, carregados de insights importantíssimos para qualquer negócio, e que precisa ser analisado cuidadosamente.Imagine, por exemplo, uma empresa que quer aumentar suas operações para diferentes mercados, mas precisa optar por qual caminho seguir. Se ela se basear em dados, será possível avaliar as opções com maior potencial de sucesso, garantindo que o investimento valha a pena.Podemos pensar também nos departamentos organizacionais, onde o time de conteúdo, por exemplo, precisa dos insights para fazer um marketing de conteúdo que agregue valor ao público, assim como a área de Customer Experience (CX), que precisa ter informações inteligentes do público-alvo para oferecer a melhor experiência ao usuário.Quem são os profissionais de inteligência de dados?São diversas carreiras que atuam com a inteligência de dados, sejam analistas, consultores, gerentes, supervisores, cientistas de dados, entre muitos outros. Esses profissionais precisam ter habilidades analíticas para ler, coletar e analisar dados com precisão.De acordo com um levantamento realizado pela Plugar, 65% destes profissionais estão concentrados no sudeste do País, principalmente na cidade de São Paulo e região, onde também fica a maior concentração de universidades que os formam, além das empresas que os contratam. Com isso, podemos concluir que ainda há muito espaço para novos profissionais em outras localidades.Além disso, há muita demanda para profissionais de dados e poucos profissionais qualificados, que não são suficientes para suprir toda essa necessidade. Ou seja, o mercado está extremamente aquecido e, se você tem interesse, este é o melhor momento para ingressar na área, que é uma promessa para o futuro, além de uma garantia de boa estabilidade profissional.Depois de saber um pouco mais sobre a área de dados, fica difícil não se interessar pelo segmento, não é mesmo? Neste contexto, ter uma certificação ou diploma é uma ótima opção para desenvolver uma base sólida de conhecimentos e utilizá-los no dia a dia das empresas, além de ser um diferencial no mercado de trabalho, quando for fazer entrevistas.A Digital House entende essa realidade e oferece os cursos de Data Science e Data Analytics, que ensinam o aluno a tomar decisões com base em dados, além de gerar inteligência para o negócio, a partir de diferentes ferramentas, como PowerBI, SQL Server e outras.Que tal garantir seu sucesso profissional conosco? Todos os alunos também podem participar do programa gratuito de apoio à recolocação e de feiras de recrutamento exclusivas (Recruiting Day).Por que investir na cultura data-driven?Investir em uma cultura data-driven é buscar resoluções que trazem resultados mais assertivos em diferentes segmentos de mercado, por meio da coleta e análise de dados. E isso precisa ocorrer de maneira organizada, nos diversos departamentos de uma organização, para que não haja limitação de acesso.A cultura data-driven permite que um grande conjunto de dados seja compilado em um só lugar, para que todas as áreas de uma empresa tenham acesso de maneira simples e efetiva.Pensando no mercado, que é cada vez mais competitivo, implantar a cultura data-driven e a inteligência de dados agrega e contribui para a conquista e prospecção de novos clientes, além da retenção dos já existentes, estando na frente da concorrência. É, sem dúvida, um investimento rentável por garantir que as tomadas de decisão sejam as melhores nos planejamentos.Para que todo esse processo aconteça da melhor maneira, é necessário que a gestão tenha um mindset ágil. Recomendamos a leitura do nosso artigo sobre gestão de produtos, entendendo também a importância dele no mercado e as principais habilidades exigidas pelo mercado.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)