Big Data: qual o conceito e como os bancos de dados auxiliam no Marketing e Vendas?

O Big Data é a reunião de diversos bancos de dados mantidos por empresas e que estão conectados entre si, de modo a permitir a análise de um grande volume de informação. Esse conceito tem aplicação na área dos negócios, já que pode dar previsões e padrões.

A revolução digital, que faz parte da história da internet, aumentou a quantidade de informação, originadas de redes sociais, e-commerces e conteúdo na web. Por isso, no Marketing Digital a análise de dados é uma ferramenta importante para definir estratégias.

O que é Big Data?

Essa é uma forma de organização de dados em grande escala, de forma estruturada ou não, com foco em fazer cruzamento de informações para obter insights. No âmbito dos negócios, o Big Data é muito útil para fazer análises sobre o mercado e perfil de consumo, a fim de guiar as estratégias de marketing e vendas.

O armazenamento de dados está presente em quase todo o tipo de atividade, uma vez que em a cada vez que alguém faz uma pesquisa ou realiza um cadastro online está fornecendo informações. Entre as maiores fontes de registro de metadados no meio virtual estão, por exemplo:

• Plataformas de streaming e reprodução de vídeos, como YouTube;
• Sites e blogs;
• Redes sociais;
• E-commerces;
• Sistemas de CRM.

Mesmo as fontes não digitais, como dados de centrais de call center e relatórios da área de finanças de uma empresa podem ser tidos como Big Data. Afinal, podem ser reunidos e servir para cruzar registros com outras bases.

Para que serve o Big Data?

As técnicas de análise de dados permitem conhecer mais sobre o mercado, analisar as empresas rivais e até fazer projeções de resultados futuros. Tudo isso só ocorre com a organização das informações e o uso de recursos como a inteligência artificial. Por meio de softwares e algoritmos de última geração, esses sistemas podem processar um alto volume de dados e encontrar padrões que se repetem. 

Nesse contexto, esse tipo de recurso é muito usado na gestão de negócios, mas também pode ser aplicado em outras áreas, tais como:

• Saúde;
• Logística;
• Políticas Públicas;
• Marketing;
• Vendas.

Onde surgiu o Big Data?

A origem do conceito de Big Data remonta às décadas de 1960 e 70, quando surgiram os primeiros data centers. Mas foi nos anos 2000 que esse termo se tornou mais popular, quando Doug Laney enxergou uma forma de usar esses dados. Seu interesse surgiu ao constatar o grande volume de dados obtidos em plataformas como o YouTube e Orkut. 

Em um artigo que ele publicou, trouxe uma explicação sobre esse termo, que se baseava em três V’s, ou seja, aspectos comuns a esse tipo de registro, que são:

• Variedade;
• Volume;
• Velocidade.

Com a expansão do mundo digital, em especial com o uso cada vez maior de aparelhos móveis que permitem o acesso de qualquer lugar, foram incluídos outros dois aspectos à teoria original. 

Quais os 5 V’s das características da tecnologia Big Data?

Os V’s do Big Data são aspectos que servem de base para esse conceito criado por Doug Laney que iniciou os estudos sobre esse tema. De início, ele trouxe três deles, mas com o passar dos anos foram incluídos outros dois itens, sendo ao todo:

1. Volume;
2. Variedade;
3. Velocidade;
4. Variabilidade.
5. Vínculo.

Na sequência, confira o que significa cada um desses fatores e como eles atuam entre si, além de como refletem no modo de análise para explicar o que é Big Data.

Volume

Esse quesito diz respeito à quantidade de dados gerada e armazenada diariamente na internet e fora dela. Como hoje existem milhões de usuários com acesso à rede mundial de computadores, a cada segundo, um enorme volume de informações é captado. Isso reflete na capacidade de armazenamento e processamento de dados, ou seja, é necessário aplicar tecnologia para melhorar o desempenho.   

Variedade

A variedade diz respeito aos diversos formatos nos quais os dados podem ser armazenados, de acordo com a fonte. Assim, podem ser gerados em planilhas, arquivos de textos, imagens ou vídeos. Cada um desses tipos exige uma forma de análise diferente, além de precisar de organização caso estejam em formatos diversos.

Velocidade

O aspecto da velocidade é um dos principais dentro do Big Data nos dias atuais, já que milhões de bytes são gerados a cada dia. Com o avanço das tecnologias, é possível obter informações em tempo real, como ocorre nas redes sociais. 

Nesse cenário, é preciso que a análise desses dados seja igualmente ágil, para que não se perca tempo nas tomadas de decisão. Afinal, de nada adianta obter relatórios com previsões se não agir para aproveitar as chances logo que aparecem.

Variabilidade 

Esse aspecto diz respeito ao fato de que os dados não são gerados de uma forma constante, uma vez que são dependentes de ações dos usuários. Assim, podem ocorrer momentos em que há um alto fluxo de acessos em contraponto a fases em que há uma baixa. Isso representa um grande desafio aos analistas de Big Data que precisam se adaptar a essas flutuações.

Vínculo

Esse aspecto se relaciona à necessidade de estabelecer uma forma de organização dos dados, por meio de hierarquias e ligações entre si. Com isso, é possível otimizar as análise e tornar mais rápida a geração de relatórios para gestão.

Existem outros V’s no Big Data?

Alguns autores da área indicam ainda outras variáveis além dos cinco V’s principais, decorrentes de observações sobre aspectos recentes, tais como:

• Valor: exprime a ideia de que os dados são a grande moeda atual;
• Veracidade: se relaciona com a necessidade de apurar a correção das informações;
• Volatilidade: indica a vida útil dos dados, que hoje em dia é mais curta.

Tais conceitos servem para ajudar a compreender as variáveis envolvidas nas análises do Big Data. É natural que surjam novos termos, diante da constante evolução das tecnologias envolvidas, que levanta novas situações que devem ser levadas em conta.

Como fazer a interpretação de dados?

O primeiro passo para interpretar os dados é verificar os formatos em que se encontram para tentar padronizar e possibilitar as análises. Nesse ponto, também é relevante saber se os dados são estruturados ou não, porque vai implicar em formas diferentes de processar. Então, entenda a diferença entre esses dois termos e como agir em cada caso.

O que são dados não estruturados?

Como o nome sugere, esses são os registros que não possuem uma arquitetura bem definida, ou seja, não têm um modelo organizado. Em geral, são itens que possuem uma quantidade grande de texto, combinada com datas e outros elementos. Isso dificulta a leitura por programas de computador, o que impacta de forma direta no Big Data. As principais fontes de dados não estruturados são, por exemplo:

• Conteúdo em vídeo;
• Documentos de texto em formatos diversos, como PDF, TXT;
• Registros de chamadas telefônicas com clientes;
• Imagens na internet;
• Comentários de usuários nas redes.

Mesmo assim, existem formas de extrair informações importantes desses arquivos e organizá-las em um formato mais simples de gerenciar. Ferramentas de leitura interativa com uso de inteligência artificial são capazes de compreender palavras-chave e sinônimos e assim captar dados relevantes.

Dados estruturados são a tendência para o futuro?

Os dados estruturados são aqueles que os sistemas conseguem ler de forma simples, em geral, derivados de interações na web. Esses são registros automáticos obtidos a partir dos servidores que mantém uma página no ar e podem indicar, por exemplo:

• Localização;
• Gênero;
• Tempo de navegação;
• Cliques;
• Número de visitantes. 

Como se vê, são informações objetivas, que são de fácil assimilação e podem ser organizadas em relatórios e traduzidas em gráficos para facilitar a visualização.

Veja 8 formas de aplicar o Big Data na prática

O Big Data é aplicado em diversas áreas, uma vez que é capaz de fornecer estatísticas e previsões fundadas em dados sólidos. Assim, fica mais fácil tomar decisões com maior grau de segurança e acerto para evitar prejuízos financeiros ou desperdício de tempo das equipes. Veja na sequência alguns exemplos de uso prático desta técnica em diversos setores.

1 – Recomendação para clientes

Em muitos serviços e lojas online é comum que o usuário se depare com indicações de produtos ou sugestões de conteúdos para assistir. Esse é um exemplo do uso da inteligência de dados para cruzar registros e entender as preferências de acordo com o perfil de acesso.

2 – Evitar fraudes

Um dos usos mais importantes do Big Data é na área de segurança da informação, que visa prevenir golpes. Isso é muito comum nas instituições bancárias, que usam esse tipo de inteligência para identificar transações fora do padrão de consumo do cliente. Assim, é possível entrar em contato com o usuário para confirmar se de fato realizou a compra e evitar fraudes e prejuízos.

3 – Big Data aplicado à Saúde

No campo da saúde, esse tipo de análise de dados também é útil para ajudar a prever a chance de incidência de doenças na população. Para isso, se faz o cruzamento de informações sobre características de pacientes e fatores de risco para determinados quadros. 

4 – Previsão de comportamento de clientes

O Big Data é um grande auxílio para os negócios já que pode gerar relatórios com análises preditivas do comportamento dos usuários. Para isso, pode utilizar indicadores como histórico de compras, acessos às páginas internas, curtidas e itens deixados nos carrinhos. Os resultados podem servir para direcionar melhor as campanhas e destacar os produtos com maior chance de venda no e-commerce, por exemplo.

Isso também ajuda no planejamento, já que pode indicar uma expectativa de vendas para um período futuro. Assim, a empresa pode se planejar em relação à aquisição de insumos, contratação de equipe e buscar soluções de logística.

5 – Logística

A análise de dados para planejamento é aplicada à logística para definir as melhores rotas para entrega com base em variáveis como:

• Distância em quilômetros;
• Velocidade média alcançada em cada trecho;
• Consumo de combustível;
• Itinerário de entregas. 

Com base nesses fatores, é possível escolher o caminho mais viável para obter o melhor custo-benefício. Assim, é possível avaliar situações que podem passar despercebidas em uma avaliação manual. Por exemplo, um trecho mais curto em distância, mas que tenha muito trânsito pode levar mais tempo e gastar mais combustível do que uma rota alternativa.

6 – Assistentes virtuais e Big Data

Os sistemas de atendimento virtual utilizam o Big Data para melhorar o seu desempenho e entregar respostas mais completas aos usuários. Com isso, é possível criar roteiros para solução dos problemas mais recorrentes com base na análise de relatórios de suporte.

7 – Manutenção 

Na área industrial, o uso desse tipo de recurso tem especial importância para se antecipar e realizar manutenções preventivas em maquinários. Alguns tipos de equipamentos possuem registros de operação, que podem indicar uma queda no desempenho. Com isso, a análise pode alertar os responsáveis para verificar e fazer os ajustes necessários. 

Isso pode evitar perdas na produtividade, além de problemas mais graves que deixarão a linha de produção parada por muito tempo.

8 – Otimização de preços

Usar o Big Data nos negócios pode ajudar a manter a empresa competitiva, já que é possível fazer análises sobre preços da concorrência. Ainda, é preciso combinar esses itens com outros aspectos, como renda média dos clientes, e situações externas como alta de insumos.

Big Data e Machine Learning

Esses são dois conceitos que andam juntos, uma vez que o machine learning ou aprendizado de máquinas tem como base o uso do Big Data. Isso ocorre porque para que um sistema possa compreender como funcionam os padrões de comportamento, precisa de uma referência anterior. 

Um sistema que usa o machine learning pode operar com uma base de dados de tamanho reduzido. Mas, com uma amplitude maior pode entregar análises ainda mais elaboradas, com insights para o seu negócio. Nesse ponto, ao combinar fontes diversas com dados estruturados ou não, o sistema consegue aprofundar as conexões e fazer previsões mais assertivas.

Como as redes neurais na web usam o Big Data?

As chamadas redes neurais são um avanço do machine learning que utiliza sistemas de computador que usam algoritmos avançados para identificar padrões escondidos. Além das funções básicas como organizar e relacionar termos, esse tipo de recurso permite compreender significados e relacionar termos sinônimos. Como resultado, é aplicado com sucesso em várias áreas, tais como:

• Previsões financeiras de movimentos no mercado;
• Controle de qualidade;
• Marketing;
• Reconhecimento de comandos de voz;
• Previsões de gasto energético para definir as demandas.

O que é Inteligência Artificial e qual a relação com o Big Data?

A inteligência artificial consiste em um sistema eletrônico capaz de executar ações de forma autônoma, com base em pré-definições e aprendizado constante. Nesse sentido, ela engloba o machine learning dentro de suas ações e utiliza o Big Data para fazer as correlações entre as informações.

Essa é uma tendência para o futuro, já que o grande volume de dados obtidos diariamente exige agilidade na hora de processar e gerar resultados. Por isso, a automação é uma ferramenta essencial para otimizar os processos, capaz de entregar resultados precisos em um menor espaço de tempo.

Isso traz muitos benefícios aos negócios, já que é possível ter um tempo de resposta mais curto e aproveitar as oportunidades identificadas, bem como corrigir falhas na produção.

Vantagens de combinar IA e Big Data

Tendo em vista que um dos atributos do Big Data é a variedade, a inteligência artificial oferece uma capacidade de adaptação mais rápida. Assim, é capaz de se adequar a novos tipos de comportamentos e fluxos de dados.

Como usar o Big Data para o Marketing?

O uso de métricas de marketing digital já é uma realidade para as equipes que atuam na área, e que pode ser ampliada ao combinar com o Big Data. Com isso, pode-se definir melhor as estratégias e se posicionar no mercado de maneira mais eficaz. Veja a seguir os principais aspectos nos quais esse recurso é capaz de aprimorar as ações.

Análises de dados

Pautar as decisões estratégicas de um negócio com base em dados confiáveis garante mais segurança e previsibilidade. Diante do alto volume de informação gerada diariamente, o uso de mecanismos de automação na análise de dados é essencial para dar mais rapidez nessas ações.

Variedade de fontes de dados

Outra vantagem de utilizar esse tipo de recurso é que permite combinar fontes variadas de informações e assim fazer conexões mais complexas, o que seria quase impossível de forma manual. Com isso, a empresa consegue obter uma visão mais ampla de sua posição no mercado, em relação aos concorrentes, repercussão em mídias digitais, entre outros fatores.

Estudo de mercado

Ao criar um novo produto ou mesmo tomar a decisão de abrir uma nova loja, é essencial analisar se essa é uma opção viável. O Big Data, por sua vez, traz uma série de recursos que permite mapear as variáveis que impactam sobre a operação para auxiliar na tomada de decisão. Entre as situação que pode consolidar e verificar, para apontar as chances de sucesso estão:

• Número de concorrentes na região;
• Análises de custos;
• Produtividade da equipe;
• Taxa de rejeição do público.

O uso de dados também pode ajudar na definição da persona para o negócio, ou seja, um perfil fictício criado para orientar as ações de marketing.

Automação de marketing é exemplo de Big Data

Todas as ferramentas de automação utilizadas na área são uma fonte importante de dados para compor o Big Data. Afinal, reúnem informações como histórico de consumo, dados de localização, gênero, idade, entre outros. A integração dos diferentes recursos utilizados por uma empresa pode revelar padrões de comportamento. 

Ao combinar isso com a análise inteligente, é possível prever as possibilidades de resultados para o negócio no futuro próximo.

O que é o Big Data Analytics?

À medida que o Big Data consiste na existência de bancos de dados variados, o Analytics é a variação que se dedica à análise propriamente dita. Assim, se dedica a encontrar tendências de mercado, compreender as ações de clientes, além de verificar fatores externos que possam interferir nos resultados.

Análise de padrões de comportamento

Uma das vantagens do Big Data Analytics é a possibilidade de identificar padrões de comportamento dos usuários, que podem ser aproveitados para as ações de marketing. Um bom exemplo disso, são as recomendações feitas a clientes com base em interesses semelhantes. Ao adquirir um determinado livro, pode passar a receber anúncios com títulos similares ou dentro da mesma área de conhecimento. 

O remarketing é uma das modalidades que se beneficia com esse tipo de recurso, porque pode utilizar esses insights para direcionar ofertas e buscar a conversão de uma venda.

Concorrência

Estudar as ações da concorrência pode dar ideias de como se posicionar no mercado e tornar os produtos mais competitivos. Fora a análise sobre os preços praticados, também é possível ampliar a visão para verificar:

• Reputação das marcas concorrentes;
• Nichos de mercado não explorados;
• Engajamento em redes sociais;
• Resultados de engajamento. 

Etapas do Big Data Analytics

Para iniciar esse tipo de análise é preciso proceder primeiro com a coleta das informações, etapa em que se escolhem as fontes de dados. Em seguida, é o momento de pensar onde armazenar as informações, que pode ser em dispositivos físicos ou compartilhados em nuvem. Em qualquer caso, é preciso estar atento quanto aos backups e a segurança para que não haja qualquer perda ou vazamento.

Na sequência, vem a etapa de organização, quando é preciso verificar se há dados não estruturados, a fim de otimizar a leitura e análise pelo sistema. Enfim se passa à etapa da avaliação propriamente dita, quando se faz o cruzamento entre os dados e extração dos resultados para análise da equipe responsável.

Métodos de avaliação de dados

Há alguns tipos diferentes de análise de dados, para utilizar de acordo com o tipo de informação que se pretende obter. Então, conheça um pouco mais sobre os principais métodos e quando utilizar cada um deles para avaliar os dados captados.

Análise preditiva

Esse tipo de verificação busca identificar as tendências futuras para a empresa, por meio de projeções com base nos resultados registrados no passado. Ela tem especial importância quando se quer planejar as ações futuras, já que é possível projetar índices de vendas, entrada de novos clientes e orçamento.

Diagnóstica

Nesse método, é possível utilizar o Big Data para apurar as causas de algum problema ou baixo desempenho no negócio. Assim, ao constatar que houve uma queda nas vendas, pode-se aplicar a análise para ver se há algum fator externo que tenha influenciado, como um novo concorrente. 

Com isso, os gestores têm à disposição as informações necessárias para criar uma força-tarefa a fim de tornar o produto mais competitivo.

Análise descritiva

Esse tipo de análise retrata o presente, ou seja, os resultados atuais de um negócio como número de clientes, índice de vendas e receitas. Também é muito utilizada nos serviços bancários, como os que fazem concessão de crédito, porque podem definir se o cliente tem o perfil necessário para receber o benefício.

Prescritiva

Nesse último formato, busca-se traçar possíveis panoramas com base nas ações planejadas. É similar à preditiva, mas tem como foco maior possibilitar a escolha entre diferentes estratégias consideradas. 

Como o Big Data Analytics se aplica ao Marketing Digital?

Aliar o uso do Big Data à estratégia de marketing digital pode ampliar a visão sobre como está a posição da empresa no mercado, bem como, identificar as oportunidades de negócio. A partir da análise combinada de várias fontes de dados, é possível direcionar melhor as ações da área e colher benefícios como:

• Redução do custo de aquisição de clientes (CAC);
• Adequar o e-commerce, com base nas preferências do público;
• Direcionar campanhas de mídia paga de forma mais assertiva;
• Otimizar o atendimento por meio de ferramentas de automação;
• Trabalhar ações de remarketing.

A análise de dados é essencial para qualquer negócio que queira se destacar, ainda mais no meio virtual. Por isso, é preciso aproveitar todos os recursos disponíveis para ter uma visão mais ampla sobre o mercado.

Impacto nas vendas com uso do Big Data

Também na área de vendas é possível ter melhorias com a utilização do Big Data, à medida que pode identificar os produtos com maior saída, nos quais focar os esforços de marketing. De igual modo, a empresa pode identificar pontos falhos no atendimento e investigar o nível de satisfação dos clientes com o atendimento.

Com essas informações, a equipe pode definir ações para melhorar os resultados, como campanhas promocionais, descontos e estratégias de fidelização dos clientes. Aliás, é importante ainda que se integre as ações de vendas com as de marketing para potencializar os resultados.

Casos de sucesso no uso de Big Data e Marketing

Algumas empresas de grande porte já se deram conta da importância do Big Data no cenário atual e aplicam esse recurso de forma estratégica. Confira a seguir alguns dos principais exemplos para se inspirar e aplicar ao seu negócio.

Walmart Labs

A multinacional no ramo de vendas no varejo criou uma iniciativa para alcançar mais eficiência no relacionamento com o público e na gestão da cadeia de suprimentos. Para isso, reuniu uma equipe composta de engenheiros de software e cientistas de dados para trabalhar em busca de novas tecnologias. 

Nike

Com um aplicativo de uso gratuito, a empresa do ramo de acessórios esportivos combina o relacionamento com o cliente e a análise de dados. Assim, os usuários têm à disposição uma série de recursos para registros de atividades físicas e podem compartilhar seus resultados com sua rede de contatos. 

Do outro lado, a empresa consegue obter de forma eficaz dados como localização, preferências esportivas do seu público. Com isso, pode direcionar as soluções mais adequadas para cada perfil.

MIT Media Lab

Essa é uma iniciativa do núcleo de arquitetura da Universidade de Massachusetts que visa criar soluções em tecnologia para beneficiar as relações. As pesquisas focam nos reflexos que os sistemas de computador podem trazer aos negócios. Para isso, conta com patrocínio de diversas empresas de ramos variados, que podem se beneficiar com as descobertas.

Quais os desafios para aplicação do Big Data?

Mesmo que seja uma tendência, a aplicação prática ainda não é uma realidade para todos os negócios em razão de algumas dificuldades técnicas. Sobretudo para os pequenos negócios, o investimento em tecnologia para otimizar o processamento de dados ainda é um entrave para que o Big Data seja mais popular.

Outro aspecto a se considerar é a resistência por parte das equipes em rever a forma como realizam seus trabalhos. Por isso, é preciso passar por um processo de conscientização e atualização, para que todos sejam capazes de manejar as ferramentas de gestão e análise de dados.

Fora isso, ainda há a escassez de pessoal qualificado nessa área, porque envolve ações de engenharia de dados e criação de softwares para fazer as conexões entre vários bancos de registros.

Como aplicar o Big Data ao seu negócio?

Toda empresa possui ao menos algum nível de registro de dados em suas atividades, por isso, é possível começar a aplicar o Big Data. Para isso, é importante seguir alguns passos para organizar os processos e conseguir obter resultados sólidos, conforme se vê a seguir:

• Defina as fontes de dados do negócio;
• Escolha um sistema capaz de fazer análises integradas de dados;
• Reúna a equipe para alinhar objetivos e estratégias;
• Faça a análise dos dados;
• Defina os pontos críticos e as ações para melhoria;
• Realize o acompanhamento contínuo para ver os resultados.

Para quem ainda não dispõe de recursos para investir em um sistema mais robusto, é possível utilizar ferramentas alternativas para obter insights. O Google Analytics, por exemplo, pode fornecer dados importantes para a gestão de um negócio. O essencial é criar a cultura na empresa de buscar uma visão ampla sobre o mercado.