Conquistar e fidelizar os consumidores é um desafio diário para toda empresa, independentemente do seu porte. A boa notícia é que existem soluções tecnológicas de ponta para satisfazer essa necessidade. Neste post, mostraremos como prospectar clientes com o Big Data.
A análise de dados tem sido bastante comentada no mundo dos negócios ultimamente. Porém, quais são as suas vantagens claras e como elas se relacionam com os consumidores? Pensando na resposta para esse questionamento, preparamos um conteúdo especial para não deixar mais dúvidas. Confira os benefícios do Big Data!
Análise de grande volume de dados
O uso de ferramentas de Big Data proporciona um meio eficiente de lidar com dados que pareceriam inúteis antes do desenvolvimento das tecnologias modernas. Isso porque ele produz conhecimento relevante a partir de fontes diversas: da análise do próprio histórico digital de vendas da companhia até o comportamento dos clientes nas redes sociais, por exemplo.
Dessa forma, uma ampla quantidade de dados é transformada em informação dedicada à satisfação dos clientes, com produtos cada vez mais personalizados e um relacionamento mais próximo com aquele consumidor.
Insights relevantes sobre os dados
O Big Data é, afinal, uma tecnologia desenvolvida especialmente para analisar dados e gerar insights. O conteúdo extraído vai proporcionar melhorias em todo o processo de tomada de decisão e garantir um maior nível de precisão nas estratégias comerciais desenvolvidas pela empresa.
Aqui, nós temos outra característica bastante interessante do uso de Big Data na prospecção de clientes: essa ferramenta proporciona a centralização das informações, desse modo, fica mais fácil para os gestores visualizarem o cenário da empresa e as oscilações do negócio como um todo.
Uma situação bastante recorrente nas companhias que não utilizam o Big Data é a concentração de dados unicamente no setor de TI da organização. Isso prejudica os demais setores, que precisam submeter suas requisições à área de tecnologia e aguardar que todas as informações sejam levantadas.
Porém, o uso de uma ferramenta de Big Data vai fazer com que todo o conhecimento gerado seja reunido em uma base de dados comum, facilitando a conferência por parte dos gestores. Com essas informações disponibilizadas para líderes competentes, será mais fácil gerar insights e ações certeiras de prospecção.
Conexão entre fatores de influência nos clientes
Ao utilizar o Big Data para identificar o comportamento e as tendências de consumo dos seus clientes, fica mais fácil proporcionar uma nova experiência de compra para esse consumidor. É possível separar as informações por determinados períodos e estações do ano, por exemplo, para determinar fatores de influência.
Além disso, essa análise vai informar os gestores sobre a necessidade de reforçar estoques em certos períodos do ano ou até mesmo orientar o desenvolvimento de produtos e serviços que supram uma lacuna no mercado. Isso vai ajudá-lo a entender os fatores que influenciam a decisão dos clientes em comprar certos produtos e fortalecer a reputação da sua marca em relação à inovação e empreendedorismo.
Avaliações geográficas
Certos produtos vendem bem em determinadas regiões do país, enquanto outros naufragam na mesma área geográfica. Do mesmo modo, os clientes de um estado podem priorizar o pagamento por meio de boletos, enquanto outros podem preferir o crédito.
O Big Data possibilita que você consiga segmentar essas informações e utilizá-las a seu favor na hora de negociar as formas de pagamento e no desenvolvimento de soluções para regiões específicas. Desse modo, sua empresa estreita os laços com os consumidores ao investir em suas preferências.
Percebeu como prospectar clientes se torna bem mais fácil com a introdução de ferramentas de Big Data em seu negócio? Não se trata apenas de aumentar o número de vendas, mas da própria satisfação dos consumidores ao lidarem com uma companhia que se interessa pelas suas necessidades e desenvolve soluções de acordo.
A prospecção de clientes é apenas um dos benefícios do Big Data. Aproveite a visita e leia agora mesmo o nosso post sobre as melhores formas de obter sucesso com a ferramenta!
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?