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23

Julho

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Marketing Digital

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Como extrair valor dos dados dos consumidores?

Encontrar formas eficazes de fazer algo com os dados obtidos por parte dos consumidores é sem dúvida um grande desafio para as empresas. Cada vez mais pessoas usam computadores, tablets e smartphones, e todos estes geram mais informações, e isto leva a que 90% dos dados do mundo tenham sido criados apenas entre 2015 e 2018. Este valor não é apenas o resultado das pessoas que fornecem dados, é também graças aos algoritmos e outros softwares que rastreiam o comportamento do utilizador e geram os seus próprios dados sobre ele.

Todos os dias, o uso global de computadores gera mais de 2,5 quintiliões de bytes de dados, e este número tenderá a crescer devido à proliferação dos dispositivos da Internet das coisas. É, por isso, uma quantidade enorme e quase incompreensível de informações, mas na verdade apenas algumas delas são úteis para os interesses comerciais das empresas.

Então, como é que um negócio pode percorrer esta montanha de dados recolhidos diariamente e encontrar informações úteis para melhorar o desempenho, o lucro, as vendas e outros fatores operacionais? Apresentamos oito formas de filtrar as informações e descobrir o que é que faz sentido e é útil, originalmente partilhadas pelo Digital Marketing Institute.

1. Aceitar que Big Data é importante

Big Data pode parecer uma grande confusão de informações aleatórias. Contudo, não pode ser ignorado, pois é uma grande oportunidade. A Data Science, por exemplo, é uma profissão em crescimento devido ao valor resultante da capacidade de filtrar e interpretar o que é útil em grandes volumes de dados.

Quem opta por ignorar Big Data devido ao seu volume fá-lo com risco do seu próprio negócio. O primeiro passo para extrair dados valiosos de clientes é reconhecer que os dados bons estão “em algum lugar”, e ter também disposição para os explorar e analisar.

2. Investir no Analytics

O fator-chave para usar o Big Data, depois de reconhecer o seu potencial, é ter as ferramentas e o talento certos para entrar neste mar de informações e regressar com dados que façam mais sentido para a empresa.

Assim, é importante alocar algum orçamento operacional para análise. Empresas maiores podem ter departamentos inteiros dedicados a esse trabalho, mas mesmo as pequenas e médias empresas podem encontrar uma solução analítica, seja pessoal ou por software, que trabalhe pelo tamanho e requisitos de orçamento.

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3. Utilizar dados históricos

Usualmente as pessoas pensam nos dados como uma forma de ajudar a prever o futuro, mas na verdade algumas das lições mais importantes que os dados nos ensinam vieram do passado.

As empresas devem estar sempre cientes de que alguns dos melhores dados disponíveis são os reunidos ao longo do tempo. Por exemplo, não devem ser ignorados os dados de vendas dos últimos 5 a 10 anos, mesmo que isso não faça parte da infraestrutura digital atual.

Deve-se por isso utilizar os sistemas de gestão de documentos e arquivar esses dados se for necessário, mas a análise feita na tarefa de discernir os dados de vendas anteriores do cliente pode revelar informações bastante úteis sobre o seu comportamento padrões de compra.

4. Aplicar dados do cliente às operações

A extração de dados do comportamento do cliente e de outros conjuntos de dados pode obviamente ajudar a aumentar as vendas, mas é importante não esquecer de que outra forma de ganhar mais dinheiro é gastando menos. Além de aumentar as vendas, o tipo certo de dados do cliente também pode ajudar a aumentar a eficiência e reduzir o desperdício, o que pode incrementar a receita.

Por exemplo, os dados dos clientes mostram que cada vez mais a sua resposta ou conversão vem do YouTube e do Instagram, e cada vez menos do Facebook. Isto pode ser um indicador de que, para determinado produto e mercado-alvo, pode-se gastar menos, ou reduzir totalmente, os gastos com o Facebook, e dedicar mais esforços às plataformas que obtêm melhores resultados.

5. Analisar a Churn Rate

Churn Rate, taxa de evasão ou rotação de clientes é um termo usado para descrever a taxa de rotatividade de consumidores ou clientes que são regulares e deixam de o ser. Esta é outra área em que Big Data, combinado com análise, podem fazer uma grande
diferença.

Esse processo analisa os dados do utilizador e chega a conclusões que ajudam a
explicar porque é que alguns clientes permanecem leais e outros seguem a empresa
por um período específico e, de seguida, saem. Podem-se encontrar relações entre
quedas na retenção de clientes, por exemplo, quando a empresa para de fornecer
certos produtos. Pode-se também descobrir que determinadas vendas ou períodos do
ano geram um grande aumento nos de clientes, mas eles não se mantêm mais por
perto da marca ou empresa.

As análises focadas nos detalhes da rotatividade de clientes podem assim ajudar a
entender como reter mais clientes e, deste modo, obter lucros mais consistentes.

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6. Social Media também são dados

Vídeos, documentos e imagens, representam hoje até 80% dos dados gerados. Muitos dos quais, publicados nas redes sociais. Analisar o Social Media e usar os dados não filtrados e não selecionados que aparecem pode ser extremamente útil, não apenas para descobrir onde está o mercado, mas também para saber o que o mercado quer ou procura.

É importante reconhecer que o conteúdo que aparece nas redes sociais pode ser um indicador sintomático de outras tendências e fatores para capitalizar, e as empresas devem prestar atenção a este aspeto.

7. Os dados devem ser acessíveis

O acesso a dados deve ser partilhado em toda a empresa. A partir do momento que se sabe algo sobre as necessidades ou o comportamento de um cliente, mas a pessoa que realmente pode usar esses dados não tem acesso às informações, isto prejudica a empresa.

Deve-se sempre garantir que os dados digitais sejam partilhados e acessíveis para aqueles que precisam deles. Alguém que lida com o apoio ao cliente, por exemplo, deve ser capaz de partilhar uma reclamação do cliente ou um problema específico com qualquer departamento que possa de facto ajudar a resolver o problema ou fornecer uma visão mais profunda do mesmo. A informação só é útil quando as pessoas que sabem o que fazer com ela podem chegar até ela.

8. Não ter medo de automatizar

Ao contrário do receio popular, a automação não significa obrigatoriamente que o trabalho de uma pessoa está em risco e poderá ser demitida. A automação não se aplica apenas a atividades físicas e mecânicas, mas também à análise de dados.

Algumas das informações mais úteis que se pode obter sobre os clientes virão da confiança em software e algoritmos que filtrem os dados e encontrem apenas o que é relevante. A automação pode até mesmo ser usada para libertar os recursos humanos para atividades analíticas mais adequadas aos seus talentos. O processamento de pagamentos, por exemplo, é um processo mecânico que o software pode ajudar. Com menos operações de rotina para lidar durante o dia, a equipa humana pode-se concentrar em atividades mais ambiciosas e inovadoras.

Assim, concluímos que há cada vez mais dados a ser gerados diariamente do que qualquer pessoa ou grupo pode viabilizar. No entanto, há também uma riqueza de insights úteis e acionáveis, escondidos nesses dados, e é somente através da estratégia e sensibilidade ao escolher os dados certos, analisá-los e colocá-los no uso correto, que uma empresa pode melhorar a sua receita e crescer.

Fonte.

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