Python, uma das linguagens de programação mais populares do mundo, tem ganhado espaço também entre analistas de negócios com foco em marketing. Embora muitos desses profissionais não possuam experiência prévia com programação, a versatilidade e simplicidade do Python têm provado ser um diferencial. Neste post, vamos explorar por que o Python é uma ferramenta valiosa para otimizar processos e gerar insights para os negócios. 

Simplicidade que transforma

Uma das grandes vantagens do Python está na sua sintaxe, projetada para ser simples e intuitiva. Isso possibilita que mesmo pessoas sem experiência prévia em programação consigam criar scripts e automações com mais facilidade que em outras linguagens. Ferramentas como o Google Colab permitem testar códigos de maneira online, gratuita e colaborativa, sem a necessidade de instalações complexas.

Se o Python fosse uma ferramenta, seria um verdadeiro canivete suíço, oferecendo soluções para:

• Análise de dados,
• Automatização de tarefas repetitivas,
• Criação de visualizações de dados
• E muito mais.

O poder das bibliotecas

O grande trunfo do Python está em suas bibliotecas, que são pacotes com funcionalidades prontas para uso. Isso permite resolver problemas complexos sem reinventar a roda. Algumas das mais utilizadas em análises de dados para marketing incluem:

• Pandas: ideal para manipulação de dados tabulares,
• Matplotlib e Seaborn: criação de gráficos simples ou avançados,
• Scikit-learn: construção de modelos preditivos,
• Plotly: visualizações interativas e dashboards.

Essas bibliotecas tornam possível desde análises descritivas até modelos de previsão de ROI de campanhas.

Como Python facilita a vida de um analista de negócios

Na rotina de um analista de negócios, o tempo gasto em tarefas manuais pode ser significativo. Com o Python, essas tarefas se tornam mais rápidas e precisas:

• Limpeza de dados: remoção de valores nulos ou duplicados, padronização de formatos como datas e textos, tratamento de outliers e inconsistências, além da combinação ou separação de colunas;
• Manipulação de dados: filtragem, agrupamento e criação de variáveis calculadas com o uso de bibliotecas como Pandas. Também é possível mesclar, unir ou pivotar datasets para gerar tabelas dinâmicas e insights mais profundos. Ordenar e reorganizar dados se torna uma tarefa simples e eficiente;
• Visualização de dados: criação de gráficos básicos (barras, linhas, pizza) e avançados (mapas de calor, histogramas, boxplots). Ferramentas como Plotly e Dash permitem desenvolver dashboards interativos que ajudam na análise exploratória visual para identificar padrões;
• Análises estatísticas: cálculo de métricas como média, mediana e desvio padrão, além de testes de hipóteses e identificação de correlações entre variáveis. Python também permite a análise de séries temporais para identificar tendências ao longo do tempo;
• Análise preditiva: construção de modelos preditivos utilizando bibliotecas como Scikit-learn. Esses modelos ajudam a prever resultados como churn, ROI de campanhas e taxas de conversão, além de permitir a avaliação de modelos com métricas como precisão e recall;
• Automatização de relatórios: geração automática de relatórios em formatos como CSV, PDF ou até mesmo e-mails. Com o Python, é possível agendar scripts para execução periódica, processar grandes volumes de dados em lote e integrar APIs para coleta de dados em tempo real.

Casos de sucesso

Empresas de diferentes setores já se beneficiaram do uso do Python por sua escalabilidade e versatilidade.

Cielo

Empresa líder em tecnologia e inovação no setor de pagamentos eletrônicos na América Latina que enfrentou a necessidade de revisar sua estratégia de expansão diante de um mercado de máquinas de cartão cada vez mais competitivo. Como cliente DP6, utilizou Python para criar modelos de atribuição customizados para orientar mudanças estratégicas e táticas, construção de bases para acompanhamento dos resultados e também para análises diversas. Como resultado, viu uma redução de 61% no custo por lead, otimizando o processo de mídia com base em jornadas de consumo mais realistas.

ForecastWatch.com

Responsável por avaliar a precisão de previsões do tempo de empresas como Accuweather e The Weather Channel, eles coletam mais de 36 mil previsões do tempo diariamente e depois comparam com dados climatológicos reais para 800 cidades nos Estados Unidos. O Python está presente em todos os componentes do produto, incluindo a interface web, e foi escolhido porque vem com muitas bibliotecas padrão para coletar, armazenar e analisar dados.

Netflix

A empresa usa Python em diversos áreas e com diversas finalidades, como para analisar dados operacionais e prototipar ferramentas de visualização de dados para a área de Engenharia de Demanda, análise de riscos e identificação de vulnerabilidades na área de Segurança de Informação, e também para o treinamento de modelos de machine learning para os algoritmos de recomendação e de marketing.

Spotify

Além de usar Python para machine learning e para garantir a qualidade dos dados do Spotify Wrapped, a linguagem de programação é muito utilizada para análise de dados.

Começando com Python

Se você ainda não está convencido, que tal experimentar? Abra o Google Colab, digite print("Hello, world!"). Veja como a mágica acontece! Para praticar, você pode usar diversas fontes de dados públicos, como as do Kaggle. E não se preocupe em ter que dominar toda a documentação do Python logo de cara. Além de contar com a ajuda da IA do Colab na criação do seu código, você também pode contar com o apoio da comunidade. A comunidade Python é enorme e está sempre disposta a ajudar, com tutoriais, fóruns e diversas ferramentas que vão te dar todo o apoio necessário nessa jornada.

Quer transformar a maneira como sua equipe trabalha com dados? O Python é uma opção interessante. A DP6 pode te ajudar a integrar essa linguagem no seu fluxo de trabalho, garantindo mais eficiência e resultados impactantes. Entre em contato para saber mais!