Big Data Dicas Monitoramento de Redes Sociais

Mineração de dados: fique à frente dos concorrentes

Mineração de dados
2
*Este artigo foi originalmente publicado em 30/01/15 e seu conteúdo foi atualizado e estendido em 11/05/16.

O segredo para que uma empresa ultrapasse a concorrência e conquiste mais consumidores, muitas vezes, se esconde… em sua própria base de dados.

Informações cadastrais, transações com clientes, preferências dos consumidores – referentes ou não à sua marca, e ainda outros tipos de interação nas redes sociais são exemplos de alguns dados que, quando organizados e analisados por meio de ferramentas de Big Data, apontam caminhos para o sucesso de um negócio.

Muitos empreendimentos já coletam uma enorme quantidade de informações de diversas fontes; no entanto, para extrair conhecimento desse volume de dados é preciso fazer correlações, identificar padrões e descobrir tendências entre eles.

E é aí que entra a mineração de dados. E há inúmeras formas de aplicar data mining para buscar insights, aumentar a fidelidade do público, reduzir a rotatividade de clientes, gerar mais rentabilidade e, consequentemente, ficar à frente da concorrência.

Neste artigo você vai conhecer algumas maneiras de tirar bom proveito dos dados. Mas, antes, vamos explicar um pouco mais o conceito de mineração de dados.

O que é mineração de dados?

Minerar dados consiste no uso de um conjunto de tecnologias e técnicas que permitem automatizar a busca em grandes volumes de dados por padrões e tendências que não são detectáveis por análises mais simples. Data mining, como é conhecido em inglês, utiliza algoritmos sofisticados para segmentar os dados e avaliar a probabilidade de ocorrência de determinados eventos no futuro.

Este tipo de análise dá aos gestores embasamento de altíssimo valor para tomada de decisões estratégicas, permitindo detectar de forma precoce a ocorrência de tendências do mercado e desta forma antecipando suas ações para responder a novos cenários.

As principais propriedades da chamada data mining são:

  • Detecção automática de padrões
  • Predição de eventos
  • Geração de informação para ações práticas
  • Foco em grandes conjuntos e bancos de dados

A mineração de dados responde a questões que não se poderia responder por meio de técnicas similares mais simples. A seguir, você conhecerá algumas de suas aplicações.


Leia também: Como os gestores da sua empresa definem as estratégias?


Basket analysis

Também chamado de análise de afinidade, esse tipo de estudo é considerado uma das tarefas mais simples de data mining, podendo ser aplicado para vários objetivos.

A basket analysis identifica combinações de itens que ocorrem com frequência em um banco de dados, com foco no padrão de compras dos consumidores. Por meio da combinação de itens considerados interessantes do ponto de vista estatístico, a basket analysis gera um conjunto de regras de associação. Por exemplo, em um e-commerce, 70% dos clientes que compram um smartphone também compram um case ou capinha de celular.

Com esse tipo de associação, o dono do e-commerce observa as compras feitas pelos clientes ao longo de um período para identificar tendências, oportunidades de futuras promoções ou fazer ofertas de produtos que têm mais chances de serem comprados, dependendo do primeiro item escolhido pelo usuário.

Banner Simplicidata

Análises preditivas

Saber em que momento seus clientes vão comprar é muito importante para planejar campanhas de marketing, organizar o estoque, escolher o melhor mix de produtos e precificar as mercadorias.

A previsão de vendas analisa quando os clientes compraram, a fim de prever em que momento eles efetivarão uma compra novamente, e até mesmo quantos deles comprarão em um determinado período ou em uma área ou raio de distância (no caso de negócios físicos).

Na hora de realizar a previsão, trace três cenários: realista, otimista e pessimista. Assim, você pode planejar a quantidade certa de capital na mão, caso as vendas não saiam como o esperado.

A análise preditiva também pode ser utilizada no planejamento de mercadorias. Um estoque mal planejado é prejuízo para o empreendedor, seja por contar com itens parados, por não conseguir atender à demanda ou mesmo por não ofertar os produtos que seu público deseja.

Este tipo de mineração de dados pode indicar um equilíbrio, determinando a quantidade certa de produtos armazenados e em que momentos ao longo do ano aumentá-los ou diversificá-los.

O planejamento de mercadorias por meio do data mining também é fundamental para a seleção de produtos, para corresponder às expectativas do consumidor e, dessa forma, conquistar sua lealdade; e para determinar os melhores preços para o seu mix de produtos.


Leia também: Conheça os 4 tipos de análise de Big Data Analytics


Monitoramento de redes sociais

Se você acompanha nosso blog já viu como o monitoramento de redes sociais fez a Halls repensar seu produto.

Caso esse papo ainda seja novidade para você, é hora de saber que seus canais nas redes sociais estão cheios de insights para solidificar sua marca, melhorar e desenvolver novos produtos e oferecer um atendimento personalizado aos clientes. Basta saber analisar e extrair valor das conversas e interações nestes espaços.

O primeiro passo é instigar a interação, oferecendo conteúdo relevante e que desperte a ação do cliente. Depois, é preciso ouvir o que eles estão falando, por meio de ferramentas de monitoramento, e decifrar curtidas, comentários e compartilhamentos. Uma vez que você sabe o que seu público quer, fica mais fácil retê-lo, principalmente se sua empresa trabalha na web, onde a concorrência está cada vez mais acirrada e a apenas um clique.

O monitoramento e mineração de dados das redes sociais também vai ajudá-lo a entender seus competidores, acompanhando também as interações que acontecem nos canais das empresas que concorrem com a sua no mercado. Dessa forma você pode personalizar produtos e promoções oferecendo mais satisfação.

Database marketing

Este tipo de ação examina padrões de compra dos clientes e os relaciona com dados demográficos, psicográficos e interações nas redes sociais. Dessa forma, é possível traçar perfis de clientes mais específicos e segmentados, o que é essencial para promover ações de marketing com melhor mensuração de resultados.

As informações para esse tipo de análise são coletadas por meio de dados de vendas, programas de pontos, SAC, pesquisas no PDV, questionários via e-mail e monitoramento de canais na web.

As redes sociais têm sido uma rica fonte de informação nesse sentido, pois são nestes espaços que o consumidor demonstra suas preferências de consumo, necessidade e hábitos, além de dar sua opinião a respeito das marcas que consome.

Acompanhar e analisar esses dados é importante para que você comece a encontrar oportunidades (como os melhores dias para fazer uma promoção, por exemplo) e, principalmente, transforme seus clientes em defensores da sua marca.

Marketing com cartão de crédito

Empresas que emitem cartões de crédito coletam informações preciosas, que ajudam a identificar segmentos diferentes de clientes. Construir esses perfis é o primeiro passo para conquistar e reter novos consumidores.

Outra forma de trabalhar com os cartões é cruzar as informações coletadas nas transações comerciais com dados de diferentes perfis traçados por meio do monitoramento de redes sociais. Se você identificou, por exemplo, que possui uma faixa de consumidores que gastam cerca de R$ 5 mil por mês no seu negócio, utilizando cartão de crédito, busque entre seus seguidores aqueles que estão dentro de um perfil de consumo alto, verifique suas necessidades e preferências e direcione a eles ações de relacionamento, marketing e promoções específicas.

Baixe_aqui_seu_Ebook (5)

Informações para ações práticas

Por meio de data mining você pode extrair, de grandes volumes de dados, as informações necessárias para ações práticas no seu negócio.

Vamos explicar essa aplicação de data mining com dois exemplos práticos:

  • Com o objetivo de desenvolver um planejamento no investimento em empreendimentos imobiliários de baixo custo, empresas de construção podem usar modelos preditivos que apontem tendências salariais baseados em informações demográficas.
  • Revendas de automóveis podem aplicar modelos que identificam segmentos de consumidores com base em critérios relevantes, a fim de criar promoções com foco em clientes de alto poder aquisitivo.

Leia também: Como Big Data Analytics está transformando a indústria da construção?


Descobertas automatizadas

Data mining funciona por meio da construção de modelos para extração de dados. Estes modelos utilizam um algoritmo para trabalhar sobre conjuntos de dados. O conceito de descobertas automatizadas se refere à execução sistematizada de modelos de data mining.

Estes modelos podem ser usados para extrair dados pré-determinados, mas a maioria deles traz informações sobre novos dados. O processo de aplicar um modelo a dados novos é conhecido como “scoring”.

Agrupamentos

Outra aplicação muito útil para a mineração de dados é o agrupamento lógico de informações.

Vamos utilizar como exemplo novamente um cenário relevante para a nossa revenda de automóveis, mencionada anteriormente. Um modelo pode identificar segmentos demográficos que têm renda mensal dentro de uma determinada faixa, com histórico positivo nos serviços de proteção ao crédito e com comportamento que indica a tendência de trocar de carro todos os anos.

Este agrupamento formaria um cluster com altíssimo potencial comercial para a revenda de automóveis, não é mesmo?

Mineração de dados e estatísticas

Ainda existe alguma confusão entre minerar dados e estatísticas. É verdade que a maioria das técnicas utilizadas para data mining podem ser visualizadas em um framework estatístico, mas isso não significa dizer que sejam o mesmo que estatística tradicional.

Os métodos de estatística tradicionais geralmente demandam grandes volumes de interação dos usuários para que assumam suas conclusões como estatisticamente seguras. Como resultado disso, métodos estatísticos costumam ser bastante complicados de se automatizar.

Além disso, este tipo de modelo normalmente não escala bem para conjuntos de dados muito grandes. Eles se baseiam em hipóteses de testes ou nas correlações baseadas em pequenas amostras representativas de grandes volumes de dados.

Por sua vez, os modelos de mineração de dados são adaptáveis para grandes conjuntos de dados e podem ser mais facilmente automatizados. Na verdade, seus algoritmos normalmente requerem mesmo grandes conjuntos de dados para a criação de modelos de qualidade.

banner_dados_abertos

Mineração de dados e OLAP

OLAP é a sigla para On-Line Analytical Processing. Refere-se a análises rápidas de dados multidimensionais compartilhados. OLAP e mineração de dados são coisas diferentes, porém complementares.

OLAP é adequado para atividades como indexação de dados, alocação de custos, análises de séries temporais e análises “what-if”. Porém, a maioria dos sistemas de OLAP não têm a capacidade de realizar inferências indutivas além das análises preditivas limitadas a esses fatores.

A inferência indutiva, processo que permite chegar a conclusões genéricas a partir de exemplos específicos, é uma característica nativa de data mining. Talvez você já tenha visto referências a esse conceito, como “aprendizado de máquina”.

Sistemas de OLAP fornecem uma visão multidimensional de dados, incluindo suporte total a hierarquias. Essa visão de dados é uma forma natural de analisar negócios e organizações. Minerar dados, por outro lado, normalmente não conta com os conceitos de dimensões e hieraquias.

Data mining pode ajudar a detectar tendências como “propensão de uma pessoa a comprar” e “propensão de um cliente a interromper a assinatura do serviço” (o infame “churn). Os sistemas OLAP podem, então, agregar e indexar estas probabilidades.

A mineração de dados não trabalha sozinha – faça sua parte

A mineração de dados é uma ferramenta poderosa que, se bem utilizada, torna-se um grande diferencial para a sua empresa.

Por meio dela, você pode encontrar padrões e relações entre as informações disponíveis em seus bancos de dados. Mas isso não acontece espontanemante e, claro, não elimina a necessidade de que o gestor conheça muito bem o seu negócio. Só assim ele poderá extrair insights úteis das correlações e padrões identificados durante a coleta de dados.

Data mining encontra informações ocultas nos dados disponíveis, mas é você quem deve atribuir o valor de cada uma dessas descobertas para o seu negócio.

É importante dizer, também, que as relações preditivas descobertas por meio da mineração de dados não são necessariamente a causa de uma ação ou comportamento. É possível determinar, por exemplo, que “homens dentro de uma determinada faixa salarial que assinam certa revista” são propensos a comprar um determinado produto. Esta informação é útil para o seu planejamento de marketing, mas você não pode considerar que todos os indivíduos identificados via data mining com esse perfil comprarão aquele produto.

Obtendo resultados

Para chegar a resultados realmente úteis, você precisa fazer as perguntas certas. Por exemplo, em vez de tentar entender como “aumentar o volume de respostas a contatos por e-mail”, é muito mais eficiente compreender as características de pessoas que responderam a esses contatos no passado e focar seus esforços em clientes que se encaixem nesse perfil.

O fato é que, quanto mais dados você coletar, mais você conhecerá seu público e o mercado, mais satisfação você entregará a seus clientes e mais sua empresa se destacará. No entanto, não basta apenas armazenar as informações; a análise por meio da mineração de dados fará com que você extraia valor deles.

Ficou alguma dúvida sobre como minerar dados pode alavancar seu negócio? Então deixe um comentário e divida suas questões com a gente!

Para conhecer mais sobre as oportunidades e desafios do uso de Big Data nos negócios, recomendamos o nosso ‘Guia definitivo de Big Data para iniciantes’.

Faça o download clicando aqui ou na imagem abaixo.

Baixe_aqui_seu_Ebook

Related Post