Desvendando o Poder dos Dados de Marketing sem Programação

Aula 1: Introdução ao Knime e Fundamentos de Análise de Dados (3 h)

• Compreender a importância da análise de dados no marketing.
• Familiarizar-se com a interface e funcionalidades básicas do Knime.
• Realizar importação, limpeza e visualização inicial de dados.

• Contextualização (30 min):
  • Importância da análise de dados para o marketing moderno (ex.: personalização, otimização de ROI). O que é uma plataforma low-code e por que Knime é ideal para não programadores. Tipos de dados de marketing: demográficos, comportamentais, first-party, third-party.
• Introdução ao Knime (1h):
  • Instalação e configuração do Knime Analytics Platform. Navegação na interface: Node Repository, Workflow Editor, nodes de entrada/saída. Importação de dados (CSV, Excel) usando nodes como “File Reader”. Visualização básica com “Table View” e “Data Explorer”.
• Exploração Inicial de Dados (30 min):
  • Conceitos de qualidade de dados (ex.: tratamento de valores ausentes, duplicatas).
  • Uso de nodes como “Row Filter” e “Missing Value” para manipulação inicial.
• Atividade PBL (1h):
  • Problema: “Você recebeu um conjunto de dados de clientes de uma campanha de marketing com inconsistências. Como preparar esses dados para análise?” Tarefa:
  • Importar um dataset de clientes (ex.: idade, região, histórico de compras).
  • Limpar dados (remover duplicatas, tratar valores ausentes).
  • Criar visualizações iniciais (ex.: gráfico de barras por região).
  • Entregável: Workflow no Knime com dados limpos e gráfico simples.
  • Discussão: Reflexão em grupo sobre os desafios encontrados e insights gerados.

Aula 2: Análise Exploratória e Visualização de Dados (3 h)

• Realizar análises exploratórias para identificar padrões e tendências.
• Criar visualizações de dados impactantes no Knime.
• Aplicar estatísticas descritivas para interpretar dados de marketing.

• Revisão e Dúvidas (15 min):
  • Recap da Aula 1, com foco em importação e limpeza de dados.
• Análise Exploratória (1h):
  • Conceitos de EDA: estatísticas descritivas (média, mediana, desvio padrão), correlações, outliers.
  • Nodes do Knime: “Statistics”, “Correlation Analysis”, “Numeric Outliers”.
  • Visualização de dados: criação de gráficos (histogramas, gráficos de dispersão, barras) com nodes como “Bar Chart” e “Scatter Plot”.
• Segmentação Básica (45 min):
  • Introdução à segmentação de clientes (ex.: por região, comportamento).
  • Uso de nodes como “GroupBy” para agregação de dados.
• Princípios de Visualização (15 min):
  • Boas práticas para design visual e comunicação de insights.
• Atividade PBL (1h):
  • Problema: “Uma empresa quer entender o comportamento de vendas por região e produto. Como identificar padrões para otimizar estratégias regionais?” Tarefa:
  • Importar um dataset de vendas (ex.: vendas por produto, região, mês).
  • Calcular métricas descritivas (ex.: vendas totais, média por região).
  • Criar gráficos para visualizar tendências (ex.: vendas por região, produto mais vendido).
  • Entregável: Dashboard com gráficos e relatório com insights regionais.
  • Discussão: Debate sobre como os padrões identificados podem influenciar estratégias de marketing.

Aula 3: Segmentação de Clientes e Análise de Métricas (3 h)

• Aplicar técnicas de segmentação de clientes (ex.: RFM, clustering).
• Calcular e interpretar métricas-chave de marketing (ex.: ROI, CTR, CAC).
• Criar relatórios para monitorar desempenho de campanhas.

• Revisão e Dúvidas (15 min):
  • Recap da Aula 2, com foco em visualização e EDA.
• Segmentação de Clientes (1h):
  • Análise RFM (Recência, Frequência, Valor Monetário) usando nodes como “Rule Engine”.
  • Clustering básico com “k-Means” para agrupar clientes.
  • Exemplos de segmentação: clientes VIP, inativos, de alto potencial.
• Métricas de Marketing (45 min):
  • Principais KPIs: Taxa de Conversão, Custo por Aquisição (CAC), Retorno sobre Investimento (ROI).
  • Cálculo de métricas com nodes como “Math Formula” e “GroupBy”.
  • Criação de dashboards simples com nodes de visualização.
• Atribuição de Canais (15 min):
  • Introdução a modelos de atribuição (ex.: último clique, linear).
• Atividade PBL (1h):
  • Problema: “Uma empresa de e-commerce deseja segmentar clientes e avaliar o desempenho de suas campanhas. Como identificar clientes valiosos e canais mais eficazes?” Tarefa:
  • Importar dados de transações e campanhas (ex.: cliques, conversões, custos).
  • Realizar análise RFM para segmentar clientes.
  • Calcular KPIs como ROI e CTR por canal (ex.: Google Ads, e-mail).
  • Entregável: Relatório com segmentos de clientes e tabela comparativa de desempenho de canais.
  • Discussão: Reflexão sobre como segmentação e métricas podem guiar alocação de orçamento.

Aula 4: Modelagem Preditiva e Otimização de Campanhas (3 h)

• Introduzir modelagem preditiva para prever comportamentos (ex.: churn, vendas). Analisar sentimentos em dados de redes sociais. Integrar análises em um projeto final para otimizar campanhas.

• Revisão e Dúvidas (15 min):
  • Recap da Aula 3, com foco em segmentação e métricas.
• Modelagem Preditiva (1h):
  • Conceitos básicos: regressão linear, classificação.
  • Construção de modelos no Knime com nodes como “Linear Regression Learner” e “Decision Tree Predictor”.
  • Avaliação de modelos com “Scorer” (ex.: acurácia, matriz de confusão).
• Análise de Sentimento (30 min):
  • Processamento de textos de redes sociais com nodes como “Sentiment Analysis”.
  • Visualização de sentimentos (positivos/negativos) em gráficos.
• Otimização de Campanhas (15 min):
  • Uso de insights preditivos e de sentimento para ajustar estratégias.
  • Exportação de relatórios (Excel, PDF) e automação básica com loops.
• Atividade PBL (1h):
  • Problema: “Uma marca quer otimizar sua campanha de Natal com base em dados históricos e feedback de redes sociais. Como prever vendas e ajustar a estratégia?”
  • Tarefa:
  • Importar dados históricos de vendas e comentários de redes sociais.
  • Treinar um modelo preditivo para estimar vendas.
  • Analisar sentimentos nos comentários para avaliar percepção da marca.
  • Propor recomendações para a campanha (ex.: aumentar investimento em um canal).
  • Entregável: Workflow integrado com modelo preditivo, análise de sentimento e apresentação de 5 minutos com recomendações.
  • Discussão: Apresentação dos grupos e feedback coletivo sobre aplicabilidade das soluções.