Embora os dados não cheguem a pacotes bem organizados, prontos para responder às perguntas dos profissionais de marketing, a demanda por dados de marketing suficientes é o principal fator que está moldando as funções do campo de análise de marketing.Com um enorme potencial para conectar os pontos entre as atividades de dados e de marketing em todos os tipos de organizações, o aumento das habilidades em dados está crescendo em 2018. Nos últimos meses, encontrei muitos gerentes e recrutadores fazendo a mesma pergunta em particular. o tempo todo:
“Qual é a diferença entre analista de marketing e cientista de dados?”
Começando com o histórico: quando a ciência de dados trouxe muitos recursos rastreáveis para o departamento de marketing, os profissionais de marketing designaram profissionais dedicados responsáveis pelo uso de dados para responder aos problemas de marketing e, além disso, para entender as métricas de desempenho. No entanto, o problema que enfrentamos nos últimos anos é o rápido crescimento dos recursos de dados (online, offline, interno e externo). A agregação de dados em si foi um grande desafio para todos os departamentos de marketing.Em 2017, todos no campo estavam falando sobre a necessidade de aumentar sua equipe de análise de dados. Com a maior pressão sobre a eficiência e a responsabilidade dos KPIs de marketing, a funcionalidade do departamento de marketing começou a evoluir e a desempenhar papéis mais importantes na organização. Podemos ver agora como a análise de marketing não se limita apenas aos dados de vendas, mas também está relacionada ao suporte ao cliente, automação comercial e departamento financeiro.No entanto, como mergulhar na equipe de dados, em geral, está se tornando uma estrutura complicada devido ao aumento do Big Data, Data Mining, AI e ML, tentarei evitar a hierarquia de inteligência de negócios arquivada e focar precisamente nas necessidades de marketing .
As duas principais funções nos dados de marketing
Idealmente, o marketing requer duas funções de dados: analista de marketing e cientista de dados. Por quê? É bem direto ao ponto das necessidades de marketing, a função duas é a nossa maneira de definir o papel da equipe de dados no departamento de marketing, como elas são diferentes?O cenário mais comum nos departamentos de marketing é a necessidade de um analista dominar a análise de marketing e um cientista de dados para operar a agregação de dados da empresa.Por que estou tentando simplificar isso em duas funções principais? Nas empresas, sempre veríamos uma variedade de necessidades de negócios e funções de marketing que exigem uma estrutura personalizada. Aparentemente, você pode ver uma variedade de posições e títulos com base nas necessidades comuns da organização e na natureza dos negócios. Uma empresa de comércio eletrônico pode ter um grande conjunto de equipe de dados, enquanto uma startup pode contratar apenas uma pessoa; portanto, não fique confuso. Vamos primeiro focar em como distinguir as principais diferenças entre as duas funções básicas de que toda organização precisa.
A principal diferença entre analista de marketing e cientista de dados
A principal diferença entre analista de marketing e cientista de dados é que o analista de marketing deve ser um palestrante nativo de marketing com habilidades profissionais para gerar insights para atender às necessidades do profissional de marketing. Por outro lado, um cientista de dados é um orador nativo de dados com habilidades em derivar insights analíticos e de BI de fontes de dados estruturadas e não estruturadas.
Para entender as principais diferenças entre as funções de duas funções, vamos resumir em 5 pontos principais:
- O analista de marketing deve ter uma sólida experiência com métricas de marketing, enquanto isso não é necessário na função de cientista de dados.
- Espera-se que o cientista de dados formule as questões críticas que ajudarão os negócios e, em seguida, use os dados para resolvê-los, enquanto um analista de marketing recebe perguntas da equipe de marketing e busca uma solução com essa orientação.
- O analista de marketing não precisa ser avançado no lado da programação, enquanto o cientista de dados deve ser profissional ao escrever consultas. No entanto, ambas as funções devem trabalhar com as equipes de TI para obter os dados corretos.
- A função de cientista de dados exige fortes habilidades de visualização de dados e a capacidade de converter dados em uma história de negócios. Um analista de marketing está mais focado em analisar as métricas de marketing.
- O cientista de dados geralmente trabalha de forma multidirecional e livre para extrair insights melhores, enquanto o analista de marketing geralmente tem uma direção específica para trabalhar.
Definindo a função de analista de marketing
O analista de marketing é semelhante a qualquer outro analista em termos de metodologia, mas é verdadeiramente diferente quando se trata de funções. Então porque é isso? Acredito firmemente que o analista de marketing é um profissional de marketing digital que, felizmente, se tornou um mestre em ferramentas analíticas. Você pode discordar, pois encontraria muitos analistas de marketing que não tinham nenhuma experiência em marketing. Sei disso porque sofri com isso por um tempo e sempre tive conflitos com especialistas em dados que não entendiam nossas necessidades de marketing, uma vez que simplesmente não têm o histórico de marketing.No entanto, os analistas de marketing devem ser muito sólidos para entender a função do marketing e seus objetivos. Estou confiante em dizer que a experiência de marketing é crucial mais do que você poderia esperar. Os analistas de marketing estão localizados no coração da equipe de marketing e devem falar seu idioma e sofrer com os mesmos problemas.O principal objetivo do analista de marketing
- Avalie a eficácia das atividades de marketing e o ROI on-line de vários canais de marketing usados para posicionar um produto ou serviço. Dada a crescente variedade e complexidade dos canais de marketing, atingir esse objetivo é um sério desafio.
- Traga a análise de dados ao coração de todas as campanhas e ferramentas de marketing, configurando as métricas mais eficazes para medir e tendências para gerenciar.
- Transforme idéias e padrões de dados em indicadores e táticas claras para hackers de crescimento, alocação de orçamento e gerenciamento de desempenho.
- Mantenha uma conexão confiável e eficaz entre as necessidades dos especialistas em marketing e os relatórios dos cientistas de dados.
Quem é o melhor analista de marketing?
- Um profissional de marketing nativo que sabe como jogar profissionalmente com ferramentas de tecnologia de marketing e métricas de marketing.
- Uma pessoa com espírito científico e uma apreciação pelo design. Ele precisa conhecer o efeito das mensagens e do design na experiência do consumidor.
- Analistas de coração que dominam os painéis e ele tem gráficos prontos, mesmo para seus hábitos de compras de supermercado e para o humor de sua namorada.
- Ele sabe que idéias são mais importantes que figuras. Ele ama os dados à sua frente, mas está mais apaixonado por conhecer o consumidor.
- Ele é o cara honesto que nunca toma partido. Nem a equipe de desempenho de marketing nem a equipe de dados.
Habilidades técnicas para analista de marketing
- Fortes habilidades analíticas, conceituais e de raciocínio
- Habilidades profissionais em Web Analytics, Marketing Cloud, AdTech e Automação
- Experiência com software estatístico, plataformas de inteligência de negócios e visualização de dados
- Experiência intermediária com linguagem de programação e consulta a bancos de dados
- Experiência com pesquisa de mercado, análise de segmentos, comportamento do consumidor e canais de marketing
Definindo a função de cientista de dados no departamento de marketing
A perspicácia nos negócios é o principal ativo desejado nos cientistas de dados de marketing, após habilidade técnica. É tão crítico porque muitos candidatos quantitativos que eu já vi estão tão envolvidos com a elegância das análises que esquecem que foram contratados para responder a problemas de negócios.
Trabalhar com a equipe de marketing é desafiador para os cientistas de dados. As estratégias periódicas de marketing em constante mudança podem ser uma montanha-russa para a equipe de dados e elas precisam se adaptar e sobreviver rapidamente. Ao contrário da maioria das empresas em que o elemento principal do trabalho de ciência de dados é a capacidade de usar o poder da computação para adquirir os dados, as necessidades de marketing podem ser problemáticas e taticamente desafiadoras ao longo do tempo.
Quem é o melhor cientista de dados?
- Conhecimento técnico com diferentes linguagens de programação e recursos estatísticos.
- Um cientista que aplica ferramentas estatísticas, econômicas e diferentes disciplinas é outra faceta.
- Um codificador que agrega e limpa dados da maneira mais eficiente possível, com capacidade de inventar novos algoritmos para resolver problemas e criar novas ferramentas para automatizar o trabalho ou fornecer sistema de relatórios em tempo real
- Ele é especialista em interpretar a exibição visual de conjuntos de dados complexos e conta uma história.
- Ele é sofisticado com programas de análise, aprendizado de máquina e métodos estatísticos e rápido na preparação de dados para uso em modelagem preditiva e prescritiva
- Sem perguntar, ele está sempre ocupado com a pesquisa não direcionada, explorando e examinando dados de vários ângulos para determinar fraquezas, tendências e / ou oportunidades ocultas
- Ele fala o idioma da TI e é capaz de comunicar requisitos e previsões aos departamentos de TI por meio de visualizações e relatórios de dados eficazes
Habilidades técnicas
- Especialista em matemática (álgebra linear, cálculo e probabilidade), estatística (testes de hipótese e estatística resumida), visualização de dados (Tableau, Power BI, SAP Analytic Cloud) e técnicas de geração de relatórios
- Profissional com habilidades de engenharia de software, mineração de dados, limpeza e munging de dados
- Habilidades profissionais em programação (bancos de dados R, SQL, Python ou C / C ++)
- Profissional com BigQuery, DynamoDB e ferramentas de computação em nuvem
- Experiência com ferramentas e técnicas de ML (k-vizinhos mais próximos, florestas aleatórias, métodos de ensemble)
Colaboração entre analista de marketing e cientista de dados
Seu analista de marketing deve fornecer resultados claros na linguagem de marketing, enquanto o cientista de dados deve trabalhar na matemática (estática e tecnicamente). Tecnicamente, um analista de marketing é sólido na criação de relações entre dados e necessidades de marketing, enquanto o cientista de dados é o verdadeiro advogado em trazer os dados e as estatísticas avançadas e trazer os resultados mais confiáveis, limpos e mais rápidos para a tabela.
Você conhece conhecidos, desconhecidos conhecidos e desconhecidos desconhecidos. Apenas tome cuidado se ambos tiverem um conflito. Eu já vi algumas brigas violentas no escritório!
Por fim, tome cuidado com o Data
Muitas vezes, os dados subjacentes que são a base para o que as pessoas calcularam estão realmente errados. Se você cometer um erro com os dados subjacentes, isso poderá ser um grande problema enquanto você analisa.
O prêmio de poder entender quais dados você possui, entender que tipos de perguntas podem ser respondidas com eles e tomar decisões inteligentes é muito, muito alto.
No entanto, há lugares em que funções puras de ciência de dados podem ficar aquém do necessário para aumentar o sucesso no mercado. É aqui que os profissionais de marketing prosperam.
