A utilização de big data pode potencializar ainda mais o processo de coleta e análise de dados para elevar o número de conversões de vendas em um negócio.
Nossa vida é cercada pelo digital e pelo uso de dados: compramos produtos por meio de sites, nos entretemos por canais digitais, usamos softwares online para trabalhar, nos comunicamos por aplicativos de mensagens, nos informamos por veículos online, frequentamos redes sociais e, para tudo isso, usamos smartphones, laptops, smart TVs e tablets – às vezes, mais de uma tela por vez.
Estes são exemplos palpáveis e facilmente reconhecíveis, mas poderíamos encher páginas falando sobre como estamos imersos em digital e dados. Nessa jornada, segundo o IDC, são produzidos 2,5 quintilhões de bytes de dados todos os dias. É big data na sua forma mais pura.
Como as empresas tratam seus dados?
Se cada uma das empresas ou marcas assumir a coleta e análise dos dados gerados em seus ambientes, as chances de elevar os resultados do negócio são muito grandes. Mas muitas delas ainda não entenderam muito bem como depurar esses dados e sequer dominam o conceito de Big Data.
Analistas e pesquisadores do Cappra Institute for Data Science realizaram um estudo para mensurar o Índice de Maturidade Analítica (IMA) de dados de empresas brasileiras dentro de cinco níveis. Segundo as palavras do próprio estudo, os níveis são definidos como:
- Data negation: Organizações que não valorizam os dados em seus processos e que não acreditam no potencial analítico aplicado em negócios;
- Data curious: Organizações que fazem aplicações pontuais para uso de dados, sem constância ou estabelecimento de processos analíticos;
- Data try: Organizações em busca da estabilização de uma operação orientada por dados, testando alternativas para reduzir o feeling nas decisões;
- Data safety: Organizações que utilizam os dados de forma estável, principalmente para justificar suas ações, e que se sentem seguras usando dados;
- Data driven: Organizações analíticas, com estratégia, processos, pessoas e espaços plenamente adequados para usar dados nos negócios.
A conclusão é que a maior parte das empresas pesquisadas se encontra no nível data curious, em que os dados não estão em um horizonte de longo prazo e nem são tratados de maneira estratégica. Fica um pouco complicado tratar um volume massivo e rico de dados se as empresas não enxergam valor nisso, não é?
Para avançar um pouco mais e saber como obter as vantagens do Big Data, vamos entender a base do seu conceito.
Afinal, o que é Big Data?
Big Data é um termo que indica a reunião de um volume massivo de dados, que podem ser estruturados ou não. Os dados estruturados vêm em um formato pronto para extração e leitura, como os vindos de banco de dados relacionais ou de arquivos com extensões XML, TXT ou CSV. Os dados não-estruturados vêm de fontes diversas, como áudios, vídeos, sites e intranet.
Esses dados são coletados e armazenados dia após dia em servidores e data warehouses, por exemplo, aumentando seu tamanho de maneira exponencial. As principais características de Big Data foram reunidas em 5 Vs:
1) Volume
É a quantidade de dados obtidos durante a recepção de dados, podendo vir de fontes variadas.
2) Velocidade
À medida que as tecnologias avançam, a rapidez com que os dados são trocados aumenta. Com um bom software de gestão, a coleta de dados acontece em tempo real.
3) Variedade
Os dados podem se estruturados ou não. Os dados vindos de transações financeiras, textos, áudios ou vídeos precisam ser interpretados para se tornarem informações.
4) Valor
Esses dados precisam ser úteis para a empresa, assim as informações formadas a partir deles vão nortear boas soluções e estratégias.
5) Veracidade
A qualidade dos dados precisa ser indiscutível. É preciso saneá-los antes de partir para as correlações, senão a confiabilidade da informação gerada diminui muito.
O Big Data pode ser um trunfo na hora de aumentar a vantagem competitiva por meio da predição oferecida pelo cruzamento e interpretação de dados – o Big Data Analytics. É possível mensurar as chances de sucesso de determinadas ações, obter insights sobre como otimizar processos e até mesmo descobrir padrões específicos por áreas dentro do negócio.
A análise de Big Data também ajuda a encontrar ameaças e atividades suspeitas, permite acompanhar mais rapidamente as mudanças do mercado e reduz consideravelmente os gaps de informação. Já nos negócios, pode ser diferencial na criação das estratégias de conversão de vendas.
Como usar Big Data para aumentar as conversões?
Atualmente, as estratégias de marketing podem se beneficiar de Big Data – desde captar leads até vender produtos e serviços para públicos altamente segmentados naquele negócio.
Mas, para utilizar o Big Data de maneira eficiente, é preciso contratar ferramentas capazes de fazer uma varredura nessa quantidade massiva de dados. Em muitos casos são utilizados softwares baseados em Inteligência Artificial, capazes de aumentar sua própria capacidade analítica à medida em que são utilizados.
Pensando em conversão de vendas, os softwares mais utilizados devem ser voltados para as automações de Marketing, comportamento do consumidor, gestão de leads e gestão de vendas.
Os dados e as oportunidades de negócios
Para gerar mais conversão de vendas é preciso estabelecer uma estratégia que contemple não apenas a análise de dados gerados por meio das trocas online. O negócio precisa ser analisado como um todo, passando pela forma como se estabelece a comunicação, a qualidade das relações comerciais e o posicionamento de marca. Tudo isso precisa estar alinhado diante dos consumidores – e até nisso a análise de dados pode ser útil.
Com isso em mente, as frentes capazes de auxiliar a conversão de venda por meio dos dados estão em áreas como:
1) Comportamento do cliente
Dados como ticket médio por cliente, canais de compra e frequência são capazes de auxiliar na personalização das ofertas e incrementar melhorias na experiência do cliente.
2) Hábitos de consumo
Softwares para Big Data podem fazer a leitura dos hábitos das pessoas dentro de e-commerces, marketplaces e sites. Com isso, é possível entender como dispor a comunicação no site, recomendar produtos e lançar promoções mais personalizadas.
3) Análise de sentimentos
Parece terapia, mas é só marketing mesmo. É preciso analisar a percepção das pessoas a respeito dos produtos, serviços e da própria marca. Isso trará insights para a criação de campanhas capazes de causar reações positivas e motivar o público a comprar mais e melhor. Além disso, o resultado dessas análises será um diferencial para encontrar formas de engrandecer o relacionamento com os consumidores, podendo criar verdadeiras comunidades em torno da marca.
4) Demandas futuras
A análise de dados fornece dados preciosos para indicar tendências e prever demandas, para que seja possível trabalhar a produção e distribuição de modo mais eficiente. Dessa forma, também é possível entender qual a curva de vida do produto e, assim, evitar perder o timing.
5) Redes sociais
O monitoramento de menções, palavras-chave, interações e outros tipos de dados gerados nos ambientes de redes sociais permite entender os comportamentos das pessoas dentro da comunidade. Isso traz mais inteligência e foco para as estratégias de captação de leads e vendas, poupando tempo e recursos no momento de produzir e patrocinar conteúdo.
Leia também: Como fazer marketing de conteúdo e atrair os clientes certos?
6) Desenvolvimento de produtos
Ao analisar os dados, é possível antecipar a demanda dos clientes. A detecção de padrões é crucial para direcionar o desenvolvimento de produtos com vista a uma maior conversão de venda.
A transformação digital caminha a passos largos e uma forma de acompanhar essa evolução é utilizar tecnologias sob medida para cada negócio. Baseadas em dados e informações, as empresas poupam tempo e investimentos.
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