Se existe uma palavra no vocabulário de muitos profissionais que causa arrepios constantes é “análise”.
Já podemos ver daqui pessoas se escondendo, mudando de tela ou indo buscar um café…
Mas não se assuste!
Aparentemente, não é apenas no mundo do marketing que analisar dados gera algum desconforto.
O analytics está cada vez mais presente no dia a dia de diversos segmentos e um dos principais motivos para isso é o crescimento constante do Big Data.
A cada dia mais de 2,5 exabytes (25.000.000.000.000.000.000 de bytes) são criados e esse número praticamente dobra a cada 3 anos, desde 1980.
Constantemente mais empresas entendem como — e por que — o Big Data é importante e passam a adotar estratégias que envolvam mais análises de dados e insights a partir dessa análise.
E chegou a hora de você fazer o mesmo!
Para isso, explicaremos os seguintes pontos que geram mais dúvidas sobre Big Data:
Preparado? Vamos começar!
O que é Big Data
Big Data é o conjunto de informações presentes nos bancos de dados de servidores e empresas, que pode ser acessado e possui interligações entre si.
Ou seja, que está disponível na rede mundial de computadores e pode ser acessado remotamente.
Para ficar mais claro, o Youtube é um exemplo de BD, disponibilizando diversos vídeos presentes em um banco de dados disponível para usuários acessarem.
Outro exemplo é Wikipédia, com textos disponíveis em bancos de dados para consultas online. Porém, o Big Data não se resume apenas a bancos de dados e informações online.
Segundo a Lisa Arthur, contribuidora da revista Forbes, diversos CMO’s e CIO’s concordam que Big Data é todo e qualquer dado que pode ser coletado sobre uma empresa ou um assunto.
É uma coleção de informações de fontes tradicionais e digitais internos e externos à sua empresa, que representam uma fonte de descoberta e análise contínuas.
Apesar de os meios digitais reinarem quando o assunto é acúmulo de dados, as grandes empresas afirmam que não devem deixar de lado informações de compra e venda, registros financeiros e canais de interação não-digitais, como call centers e até telemarketing.
Tudo isso pode ser fonte de dados para ajudar a sua empresa a crescer.
Qual a história do Big Data
Apesar de o termo Big Data ser relativamente novo, a premissa de reunir e armazenar informações é consideravelmente antiga.
Pense em bibliotecas, por exemplo!
Porém, o conceito ganhou uma abordagem nova no começo dos anos 2000, quando Doug Laney escreveu um artigo que hoje é a definição mais conhecida de Big Data.
Doug separou a ideia em 5 V’s que vamos ver logo abaixo.
A crescente dos dados disponíveis e os modelos just in time de negócio, tornaram indispensáveis uma forma de análise em tempo real de grandes quantidades de dados.
Que é a grande diferença entre aplicar a ideia de BD na sua empresa, e armazenar informações sem qualquer tipo de organização ou análise.
O que são os 5 V’s do Big Data
Atualmente, podemos dividir o Big Data em 5 V’s que formam a base para a implementação do conceito em qualquer empresa.
São eles: Volume, Velocidade, Variedade, Variabilidade e Vínculo.
Vamos explicar em detalhes cada um deles abaixo.
Volume
Volume é o ponto de partida para entender o BD.
Os 2,5 quintilhões de dados criados diariamente causa um volume de informações impressionante das mais diversas fontes.
Acompanhamento de leads e clientes, redes sociais, interações em sites e blogs, histórico de compra, cliques e muito, muito mais.
O volume de informações influencia em dois pontos principais: armazenamento e análise.
Com a expansão diária de servidores, ficou muito mais fácil armazenar esses dados, principalmente com a compressão de arquivos e possibilidade de disponibilizá-lo na nuvem.
Já a análise se torna cada vez mais simples, principalmente com o uso de ferramentas próprias para o Big Data.
Velocidade
Dados são transferidos, armazenados e baixados em velocidades altíssimas!
E não estamos falando da velocidade da sua conexão com a internet, mas sim como esse conteúdo é trabalhado, atualizado e expandido rapidamente.
Cada vez mais fontes fornecem dados, o que torna necessário o gerenciamento dessas informações em tempo real, de forma ápida e segura.
Variedade
Dados aparecem com todas as formas, cores e tamanhos. Podem ser planilhas, dados estruturados, ou somente documentos de texto, vídeos e imagens.
É preciso entender as variedades existentes e como cada uma deve ser analisada e armazenada.
Variabilidade
A velocidade e variedade dos dados crescem constantemente, mas, adicionalmente, esses elementos mudam e não são necessariamente consistentes.
Imagine as mídias sociais, como elas vão gerar informações de forma regular?
Elas são totalmente dependentes das ações dos usuários e, mesmo parecendo, não ficamos 24 horas por dia conectados na web.
A ideia de variabilidade também pode ser aplicada a dados diários, sazonais e relativos a eventos específicos, o que gera um grande volume de informações e traz desafios no gerenciamento.
Vínculo
Com um volume tão grande de dados, é muito provável que você perca o controle de tudo na hora que realmente precisar.
Um dos principais motivos disso é a dificuldade de conectar e transformar informações através de diferentes plataformas.
Portanto, é preciso conectar e correlacionar os elementos, criar hierarquias e ligações múltiplas para os dados, ou seja, criar vínculos entre eles.
Você também pode se interessar por este conteúdo!Marketing Analytics: o que é e como basear sua estratégia em dados?
Por que Big Data foi criado
O volume incrivelmente alto de informações gerados diariamente — e acumulado de outros anos — passou a ser visto como uma fonte de insights e não só um apanhado de dados.
Logo, foi preciso pensar em um modelo de análise que ajude as empresas a encontrar ideias valiosas no meio de tantos bytes.
O Big Data ajuda empresas a encontrarem oportunidades não só onde elas estão claras, mas em correlações e cruzamento de dados complexos, na decupagem de dados estruturados, não estruturados e multi-estruturados.
Como interpretar dados
É muito provável que você já entendeu a importância dos dados para Big Data. Afinal, já falamos sobre eles diversas vezes.
Existe mais de um tipo de dado.
Basicamente, qualquer informação pode ser definida assim, mas existem diferentes formatos que podem facilitar, dificultar ou direcionar a análise feita pelas empresas.
Os dados são divididos em dois tipos: estruturados e não estruturados. Vamos conhecer um pouco mais sobre cada um deles?
Dados não estruturados
Com o passar dos anos, os bancos de dados passaram a interpretar com mais facilidade dados.
Isso aconteceu muito pelo fato de esses bancos armazenarem informações similares, como planilhas, cálculos, funções e números, o que facilita a forma como esse conteúdo é analisado.
Porém, novos formatos chegaram e eles não são tão facilmente interpretados como antes.
Eles são chamados de dados não estruturados, informações que não estão organizadas ou que não são facilmente entendidas pelos bancos de dados tradicionais e formatos conhecidos de dados.
Geralmente, esses elementos são, predominantemente, textos. Metadata de blogs, imagens, e tuítes são exemplos de dados não estruturados.
Dados estruturados (ou multi-estruturados)
Em contrapartida, existem dados que são facilmente reconhecidos pelos bancos e facilitam a análise e processamento. Eles são chamados de dados estruturados (ou multi-estruturados).
Eles são derivados das interações entre pessoas e máquinas, como aplicações na web e mídias sociais.
Um bom exemplo são dados resultantes do comportamento dos usuários na web — também conhecidos como logs.
É uma mistura de texto, imagens e dados estruturados como formulários ou informações transacionais.
O avanço digital transformou muitos desses dados, trazendo ainda mais formatos para os considerados estruturados.
Com a constante evolução das relações entre marcas, consumidores e plataformas, a tendência é que essas informações continuem evoluindo e se alterando.
Quais são as aplicações do Big Data em diferentes setores?
Atualmente, o que faz o Big Data ser tão bem-sucedido é a sua aplicação em inúmeros contextos. Podemos ver usos da análise de grandes volumes dados para efeitos diversos, muitos deles vinculados à geração de melhores resultados de lucratividade nas empresas.
A seguir, destrinchamos algumas aplicações concretas do Big Data. Acompanhe!
Comportamento do usuário
O comportamento do usuário pode ser rastreado e coletado com o apoio do Big Data. A equipe pode dispor os dados de forma organizada em dashboards para visualização e compartilhamento. A partir do uso de sistemas de analytics, é possível intuir determinadas ações do usuário de acordo com esse comportamento prévio.
Com base em históricos de compras, em interações e em sessões de atendimento, o sistema pode predizer, por exemplo, a possibilidade de um cliente pedir o cancelamento dos serviços contratados.
No Marketing, o Big Data pode ser o combustível para a análise preditiva, que busca prever como um cliente vai reagir a determinadas táticas. É viável, por exemplo, amplificar sua mensagem e obter anúncios otimizados para gerar o máximo de conversão e de vendas ao estudar quais formas de comunicação ressoam melhor com o público.
Além de prever, é possível personalizar a abordagem para afunilar a comunicação. Desse modo, a empresa pode satisfazer e fidelizar os seus consumidores, para obter melhores resultados.
Logística
Na logística, o uso de análise de dados ajuda a gerar eficiência na definição das melhores rotas para levar um produto de A a B. É possível otimizar o transporte e gerenciar melhor os riscos nessa frente. Da mesma forma, a empresa consegue antecipar demandas para preparar os seus estoques.
Saúde
Na saúde, existe uma longa frente tecnológica que adota soluções de Big Data. Uma delas busca prever doenças nas pessoas com base em uma série de dados históricos, de monitoramento. Além disso, é possível detectar as chances de algum quadro clínico ocorrer de acordo com padrões de outras doenças envolvendo características de cada paciente.
Nesse nicho, é importante destacar a presença da internet das coisas, IoT. Os dispositivos da IoT conseguem monitorar e acompanhar as condições de um paciente, gerando uma quantidade significativa de dados que podem ser analisados.
Portanto, a IoT produz informações que devem ser enviados a sistemas analíticos que ajudam no tratamento e controle de doenças.
Detecção de fraudes
Com dados diversos acerca de operações financeiras e possíveis ocorrências de fraudes, torna-se viável detectar esses riscos e antecipá-los de forma proativa.
Dessa forma, quaisquer sinais que indicam a possibilidade de uma atividade fraudulenta já levantam um alerta para a empresa, que pode agir de forma preventiva para combater as consequências.
Sistemas de recomendação
Outro uso do Big Data associado ao varejo ou ao marketing é em sistemas de recomendação.
Nesse caso, são coletados dados variados acerca dos usuários e de suas preferências, de modo a gerar recomendações para pessoas semelhantes.
O sistema analítico chega a uma probabilidade para indicar algo a alguém, que pode ser um produto ou um filme a ser assistido. É o mecanismo utilizado pela Netflix nas telas iniciais de cada usuário!
Otimização de preços
Podemos mencionar também o uso de sistemas que processam e analisam dados para chegar a uma otimização dinâmica de preços.
Assim, em vez de somente definir valores estáticos, o sistema consegue analisar questões da concorrência, preferências do usuário, contexto socioeconômico e outras variáveis para mudar o preço sempre que for necessário. Essas ações são feitas para maximizar as vendas e a lucratividade em tempo real.
Assistentes virtuais
Os assistentes virtuais são um ótimo exemplo de como transformar os dados em aplicações inteligentes. Nesse sentido, são coletados dados de interações com o usuário para análise de sistemas analíticos que geram um resultado capaz de dialogar e interagir de maneira espontânea com os clientes.
É viável ainda personalizar a abordagem de comunicação de acordo com a conversa e transmitir emoções variadas, que sejam coerentes com o tom de voz da marca e o perfil do cliente ideal.
Manutenção preditiva
Também associada com a IoT, a manutenção preditiva se destaca por oferecer novamente uma capacidade preventiva para as empresas.
Com a análise dos sensores, é possível coletar uma quantidade enorme de dados para processamento. Uma vez que esses dados são coletados, a empresa é capaz de fazer reparos inteligentes antes que determinada máquina pare de funcionar.
Qual a relação entre Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial?
As aplicações que mencionamos anteriormente combinam Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial. É preciso, portanto, saber a diferença principal entre esses conceitos e a relação entre eles.
Basicamente, o que chamamos de Big Data (dados estruturados ou não, em grande volume, gerados rapidamente e com formatos variados) é a base para os treinamentos de modelos de Machine Learning (ML).
Todo sistema de ML precisa de um treinamento, seja ele supervisionado, não supervisionado ou por reforço. Dessa forma, é preciso uma etapa anterior ao seu funcionamento para “ensinar” o modelo.
Esse treinamento é feito com base em dados diversos. Quanto maior a complexidade do nosso problema de ML, maior deve ser essa base. Com os sistemas de ML modernos, temos a vantagem de poder coletar dados em diferentes formatos, já que os algoritmos aceitam uma variedade maior de opções.
Assim, podemos coletar uma tabela estruturada do Excel ou tweets do Twitter tranquilamente. Esses dados são logo preparados, convertidos e transformados para servir como base para o treinamento do modelo inteligente.
Ou seja, com as bibliotecas e as ferramentas de manipulação, conseguimos lidar com dados de todos os tipos, não somente os relacionais e estruturados. Por isso, o ML gerencia perfeitamente os dados que chamamos de Big Data.
Deep learning
Dentro do conceito de Machine Learning, temos um tipo específico de algoritmo chamado de redes neurais. Além disso, existe um meio mais complexo de rede neural que é chamado de deep learning, que é caracterizado por precisar de ainda mais dados para o seu treinamento. Por isso, se alimenta também do Big Data.
Relação com a inteligência artificial
O machine learning, por sua vez, é um subcampo da Inteligência Artificial (IA), que praticamente monopolizou o debate sobre IA nos últimos anos. Além disso, é um dos meios mais modernos e bem-sucedidos da IA.
MLOps
Como uma das características do Big Data é a sua natureza constantemente mutável, temos que abordar também a questão do MLOps e do pipeline de dados.
Nesse tipo de projeto, o modelo é retreinado sempre que houver uma atualização nos dados, de modo a manter a acurácia das predições e a consistência dos resultados. Isso é feito de forma automática, acompanhando a volatilidade das fontes de entrada.
Big Data e Marketing: como se conectam?
Não se engane, marketing (e vendas) podem se beneficiar do Big Data tanto quanto qualquer outro setor. Talvez até mais do que qualquer outro!
Isso acontece porque empresas que baseiam seu marketing em dados — também conhecido como data-driven marketing — dominam o mercado, sem sombra de dúvidas.
Os times de marketing mais eficientes são aqueles que colhem as informações recolhidas através das leads, do comportamento dos usuários e das experiências do time, e as transformam em ações que ajudam a alcançar resultados.
Separamos 5 aspectos do marketing que são favorecidos com o uso de Big Data. Confira!
Interpretação de dados
Empresas que tomam decisões a partir de dados são mais felizes.
É verdade!
Elas são mais felizes por que essas resoluções são baseadas em análises, dados e relatos que ajudam na sua eficiência.
Uma decisão tem mais chances de trazer os resultados esperados quando é baseada em dados que comprovam sua eficiência projetada.
Uma pesquisa da KPMG Capital mostrou que 99% dos entrevistados acreditam no Big Data como importante parte da tomada de decisão.
Porém, 85% deles alegam que têm dificuldade em interpretar os dados e apenas 25% aplicam os insights obtidos através da análise.
Logo, é preciso de um profissional capacitado para interpretar devidamente as informações e ajudar a empresa a tomar as decisões certas.
Para essa interpretação, as ferramentas são tão importantes quanto os profissionais.
Em sua maioria, são plataformas de organização e decupagem de dados, que facilitam a inferência deles em um futuro próximo.
Análises de mercado
A intuição e experiência dos profissionais direcionou empresas ao sucesso.
Mas nem sempre o caminho foi tão tranquilo assim. Muitos erros, testes e dinheiro foram gastos no processo.
Muito disso aconteceu porque não é possível adivinhar o que o seu público quer e o Big Data é uma mão na roda nessa hora.
As personas — perfis semificcionais — são indispensáveis para uma estratégia de marketing digital de qualidade, e para criar boas personas você precisa ter informações sólidas sobre o que elas gostam, onde estão presentes e qual conteúdo desejam consumir.
Nessa hora, encontrar padrões de comportamento entre os clientes da sua empresa e como eles atuam dentro do mercado seria bem interessante, não é mesmo?
Análises descritivas de eventos, correlações e ideias geradas a partir dos dados são as fontes de conhecimento que o Big Data fornece para a sua estratégia de marketing.
Experiência de compra
A tomada de decisão de compra pode ser um grande mistério.
O que leva uma pessoa a escolher a sua empresa?
Os motivos podem ser vários e se você está envolvido no mundo do trade marketing, venda direta ou marketing multinível, Big Data pode ser a sua melhor amiga — e talvez você nem saiba.
Analisar esses dados ajuda o seu negócio a encontrar os melhores meios de distribuição para os produtos, técnicas de PDV (ponto de venda) e fornecer a experiência de compra que o cliente espera.
Em mercados multinível, existe uma demanda grande por personalização por parte do cliente e você precisa de conhecimento estratégico para atender as necessidades da sua persona.
Mais fontes de dados para a sua empresa
No início do Big Data, as fontes de dados estavam limitadas a informações geradas por algumas empresas em alguns programas.
Claramente, nós vimos como o volume de referências aumentou exponencialmente ao longo dos anos. E isso não é nem um pouco negativo.
Claro, agora, é preciso ser um especialista para conseguir as estatísticas realmente relevantes a partir dos dados disponíveis, mas, ao mesmo tempo, a variedade desses elementos é cada vez maior.
Twitter, Facebook, Instagram e diversos aplicativos fornecem dados diariamente.
Um varejista pode utilizar dados meteorológicos para comprar os produtos certos na hora certa.
Um organizador de eventos pode escolher a melhor data para uma ação através da previsão do tempo, e assim por diante.
Todas as fontes de informação ajudam a sua empresa a tomar as melhores decisões, encontrar as melhores soluções para seus clientes e impulsionar as vendas.
Os logs da web foram expandidos e se tornaram o conteúdo das redes sociais, dados de ferramentas de BI (Business Intelligence), relatórios, indicadores macroeconômicos e muito mais.
Cada vez mais fontes fornece informações relevantes para empresas.
Automação de marketing
A nossa velha conhecida automação de marketing não é só indispensável para estratégias de marketing de conteúdo e inbound marketing de sucesso.
Elas são mais fontes de dados e também fazem análises interessantes para as empresas.
Se pensarmos bem, as plataformas de automação armazenam informações sobre o usuário, características de comportamento, e até métricas de rendimento de campanhas e ações.
Logo, é mais uma parte do Big Data altamente relevante para a sua empresa.
Além disso, são ferramentas com muitas integrações e que te ajudam a ter uma visão cada vez mais ampla do material que você tem disponível para análise.
O que é Big Data Analytics
Com certeza você já percebeu que é preciso analisar para crescer. Aliás, foi esse fato que motivou tanto o crescimento do conceito de Big Data.
Logo, o lado analista não pode ser deixado de lado.
Big Data é o conjunto dos dados dentro dos bancos, já Big Data Analytics é colocar a mão na massa e encontrar os insights sobre tendências do mercado, comportamento dos consumidores e suas expectativas.
O que é o analytics faz é pegar todas as fontes de dados que nós já vimos anteriormente — a matéria-prima de tudo — e criar as correlações, inferências e vínculos entre as informações.
Assim, é possível encontrar as métricas relevantes para a sua empresa, usar números para tomar decisões e criar estratégias mais eficientes.
Identificando padrões
Padrões são bem importantes.
Os padrões da sua audiência te ajudam a montar a sua persona, usuários que se comportam de forma similar e se tornam clientes dão insights sobre as ações que você deve executar para conquistar mais clientes desse tipo.
O remarketing é um bom exemplo desses padrões e análises. Depois de se interessar por um livro, quantas ofertas semelhantes você já recebeu após isso?
Essa é uma das aplicações do conhecimento obtido através desse diagnóstico.
Concorrência
Conhecer e entender o que a sua concorrência está fazendo é bem importante para o sucesso do seu negócio.
Não necessariamente você vai atacar todos os seus competidores, mas a verdadeira vantagem está em aprender com os erros deles.
A análise de dados é uma excelente ferramenta para encontrar os melhores caminhos à serem percorridos, tomando como base as ações dos seus concorrentes que não apresentaram os resultados esperados.
Grande parte desses insights vem do comportamento do seu público e te ajuda a criar promoções específicas para o seu mercado.
Big data analytics no marketing e vendas
Métricas são importantes para ambos os times.
O marketing precisa entender quais ações estão gerando mais resultados — gerando mais leads, quais tem o melhor ROI quais atraem mais tráfego — e o time de vendas precisa encontrar as ações e processos que convertem mais leads em clientes.
A análise já faz parte do dia a dia da maioria desses times e se não faz parte dos times da sua empresa, é hora de começar!
Big Data ajuda as empresas a entender padrões de comportamento e de respostas às ações realizadas.
Muitas empresas usam essa análise para reduzir o seu Custo de Aquisição por Cliente (CAC), customer lifetime value (CLTV), otimizar preços, descontos e muito, muito mais.
O segredo das empresas de sucesso é tornar o Big Data Analytics uma parte ativa do cotidiano dos times.
O Walmart critou o Walmart Labs, que ajuda a empresa a criar ferramentas de relacionamento com o público através dos dados colhidos sobre os clientes.
O MIT utilizou o MIT Media Lab para mapear quantas pessoas se encontravam no maior centro de compras dos EUA em um determinado momento, durante a Black Friday.
A Nike utiliza o seu app de corrida para incentivar seus usuários a praticarem esportes e compartilharem nas redes sociais, e ainda recolhe diversas informações relevantes para o negócio.
Bem interessante, não é?
Conclusão
A ideia de Big Data procura transformar tudo o que as empresas coletam no dia a dia de seus clientes — em forma de dados e informações — em oportunidades valiosas para o negócio.
Afinal, com tanto conteúdo disponível, tanto dos seus próprios clientes quanto de visitantes e desconhecidos, não aproveitar essa chance de melhorar a sua empresa realmente não é a melhor opção.
Clicando aqui você pode ler sobre como o Big Data pode ser usado para automatizar a produção de conteúdo!
O poder de analisar cada vez mais criou oportunidades para mais profissionais analíticos no mercado, mas que também precisam conhecer o segmento do negócio e, ainda mais importante, entender como aplicar o que foi aprendido na empresa.
Você não precisa fazer parte de uma grande empresa para aplicar a ideia do Big Data.
Ferramentas gratuitas como o Google Analytics e até mesmo outras de gerenciamento de redes sociais, email marketing e automação de marketing podem render insights interessantes.
Tanto que um dos principais pontos de qualquer estratégia de análise de qualidade é exportar os relatórios certos.
Então separamos para você um post especial com os 13 tipos de relatórios de Analytics que todo profissional de marketing deve acompanhar. Boa leitura e até a próxima!
CONTEÚDO CRIADO POR HUMANOS
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