Índice
- Como o Big Data se aplica à manipulação de dados volumosos
- Qual é o principal desafio do Big Data?
- Como o Big Data Analytics é utilizado para fazer a manipulação de dados
- Como os dados modelados são utilizados no marketing para aumentar a eficiência operacional
- Como uma solução de Big Data funciona na manipulação de grande volume de dados para marketing e vendas
O uso do Big Data para realizar a manipulação de dados volumosos é uma prática cada vez mais presente nas mais diversas áreas das empresas, como nos setores de marketing e vendas.
Hoje, praticamente todas as decisões corporativas são orientadas por dados. As companhias que optarem por não utilizá-los, colocam-se em uma posição de desvantagem competitiva.
Porém, não basta ter acesso a essas informações. A análise e a interpretação são o que diferencia os bons resultados do fracasso. Ocorre que, com um volume massivo de dados, é impossível realizar todos os processos necessários manualmente. É aí que entra a tecnologia.
Então, se você quer saber como utilizar o Big Data para manipular grandes quantidades de dados com o auxílio de Inteligência Artificial e aprendizado de máquina (machine learning), continue a leitura.
Como o Big Data se aplica à manipulação de dados volumosos
Big Data é uma expressão utilizada para se referir a massivos conjuntos de dados, análise, armazenamento, processamento, ordenação, tratamento e higienização. Ou seja, uma área do conhecimento voltada à interpretação de volumes de dados variáveis. Contudo, o termo se popularizou para se referir aos dados recolhidos na web, o maior banco existente.
Ele se renova e expande o tempo todo, infinitamente, dado o fato de que os usuários continuam navegando na internet e, portanto, fornecendo informações que alimentam o Big Data. Aos estudos que visam compreender os padrões desse grande banco de dados, dá-se o nome de Big Data Analytics.
Qual é o principal desafio do Big Data?
Para profissionais de marketing, informações contínuas sobre o comportamento do usuário podem parecer um oásis. Mas ainda há um desafio: a vasta quantidade de dados torna impossível que a análise humana consiga interpretá-los em tempo hábil para sua utilização.
Eles são provenientes das mais diversas fontes. Dispositivos, plataformas, mídias sociais, websites, entre outras. Com essa avalanche de informações, como extrair insights valiosos para gerar eficiência operacional?
Como o Big Data Analytics é utilizado para realizar a manipulação de dados
A resposta para essa pergunta é, novamente, focada na tecnologia. Existem três tipos de soluções que se adequam perfeitamente a essa necessidade. A primeira delas são os bancos de dados especializados. Afinal, nem todos os dados da web são importantes.
Esse tipo de plataforma filtra o que realmente importa para um determinado objetivo, agregando em um só local informações oriundas de diferentes origens da web.
Mas, ainda assim, persiste o problema da grande quantidade de dados fornecidos pelo Big Data. É aí que ganha espaço a inteligência artificial. Esse tipo de inovação processa tais dados de maneira ordenada. E, assim, realiza ações como categorização, recomendação, segmentação e identificação de tendências, anomalias e padrões.
Por fim, a partir da modelagem de dados realizada anteriormente, o algoritmo se retroalimenta. É o chamado aprendizado de máquina, que aperfeiçoa de maneira automática o algoritmo. Ou seja, é capaz de realizar em instantes o trabalho de análise massiva que seria impossível manualmente.
Como os dados modelados são utilizados no marketing para aumentar a eficiência operacional
A partir dos dados modelados e de seu constante aperfeiçoamento, essas informações podem ser utilizadas por pessoas ou máquinas para enriquecimento de estratégias de marketing.
Algumas formas de utilização são listadas a seguir.
- Identificação de ICP: apontamento do Perfil Ideal de Cliente para que os recursos sejam direcionados somente a prospects que nele se encaixem.
- Predição de demanda: antecipação das necessidades futuras do cliente.
- Adequação de preços: ajuste estratégico de precificação de acordo com o público-alvo.
- Predição de mercado: previsão de parcela do mercado que pode ser atendida com um produto ou serviço.
- Análise comportamental: avaliação de interações, preferências, costumes de navegação, motivações, interesses etc.
- Aceleração da jornada de compra: personalização de mensagem e identificação do momento certo para entrega de ofertas.
- Segmentação de mercado: direcionamento de campanhas de marketing em múltiplos canais de comunicação.
- Otimização de recursos: economia de gastos que seriam despendidos com a generalização das campanhas.
- Retenção de clientes: compreensão de histórico de compras para oferecimento de ofertas exclusivas e programas de fidelidade.
Como uma solução de Big Data funciona na manipulação de grande volume de dados para marketing e vendas
As soluções de Marketing e Vendas da Neoway são aliadas estratégicas para a avaliação de grandes volumes de dados na inteligência comercial. Muitas empresas a utilizam para processar grandes quantidades de dados, o que funciona ainda melhor devido à possibilidade de integração via API.
A nível de planejamento, o cliente insere sua própria base de clientes ativos com todos os dados atrelados e, a partir disso, a plataforma analisa e entrega uma lista de clientes potenciais dentro daquele perfil já existente, apresentando um potencial de mercado para aquela empresa.
Tudo é realizado de maneira bem simples: basta inserir listas de clientes na plataforma, que são agregadas aos sistemas de gestão de CRM (Customer Relationship Management), ERP (Enterprise Resource Planning) e BI (Business Intelligence).
Isso porque os bancos de dados internos trazem o que é necessário para desenvolver perfis ideais, enquanto os externos permitem realizar a busca de perfis semelhantes disponíveis no mercado. Tudo isso em alta velocidade devido à automação dos algoritmos inteligentes, capazes de processar dados em instantes.
Um dos requisitos essenciais que faz com o sistema gere resultados é o mapeamento de market share. Por meio de dados públicos de fontes confiáveis (Receita Federal e IBGE, por exemplo), é possível medir o dimensionamento do mercado e tomar decisões assertivas.
Outra vantagem é a possibilidade de aumento na retenção de clientes. Por meio da inteligência artificial, auxilia em uma melhor compreensão da jornada, inclusive identificando padrões que podem levar ao churn. Ou seja, traz à tona a possibilidade de realização de ações preditivas para conter o abandono do cliente.
Além disso, as soluções de Marketing e Vendas podem ser utilizadas por múltiplas equipes dentro da empresa. Isso inclui times de Customer Success e Account Management. Esses são os principais responsáveis por upsell e cross sell. Ao utilizar os dados, será possível antever quais dos clientes já existentes estão mais suscetíveis ao aumento do fee.
Naturalmente, o momento da oferta será diferente para cada cliente. E é por isso que os cálculos realizados pelo algoritmo avaliador acontecem continuamente.
Um case de sucesso interessante aconteceu com o Grupo Ultra, no projeto da Ipiranga Lubrificantes. Por meio de táticas de mapeamento do potencial de mercado, segmentação de base com o uso do Big Data Analytics e avaliação de histórico de consumo em diferentes pontos de venda, foi obtida uma taxa de retenção de 46% (10% do faturamento da área de lubrificantes).
Se você deseja aperfeiçoar suas campanhas de marketing por meio de uma ferramenta de inteligência comercial completa e fazer a manipulação de dados para marketing e vendas de forma mais eficiente, entre em contato com um de nossos especialistas e revolucione o setor comercial do seu negócio.
