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Hoje em dia, há mais dados à disposição das empresas do que nunca, não é mesmo? Por isso, a pergunta que não quer calar na mente dos gestores é: como usar esses elementos para entregar uma melhor experiência ao cliente? E a resposta é bem simples: invista em Data Mining!
Essa solução consegue separar o joio do trigo e disponibilizar informações realmente relevantes para o seu negócio. Em consequência disso, fica fácil realinhar estratégias e direcionar ações para esse objetivo.
Siga a leitura e descubra neste post as formas de utilizar esse processo para otimizar seu relacionamento com o público, combinado?
O que é Data Mining?
Data Mining é um processo no qual técnicas e tecnologias analíticas são utilizadas para extrair informações relevantes de grandes volumes de dados digitais ao:
- estabelecer regras de processamento;
- identificar padrões, relações ou anomalias;
- definir cenários, hipóteses e possibilidades;
- construir modelos preditivos.
A partir disso, oportunidades ou riscos são percebidos, permitindo a antecipação de planos de ações e colocando reações e contingências efetivas em prática a tempo, tanto para evitar situações negativas quanto para aproveitar as positivas.
Com diversas aplicações no ambiente de negócios, de modo geral, ele serve para embasar o planejamento estratégico e a tomada de decisão corporativa, fornecendo solidez aos argumentos que justificam os rumos definidos.
Por que é um processo importante atualmente?
O mercado atual está saturado, contando com diversos concorrentes na maioria dos seus segmentos. Diante disso, os clientes se tornaram mais exigentes, esperando melhorias constantes das empresas. Os empreendimentos, por sua vez, necessitam de diferenciais para se destacar.
Ainda, tanto os processos internos quanto as relações com o público-alvo têm envolvido tecnologias que coletam um volume elevado de dados ao registrar cada ação. Nessas informações, estão contidos insights que respondem a esse cenário mercadológico desafiador.
Portanto, a importância do Data Mining começa por ser um método capaz de maximizar o aproveitamento desses elementos em prol do sucesso do negócio. Entretanto, ele não se limita a isso, já que possibilita:
- identificar perfis de consumo;
- estabelecer problemas e suas causas;
- encontrar soluções diferenciadas;
- eliminar lacunas entre fontes distintas para indicar causalidade;
- compreender cenários complexos e comportamentos;
- aumentar a eficiência de fluxos de trabalho;
- analisar a concorrência.
Como o Data Mining melhora a experiência do cliente?
Entre tantas formas de utilizar o Data Mining em prol da empresa, seus insights voltados ao consumidor se destacam, permitindo a criação de uma experiência do cliente diferenciada. Veja a seguir como isso acontece!
Adéqua projetos e propostas ao público-alvo
No plano estratégico, desde o modelo de negócios até os produtos ou serviços oferecidos precisam estar alinhados às preferências do público-alvo. Assim, o Data Mining tem o potencial de fornecer informações úteis para projetar soluções adequadas a tais expectativas.
Identifica as oportunidades
Oportunidades de negócio, novos públicos, produtos ou serviços, melhorias etc. são relevantes para ampliar o espectro de atuação da empresa, certo? Entretanto, depender somente da visão do dono, dos gestores ou da equipe limita isso.
Com o Data Mining, dados demográficos, qualitativos, quantitativos, feedbacks, entre outras informações são acumulados, possibilitando obter esse tipo de insight continuamente e com precisão.
Avalia resultados com precisão
Tanto para realizar ajustes quanto para promover a melhoria contínua, efeitos de decisões, de lançamentos e de estratégias precisam ser analisados. Desde métricas de resultados até opiniões de clientes são relevantes nesse cenário. A capacidade do Data Mining de cruzar dados, revelando informações complementares e contextos, torna tal avaliação mais exata.
Prevê tendências
Ao revelar padrões comportamentais e estatísticos que se repetem em uma determinada frequência, o Data Mining se transforma em um meio de prever tendências futuras acerca do que grupos de clientes esperam ou de mudanças de mentalidade, oportunizando a preparação da empresa para responder com eficiência a isso.
Descobre fatores que influenciam na decisão de compra
Aumentar a taxa de conversão de interações em vendas depende da construção de uma jornada de consumo em que cada informação e ação deve levar a novos elementos capazes de cativar o público.
No entanto, os fatores de decisão variam de acordo com o perfil do consumidor. O Data Mining é capaz de correlacionar características com pontos de influência a fim de mapear o fluxo ideal para cada grupo ou indivíduo.
Melhora as estratégias de marketing
Ao se basear em dados capazes de montar um cenário sólido sobre demandas, necessidades e comportamentos do consumidor, as estratégias tanto de atração quanto de divulgação se tornam mais eficientes. Na prática, isso significa direcionar recursos para ações em que serão mais bem aproveitados, elevando seus resultados.
Gera diferencial competitivo
“Como se destacar?” é uma pergunta central ao elaborar estratégias e planos empresariais. Afinal, estar em evidência é o que garante a competitividade em um panorama comercial saturado. Porém, o “achismo” não é a melhor forma de criar diferenciais, já que não há garantias de que vão atender ao público.
Ademais, essa atitude pode representar um desperdício de investimentos e esforços em ideias que não geram resultado. O Data Mining afasta isso, dando uma base sólida sobre a concorrência e os clientes.
Quais são as principais técnicas de Data Mining?
A qualidade das análises de Data Mining depende das técnicas utilizadas para organizar, filtrar e relacionar os dados, principalmente:
- associação: duas ou mais variáveis presentes em uma base são relacionadas, revelando tendências;
- regressão: um evento futuro é projetado ao retroceder os padrões algébricos;
- clustering: informações são classificadas e agrupadas de acordo com suas características;
- visualização: conjuntos de elementos são mapeados, gerando uma visão do que está sendo minerado.
Quais tecnologias são aliadas do Data Mining?
De forma a complementar as técnicas, diversas tecnologias ajudam a coletar, tratar e processar as fontes usadas no Data Mining. Entre as inovações utilizadas para isso estão:
- Data Warehouse: centraliza o armazenamento de elementos de várias origens;
- Big Data: abarca variedade, volume e velocidade para analisar grandes quantidades de dados;
- Business Intelligence: coleta informações do negócio e gera uma representação visual delas;
- Inteligência Artificial e Machine Learning: automatizam as ações e permitem que soluções de TI aprendam, evoluindo de modo independente.
O Data Mining apresenta diversas vantagens e utilidades para as empresas que desejam otimizar a experiência do cliente, alcançando diferencial competitivo a partir disso. Afinal, suas técnicas e tecnologias maximizam o aproveitamento dos dados em prol dos resultados corporativos.
Comente e conte-nos se sua empresa utiliza tecnologias de análise de dados a fim de obter insights. Queremos saber!
