Dez dados essenciais para entender o futuro do conteúdo

PwC publicou a 20ª edição de seu estudo Global Entertainment & Media Outlook, que vem mapeando anualmente as dinâmicas desses mercados, incluindo insights sobre o futuro próximo. O relatório completo analisa números gerais dos segmentos de publicidade e conteúdo, globalmente, e também separado em 14 segmentos, com levantamento de 53 países, Brasil incluso.

Neste ano, o tema principal é personalização. “Consumidores estão usando um enorme leque de dispositivos conectados para organizar, curar e descobrir universos próprios e únicos de mídia. Em resposta, as empresas estão desenvolvendo suas ofertas revolvendo preferências pessoais, utilizando-se de dados e padrões de uso para apresentar seus produtos não para audiências de bilhões, mas separadamente para bilhões de indivíduos”, escrevem, na introdução do relatório, Ennèl van Eeden, líder em estudos globais de mídia e entretenimento e sócia da PwC Holanda, e Wilson Chow, líder de tecnologia, telecomunicação e mídia e sócio da PwC China.

Segundo eles, o progresso da hiper-segmentação deve tornar a entrega ainda mais qualificada à reboque do desenvolvimento das redes 5G, “criando novos cases de uso, melhorando a experiência do consumidor e acelerando o crescimento de muitos subsetores da indústria de E&M (entretenimento e mídia), desde games até o streaming de esportes em alta definição”, o que traz imensas oportunidades às companhias que responderem a esse cenário com eficiência. Separamos, a seguir, dez informações essenciais, acompanhadas de infográficos, sobre alguns dos principais achados do Entertainment & Media Outlook 2019.

1 – Macrotendências de E&M
O segmento de E&M será guiado principalmente pelo consumo digital. Como um todo, o setor terá um aumento nominal de 4,3% entre 2018 e 2023, de US$ 2,1 trilhões para US$ 2,6 trilhões. O maior ritmo virá da Índia, mas o maior volume será chinês, que deverá passar os Estados Unidos pela primeira vez. A China deverá fazer girar US$ 84 bilhões de E&M (+ 7,7% de 2018a 2023) no período, enquanto os EUA chegarão a US$ 71 bilhões.

Até 2023, anunciantes deverão direcionar mais de 50% de seus orçamentos a publicidade digital. A média global de crescimento anual será de 9,5% no período, e o Brasil estará acima disso, com 12,8%. O consumo de E&M em dispositivos móveis será um dos principais motores desse crescimento.

2 – Publicidade em TV
A capacidade de levar conteúdo a audiências massivas continuará a fazer da televisão linear um segmento dominante nas estratégias publicitárias. Mas o aumento do consumo de audiovisual pela internet também vai direcionar o crescimento da receita do segmento como um todo, enquanto a TV tradicional tende a diminuir seu share.

O consumo de televisão via internet vai crescer principalmente em mercados em desenvolvimento, puxados pela China — onde já existem 446 milhões de domicílios com banda larga. O consumo de eventos esportivos ao vivo também devem guiar boa parte desse desenvolvimento. O dilema sobre a diversidade de plataformas de streaming ou sob demanda, impossibilitando a assinatura reunida de todas as ofertas favoritas num só lugar, deverá chegar a diversos mercados, gerando oportunidades para operadoras de telecom na entrega de produtos multicanal por banda larga.

3 – Publicidade digital
No ano passado, a receita global de publicidade digital móvel já ultrapassou a verba anunciante gerada por meio de navegação a cabo. O smartphone é o principal dispositivo de conexão, mas outros aparelhos, como smart speakers e smart TVs, vêm acelerando essa mudança.

As preocupações recentes sobre privacidade dos usuários, as leis internacionais sobre gestão de dados e o alerta sobre brand safety desacelerou o crescimento desses investimentos, principalmente em mercados desenvolvidos. Competidores mais preparados e a consolidação de players em compliance legal abriram oportunidades nesse contexto.

4 – Receita de OTT
O aumento de consumo de audiovisual pela internet vai impulsionar as receitas de vídeos over-the-top (OTT). Comparado com as outras regiões, inclusive Emea (Europa, Oriente Médio e África), a América Latina terá um crescimento menos expansivo. Mas a Ásia deverá ultrapassar a América do Norte em 2021.

Em termos gerais, o mercado de vídeo OTT deverá dobrar no período, chegando a US$ 72,8 bilhões até 2023. O principal acelerador desse aumento serão serviços de assinaturas, que vão se aproximar dos US$ 60 bilhões de receita nos próximos quatro anos, enquanto o aluguel online deverá atingir a casa dos US$ 10 bilhões.

5 – Acesso à internet
A conexão à internet via smartphones seguirá em alta. A maior acessibilidade a pacotes de dados já existentes e futuros investimentos em redes 5G vão guiar esse aumento. A conexão por meio de tablets tende a se estabilizar, enquanto smart speakers deverão dobrar de tamanho entre o ano que vem e 2023.

Nesse cenário, é improvável que novas operadoras de telecom tentem disputar o mercado de dados com as gigantes do setor. A tendência é que as multinacionais que já lideram o mercado se consolidem na liderança por meio de aquisições e crescimento orgânico, principalmente pela oferta de pacotes de dados que incluam benefícios junto a plataformas sociais, por exemplo, além de novas experiências de consumo e ofertas de conteúdo em vídeo.

6 – Realidade virtual
Apesar de ser ainda um conceito comercialmente novo, a realidade virtual tende a mostrar força enquanto modalidade de consumo de E&M, especialmente para games. Também nesse segmento, dispositivos móveis conectados a smartphones serão os principais meios de crescimento.

Apesar de ainda não ser um produto de consumo massivo nos próximos cinco anos, dispositivos de realidade virtual seguirão crescendo e podem apontar tendências de futuro. Novamente, as redes 5G serão determinantes nessa escala. Em 2023, o mercado de VR global deverá movimentar mais de US$ 6,1 bilhões nos dez mercados onde há maior adesão ao formato (Alemanha, China, Coreia do Sul, Espanha, Estados Unidos, França, Itália Japão, Reino Unido, Rússia), com crescimento de 22,2% no período.

7 – Consumo de dados
A conexão crescente e massiva terá impacto direto no tráfego na rede: em 2023, o consumo anual será de 4,4 quadrilhões de dados. Pacotes mais acessíveis, barateamento das tecnologias de dispositivos móveis e implantação de redes 5G estarão entre os principais catalisadores desse aumento.

Apesar do incremento no volume proporcionado pelas redes 5G, 90% das pessoas conectadas em 2023 ainda deverão utilizar 3G e 4G. Além das questões estruturais, outros desafios para o setor são  privacidade e proteção de dados, cibersegurança e qualidade de conteúdo disponível.

8 – Publicidade out-of-home
O contexto digital tem direcionado grande parte da mudança nos hábitos de consumo, mas alguns meios tradicionais — conectados à rede ou não — seguem atraindo receita. A mídia exterior é uma delas. Embora ainda não ofereça entregas de publicidade hiper-segmentada como num smartphone, boa parte desse inventário tem se digitalizado e possibilitado novas formas de entrega de comunicação.

Mais uma vez, a Ásia desponta como líder do segmento, puxada pela China, contribuindo com mais de 50% do share de receita do segmento até 2023. Em 2021, a receita de publicidade OOH não-digital começará a declinar, enquanto painéis e faces estáticas forem trocadas por monitores conectados à rede.

9 – Mercado de livros
Apesar das crises recentes, o setor editorial de livros tende a se tornar um ecossistema integrado de formatos físicos e digitais. Nesse mercado em especial, a América Latina aponta um crescimento sólido, maior que Europa e América do Norte, e próxima à Ásia.

Ainda que o meio impresso permaneça como protagonista por muitos anos, diversos segmentos deverão abocanhar parte dessa participação. Entre eles, livros digitais, audiobooks, vendas de usados (como segunda mão e sebos) e autopublicações independentes. A receita global do setor era de US$ 122 bilhões em 2018 e deverá chegar a US$ 129 bilhões em 2023.

10 – Impressos caem menos
Embora a receita publicitária de jornais e revistas impressos siga em queda, esse encolhimento diminuirá nos próximos anos. Mesmo assim, a busca por novas formas de receita e modelos de negócios permanece como uma prioridade para a sustentabilidade do setor.

A circulação diária média, em todas as regiões, tende a se estabilizar. Esse fator e a desaceleração na queda de publicidade podem ser compensadas, principalmente, pelo desenvolvimento de novas linhas de receitas, como vídeos, podcasts, eventos e experiências. Embora ainda esteja lento, o crescimento de assinaturas digitais têm trazido novo dinheiro, que poderá ser incrementado com modelos como clubes de fidelidade e doações.

Gartner apresenta quatro tendências de Data & Analytics para empresas de médio porte

Gartner alerta que a aplicação dos recursos para a gestão de dados em empresas de médio porte se tornará, em breve, um fator crítico para a sua diferenciação e até mesmo para a sobrevivência em longo prazo. Segundo a consultoria, a produção de organizações de médio porte podem melhorar drasticamente usando as ferramentas analíticas de forma disruptiva.

Os agricultores, por exemplo, podem aumentar sua capacidade de cultivar uma área exponencialmente maior com o mesmo número de funcionários (ou menos). Do mesmo modo, as análises e visualizações de vídeo também podem permitir que os varejistas entendam os perfis dos compradores e os padrões de tráfego de compras.

O Gartner apresenta quatro tendências para essas empresas:

Tendência 1: implante opções de análise visual de dados para obter melhores decisões de negócios orientadas por dados – Tradicionalmente, as equipes de médio porte visualizam dados em poucas plataformas distintas. Nos últimos cinco anos, no entanto, novas tecnologias surgiram, com soluções que dividem os dados em ferramentas separadas, em diversas camadas para a visualização interativa e altamente integrada. A descoberta das soluções para a análise visual dos dados permite que os CIOs misturem fontes de informações diferentes, o que significa que eles são capazes de diagnosticar problemas de negócios e testar regularmente se as operações atuais são eficazes. Essas plataformas são baseadas principalmente nos conceitos de computação em nuvem, oferecendo flexibilidade e escalabilidade, além de uma capacidade de diagnóstico analítica mais profunda.

Tendência 2: use ferramentas de preparação de dados para elevar a produtividade e a governança das informações – Obter dados prontos para uso pode ser demorado e difícil, e as empresas de médio porte frequentemente não têm os recursos corretos para fazer isso bem. A preparação de dados é um processo iterativo e ágil, que permite melhorar e simplificar os esforços para a análise e compartilhamento de dados, além de estimular as iniciativas de reutilização e a governança das informações. Ferramentas de preparação de dados dão aos usuários a oportunidade de ver conexões importantes dentro do conjunto geral de dados criado na organização e, com isso, compartilhar as descobertas para diferentes equipes e áreas. Tecnologias emergentes, como os recursos aprimorados de aprendizado de máquina e catálogos de dados, facilitam ainda mais o compartilhamento de ideias de negócios.

Tendência 3: habilite mais autoatendimento e automação com soluções de Augmented Analytics – A visualização de dados simplifica alguns desafios de Data & Analytics, mas encontrar maneiras para identificar e construir modelos de análise mais eficientes continua a ser uma tarefa complexa e demorada. Além disso, é difícil saber em quais insights atuar e quais são significativos. Os recursos de Augmented Analytics usam técnicas de Inteligência Artificial para simplificar processos analíticos, como preparação de dados, descoberta de insights e compartilhamento de informações.

Tendência 4: implemente a análise preditiva para otimizar e incorporar análises em cenários comerciais de alto valor – A análise preditiva responde à pergunta “O que é provável que aconteça”. Anteriormente, os profissionais de marketing usavam a tecnologia para descobrir o que os clientes provavelmente fariam, mas a atual geração de recursos de análise preditiva tem permitido que as empresas apliquem essa oportunidade em toda sua rotina de negócios. À medida que as empresas que usam a tecnologia continuam relatando bons resultados, e à medida que a quantidade e a qualidade dos dados aumentam, também aumenta o interesse por essa tecnologia. A análise preditiva é relativamente fácil de ser implantada para funções comerciais específicas. Para contar com esses recursos, empresas de médio porte podem implementar aplicações empacotadas, embora essas opções possam ser limitadas em agilidade, personalização e quanto diferenciação competitiva elas oferecem.

Fonte: IP News

A era do dataísmo e os próximos passos do marketing

O dataísmo é a nova religião dos dados. No passado acreditava-se muito nos princípios da fé para ter respostas às angústias que nos cercavam. Agora os poderosos algoritmos nos dão encaminhamento para as respostas. Alguns usam as estatísticas assim como os bêbados, mais para apoio do que para iluminação.

Antes eu estimava o tempo que levaria para me locomover de A para B, hoje tenho o tempo exato. Antes recorria à intuição dos mais velhos para saber se ocorreria uma chuva durante o dia, hoje tenho a previsão exata se isto acontecerá. Antes fazia minhas orações para não ser acometido por uma doença grave, hoje os testes de DNA fazem análises preditivas. Quando queríamos saber alguma informação para nos ajudar a decidir, recorríamos antigamente ao professor, ao chefe e até ao padre da paróquia. Tínhamos como base de conhecimento as grandes religiões, como o Cristianismo, o Hinduísmo, o Budismo e o Islamismo.

Não sou mais um profissional de marketing, hoje sou um profissional de Matemarketing, minha vida é sufocada por dados. No passado quando encontrava os meus pares de mercado, a pergunta mutua que me faziam era: qual é a sua agência de publicidade?  Hoje perguntamos: quais são as martechs que estão plugadas no seu negócio? Todas as martechs tem no seu DNA algoritmos potentes que geram dados, que por sua vez geram informações, que por sua vez geram a big idea.

A sequência é mais ou menos essa: Biga Data, Data, Small data, insight.  No período da big ideia pura, para aprovar uma campanha havia necessidade de muitas autorizações, assinaturas e carimbos dando autenticidade de que a ideia havia sido aprovada. Era um vai vem de papel, pranchas, assinaturas, etc. Hoje é muito comum o analista fazer uma campanha nas redes sociais, ninguém viu, ninguém aprovou e ninguém opinou. Ela impacta 1 milhão de pessoas, geram milhões de impressões, click views e centenas de clientes interessados etc. Com custo de aquisição de cliente e prospect, e acuracidade de 06 casas depois da vírgula. Tudo é absolutamente mensurado. Acabou a era dos palpiteiros de plantão.

Estamos vivendo a era do Dataísmo, a nova religião de dados, tudo se explica através de números. Os profissionais de marketing e comunicação que não acordarem para esta nova realidade estão fora da arena de negócios. Independentemente da carreira que atuamos, todos deveremos ser proficientes em competências analíticas, sobretudo os profissionais de humanas que passaram e ter que incorporar essa nova habilidade no seu grid. Ouso afirmar que o Big Data adquiriu um protagonismo significativo nos últimos anos a ponto de parear com o big ideia, no entanto um não vive sem o outro. Profissionais de humanas, bem-vindos ao mundo de exatas.

Fonte: Consumidor Moderno

Análise de dados auxilia no crescimento das marcas

Atualmente, nenhuma ação de comunicação de sucesso existe sem o uso de dados. Estamos em tempos de real time marketing, onde as marcas precisam se movimentar de acordo com os movimentos dos seus concorrentes e dos consumidores. Para isso, é importante monitorar a todo tempo informações que de alguma forma ajudem na concepção de soluções e estratégias de comunicação.

Ter sucesso no mercado é basicamente vender um produto ou serviço. E quando se analisa o ambiente competitivo, com muitos players e diversos canais para comunicação, ter visibilidade é essencial para impulsionar as vendas. Pensando nisso, reunimos opiniões de diversos especialistas de comunicação que relataram a importância de usar a análise de dados como trampolim para os negócios. Confira!

Mensuração de dados
Para os anunciantes, analisar dados é ideal para ter maior precisão nas compras de mídia e consequente na avaliação de resultados. Segundo Celso Vergeiro, CEO da Adstream, o cruzamento de informações como compra de mídia, valores investidos, exibição e audiência da mídia veiculada, é possível avaliar cada campanha, se os resultados esperados foram atingidos e até mudar o plano de voo caso os resultados não estejam sendo alcançados. “Muitas marcas utilizam ferramentas de medição, mas ainda pouco precisas. Quanto mais informação conseguirmos cruzar por meio dos relatórios analíticos, mais eficientes serão as campanhas” completa.

Análise da concorrência
Entender o posicionamento da sua empresa utilizando dados disponíveis no mercado a seu favor torna a tomada de decisão muito mais assertiva. “Mais do que monitorar o mercado é de suma importância analisar o comportamento da concorrência como forma de entender o que mais está funcionando em suas estratégias de comunicação. Você pode e deve usar estas evidências como forma de se diferenciar em seu mercado, tomando ações corretivas, embasadas e de maneira ágil. Como já diz algumas das máximas da administração: o que não pode ser medido não pode ser gerenciado!”, explica Eduardo Prange, CEO da Zeeng.

Comportamento do consumidor
O Analytics é uma ferramenta crucial para o entendimento do comportamento do consumidor nos meios digitais. Saber o que desperta seu interesse, quais as principais páginas e ações dentro de um site. Mas vai além disso, é importante entender também como o conteúdo é consumido, por qual canal, por quanto tempo, que tipo de assunto tem mais aderência. “Compreender os objetivos do consumidor é essencial para saber o que o marketing irá perseguir. Pensar nas pessoas não como um número, mas como parte integrante da engrenagem do sucesso das estratégias”, afirma Hérica Machado, Head de Performance da DIWE, primeira agência de profound marketing do país. “De maneira prática podemos usar como exemplo uma análise simples, mas que muda toda a maneira de pensar uma estratégia, que é entender qual o principal dispositivo de acesso ao seu site. Em um cenário que o mobile tenha uma parcela maior de acessos, o planejamento deve ser feito com o pensamento “mobile first”, campanhas, formatos e ações devem conversar diretamente com esse dispositivo. Por outro lado, entender se existe apenas volume por esse dispositivo mas não qualificação, ou seja, pelo Analytics, podemos acompanhar se o tráfego é qualificado e isso dá insumos para traçar planos de ação que possam aumentar essa qualidade. Todas essas características influenciam na maneira de consumo de informação e em como podemos otimizar a comunicação com o público aumentando a visualização da marca”, finaliza Hérica.

Pesquisa inédita revela como C-levels brasileiros utilizam dados para tomada de decisão

Quanto maior a empresa, maior a utilização de dados na tomada de decisão. Contudo, a ferramenta escolhida para a elaboração dos dados e as áreas que demandam mais informações diferem bastante e demonstram que muitas organizações podem estar trabalhando com o ‘achismo’.

Essas informações fazem parte da pesquisa inédita sobre  Como utilizar dados para tomada de decisão, apresentada com exclusividade durante um painel no Digitalks Executive by PwC, no dia 24 de abril, em São Paulo, que contou com a participação de Edu Neves, do Reclame Aqui, Felipe Schepers, da Opinion Box, Gabriela Manzini, do Digitalks, João Ciaco, ex-FCA (Fiat Chrysler Automotive), e Reinaldo Nogueira, da BSP (Business School São Paulo), do grupo Anhembi Morumbi.

A pesquisa realizada pelo Digitalks, em parceria com o Opinion Box, foi composta por 800 entrevistas online com gerentes, diretores, C-levels e presidentes de empresas a partir de 50 funcionários em todo o país.

Segundo Felipe Schepers, COO do Opinion Box, entre os desafios levantados na pesquisa estão a implantação de uma cultura de trabalhar com dados nas empresas, deixando de lado o achismo, além de avaliação e testes frequentes dos dados recebidos. “Sozinhos, sem uma avaliação mais profunda, os dados não dizem nada. Também é preciso saber quais são mais relevantes ou fundamentais, abordá-los por vários aspectos diferentes e testá-los com frequência, sempre pensando no futuro da empresa”, esclarece Felipe.

Na pesquisa, as áreas administrativas (58%), de vendas (47%), de TI (41%), de operações (38%), de produtos (33%) e marketing (33%) são as que mais fazem relatórios, com frequência diária (36%), semanal (44%), mensal (16%) e até a cada três meses ou com menor periodicidade (4%).

O uso de Excel varia de acordo com o porte da empresa, sendo 75% de utilização em empresas com 50 a 99 funcionários, 77% entre 100 a 499, 64% entre 500 e 999, e 61% a partir de 1.000 colaboradores. Enquanto 71% dos entrevistados utilizam o Excel, 22% adotam o Google Data Studio, 20% empregam outras ferramentas de BI, 17% o Google Sheets, 16% Power BI, 8% Tableau, 4% não souberam responder enquanto 2% utilizam outras.

Sua empresa tem muitos, poucos ou nenhum dado?

Os entrevistados foram questionados sobre o volume de dados que suas empresas têm de cara área. 76%  das empresas consideram ter muitos dados da área de vendas. Em seguida vem os dados de produção, gerados em grande volume em 72% das empresas. Dados sobre o mercado em geral e sobre a satisfação do cliente empatam em terceiro lugar, com 61%. Em menor volume as empresas também têm muitos dados sobre comportamento do consumidor e sobre a satisfação da equipe (57% cada), seguidos pelos dados sobre a concorrência (52%) e as buyer personas da empresa (40%).

No tocante a dados X decisões, as empresas que utilizam dados para basear suas decisões as tomam de forma mais inteligente segundo 82% dos entrevistados. No entanto, 75% gostariam que a empresa utilizasse mais dados para tomar decisões e 36% têm dificuldades em acompanhar relatórios de dados e métricas, o que demonstra que, na prática, boa parte das empresas se consideram data-driven, mas não necessariamente o são de fato, segundo explicou Schepers

Entre os principais desafios apontados pelas organizações, 22% esperam encontrar profissionais qualificados em análise de dados, 19% querem manter a periodicidade de atualização, 18% pretendem implantar uma cultura de gestão de dados, 14% pretendem coletar dados de forma sistemática, 12% querem aprovar orçamento para contratar ferramentas, 9% gostariam de compreender os dados coletados, 5% acreditam não ter desafios e 1% não vê importância nisso.

Durante o painel, após a apresentação da pesquisa, Edu Neves, do Reclame Aqui, disse que a pergunta errada resulta em dados errados, ou seja, o problema pode ser o viés. “É preciso ser outsider. Embora os dados sejam coletados por ferramentas, devem ser vistos e avaliados por seres humanos”, concluiu.

Para João Ciaco, que recém saiu da FCA, o desafio é trabalhar modelos e processos em tempo real e também tomar decisão dessa forma. “Como a quantidade de dados é muito grande, o que faz a diferença é a agilidade. Mais do que isso, tem que ter olhar crítico com tudo que recebe. Os desafios são a quebra de paradigmas e a geração de novos pensamentos e dados para ter resultados”, conclui.

Reinaldo Nogueira, da BSP, acredita que o profissional ficou hermético. “É fundamental saber qual é a pergunta de negócios que tem que ser respondida, entender exatamente o que se quer e não esperar que o time de dados resolva. As pessoas querem muito estar lá na frente, mas quando olham internamente descobrem que a empresa ainda está no ambiente 1.0, o que acontece em várias empresas de diferentes segmentos em todo o mundo”, completa.

Para finalizar, Gabriela Manzini, do Digitalks, esclareceu que os dados trazem informações para balizar decisões, mas a empresa tem suas raízes, sua linha de atuação e precisa se pautar também por tendências sociais e de mercado por isso os dois pilares (Dados e Tendências) têm que andar juntos, sempre pensando a longo prazo.

Fonte: Digitalks

A inteligência artificial e os dados reais

A tecnologia não existe “no vácuo”, mas é fruto de escolhas sociais: uma combinação entre comportamentos, mercados e processos históricos muito mais complexa que as mais recentes “redes neurais”. Como ficam então os avanços nas áreas de análise de dados e inteligência artificial combinados com mudanças demográficas, conscientização crescente sobre a importância dos dados pessoais, crise ambiental e economia nacional estagnada? A resposta (que eu não tenho) para esta pergunta vai ser o “make or break” dos anunciantes e agências nos próximos anos no Brasil.

Nossa renda per capita ainda não se recuperou do estrago da última recessão, e tudo indica que mesmo com a aprovação de uma reforma razoável da Previdência, o fluxo de investimento necessário para gerar emprego e renda em um volume suficiente para crescermos de forma sustentada (3% – 4% ao ano) não vai se materializar tão cedo, mesmo se não tivermos grandes sustos no cenário internacional (um dos melhores estudos recentes sobre o tema foi publicado pelo FMI, “Brazil: Boom, Bust and the Road to Recovery”. A produtividade do trabalhador brasileiro é baixa e está praticamente estagnada nas últimas três décadas. A reversão deste quadro exige investimentos maciços em educação e infraestrutura, que não maturam em menos de cinco ou dez anos.

Neste cenário, podemos esperar um investimento crescente das marcas em promoções e formatos de publicidade mais direta. Segundo Marc Pritchard, CMO da P&G, em recente conferência da Associação Americana de Anunciantes, estamos assistindo uma “mudança de visualização em massa para alcance em massa, com uma precisão crescente”. O contato direto via plataformas digitais permite a obtenção de dados mais personalizados, que por sua vez alimentam a geração de conteúdo de maneira “autorreplicável” pelo consumidor. De acordo com o executivo, isso explica o melhor resultado de vendas da empresa nos últimos cinco anos, apesar de uma redução de 6% na verba de comunicação.

Não por acaso, os produtos que mais tendem a se beneficiar destes formatos são os consumidos pela parcela mais jovem da população e que também demonstram um apelo ao meio ambiente (o caso exemplar na P&G, segundo Pritchard, foi o da Pampers Pure, feita com algodão ecológico por meio de uma cadeia de fornecedores certificada, que em menos de um ano alcançou a liderança no segmento nos EUA).

Neste ambiente, não apenas a coleta de dados, mas também seu tratamento e sua contextualização são um fator decisivo para atingir a vantagem competitiva. Em um livrinho bastante interessante, “Information, a very short introduction”, o professor de Oxford Luciano Floridi menciona o conceito de “pequenos padrões”, familiar para todos nós que trabalhamos com publicidade: metade dos seus dados é lixo, o problema é saber qual metade, uma vez que a série de pontos da outra metade, se agregados, se tornam fortes preditores de comportamento. O valor deste tipo de conhecimento só vai aumentar na medida em que os consumidores e o ambiente regulatório tornarão cada vez mais complexo o uso de dados pessoais — a oportunidade da sua obtenção será cada vez “custosa” em termos da confiança no relacionamento com a marca.

Mas o grande desafio é “materializar” a informação sobre o consumidor em produtos e serviços, e aqui entram a inteligência artificial e as novas técnicas de desenvolvimento de projetos (debaixo do guarda-chuva das metodologias ágeis), produção e aprendizado organizacional. Em um contexto brasileiro de baixo crescimento de mercado e crescente pressão por resultados, se as agências não desenvolverem estas habilidades ou pelo menos conectarem seus clientes com quem as possui, veremos cada vez mais os anunciantes internalizando essas funções ou recorrendo a outras organizações que dominem essas competências (sim, me refiro às consultorias, entre outras).

Obviamente não existe uma receita de bolo, mas quando acompanho os casos bem (e mal) sucedidos de evolução digital no Brasil aqui na GV, verifico que o ponto em comum, além do decisivo apoio do CEO, é a criação de uma cultura de decisões baseadas em dados capaz de se impor sobre o processo tradicional de “silos de competências” (algumas vezes essa cultura precisa ser construída de forma quase clandestina, para então ser incorporada pelas demais áreas).

Se este ainda é um tema periférico na sua empresa, melhor ficar de olho: com a entrada de novos mecanismos regulatórios (a Lei Geral de Proteção de Dados, que vai vigorar a partir de agosto do ano que vem) e o cenário cada vez mais acirrado pela disputa do consumidor, pensar em maneiras de implantar esta cultura de dados sem muitos investimentos de capital será um grande desafio. Um primeiro passo que tenho recomendado é partir da seguinte pergunta: qual a experiência média que nosso consumidor espera e vai encontrar no mercado em cinco ou dez anos? Se você parar para pensar, vai ver que boa parte da proposta de valor para atender esse cliente passa por maior personalização, velocidade e custo. Concentre seus esforços de coleta de dados em cima de relações de causa e efeito dessas variáveis — é aí que aparecerão as primeiras lacunas sobre as quais sua empresa deve atuar.

Fonte: Meio&Mensagem

10 principais certificações para se tornar um expert em ciência de dados

Uma pesquisa da Gallup para o Fórum de Negócios de Educação Superior mostra que, em 2021, 69% dos empregadores esperam dar preferência a candidatos com habilidades de análise e ciência de dados. No entanto, o mesmo relatório também revelou que apenas 23% das faculdades e universidades esperam formar alunos com essas habilidades nos próximos anos. Essa lacuna pode, eventualmente, fechar, mas levará tempo que as empresas não têm. Eles estão ansiosos para contratar agora para que possam capitalizar dados, com postagens para posições de ciência de dados, que devem chegar a 2,72 milhões em 2020.

Você não precisa se matricular em uma faculdade de quatro anos para aproveitar o mercado de habilidades em ciência de dados. Os programas de certificação podem ajudá-lo a conhecer os mais recentes conceitos, técnicas e ferramentas da ciência de dados. Outros programas são projetados para profissionais experientes que já têm conhecimento ou graduação, mas que querem ficar por dentro das tendências do setor.

Aqui estão dez programas de certificação de desenvolvimento profissional que podem ajudar a lançar ou impulsionar sua carreira em ciência de dados.

10 principais programas de certificação de ciência de dados

• Programa Avançado de Certificação em Ciências de Dados, Northwestern Professional Studies • Certificação de Big Data, UC San Diego Extension School • Certificação em Ciência de Dados, Georgetown University School of Continuing Studies • Certificação de Desempenho Profissional em Ciências de Dados, Columbia University • Programa de Certificação em Ciência de Dados, UC Berkeley Extension • Certificação de pós-graduação de Mineração de Dados e Aplicativos, Stanford Center for Professional Development • Ciência de Dados A-Z: Exercícios de Ciência de Dados da Vida Real, Udemy • Certificação de Ciência de Dados, Harvard Extension School • Programa de Certificação de Ciência de Dados, eCornell • Ciência de Dados para Executivos, Columbia University

Programa Avançado de Certificação em Ciências de Dados, Northwestern Professional Studies

O programa de certificação Advanced Data Science da escola Northwestern Professional Studies oferece cursos que vêm diretamente do mestre da ciência da escola no programa de Ciência de Dados. Estes incluem o gerenciamento analítico, análise e modelagem, engenharia de dados e inteligência artificial. Este é um curso projetado para aqueles que já têm um diploma de pós-graduação em ciência de dados ou um campo semelhante, e que querem se atualizar sobre novas tecnologias ou tendências do setor.

Pré-requisitos: um diploma de pós-graduação em ciência de dados, análise preditiva ou um campo similar. Complete dois cursos fundamentais através da Northwestern ou tenha conhecimento e habilidades equivalentes Taxa de matrícula: US$ 3.015 por curso Localização: on-line Duração: dois a quatro meses em média

Certificação de Big Data, UC San Diego Extension School

A Certificação de Big Data, oferecida pela UC San Diego’s Extension School, oferece cursos, workshops e campo de treino on-line e presencial. Os cursos enfocam a mineração de dados, analisando dados especiais com o GIS, criando modelos preditivos e usando algoritmos de aprendizado de máquina. Você pode optar por uma certificação de dados mais especializada com os certificados Mineração de Dados para Análise Avançada ou Métodos de Aprendizagem de Máquina. Outros incluem Programação Python, Análise de Business Intelligence e certificados de ciência de dados com foco em ferramentas e habilidades específicas, como SAS, R e TensorFlow.

Pré-requisitos: varia por certificação e curso Taxa de matrícula: US$ 4.735Localização: on-line Duração: pelo menos um ano; um ano e três meses é a média

Certificação em Ciência de Dados, Georgetown University School of Continuing Studies

O Certificado de Ciência de Dados da Georgetown ensinará tudo o que você precisa saber para coletar, limpar, modelar e apresentar dados. Os alunos usam a linguagem de programação Python e adquirem experiência prática na criação e apresentação de visualizações, modelos preditivos e análises, que o prepararão para trabalhar com dados em uma configuração comercial. No final deste programa, Georgetown diz que os alunos serão capazes de aplicar o pipeline da ciência de dados a fluxos de trabalho analíticos, usar práticas de programação eficazes, utilizar e consultar bancos de dados relacionais e NoSQL, encontrar perspectivas mais profundas em dados, criar modelos preditivos e criar visualizações efetivas.

Pré-requisitos: experiência básica de programação Taxa de matrícula: US$ 7.496 custo total estimado Localização: no campus Duração: oito cursos ao longo de seis meses

Certificação de Desempenho Profissional em Ciências de Dados, Columbia University

A Columbia University oferece uma certificação de desempenho profissional em ciências de dados, que é um programa de meio período sem graduação. No entanto, se você concluir este programa de certificação, os créditos podem ser aplicados a um mestre da ciência de Columbia. Os cursos enfocam os fundamentos da ciência de dados, incluindo algoritmos, probabilidade e estatística, análise exploratória de dados e visualização e aprendizado de máquina. Cada curso também tem seus próprios pré-requisitos em relação à habilidades de programação, matemática e ciências, por isso certifique-se de verificar se você tem o background certo para cada curso individual.

Pré-requisitos: curso de graduação, curso prévio de programação quantitativa e introdutória Taxa de matrícula: US$ 1.936 por créditoLocalização: on-line ou no campus Duração: 12 créditos; a maioria dos alunos conclui o programa dentro de um ano e deve ser completada dentro de cinco

Programa de Certificação em Ciência de Dados, UC Berkeley Extension

O Programa de Certificação em Ciência de Dados da UC Berkeley Extension requer um curso principal, um curso de programação, um curso de aprendizado de máquina e até quatro disciplinas eletivas. A UC Berkeley Extension promete ajudá-lo a “adquirir as habilidades necessárias para realizar discussões avançadas de dados, mineração de dados, modelagem estatística e aprendizado de máquina em conjuntos de dados, que podem ser muito grandes e complexos”. Os cursos cobrem os fundamentos da ciência de dados, programação em R e Python , análise de dados e computação científica, aprendizado de máquina com ferramentas como TensorFlow, Spark e R, entre outros assuntos.

Pré-requisitos: conhecimento de estatísticas do primeiro semestre de um curso de graduação ou superior; a capacidade de programar em pelo menos uma linguagem de programação de alto nível como Python, Java, Ruby, JavaScript, C ou C++ Taxa de matrícula: US$ 5.100 (custo estimado sem incluir materiais do curso ou taxas de inscrição) Localização: on-lineDuração: 10 unidades semestrais, cerca de 150 horas de instrução; deve ser concluído dentro de três anos

Certificação de pós-graduação de Mineração de Dados e Aplicativos, Stanford Center for Professional Development

O Stanford Center for Professional Development oferece um programa de certificação de pós-graduação de Mineração de Dados e Aplicativos. O programa de três cursos abrange o uso de métodos estatísticos para extrair significado de grandes conjuntos de dados, desenvolvimento e uso de modelos preditivos e análises, e como usar aplicativos estratégicos de tomada de decisão. É mais adequado para cientistas de dados, gerentes de estratégia, pesquisadores científicos, pesquisadores médicos, pesquisadores de ciências sociais, analistas de dados e consultores, e profissionais de publicidade e marketing.

Pré-requisitos: você precisará de um diploma de bacharel com um GPA de graduação de 3,5 ou mais e cursos introdutórios em estatística ou probabilidade, álgebra linear e programação de computadores Taxa de matrícula: US$ 11.340 – US$ 12.600 (9-10 unidades) Localização: on-lineDuração: um a dois anos em média; programa deve ser concluído dentro de três anos

Ciência de Dados A-Z: Exercícios de Ciência de Dados da Vida Real, Udemy

Se você preferir aprender sozinho em seu próprio tempo tempo, ou se quiser testar as águas antes de investir milhares em aulas, você pode se interessar pelo curso de Ciência de Dados A-Z, oferecida pela Udemy. Os alunos têm acesso às instruções passo a passo por meio de mineração de dados, modelagem, visualizações de tableau e muito mais. Inclui 21 horas de vídeos sob demanda, acesso vitalício ao conteúdo e um certificado de conclusão; há também uma garantia de reembolso de 30 dias, caso você não esteja satisfeito.

Pré-requisitos: nenhum Taxa de matrícula: US$ 199, mas atualmente à venda por US$ 10,99 Localização: on-line Duração: individualizado

Certificação de Ciência de Dados, Harvard Extension School

Para obter um certificado de ciência de dados da Harvard Extension School, você precisará concluir e obter pelo menos uma nota B em quatro cursos de certificação dentro de três anos. Você escolherá duas disciplinas eletivas de um grupo selecionado, uma exigirá curso de ciência de dados de outro grupo selecionado, e ambos um curso de estatística de nível básico e nível avançado. Esta certificação é melhor para aqueles que já têm conhecimento de programação – especialmente Python – e aqueles que buscam obter créditos de pós-graduação.

Pré-requisitos: conhecimento prévio em estatística e programação básica, incluindo conhecimento prévio de Python Taxa de matrícula: US$ 11.000 total, em média Localização: on-line e pessoalmente Duração: deve ser concluído dentro de três anos

Programa de Certificação de Ciência de Dados, eCornell

A Cornell University oferece vários certificados de ciência de dados por meio da eCornell, que é o departamento de educação on-line da universidade. Você pode escolher entre certificados personalizados que incluem análise de negócios, estatísticas de negócios, aprendizado de máquina, análise de dados, análise de dados 360 e marketing orientado a dados. Cada programa tem requisitos diferentes, mas você pode fazer um pré-teste gratuito para cada programa de certificação para ver se tem a experiência e o histórico exatos.

Pré-requisitos: não há pré-requisitos, mas você pode fazer um pré-teste para cada certificação para ver se você está qualificado. Taxa de matrícula:US$ 1.260 – US$ 9.800 dependendo do curso Localização: on-line Duração:individualizado

Ciência de Dados para Executivos, Columbia University

Columbia University’s School of Engineering offers a Data Science for Executives certificate program through EdX. It’s geared toward executives who want to learn more about statistical thinking, machine learning and how data will impact businesses in the future. It addresses the unique information that executives need to know as data becomes fundamental in the enterprise. The courses are taught by professors at Columbia University through EdX’s online platform.

A Escola de Engenharia da Columbia University oferece um programa de certificação de Ciência de Dados para Executivos por meio da EdX. Ele é voltado para executivos que desejam aprender mais sobre o pensamento estatístico, o aprendizado de máquina e como os dados afetarão as empresas no futuro. O programa aborda as informações exclusivas que os executivos precisam saber, à medida que os dados se tornam fundamentais na empresa. Os cursos são ministrados por professores da Columbia University através da plataforma online da EdX.

Pré-requisitos: nenhum Taxa de matrícula: US$ 347 Localização: on-line Duração: cinco semanas por curso

Fonte: CIO

Publicidade digital alcançará US$ 9 bi na América Latina

Os investimentos feitos em publicidade no ambiente digital deverão alcançar o montante de US$ 9,17 bilhões na América Latina em 2019. A previsão faz parte da edição deste ano do estudo Latin America Ad Spending, realizado pela consultoria eMarketer.

De acordo com a pesquisa, a expectativa é que, até o ano de 2023, sejam investidos US$ 82, 1 bilhões em publicidade digital na região. Desse valor, mais de US$ 5 bilhões deverão ser direcionados para a mídia mobile. A pesquisa da eMarketer foi realizada com base em números fornecidos por agências e empresas digitais do continente, entre elas, a Logan, presente em oito países latino-americanos (entre eles, o Brasil).

Pelos cálculos da eMarketer, o investimento total gerado pela publicidade em 2019 será 14,1% do que no ano anterior. Apesar da perspectiva positiva para o setor, a pesquisa ressalta que a evolução da publicidade digital na região ainda é inferior à média mundial e que o mobile tende a ser o pilar que puxará a maior parte dos investimentos da área, sobretudo com a sofisticação dos smartphones e a ampliação do acesso aos serviços de internet.

O relatório projeta, ainda, que o Brasil continuará sendo, ao final de 2019, o maior mercado de anúncios mobile da América Latina, respondendo por 50,7% de toda a verba publicitária do segmento na região. Na sequência estará o México, com uma fatia de 17,7%, seguido da Argentina, com 4,2%.

Considerando o investimento geral em publicidade digital, o Brasil também fica na liderança. A estimativa é que, ao final de 2019, o País responda por 53,7% de todo o valor investido em mídias digitais na América Latina.

Fonte: Meio e Mensagem

Facebook enfim dirá claramente nos termos de uso que ganha dinheiro direcionando anúncios a usuários

Enquanto o Facebook não é alvo de forte regulação nos EUA e em outras partes do mundo, a rede social vai fazer algumas alterações em seus termos de uso após pressão da União Europeia. Na prática, a plataforma terá de ser clara sobre seu modelo de negócio para os usuários, informando que é gratuito, pois a companhia ganha dinheiro ao direcionar propagandas para os membros do serviço.

A União Europeia explica melhor o tipo de esclarecimento que eles querem que o Facebook expresse claramente aos usuários: que o Facebook vende para terceiros informações baseadas no uso de dados dos perfis.

Apesar de a rede ter concordado com as propostas da União Europeia, o Facebook tem até junho de 2019 para atualizar os termos de uso.

O escrutínio sobre o Facebook na Europa vem após a polêmica da Cambridge Analytica, em que dados de um teste de personalidade foram usados em um contexto político. A Comissão Europeia quer que a rede seja cada vez mais clara ao informar como ganha dinheiro e de onde vêm as receitas da empresa. Pode parecer um pouco óbvio para quem é do ramo de tecnologia, mas, aparentemente, mesmo na Europa, não existe muito bem a noção de que os dados dos usuários são a mina de ouro da companhia de Mark Zuckerberg.

“Termos de uso mais claros são bem-vindos, mas não resolvem o problema inerente ao modelo de negócio do Facebook, que foi construído na exploração e monetização extensas da privacidade das pessoas, na dominação de mercado na Europa e preocupações sobre o cumprimento da lei de privacidade europeia”, disse Ursula Pachl, vice-diretora geral do BEUC (Bureau Européen des Unions de Consommaterus), órgão de fiscalização de direitos do consumidor da União Europeia, ao TechCrunch.

Além dessa questão sobre modelo de negócio, informa a União Europeia, o Facebook também alterou:

  • Sua política de limitação de responsabilidade e reconhece agora sua responsabilidade em caso de negligência, por exemplo, no caso de dados terem sido usados de indevidamente por terceiros.
  • Seu poder de alterar unilateralmente os termos e condições, limitando-se a casos em que as alterações sejam razoáveis, tendo em conta o interesse do consumidor.
  • As regras relativas à retenção temporária de conteúdos suprimidos dos consumidores. Esse conteúdo só poderá ser retido em casos específicos — por exemplo, para cumprir um pedido de uma autoridade — e por um período máximo de 90 dias em caso de razões técnicas.
  • A linguagem que esclarece o direito de recurso dos usuários quando o conteúdo deles for removido.

Ao TechCrunch, um porta-voz do Facebook informou que as mudanças nos termos de serviço ocorrerão globalmente, e não só no território europeu. “Temos trabalhado muito neste ano para explicar melhor como o Facebook funciona, quais dados coletamos e como nós os utilizamos. Como parte desse esforço contínuo, atualizaremos os termos de serviço para ser mais claros em como o Facebook ganha dinheiro. Várias das atualizações (nos termos) são resultado de nosso trabalho com o a rede de proteção ao consumidor europeia (CPC, na sigla em inglês), mas nós faremos essas mudanças globalmente.”

No ano passado, havia rumores de que a União Europeia estaria preparando uma multa de bilionária por causa de uma falha de segurança que permitia o acesso a credenciais de 50 milhões de contas. A cobrança ainda não chegou, mas nada impede que Bruxelas (Bélgica), sede da União Europeia, escreva um talão de multa e mande para Menlo Park, a sede do Facebook na Califórnia.

Lógico, isso não é sinal de que as coisas estão tranquilas para o Facebook na Europa. Como notou Ursula em sua fala, a rede ainda é investigada pela sua dominação de mercado e por possíveis violações do GDPR.

Fonte: GIZMODO BRASIL

Verbete Draft: o que é Marketing Holístico

Não precisa acender incenso. O Marketing Holístico leva em conta que todas as partes envolvidas com a empresa se relacionem em uma estratégia ampla e, portanto, mais eficiente. Conheça.

MARKETING HOLÍSTICO

O que acham que é:  Marketing voltado a terapias alternativas.

O que realmente é: Marketing Holístico é uma abordagem que visa contemplar partes diversas (como stakeholders, clientes, funcionários, fornecedores) ao criar e implementar estratégias de marketing. No conceito está a ideia de que a melhor solução nasce de uma perspectiva ampla e inter-relacionada. Quatro vertentes, necessariamente, precisam trabalhar juntas no Marketing Holístico: Marketing de Integração, de Relacionamento, Interno e Socialmente Responsável. Segundo Guilherme Pereira, diretor acadêmico dos MBAs da FIAP, o Marketing de Integração deve criar uma experiência unificada para o cliente, da mensagem ao entendimento. “Já o Marketing de Relacionamento visa gerar vínculo e criar envolvimento a longo prazo da marca com o cliente e o Marketing Interno é um conjunto de ações direcionadas ao público interno da organização ou empresa”, afirma. Eventualmente é possível adicionar mais vertentes como endomarketing, webmarketing, branding etc. Para Eduardo Prange, CEO da Zeeng, que analisa big data nas áreas de marketing e comunicação, o Marketing Holístico parte do pressuposto de que todas as partes envolvidas com a organização sofrem interferência e se relacionam. “Todos os processos de desenvolvimento, projeto ou a implementação de programas e atividades de marketing devem ter consciência dessa correlação.”

Quem inventou: Os acadêmicos e autores norte-americanos Philip Kotler e Kevin Lane Keller.

Quando foi inventado: Em 2006.

Para que serve: Para, por meio da sinergia criada entre todas as partes, impactar positivamente o resultado, fazendo com que o produto ou serviço venda mais. “Basicamente, o Marketing Holístico procurar enxergar o entorno de forma mais ampla e complexa, visando construir valor para a marca e para a empresa”, diz Silvio Sato, do curso de Publicidade e Propaganda da FAAP.

Quem usa: Qualquer empresa ou marca que deseje integrar estratégias.

Efeitos colaterais: Ineficiência, caso haja resistência na mudança da cultura da empresa (advinda da integração das áreas).

Quem é contra: Empresas que acreditam que a eficiência vem da segmentação. “São organizações que acreditam que o departamento de marketing é o pensador e o executor das estratégias, e não a empresa como um todo”, afirma Pereira.

Fonte: Projeto Draft