Como coletar dados e transformá-los em ativos para a área de marketing, por Paulo Henneberg*

/ O uso de dados deve estar no centro de qualquer estratégia de marketing. Seja qual for o objetivo da empresa, utilizar informações das mais diversas fontes pode ajudar a trazer insights importantes que impulsionam o crescimento de qualquer negócio. Recentemente, li uma pesquisa do IDC que aponta que os investimentos anuais das empresas em Big Data e Analytics devem atingir o patamar de US$ 274,3 bilhões até 2022.
Regulamentações como a Lei Geral de Proteção de Dados e o europeu GDPR representam uma mudança importante nesse ambiente. Com mais restrições ao uso dos dados, eles se tornam cada vez mais valiosos. É essencial, portanto, promover a coleta cuidadosa dessas informações, seguida de uma profunda curadoria que leve a empresa a aproveitar ao máximo os dados que mais fazem sentido para os objetivos do negócio.
Existem três etapas que julgo indispensáveis para qualquer estratégia de marketing baseada em dados. Elas são a base de todo o processo e, se bem aplicadas, darão ao setor de vendas os insights necessários para o aumento das receitas e mais rapidez na a tomada de decisões.
Coleta
Dados podem ser coletados de diversas fontes: clientes, fornecedores, provedores etc. Por isso, o objetivo do negócio deve estar bem claro. Nessa etapa, soluções de armazenamento de dados são importantes para que nada se perca.
Por exemplo, se o objetivo de um negócio é promover uma nova versão de determinado produto, é importante coletar dados do sistema de CRM para entender aquilo que o cliente está precisando, e também do sistema de suporte para analisar quais são as maiores reclamações em relação ao seu produto atual.
Outra ferramenta importante para a coleta de dados do consumidor são as redes sociais e outras plataformas digitais. Nelas, é possível identificar a interação dos clientes com a empresa, suas reações e assuntos de interesse. Por isso, as companhias devem ser transparentes e transmitir com muita clareza seus valores para atingir as personas mais importantes do negócio.
Cleaning
O segundo passo é fazer a limpeza, ou o chamado cleaning dos dados coletados. As informações são como um novelo de lã embaraçado, e é nessa etapa que ocorre o desenrolar dos fios. Afinal, as informações precisam fazer sentido para o negócio. Dados desnecessários serão arquivados ou excluídos para permitir uma tomada de decisão mais assertiva.
Essa tomada de decisão assertiva está intimamente ligada à otimização do tempo. Basicamente, a empresa precisa promover um esforço já concentrado na hora do cleaning para evitar a perda desse tempo precioso com dados que não serão utilizados posteriormente e podem atrapalhar no momento da análise.
Classificação
Imagine só, em uma empresa que produz milhões de bytes de dados diariamente, a dificuldade em buscar essas informações sem nenhum tipo de classificação ou ordenamento. Essa grande perda de tempo traz lentidão na resposta ao cliente final, prejudicando a experiência do consumidor.
Por isso, uma vez feita a limpeza, é hora de classificar os dados, estruturando-os para facilitar o uso. Cada dado tem que ter uma identidade, como um RG, com uma linguagem ordenada que facilite essa identificação por parte dos cientistas de dados. Aqui, ocorre a separação, por exemplo, entre dados de sazonalidade, volume de vendas e produção. Inserindo cada informação em uma classificação, o responsável pela análise de dados terá mais condições de promover o cruzamento deles e criar os insights necessários para o negócio.
Próximos passos
O compartilhamento dos dados com cientistas de dados e analytics só acontece depois dessas três primeiras etapas. Aí sim será o momento de analisar e descobrir como as informações coletadas e classificadas podem ser utilizadas para a geração de insights e a tomada mais assertiva de decisões.
Vale reforçar que essa curadoria é um processo constante, que gera agilidade ao negócio e pode ajudar qualquer empresa a sair na frente. Afinal, em um ambiente tão competitivo, o “pulo do gato” é se antecipar às necessidades e mudanças no comportamento dos consumidores. E isso só é possível com uma atenção especial e um tratamento devido aos dados.