Data mining: como a mineração de dados otimiza resultados

Artigo

Data mining: como a mineração de dados otimiza resultados

O ser humano sempre aprendeu observando padrões, formulando hipóteses e fazendo testes para descobrir regras. Porém, a quantidade de dados e informações que geramos diariamente é imensa e, por isso, é fundamental contar com iniciativas que captem, entendam e interpretem tantas informações diferentes.

O data mining, ou mineração de dados, é uma dessas iniciativas. Basicamente, ele reflete a estratégia de se extrair um grande volume de informações, as quais dificilmente seriam examinadas, em busca de padrões em um prazo de tempo razoável. O data mining pode ser aplicado tanto à pesquisa científica quanto ao impulsionamento da lucratividade de empresas, trazendo, assim, soluções inovadoras e competitivas.

Para você entender melhor, vamos descrever o método: com o uso automatizado de algoritmos de aprendizagem, em um tempo razoável, o data mining consegue evidenciar tendências de consumo e interação apresentadas por potenciais clientes da empresa, e, desse modo,  gerar mais conhecimento sobre os clientes, seus padrões de consumo e suas motivações.

Devido à quantidade quase infinita de dados a serem avaliados, a mineração não pode ser feita de forma eficiente apenas com a ação humana. O fator humano, contudo, é fundamental para   se construírem modelos preditivos, se avaliarem os resultados dos modelos adotados e se identificar o que falta para melhorar o retorno sobre o investimento.

A estratégia de mineração de dados já tem se espalhado por diversos mercados. Entre eles, empresas de multimídia e telecomunicações que usam modelos analíticos para dar sentido a milhões de dados de clientes, prever seus comportamentos e oferecer campanhas segmentadas e relevantes. Na educação, o método ajuda a acessar dados de alunos e prever conquistas. Já no setor bancário, ajuda a obter uma melhor visão dos riscos de mercado e a detectar fraudes mais rapidamente.  

A mineração de dados é composta e estruturada por técnicas usadas em diferentes capacidades analíticas para abranger uma série de necessidades organizacionais. Dessa forma, cada estrutura estratégica gera perguntas diferentes com diversos níveis de entradas ou regras para se chegar a uma decisão. Esses níveis são chamados de modelagens, as quais podem ser: descritivas, preditivas e prescritivas.

A modelagem descritiva revela similaridades compartilhadas entre os dados, e, assim, é possível descobrir as razões para o sucesso ou o fracasso de produtos ou campanhas.

Essa modelagem agrupa registros semelhantes, identifica valores diferentes, detecta relações entre registros, descobre associações entre variáveis e agrupa pessoas com interesses ou objetivos semelhantes.

A modelagem preditiva vai além, uma vez que é capaz de classificar eventos futuros ou estimar resultados desconhecidos. O formato também ajuda a descobrir informações por meio da churn rate de clientes, do engajamento em campanhas ou de padrões de crédito.

Essa modelagem abrange a correlação entre uma variável dependente e uma série de variáveis independentes, programas de computadores que detectam padrões e realizam previsões, árvores de decisão e modelos de aprendizagem supervisionada.

A modelagem prescritiva lida com as variáveis internas e externas para orientar ações, como por exemplo, a melhor oferta de marketing a ser enviada para cada consumidor.

Esse formato desenvolve regras do tipo se/então a partir de padrões e prevê resultados, otimizando o marketing.

Depois de entender tantos fatores sobre a mineração de dados, você deve estar se perguntando quais as vantagens diretas de empregar o data mining no seu negócio:

  • Diminuição de custos

Compreendendo melhor quem é o seu cliente fica mais fácil focar esforços e investimentos no público-alvo.

  • Aumento da previsibilidade

As informações geradas pelo data mining fornecem a base para a elaboração de modelos estatísticos para a realização de predições mais assertivas.

  • Aumento do retorno sobre o investimento (ROI)

Este item é autoexplicativo: a empresa vai atingir resultados melhores em suas ações de comunicação, gastando menos.

  • Identificação de oportunidades

Com o data mining, podemos prever tendências e movimentos do mercado, identificando novas oportunidades e novos nichos e evitando problemas futuros.

O data mining abre portas para outras diversas vantagens no mundo corporativo e mundo afora, afinal, as informações estão por todos os lados, pautando decisões nos mais variados setores. Em dados a Átimo é especialista. Gostou do artigo e quer aprender mais sobre data? Confira o artigo sobre tráfego qualificado no nosso blog.

04/02/2021 - 10:15