Big Data no marketing: você sabe quais são os benefícios dessa união? Independentemente da sua resposta, este artigo foi preparado para falar justamente sobre isso.
Para começar, é importante que você saiba o que de fato é o Big Data. Resumidamente, estamos nos referindo ao imenso volume de dados que existe em relação ao seu negócio, por exemplo.
A aplicação desse conceito só é possível por meio da tecnologia — softwares específicos. Ao utilizar uma solução adequada, você conseguirá coletar, armazenar, interpretar e combinar esses dados, obtendo, assim, os conhecimentos necessários para o bom entendimento do seu mercado como um todo.
Dito isso, mostraremos a seguir as 8 maiores vantagens do Big Data no marketing. Aproveite!
1. Adoção de melhores estratégias
Diversas são as abordagens a serem utilizadas quando o assunto se refere às estratégias de marketing. O mesmo acontece em relação às suas áreas de atuação, que normalmente exigem diferentes formas de tratamento.
Conteúdos, relacionamento, patrocínios, propagandas, mecanismos de busca e ações promocionais, tanto para os meios físicos quanto para os digitais, enfim, essas variáveis servem como exemplo da abrangência desse campo.
Assim como na procura pela melhor distribuição dos orçamentos, as ações realizadas pelo marketing precisam ser otimizadas considerando o retorno sobre os investimentos e os esforços da equipe.
É nesse aspecto que o Big Data ganha o seu destaque, pois proporciona a oportunidade de analisar todos esses fatores, avaliando a performance dos trabalhos de modo a descobrir quais são as melhores estratégias a serem seguidas.
2. Precificação mais eficiente de produtos e serviços
Um dos pontos mais relevantes quanto à competitividade entre as marcas é a capacidade de precificar corretamente os seus produtos e/ou serviços. Atualmente, é de fundamental importância basear essa tarefa nos dados de mercado, e não em “achismos” ou na mera equação dos custos + a taxa de lucro que se deseja.
Por permitir uma análise profunda do mercado, o Big Data no marketing contribui para uma precificação muito mais eficiente. Com a utilização das ferramentas adequadas, você terá à disposição informações que possibilitarão se ajustar da melhor maneira possível aos movimentos atuais, ou seja, saberá quais são os preços oferecidos por seus concorrentes, que promoções e descontos eles ofertam etc.
3. Experiência de compra personalizada
A experiência de compra é cada vez mais valorizada pelo público, especialmente quando é personalizada. Embora isso não seja mais nenhuma novidade, muitos ainda sabem o que fazer para customizá-la para cada cliente.
Por trazer o entendimento sobre as necessidades, desejos e preferências das pessoas, o uso do Big Data no marketing será de grande ajuda, pois, ao cruzar os dados históricos, analisar as compras e as outras variáveis relacionadas, sua aplicação permitirá personalizar a experiência de consumo do comprador em questão.
4. Metrificação da satisfação do cliente
Uma das maiores dificuldades das empresas é metrificar a satisfação do cliente em relação aos mais diversos aspectos, como atendimento, qualidade dos produtos, pagamentos etc. Isso porque, geralmente, há um bloqueio grande em engajar pessoas para responder pesquisas sem dar nenhum benefício em troca.
Logo, é preciso contar com uma estratégia capaz de analisar dados de diversas fontes e interpretar a linguagem humana nas interações com as redes sociais, canais de venda, entre outras. Assim, é possível obter informações sobre a satisfação sem perguntar diretamente sobre o assunto.
Além disso, o Big Data também é capaz de integrar os dados das pesquisas e de outras fontes elaboradas pelo marketing ou pelo time de vendas, por exemplo.
5. Análise em tempo real do volume de vendas
Atualmente, grande parte das empresas conta com vários canais de venda para os seus clientes, como telefone, e-commerce, pontos físicos etc. Assim, torna-se muito difícil integrar os dados automaticamente sem o auxílio de um sistema de Big Data com Inteligência Artificial.
A grande vantagem é que todo esse processo poderá ser realizado em tempo real, pois uma boa ferramenta consegue analisar muitos gigabytes de dados em alguns segundos. Então, as métricas mais importantes poderão ser visualizadas instantaneamente assim que as vendas forem registradas no sistema.
6. Conhecimento do perfil de consumo
O Big Data é uma ferramenta de análise de dados muito versátil, a qual pode encontrar uma série de padrões entre as informações que você fornece como input para o sistema. Desse modo, é possível responder às perguntas estratégicas para manter o seu negócio sempre no topo do ranking do mercado. Um dos campos mais importantes é o perfil de consumo dos seus clientes.
É imprescindível saber o que eles compram, em qual horário, com qual frequência, em quais datas, o ticket médio, os principais meios de pagamento, entre outros. Ainda, não se esqueça de que, provavelmente, há vários segmentos de perfil dentro do seu público geral. Então, não deixe de investigar as variações de comportamento de acordo com critérios sociodemográficos, como idade, sexo, renda, profissão etc.
Com o Big Data, você poderá fazer esse tipo de segmentação com apenas alguns cliques e, nas ferramentas mais avançadas, o próprio sistema gera automaticamente.
7. Diminuição de riscos
Como você terá mais dados precisos para tomar decisões, há uma redução dos riscos de falhas estratégicas. Antigamente, as ações de uma empresa eram baseadas na intuição dos gestores e dos executivos com bases em pesquisas de mercado muito restritas em número de participantes.
Com o Big Data, você receberá várias informações disponíveis na internet e nos seus sistemas de gestão e de vendas. Desse modo, as flutuações de oferta e demanda poderão ser percebidas rapidamente, evitando um delay entre uma ação de marketing e as dores atuais de seus clientes, por exemplo.
8. Adequação do marketing à estratégia empresarial
Por fim, não podemos deixar de falar que, com a competitividade do mercado, os negócios precisam alinhar completamente suas ações com a estratégia empresarial, ou seja, em vez de focar em objetivos genéricos ou em métricas de vaidade, você saberá no que deseja se diferenciar dos concorrentes e poderá investir bastante nisso.
É aí que entra uma ferramenta chamada de Business Intelligence (BI), na qual você utiliza a ciência dos dados para coletar informações sobre seu público e, a partir disso, elaborar estratégias de marketing, de produção e de gestão voltadas à realização da sua missão e na satisfação integral do cliente.
Para finalizar, não poderíamos deixar de falar que para alcançar um maior sucesso nesse contexto, é importante contratar uma empresa especializada em soluções de BI para auxiliar com o Big Data no marketing.
Nós, da Know Solutions, podemos ajudá-lo a obter ótimos resultados! Quer saber mais sobre nossas soluções e como elas podem melhorar os seus resultados? Então, não deixe de entrar em contato conosco!
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?
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] 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 […]
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
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.
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.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
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.