Criar valor para o cliente transcende a mera transação comercial; é a essência que estabelece uma conexão duradoura entre a empresa e seu público-alvo. Esse valor vai além do produto ou serviço oferecido e engloba toda a experiência proporcionada.
Neste artigo, vamos mostrar como criar valor para o cliente com o uso da inteligência de dados. Siga em frente com a leitura e confira nossas dicas para potencializar essa estratégia.
Entenda por que é importante criar valor para o cliente
Criar valor para o cliente significa superar suas expectativas, proporcionar soluções eficazes e construir uma relação de confiança. Empresas que se destacam nesse aspecto não apenas conquistam consumidores, mas também fidelizam uma base sólida.
Um exemplo claro é a gigante do comércio eletrônico Amazon, que vai além da entrega rápida e oferece serviços como Amazon Prime Video e Kindle Unlimited. Assim, proporciona uma experiência completa ao cliente.
Saiba como criar valor para o cliente com a inteligência de dados
A inteligência de dados emergiu como uma ferramenta poderosa para empresas que buscam criar valor para o cliente de maneira eficiente e personalizada. Saiba, a seguir, como utilizá-la a seu favor.
Estudo de mercado
A inteligência de dados começa com o estudo de mercado, o que permite à empresa compreender as necessidades, as preferências e os comportamentos do cliente. Dados coletados de fontes diversas, como pesquisas online, interações em redes sociais e feedbacks, são analisados para identificar tendências e padrões.
Data science
A aplicação de técnicas avançadas de Data Science potencializa a análise de dados, uma vez que transforma informações brutas em insights valiosos. Algoritmos preditivos podem antecipar as necessidades do cliente, de modo a melhorar a personalização de ofertas e a tomada de decisões estratégicas.
Conhecimento do perfil do cliente
A personalização efetiva depende do conhecimento aprofundado do perfil do cliente. A inteligência de dados possibilita a criação de personas mais precisas, com base em características demográficas, comportamentais e psicográficas. Compreender quem é o cliente permite uma abordagem mais direcionada e relevante.
Revisão de estratégias
A análise contínua de dados permite a revisão constante das estratégias da empresa. Identificar o que funciona, o que precisa ser ajustado e antecipar as demandas futuras são benefícios proporcionados pela inteligência de dados. Assim, a empresa permanece ágil e alinhada com as expectativas do cliente.
Conheça os tipos de valor gerados para o cliente
Ao empregar a inteligência de dados, a empresa tem a capacidade de gerar diferentes tipos de valor para o cliente, o que ajuda a ampliar sua satisfação e lealdade. Veja abaixo os principais.
Valor funcional
Refere-se à eficácia do produto ou serviço em atender às necessidades práticas do cliente. A inteligência de dados melhora a concepção de produtos, garantindo que sejam verdadeiramente úteis e alinhados com as expectativas do consumidor.
Valor emocional
Além das funcionalidades, o cliente busca uma conexão emocional com a marca. A personalização, impulsionada por dados precisos, cria uma experiência emocional positiva, fortalecendo a relação entre cliente e empresa.
Valor financeiro
Promoções personalizadas, descontos direcionados e programas de fidelidade baseados em dados proporcionam valor financeiro ao cliente. Desse modo, ele se sente reconhecido e recompensado por sua lealdade.
Percebeu como criar valor para o cliente é um diferencial estratégico essencial? A inteligência de dados se mostra uma ferramenta indispensável para entender, antecipar e suprir as necessidades do cliente de maneira eficaz. Ao adotar essa abordagem, a empresa não apenas satisfaz seu público, como também cultiva relacionamentos duradouros.
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Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?