Dados

Big data analytics e suas possibilidades

Com o grande número de dados coletados atualmente na internet, é essencial para uma empresa que eles sejam analisados para sua otimização

Se você trabalha na área de marketing digital, com certeza já ouviu falar sobre Big Data. O termo descreve o volume de dados coletados e armazenados diariamente em uma empresa a partir de informações dos próprios consumidores e dos diferentes canais digitais. Esses dados podem ser cruzados e resultar em insights que otimizem a empresa e aumente sua competitividade e valor no mercado. Mas como funciona o trabalho em cima desse grande volume de informações?

A análise de dados, conhecida como Big Data Analytics, é o trabalho analítico sobre todos os dados coletados e interpretados. Examinando esse volume por meio de soluções inteligentes, é possível definir padrões e descobrir qual é a melhor maneira de tomar uma decisão. É muito importante, nos dias de hoje, que uma empresa compreenda as possibilidades de uma análise de dados e os benefícios que ela pode trazer para a organização.

Os grandes sistemas de análise de dados geralmente incluem informações internas e fontes externas, semi-estruturadas e não estruturadas (por exemplo, dados de cliques em um site, conteúdo das redes sociais, e-mails de clientes, respostas de pesquisas, etc). Além disso, essa análise em tempo real permite que a empresa trace possíveis comportamentos de um cliente no mercado futuro para “prever” tendências. O trabalho é realizado com a ajuda de algoritmos complexos, e pode ocorrer de diferentes maneiras.

 

 

Tipos de análise

De acordo com o Gartner Group, líder mundial em pesquisa e consultoria em tecnologia da informação, existem quatro estágios de análise dentro das empresas. No primeiro, conhecido como análise descritiva, é necessário responder perguntas do passado, como “o que aconteceu?”. No segundo, é relacionado um diagnóstico para entender “por que aconteceu?”. Já no terceiro nível, trabalhamos com as análises preditivas (“o que vai acontecer?”) e no quarto, análises prescritivas (“o que fazer?”).

A análise preditiva tornou-se uma ferramenta importante para o processo de Big Data. Com o mercado cada vez mais imprevisível e as tecnologias aumentando o número de possibilidades, é de grande utilidade que os tomadores de decisão de uma empresa consigam entender comportamentos dos seus consumidores e possíveis acontecimentos futuros baseando-se no seu histórico.

A partir dessa análise, é possível que uma empresa identifique tendências, entenda seus clientes para uma melhora na comunicação e consequentemente otimize o desempenho de seus negócios. Ao segmentar os consumidores em grupos de consumo, por exemplo, podem ser criadas ofertas e promoções que chamem a atenção do público. Outro exemplo é que um atendimento pode ser mais eficiente quando os produtos mais procurados por um cliente estão mais visíveis em uma loja.

Cases de sucesso – Big Data Analytics no varejo

A análise de Big Data é uma estratégia desafiadora e essencial na área de varejo. Uma varejista de farmácia nos EUA, com 6 milhões de lojas em sua rede, notou que seus estoques estavam maiores do que o esperado e seu crescimento geograficamente não era mais uma boa tática para atrair clientes.

Os principais objetivos eram reduzir o estoque e aumentar o valor da empresa, e após extrair mais de 7 terabytes de informações de inventário, transações de dados e criar uma análise, foram pensadas algumas soluções para essa otimização: criação de um modelo estatístico, limitação do número de transferência, criação de clusters de lojas próximas e engajamento interno. Como resultado, a empresa conseguiu, a partir do Big Data Analytics, reduzir 1,5 bilhão de dólares de estoque em excesso em um ano, acompanhado de um novo processo de gerenciamento e monitoramento das lojas.

Outro exemplo que podemos citar como um case de sucesso foi a Nike, empresa norte-americana de produtos esportivos. Foi desenvolvido um aplicativo que monitora a frequência cardíaca, quantidade de passos, velocidade durante o “running” e a distância percorrida dos atletas. Por meio desse estímulo com possibilidade de compartilhar o resultado nas redes sociais, mais pessoas se engajaram e produtos foram criados para grupos específicos de pessoas, além de promoções e aumento no desempenho da empresa.

 

Quer conhecer mais cases de Big Data? Clique aqui (site em inglês)

 

Clique para comentar

Deixe seu comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Início