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Data Mining: saiba o que é e qual a importância desse processo para marketing e vendas
Data mining é um processo que usa a tecnologia para a análise de dados online, os quais são úteis para pesquisas científicas, de mercado e estratégias de empresas.
Data Mining é um processo realizado com IA, machine learning e técnicas para identificar padrões em um grande conjunto de dados. Assim, as informações obtidas contribuem para diversas aplicações como estratégias de marketing, vendas e pesquisas científicas.
O que é Data Mining?
Data Mining refere-se ao processo de extrair dados e identificar padrões de acordo com um objetivo. Em síntese, esse ação serve para analisar padrões das seguintes maneiras:
- associações;
- sequências;
- prognóstico;
- aglomeração;
- classificação.
Com isso, pode-se obter informações valiosas para criar um conteúdo baseado em dados ou reformular estratégias em vários setores de uma empresa.
Trata-se de um dos processos cruciais no cenário de transformação digital, ao qual muitos negócios precisam se submeter a fim de se manterem competitivos.
Para quê serve Data Mining?
Também chamado de mineração de dados, é um processo que serve para analisar dados em grandes quantidades. Por exemplo, nas mídias digitais, cada ação que um usuário realiza se torna uma fonte de informação.
Essas informações, no entanto, são muito numerosas, o que torna impossível que uma pessoa ou a sua equipe inteira consiga acessá-las. Por isso, o Data Mining usa conceitos de várias áreas como:
- Ciências da Computação;
- Estatística;
- Inteligência Artificial.
Todos eles são usados com o objetivo de identificar padrões alinhados com as metas definidas na primeira parte do processo. Assim, pode-se conhecer as associações ligadas a um evento, sequências de ações e aplicação no prognóstico de uma situação.
Os números são importantes em todo o processo, já que é algo relacionado com Big Data. Então, é preciso ter uma boa capacidade analítica, ainda que muitos dados sejam interpretados pela plataforma usada.
Quais são os setores que usam Data Mining?
Esse processo é usado em diversas áreas e também com finalidades distintas. Hoje, a maioria das pessoas usa a internet para realizar pesquisas, compras, serviços e também para se relacionar com outras pessoas e marcas.
Cada uma das ações realizadas em tudo isso gera dados online, os quais servem bem para quem trabalha com marketing digital e varejo. Mas também é útil para pesquisas científicas, jornalismo de dados e outras áreas que precisam de informações precisas.
Marketing digital
No marketing, esse meio é usado para obter informações acerca do público-alvo, concorrentes e formas de aumentar as vendas. Afinal, essa é uma fonte valiosa com a diversidade de pessoas e empresas que atuam nos meios digitais.
Personas
As personas são representações do seu cliente ideal. Mas, para serem criadas, elas exigem informações importantes como estilo de vida, dados demográficos, interesses e problemas. Não é possível ser assertivo em tudo isso apenas com suposições.
A precisão de informações é essencial para o marketing e vendas por meios digitais, tanto em ações orgânicas quanto em campanhas. Por isso, essa forma de extrair e interpretar dados é tão importante.
Varejo
Outro setor em que a mineração de dados é muito útil é o de varejo. Ao visitar um produto em um site de vendas, por exemplo, é possível encontrar uma sugestão de itens comprados juntos com frequência.
O processo por trás dessa tática é a identificação de um padrão de associação. Ou seja, muitos clientes costumam comprar determinados produtos juntos. Assim, em um site de vendas de perfumes, pode-se ter a sugestão de comprar um creme da mesma linha.
Mesmo que esses produtos já estejam associados para o público, incluir a sugestão de compra incentiva ainda mais o aumento de vendas.
Quais são as etapas para realizar Data Mining?
Data Mining é um processo que passa por várias etapas, desde a definição de metas até a mineração de fato. Em síntese, as fases ocorrem na seguinte sequência:
- definição de metas;
- integração de dados;
- exclusão de informações irrelevantes para as metas;
- limpeza de dados inúteis para o processo;
- mineração de dados.
A definição de metas refere-se ao reconhecimento de um problema, em primeiro lugar, e o que se espera para resolvê-lo com esse processo. Aliás, profissionais especializados na área consideram que a última etapa é a apresentação de insights para a empresa.
Após realizar a limpeza de dados, deve-se analisar se há chance de minerar os que sobraram. Para isso, é necessário usar técnicas, as principais se baseiam nas redes neurais artificiais e nas árvores de decisão.
Quais são as técnicas usadas para Data Mining?
As técnicas usadas para Data Mining são as árvores de decisão e as redes neurais artificiais. Elas contribuem para que a equipe de análise chegue a uma conclusão sobre a análise e extração de dados.
1- Árvores de decisão
As árvores de decisão são úteis para o método de classificação, já que cada ramificação serve para identificar uma categoria. Assim, ela consegue ilustrar o caminho percorrido por um grupo de pessoas em vários processos, como a jornada de compra.
Ao seguir a árvore, é possível observar as principais características do público-alvo. Isso porque trata-se de mapear as possíveis escolhas de um grupo e fazer uma previsão de resultados.
2- Redes neurais artificiais
A rede neural artificial, como o próprio nome sugere, se inspira no funcionamento do cérebro humano para processar e classificar informações. Nesse caso, quem realiza a ação é uma tecnologia de IA aliada ao machine learning.
Essa rede é mais útil nas primeiras etapas da mineração, já que seu objetivo é modelar relações entre os dados analisados.
3- Regras de associação
É usada para observar padrões ligados a um item ou ação. Um dos principais exemplos para entender essa questão é o que ocorre em lojas virtuais ou físicas com as sugestões de compra.
Em uma loja virtual, pode-se ter a sugestão para comprar um celular e um carregador juntos, ou seja, são produtos associados pelos clientes. Um sistema de IA e machine learning pode observar isso e passar a sugerir a compra dos dois.
4- Estatística
A estatística também é muito útil nesse processo de extração, já que é preciso realizar cálculos para descobrir padrões e criar um modelo preditivo. Assim, é uma tarefa que exige capacidade analítica, bem como domínio da área.
5- Sequenciação
Refere-se às ações que ocorrem em seguida, na qual a primeira eleva as chances para a seguinte. A sequência considera o que acontece de forma linear, ou seja, como em uma linha de tempo.
Em um contexto de lojas, pode-se dizer que ao comprar um produto, é provável que o cliente busque por outro após um período. Ao mobiliar uma casa, por exemplo, uma sequência é a de compra de eletrodomésticos como geladeira e fogão.
Quais são as razões para usar Data Mining em sua estratégia?
Data Mining contribui de forma positiva para empresas de vários setores porque permite analisar quase qualquer aspecto do mercado. Em síntese, veja quais são as principais vantagens de aplicar essa tecnologia para definir sua estratégia.
1- Preparar-se para atender a demanda
No setor de varejo, pode-se dizer que um uso possível da mineração de dados é descobrir quais são os períodos de alta para seus produtos. As tendências, em muitos casos, seguem a mesma linha do que já aconteceu.
Nesse caso, essa é uma tecnologia útil para negócios com demandas sazonais, bem como para os que precisam se preparar para datas importantes. Assim, pode-se alinhar a produção à demanda a fim de não ter falta ou excesso de produtos em estoque.
2- Conhecer o perfil dos seus clientes
Outra vantagem de usar o processo de mineração de dados é poder conhecer o perfil do seu público-alvo. Afinal, se basear em suposições não agrega bons resultados para a sua empresa.
3- Analisar a concorrência
A mineração de dados também é útil para realizar uma pesquisa de mercado bem detalhada com insights ricos para o seu negócio. É possível descobrir quais são os pontos fortes e fracos dos concorrentes a fim de formular o seu diferencial no mercado.
Pode-se comparar dados gerais, como a opinião do público sobre algumas marcas, bem como sobre seus produtos. É possível aplicar essa opção para descobrir os preços dos concorrentes e alterar os seus a fim de que se tornem mais competitivos.
4- Criar conteúdo de qualidade
Investir em conteúdo de qualidade para a sua audiência é uma das vantagens que o Data Mining pode oferecer. Afinal, a sua equipe de marketing e vendas pode conhecer o público de forma mais aprofundada e criar materiais úteis e que despertem o seu interesse.
5- Otimizar estratégias
Um dos objetivos de analisar dados em tão grande volume é poder alterar suas estratégias a fim de se posicionar no mercado. A inovação e marketing contribuem para que sua equipe tenha acesso a informações precisas sobre o público e o perfil de cliente ideal.
6- Aumentar as vendas do seu negócio
Aumentar as vendas é um dos benefícios de se investir nesse processo, já que se pode conhecer o perfil do cliente e a concorrência. Ou seja, pode-se começar a estruturar seus produtos e estratégias de modo que se destaquem a despertem interesse.
Use Data Mining a favor da sua empresa
Data Mining é uma das inovações mais úteis para negócios de diferentes setores de atuação em várias estratégias. Portanto, conheça mais sobre como realizar esse processo na prática e aproveite os seus benefícios.
