Data-driven business: entenda com antecedência a necessidade do cliente, por Lucas Barbosa*

/ Você já parou para pensar o quão longe a tecnologia chegou e o que isto implica em seus negócios? Ou, então, já teve aquela famosa sensação de que seu dispositivo está ouvindo todas as suas conversas e por isso sabe exatamente quais são os seus desejos de compra? Já se perguntou como isto é possível?
Pois bem, as redes sociais, as ferramentas de buscas e lojas virtuais fazem uso da Inteligência Artificial (IA), que ainda é um elemento que assusta as pessoas, para evidenciar o desejo dos clientes, seja em uma recomendação, notícia ou livro, por exemplo. A verdade é que seus dados estão por TODA parte!
Como as pessoas consomem produtos, a informação sobre os consumidores está tão consolidada que o desejo torna-se algo passivo e o comportamento deixa de ser individual. Este é o principal motivo pelo qual o Machine Learning (ML), e a Big Data tornaram-se os grandes hot topics na geração de vantagem competitiva. A estratégia de dados é a evolução lógica para qualquer empresa que almeja entregar um atendimento personalizado a cada cliente em larga escala.
Trabalhando como cientista de dados na BRLink, ficou óbvio como muitas empresas coletam informações de seus clientes diariamente, mas não sabem como utilizá-las, gerando apenas custos desnecessários. Agora, considere que ao transformar essas informações em dados proveitosos é possível compreender o comportamento do seu cliente, identificando padrões.

Estes padrões são a chave de qualquer tipo de previsão, assim, é factível entender o que pessoas de perfis similares consumiram e recomendar tais produtos/serviços para o seu cliente. Por essa razão, a estratégia de dados é crucial para impulsionar o seu negócio. Por meio da coleta de informações, estruturação e aplicação de técnicas complexas, será possível classificar seu público-alvo e suas necessidades com insumo estatístico.
Estamos falando de Data-driven business — dar o direcionamento adequado ao seu negócio sem suposições, transformar informação em monetização ativa – e dashboards de negócio. Apresentar quais produtos serão consumidos neste bimestre, afetando diretamente a estratégia de marketing, controle de estoque e vendas, sendo apenas a ponta do iceberg. Estamos falando de criação da necessidade para seu cliente. Entendendo o padrão de consumo, podemos expor ativamente uma carência, gerando oportunidades.

Para te auxiliar na aplicação deste método, são necessárias três etapas, sendo elas:

1 – Mineração de Dados: Dados não estruturados são completamente inúteis, assim, é crucial realizar a data mining (mineração de dados), responsável não apenas por coletar informações, mas também por direcioná-las para a necessidade de negócio.

2 – Reunir em Data Lake: Centralizar tudo o que foi coletado e minerado em um data lake viabiliza correlacionar o funcionamento de todas as áreas de sua empresa como coletivo, entendendo como as estratégias de vendas afetam diretamente a entrega final de seu produto.

3 – Business Intelligence (BI): Possibilitando a compreensão de quais foram as estratégias mais eficientes em cada área, a aplicação da inteligência de negócio é fundamental para findar na aplicação da Machine Learning, que ampliará a ação de insights para todos os clientes.

Para finalizar, ressalto que o método auxilia não apenas na geração de vantagem competitiva, como também na criação de valor no mercado. De acordo com o relatório Insights-Driven Business Set The Pace For Global Growth, publicado pela Forrester, organizações data-driven crescem 30% anualmente.

*Lucas Barbosa é Head Cloud Sales Specialist e Cientista de Dados na BRLink.