Ferramentas de integração de dados aplicadas no marketing aumentam o alcance e profundidade de conhecimento sobre seus clientes e as chances de sobrevivência do seu negócio
As ferramentas de integração de dados existem há anos, mas por que somente agora elas se tornaram importantes dentro do fenômeno de big data? A resposta está justamente no conceito relacionado a esse termo. O "big data" não se trata apenas de grandes quantidades de dados, mas sim do quão rápido uma organização pode transformar todo este amontoado de informações em conhecimentos práticos.
No marketing, a aplicação do Big Data se faz necessária pelo simples fato de que toda a empresa pode conhecer mais profundamente seus clientes a partir destas ferramentas de análise de dados. No entanto, estas análises devem ir além dos dados gerados pelos sistemas transacionais, pois estes apenas medem apenas o que a empresa vendeu e não o que foi vendido e, muito menos, o que os clientes pensam sobre seus produtos.
De acordo com Cezar Taurion, Technical Evangelist da IBM Brasil, a análise de outras métricas é importante nos dias atuais e um dos locais mais ricos em informações relevantes são as redes sociais. Atualmente temos cerca de 12 terabytes de tuítes no mundo, que permitem avaliar sentimentos positivos ou negativos em relação às companhias e seus produtos. Ou seja, a posse desta informação faz com que a empresa consiga avaliar a situação com mais conhecimento de causa.
“Temos o exemplo de empresas como o site de encontros match.com, que continuamente analisa as características dos perfis das pessoas cadastradas, suas reações e estilos de comunicação para otimizar seus algoritmos e juntar casais que melhor se encaixem. Ou varejistas como WalMart e Kohl’s que analisam vendas, preços, variações econômicas e demográficas e, até mesmo, clima das regiões para selecionar e promover produtos em determinadas lojas, nos momentos certos”, comenta. “Estudos têm mostrado que os varejistas online que usam recursos de Big Data apresentam resultados (receita e EBITDA) significativamente superiores aos que não usam. E hoje qualquer varejista está no mundo online, seja 100%, como uma Amazon, ou menos, como os varejistas tradicionais. Mas uma parcela significativa e crescente do varejo caminha para ser online”.
Para o executivo, uma análise contínua e em tempo real de informações, que circulam em um mundo cada vez mais instrumentado e conectado, é essencial para agir preditivamente. Isso significa que responder rápido às demandas dos clientes, realizar ações e promoções no momento certo e para o cliente certo são vantagens competitivas. Conseguir chegar ao estágio preditivo (prever o que o mercado demandará e agir antes) e não se manter no atual estado reativo, que acontece com muitas empresas, é a diferença entre se manter no mercado ou ser expulso dele.
Pensando assim, o Big data tem efeito significativo nas aplicações CRM e que se relacionam diretamente com os clientes, as chamadas “customer-facing applications”. Com elas, é possível aumentar consideravelmente o alcance e profundidade de conhecimento que as empresas têm sobre seus clientes, podendo identificar com precisão os melhores canais de comunicação para cada tipo de interação. Ele cria valor para as empresas descobrindo padrões e relacionamentos entre dados que antes estavam perdidos, não apenas em data warehouses internos, mas na própria web, em tuítes, comentários no Facebook e vídeos no YouTube.
“Hoje, tecnologias como cloud computing e Big Data nos permitem chegar à personalização do cliente. Podemos atingir um cliente especifico com ações personalizadas, algo inimaginável há dez anos. O custo de armazenar e processar um byte cai cada vez mais. Assim, podemos considerar que a voz de cada cliente pode (e deve) ser ouvida e respondida da forma correta e pelo canal mais adequado. E apenas conhecendo o cliente e se antecipando às suas demandas é que geraremos mais valor por cada um deles, conseguindo sobreviver em um cenário cada vez mais competitivo”.
Como implementar Big Data com sucesso?
Primeiramente, o executivo afirma ser importante reconhecer que o Big data não é apenas um conjunto de tecnologias como Hadoop e MapReduce, mas demanda expertise e novos processos. Colocar Big Data em prática não é uma simples questão de instalar alguma nova tecnologia. As tecnologias impulsionadoras são fundamentais, mas é necessário também que a empresa adapte seus processos de negócio para explorar os insights gerados.
Outro pré-requisito essencial é contratar especialistas como data scientist e CDO (Chief Data Officer). O data scientist é um profissional multidisciplinar, com habilidades em ciência da computação, matemática, estatística e, claro, conhecimentos sobre o negócio da empresa. Processos devem ser implementados de modo que as análises obtidas se transformem em valor, ou seja, gerem mais receita e lucratividade através de mais vendas.
Fonte: Olhar Digital
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