Descubra como a ciência de dados pode otimizar os resultados da sua empresa
Esqueça as longas horas debruçado sobre intermináveis relatórios em busca de algum detalhe que justifique uma campanha ou estratégia de vendas. Está em curso uma revolução na forma de se coletarem, reunirem e interpretarem dados. Com precisão cirúrgica e celeridade de processamento espantosa, a ciência de dados – ou data science – é cada vez mais procurada, em todo o mundo, por empresas interessadas em decifrar as entrelinhas dos comportamentos e gerar insights a partir de dados de clientes.
A data science envolve o uso e processamento de quantidades massivas de informações ou big data. Além de turbinar o desempenho dos negócios, é extenso o leque de possibilidades. A ciência de dados permite, por exemplo, que se estudem os resultados de uma campanha de marketing, que se confirme a análise da saúde financeira de uma empresa ou até mesmo que se dê suporte à estratégia adotada para uma aquisição. Em outras palavras, ela agrupa dados dispersos para, com uma finalidade específica, oferecer subsídios que geram valor para o negócio.
Por tudo isso, a ciência de dados vem transformando o mercado e empresas de todos os portes têm entendido às suas vantagens, que envolvem o emprego simultâneo de diversas áreas de conhecimento, como Computação, Estatística, Matemática, Perfil do Negócio, entre outras. Os dados reunidos podem ter diversas origens, como a própria empresa, com seus sites, blogs, produtos, aplicações web e pontos de venda controlados, ou terceiros, com as redes sociais, os anúncios e os softwares de enriquecimento.
Veja alguns exemplos de como a ciência de dados pode otimizar seus resultados:
Previsões de vendas
Com o uso da tecnologia do data science, é possível reconhecer lacunas e perceber insights e, assim, prever e otimizar recursos corporativos para vendas com um esforço muito menor do que o tradicional.
Estratégia de preços personalizados
O data science pode mapear clientes semelhantes com base em comportamentos passados e determinar a combinação final de preço ou o desconto ideal para um público-alvo. Para se chegar a nesse nível de praticidade, a empresa deve dispor de um sistema avançado que analise os dados e gere os preços automaticamente, a depender das condições do mercado e das estratégias dos concorrentes.
Análise de opinião do cliente
Ao se analisarem os dados dos clientes é possível compreender melhor os seus anseios e até prever tendências de mercado. Com a expansão da conectividade, ferramentas capazes de extrair, analisar e expressar os sentimentos do consumidor em relação à sua marca se tornaram grandes aliadas quando o assunto é gerar resultados.
Para realizar essas análises são utilizados algoritmos de mineração de dados. Eles permitem o estudo geral dos escritos disponíveis em diversas plataformas digitais, como blogs, sites e redes sociais.
Potencialização do valor de vida útil do cliente
Durante sua interação com a marca, cada cliente gera uma determinada margem de lucro. Ao se analisarem esses dados, é possível tomar decisões negociais inteligentes. Além disso, conhecer o valor de vida útil de clientes é essencial para se extrair uma perspectiva geral do futuro do negócio. Sendo assim, é possível criar um planejamento para se corrigirem problemas e otimizarem soluções. Uma das estratégias para se aumentar o tempo de vida útil do cliente utilizando-se o data science é criar programas de fidelização e recomendações personalizadas, entre outros recursos.
Prevenção de rotatividade
Por meio de algoritmos que podem identificar os padrões de comportamento de ex-clientes, o data science possibilita determinar o nível de relacionamento de cada um com a marca. Tal cruzamento entre as características e as mudanças periódicas no comportamento das pessoas pode dizer muito sobre a rotatividade de consumidores. Ela é influenciada por fatores como preço, experiência, ajuste do produto ou, até mesmo, datas comemorativas, dependendo do mercado. Desse modo, ao mapear esse comportamento, é possível planejar estratégias para se fidelizarem os clientes.
Lembre-se: a inteligência não está nos dados, e, sim, nas pessoas! Nesse sentido, o data science busca reconhecer lacunas, insights e outras alternativas para se analisarem dados de forma eficaz e rápida.
29/01/2021 - 11:21
