{"id":7123,"date":"2025-04-11T10:16:18","date_gmt":"2025-04-11T13:16:18","guid":{"rendered":"https:\/\/geekblogti.wpengine.com\/?p=7123"},"modified":"2025-04-17T10:12:57","modified_gmt":"2025-04-17T13:12:57","slug":"people-marketing-e-ciencia-de-dados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.geekhunter.com/pt/blog\/people-marketing-e-ciencia-de-dados\/","title":{"rendered":"Como aplicar o ci\u00eancia de dados ao marketing"},"content":{"rendered":"\r\n

Recentemente fiz alguns cursos de People Marketing<\/strong> e\u00a0 Ci\u00eancia de dados<\/strong>, ent\u00e3o comecei a pensar: por que n\u00e3o conciliar estas duas \u00e1reas em uma s\u00f3?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Agora eu quero compartilhar um pouco dos meus experimentos com essas duas \u00e1reas aqui e, para isso, eu trouxe um banco de dados bem legal da kaggle<\/em>, mas antes vamos entender um pouco do que \u00e9 people marketing.<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"\"<\/a><\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

O que \u00e9 people marketing?<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n

Para situar o leitor, falarei brevemente\u00a0o que \u00e9 people marketing<\/strong>, at\u00e9 mesmo porque n\u00e3o sou nenhum especialista nesta \u00e1rea.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

O people marketing<\/strong> \u00e9 uma \u00e1rea que foi desenvolvida pelo social miner<\/em> a fim de ajudar empresas a entender o que leva pessoas a tomarem certas decis\u00f5es, incluindo a decis\u00e3o de compra.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Com isso, podemos pensar em algo como um shopping center<\/em> ou um e-commerce<\/em> e at\u00e9 mesmo um mercado que deseje fazer uma campanha publicit\u00e1ria.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Hoje \u00e9 imposs\u00edvel criar uma newsletter que consiga impactar todos os consumidores da mesma forma ent\u00e3o, ao inv\u00e9s de criar apenas uma newsletter, criamos uma para cada perfil de consumidor.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

E \u00e9 a\u00ed que o data science entra em cena.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Como vamos saber quais tipos de consumidores compram em nosso estabelecimento?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Para sabermos essas e outras coisas utilizamos a ci\u00eancia de dados a nosso favor, dessa forma conseguimos criar e entender melhor as nossas personas<\/em>.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

E dessa forma conseguimos criar campanhas que produzem mais impacto em nosso publico alvo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

>>Leitura Recomendada:
<\/em>Big Data<\/em><\/a><\/strong>: como essa ferramenta mudou a forma de fazer Marketing?<\/em><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

A combina\u00e7\u00e3o de people marketing e ci\u00eancia de dados<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n

Como j\u00e1 \u00e9 de praxe, eu trouxe um exemplo para explicar um pouco melhor como funciona a \u00e1rea de data science<\/strong> voltada ao people marketing<\/strong>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

E, para isso, trouxe um exemplo do kaggle, <\/em>que trata de vendas de um supermercado.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Por quest\u00e3o de simplicidade e tempo irei trabalhar nesse exemplo apenas com as mulheres que s\u00e3o membros.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

>>Leitura Recomendada:<\/em><\/strong>
Cientista de dados<\/em><\/a><\/strong>: tudo o que voc\u00ea precisa para se tornar um!<\/em><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Entendendo nossa base de dados<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Vamos come\u00e7ar entendendo os nossos campos do banco de dados:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n
Campo<\/td>\r\nDescri\u00e7\u00e3o<\/td>\r\n<\/tr>\r\n
Customer type<\/td>\r\nTipo de clientes, registrados por membros para clientes que usam cart\u00e3o membro e Normal para sem cart\u00e3o membro<\/td>\r\n<\/tr>\r\n
Gender<\/td>\r\nTipo de sexo do cliente<\/td>\r\n<\/tr>\r\n
Product line<\/td>\r\nGrupos gerais de categoriza\u00e7\u00e3o de itens<\/td>\r\n<\/tr>\r\n
Date<\/td>\r\nData da compra<\/td>\r\n<\/tr>\r\n
Time<\/td>\r\nTempo de compra<\/td>\r\n<\/tr>\r\n
Payment<\/td>\r\nPagamento utilizado pelo cliente para compra<\/td>\r\n<\/tr>\r\n
Unit price<\/td>\r\nPre\u00e7o de cada produto em\u00a0 $<\/td>\r\n<\/tr>\r\n
Quantity<\/td>\r\nN\u00famero de produtos comprados pelo cliente<\/td>\r\n<\/tr>\r\n
Total<\/td>\r\nPre\u00e7o total, incluindo imposto<\/td>\r\n<\/tr>\r\n
cogs<\/td>\r\nCusto de bens vendidos<\/td>\r\n<\/tr>\r\n
Rating<\/td>\r\nClassifica\u00e7\u00e3o de estratifica\u00e7\u00e3o do cliente em sua experi\u00eancia geral de compra (em uma escala de 1 \u00e0 10)\u00a0<\/td>\r\n<\/tr>\r\n<\/tbody>\r\n<\/table>\r\n<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

Analisando a base da dados<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Apresentando o banco de dados pela primeira vez:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"tabela<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

Esse dataset est\u00e1 bom, por\u00e9m vamos adicionar mais informa\u00e7\u00f5es: uma coluna com os dias que as compras foram efetuadas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"tabela<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

Como dito anteriormente, agora iremos extrair os dados que nos interessam para o nosso exemplo, ou seja, apenas as mulheres que s\u00e3o membros.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"tabela<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

Agora que j\u00e1 recolhemos os dados que nos interessam, vamos fazer a an\u00e1lise.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

A primeira coisa que podemos fazer \u00e9 um gr\u00e1fico para visualizarmos a m\u00e9dia do total de pagamento de cada linha de produto, segregando pelo tipo de pagamento.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"grafico<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

Obs: Ewallet<\/strong> \u00e9 um dispositivo eletr\u00f4nico que permite que uma pessoa fa\u00e7a transa\u00e7\u00f5es eletr\u00f4nicas. Isso pode incluir a compra de itens on-line<\/em> usando um computador ou smartphone<\/em>.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Com isso podemos come\u00e7ar a ver o seguinte:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n