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Big Data Analytics: você sabe o que é?

Big Data Analytics
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Artigo publicado originalmente em 18/01/16 e atualizado/expandido em 25/01/17

Há alguns anos, um número cada vez maior de organizações, de diversos portes e segmentos, vem empregando a filosofia de Big Data Analytics como ferramenta de apoio estratégico.

O objetivo é simples: melhorar seus processos de trabalho e adquirir insights valiosos acerca das tendências de mercado, comportamento dos consumidores e suas expectativas.

Todos esses indicativos representam para as corporações a possibilidade de tomar decisões mais precisas e, sobretudo, antecipadas à concorrência. Decisões que, em um cenário de extrema competitividade, podem ser o divisor entre o sucesso e a estagnação do seu negócio.

Se você não quer ser colocado à margem na disputa pela liderança de seu segmento, vale a pena investir alguns minutinhos de seu tempo na leitura deste artigo e descobrir um pouco mais sobre o poder dessa ferramenta fenomenal para o seu negócio. Confira!

Matérias-primas de Big Data Analytics

Big Data Analytics é o trabalho analítico e inteligente de grandes volumes de dados, estruturados ou não-estruturados, que são coletados, armazenados e interpretados por softwares de altíssimo desempenho. Trata-se do cruzamento de uma infinidade de dados do ambiente interno e externo, gerando uma espécie de “bússola gerencial” para tomadores de decisão. Tudo isso, é claro, em um tempo de processamento extremamente reduzido.

Algumas das fontes usadas por um software de Big Data Analytics:

  • Dados extraídos de ferramentas de Inteligência de Negócios (Business Intelligence – BI);
  • Arquivos de log de servidores web;
  • Conteúdos de mídias sociais;
  • Relatórios empresariais;
  • Textos de e-mails de consumidores à empresa;
  • Indicadores macroeconômicos;
  • Pesquisas de satisfação;
  • Estatísticas de ligações celulares capturadas por sensores conectados à “internet das coisas”;
  • Bases de dados das empresas de cartão de crédito;
  • Programas de fidelidade;
  • Reviews de produtos nos sites das empresas.

Leia também: 6 bases de dados gratuitas para mineração, estudos e testes


As vantagens comerciais de Big Data Analytics

Ao extrair e combinar resultados de todas as fontes listadas no tópico anterior, soluções de Big Data Analytics podem entregar informações extremamente importantes para a melhoria do desempenho de qualquer tipo de empresa no mercado. Curioso para entender como isso acontece?

O ponto de partida é a viabilização de análises profundas de um público por região. Ao saber quais são os produtos mais procurados e desejados em um determinado local, é possível direcionar as vendas para aquele lugar e até mesmo melhorar o sistema de logística para tornar o atendimento mais eficiente (lembrando que tudo isso pode acontecer em tempo real).

Entendendo melhor o perfil do consumidor de uma determinada área, é possível ainda contratar um tipo de mão de obra especializada em lidar com aquele público. Por exemplo: o cliente que entra em uma determinada loja do centro da cidade pode ser diferente daquele que entra em outra loja, da mesma marca, em outra região.

Identificação de padrões precisos

Outra vantagem expressiva do uso de Big Data Analytics é que, ao identificar o perfil de um determinado público (não apenas por região, como já citado, mas também por poder de consumo, por hábitos ou por idade), sua empresa é capaz de entregar ofertas de produtos e serviços super personalizados para variados tipos de cliente – como acontece em lojas virtuais, onde ao mostrar interesse por um livro acabamos recebemos ofertas de outros semelhantes.

As segmentações, gradativamente mais personalizadas, do público-alvo das empresas, diminuem as chances de comunicações e ofertas genéricas para um consumidor cada vez mais exigente.

Análise de concorrência

Por conseguir prever e entender alguns movimentos de consumo de um determinado público, a análise dos dados com ferramentas de Big Data Analytics também ajuda a apontar caminhos diferentes e mais eficientes daqueles percorridos pela sua concorrência. Dessa forma, é possível criar promoções específicas e até aumentar o estoque de algum produto que venha a ser mais procurado.

Desenvolvimento de produtos

Com a utilização de ferramentas de Big Data Analytics, as empresas conseguem desenvolver produtos capazes de realmente se conectarem aos consumidores.

A coleta de insights concretos produzidos pelos consumidores, por meio da mineração de dados, gera um maior conhecimento acerca deles (o que abrange suas ambições, personalidades e preferências) e também sobre o que eles acham das marcas. Com essas informações, torna-se possível desenvolver uma mercadoria ou serviço que seja, de fato, uma solução para eles.

Data-driven Marketing

O mundo dos negócios está cada vez mais baseado em dados e métricas para auxiliar nas tomadas de decisão, e o marketing das empresas não foge a esta regra. Ferramentas de Big Data Analytics ajudam gestores e equipes de marketing a analisarem os imensos volumes de dados gerados por ações e campanhas – se focarmos apenas em marketing digital, podemos falar de leads, cliques, views, oportunidades, conversões e mais uma dezena de métricas – e extraírem desse montante informações valiosas para estratégias futuras.

Desta forma, é possível mapear assertivamente o que está dando resultado, o que pode ser alterado ou descartado e, consequentemente, otimizar o ROI do marketing das empresas.

Diminuição do churn (saída de clientes)

Clientes propensos a cancelar a utilização de um produto ou serviço fornecem indicações sutis, por meio do seu comportamento, de que estão prestes a suspender as atividades. Big Data Analytics, por meio do desenvolvimento do perfil 360º de públicos-alvo, ajuda as empresas a identificarem estes sinais de forma preditiva e a terem tempo de agir para evitar a perda do consumidor.

De posse dos dados e insights gerados pela análise preventiva, torna-se possível estruturar na sua empresa um modelo de prevenção de churn. Esta é a ferramenta que lhe fornecerá índices que servirão como base para disparar ações focadas naqueles clientes que são possibilidades reais de abandono, fazendo com que seus esforços tenham resultados otimizados.

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Cases de sucesso no trabalho com Big Data Analytics

Não é de hoje que gigantes da economia mundial, governos e instituições utilizam o trabalho com data mining (mineração de dados), análises preditivas, relatórios de cientistas de dados e análises estatísticas. Agora, porém, com a melhora da captação de dados e de sua velocidade por meio de Big Data Analytics, é possível aprimorar ainda mais o uso dessas informações.

Quer ver alguns exemplos de como isso funciona na prática?

Walmart

A rede norte-americana de varejo coleta cerca de 2,5 petabytes de dados a cada hora, por meio da captura de informações das transações de seus clientes. Esse monitoramento permite controlar com precisão os níveis do estoque, prever tendências sazonais de crescimento no consumo de alguns produtos, além de melhorar os processos de trabalho da rede.

Além disso, com ajuda de seu Walmart Labs, a empresa também tem se dado bem ao criar ferramentas capazes de interagir e capturar até mesmo nuances do seu público. Uma delas, o The Social Genome, já chegou até mesmo a promover um produto para uma cliente que postou no Twitter falando do seu interesse em assistir ao filme Salt, com Angelina Jolie – e aí o grande lance do sistema foi entender que ela se referia a um filme e não o produto sal (“salt”, em inglês).

MIT

O Massachusetts Institute of Technology, uma das mais importantes universidades do mundo, através do MIT Media Lab, fez recentemente uma simulação que conseguiu determinar quantas pessoas se encontravam em um determinado momento no maior centro de compras dos EUA, e em plena Black Friday.

O levantamento foi possível graças ao cruzamento de dados de geolocalização de smartphones e tablets.

Nike

Por meio de uma parceria com uma empresa de tecnologia, a fabricante norte-americana de materiais esportivos desenvolveu um app capaz de monitorar a frequência cardíaca, a quantidade de passos, a velocidade durante o “running” e a distância percorrida dos atletas, além da vantagem de divulgar todo esse relatório em redes sociais.

O estímulo à competição entre amigos em redes sociais faz com que os clientes criem cada vez mais o hábito de compartilhar suas informações de desempenho, fornecendo poderosos subsídios para o desenvolvimento de novos produtos pela empresa.

Além disso, com todos esses dados dos clientes em mãos, a empresa pode também indicar produtos específicos para cada um deles, criar promoções e mostrar como era possível melhorar o seu desempenho nas corridas.

Macy’s

Uma das mais importantes lojas de departamentos dos EUA, a Macy’s tinha dificuldades para gerenciar um crescimento anual de mais de 50% em dados de venda, além do inventário de cerca de 70 milhões de itens (necessário para garantir a rotatividade de seus produtos no estoque e gerenciamento mais eficiente da cadeia logística).

Assim, utilizaram um extenso portfólio de ferramentas de análise de grandes volumes de dados (como Hadoop, Tableau e Vertica), bem como cientistas de dados especializados em trabalhos estatísticos.

Resultado? Redução do tempo gasto em análises de preços: de 27 horas para uma hora; redução de custo com hardware: na faixa de 72%; além, é claro, da implantação de um sistema de gestão mais eficiente em suas políticas de estoque.

Nissan

A Nissan tem trabalhado para entender melhor seus públicos internos e externos a partir de uma grande quantidade de dados coletados em redes sociais. A empresa também recolhe uma riqueza de dados, em seus sistemas de gestão da cadeia de abastecimento, relacionados ao estágio de cada veículo durante o seu ciclo de produção, quando cada elemento – incluindo o veículo final – está para ser entregue, dentre outras informações de processos. A companhia usa essas informações para trabalhar na melhoria da qualidade de sua cadeia de fornecimento e na assertividade de seus produtos finais.

Big Data também tem sido utilizado pela Nissan na análise de padrões de reclamações dos clientes quando há algum problema. Ao identificar dados que demonstrem a repetitividade de eventos que levam os clientes a irem até as concessionárias para fazer reparos, a empresa tem trabalhado de forma preventiva para se antecipar às necessidades de seus clientes – e, assim, também melhorar a experiência de sua equipe interna.

NFL

A NFL, liga profissional de futebol americano dos EUA, tem um acordo com a Zebra, empresa do segmento tecnológico que realizou a instalação de sensores RFID (do inglês “Radio-Frequency Identification”) nos uniformes dos jogadores, em todos os jogos da temporada.

Os chips coletam, em tempo real, informações detalhadas sobre deslocamento de cada jogador dentro do campo. Dessa base são extraídas estatísticas individualizadas sobre distância percorrida, aceleração, velocidade e outros scouts de cada jogador.

Os dados são disponibilizados para os fãs do esporte, atletas e comissões técnicas depois dos jogos, ampliando a experiência das partidas para além do tempo em que elas transcorrem. Existem planos de expansão da coleta de dados no futuro, instalando, por exemplo, sensores também nas bolas utilizadas nas partidas, permitindo medir exatamente quantas jardas são percorridas em cada field goal ou lançamento para um touchdown.

Os mais aficionados podem se aprofundar ainda no conteúdo sobre as partidas dos seus times e se envolver em fantasy games (como o Cartola FC faz com o futebol no Brasil) que se utilizam da base de dados real da liga para criar os fantasy teams mais fiéis possíveis à realidade

Amazon

Em alguns anos, a Amazon pretende entregar produtos aos seus clientes sem que eles sequer precisem pedir por essas mercadorias.

Tudo será baseado em procedimentos de análise preditiva, que só são possíveis graças às técnicas de Big Data Analytics e permitem identificar com precisão o padrão de consumo das pessoas.

Os algoritmos da Amazon identificarão quais produtos uma pessoa comprou e, a partir de então, calculará em quanto tempo, em média, esses produtos vão acabar. Com base nesses dados, os clientes receberão novas remessas dos mesmos produtos sem o menor esforço para isso.

Starbucks

A Starbucks tem utilizado Big Data Analytics para guiar o processo de abertura de suas cafeterias, enfrentando a onda do e-commerce e, principalmente, aperfeiçoando a relação entre suas lojas, sua marca e seu público-alvo.

Por meio de um sistema chamado Atlas, a gigante americana dos cafés gera poderosas análises demográficas para guiar planos de mercado e estratégias de aplicações de novas lojas, tudo feito de acordo com a demanda de cada região.


Para mais cases, leia o artigo 11 cases de sucesso com Big Data!


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E aí, ficou interessado no trabalho de Big Data Analytics? Compartilhe com a gente suas dúvidas e até a próxima!