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O que os dados podem nos dizer sobre as preferências de cada consumidor? A área de Data Science faz parte do processo de inovação digital da L’Oréal Brasil para antecipar comportamentos do público para direcionar os negócios. Por meio de técnicas de machine learning - programas que aprendem sozinhos a desempenhar tarefas de forma prática a partir de algoritmos e bases de dados - e de estatística, o Data Science obtém informações que podem impactar setores como Operações a Marketing.

Para Mariana Castilho, Coordenadora de Data Science para a L’Oréal Américas, o mercado de beleza carrega uma forte marca emocional, já que fala diretamente com a autoestima e valores próprios dos consumidores. “Isso torna a resposta dele aos nossos produtos muito mais complexa e imprevisível”, diz ela. “Com um trabalho eficiente na área de dados, conseguimos não só decodificar esses sinais e repostas, mas também antecipá-los, de maneira muito mais clara e eficiente.”

Data Science também pode ser utilizado para otimizar processos internos

Ferramentas como as linguagens de programação R, Python e Power BI, baseadas em estatísticas, são usadas para compreender melhor as características das informações nos bancos de dados. As aplicações são inúmeras: “Podemos otimizar nosso investimento em publicidade para sermos mais certeiros, planejar um lançamento e atingir resultados mais eficientes, entender a elasticidade de preço de determinado produto, dentro muitas outras coisas”, explica Mariana.

A área também é estratégica para entender com mais profundidade a própria estrutura da L’Oréal Brasil. “Hoje já estamos fazendo alguns projetos globais não só com área como marketing, mas também com o RH, por exemplo”, complementa ela. “As possibilidades que temos são infinitas e, se bem feitas, acredito que serão muito valorizadas por todas as ramificações da L'Oréal.”

Data Analytics: a ciência de dados aplicada ao mercado e aos consumidores

O Data Science também faz parte de outros setores da Companhia - caso da área de Data Analytics, parte da estrutura de Consumer Marketing Insights (CMI). Ela tem a função de integrar e analisar dados digitais sobre consumidores, mercado e marketing com o objetivo de identificar novas oportunidades de negócio. Além das ferramentas tradicionais da ciência de dados, a área combina estudos mais formais à análises de redes sociais para conhecer a maneira como o público interage com marcas da L’Oréal. Bases de cadastro de relacionamento com os clientes e padrões de busca no Google também são utilizados.

Guilherme Alves, Analista de Inteligência de Dados da área, conta que um dos objetivos da área de Analytics é oferecer informações com base técnica para auxiliar a tomada de decisões e direcionar o negócio. Para ele, a multidisciplinaridade e as chamadas soft skills, como trabalho em equipe e empatia, são fundamentais para identificar novas oportunidades e traduzir as informações para colaboradores de outras áreas. “É importante se manter atualizado e acompanhar novas técnicas e cases de mercado, mas essas características formam o profissional completo para área, com capacidade de assimilar as necessidades de negócio e endereçar de forma técnica e estruturada os problemas da empresa”, finaliza.