Muito se fala sobre a importância de usar informações a respeito do público para obter melhores resultados. Ao mesmo tempo, depois de levantá-las, tratá-las e observá-las, ainda pode haver alguma distância em relação ao que realmente fará diferença: entender os dados do consumidor.

Como buscar o entendimento necessário para proporcionar uma experiência que encante, fidelize e torne o cliente um defensor da marca?

A seguir, você encontrará a resposta à pergunta acima e entenderá como lidar com os dados do consumidor. Começaremos com uma análise sobre o contexto desses conteúdos, acompanhe:

Entenda a essência dos dados do consumidor

O ambiente digital é pensado para proporcionar uma boa experiência ao usuário. Essa frase pode parecer estranha para muitas pessoas, mas a verdade é que as empresas dependem essencialmente disso.

Google, o melhor exemplo

Considere o caso do Google. Por mais que a companhia se preocupe em monetizar seus serviços e favorecer os anunciantes, a participação do público, efetuando pesquisas e utilizando suas ferramentas, é a “atração principal” para quem investe na divulgação nos meios de pesquisa.

O maior patrimônio da empresa é o público que usa os recursos oferecidos por ela. Afinal, nos preocupamos com as estratégias de SEO, por exemplo, com o objetivo de obter uma boa posição, mas o que o algoritmo está fazendo ao aplicar seus critérios de classificação é, justamente, entender o quanto o conteúdo é relevante ao usuário.

As informações que os técnicos utilizam para destacar as marcas, como as relativas às palavras-chave, são apenas uma tentativa de traduzir essa relevância em critérios objetivos.

Questões envolvidas

Portanto, entender os dados do consumidor implica em superar os detalhes instrumentais, mais tecnicistas, para transformar aspectos, muitas vezes subjetivos, em insights que permitam pensar em uma experiência capaz de engajar seu público.

Além disso, envolve incorporar recursos tecnológicos que efetivamente capturem informações que, muitas vezes, não são exploradas da forma correta. Afinal, as empresas estão mergulhadas em um mar de dados, em parte desestruturados.

Avance nos níveis de maturidade da análise de dados

Michel Ballings, professor de análise de negócios da Haslam College of Business da Universidade do Tennessee, afirma que existem três níveis de maturidade para as empresas que usam análise de dados. São eles:

• descritivo: usa as informações para descobrir o que está acontecendo agora (a maioria das empresas se encontra nesse estágio);
• preditivo: uso da análise para descobrir o que provavelmente acontecerá;
• prescritivo: os modelos de dados permitem tomar decisões sobre o que fazer para aproveitar oportunidades, estimular tendências e interferir de forma mais ativa nos resultados — algo que nosso exemplo, o Google, faz como ninguém.

Referências

Em 2016, a Accenture entrevistou mais de 27 mil consumidores nos EUA, no Reino Unido e no Brasil, perguntando quais marcas eles realmente adoram. Apple, Google, Microsoft, Netflix e YouTube apareceram no topo da lista.

Vale lembrar que tais nomes são os que estão justamente entre os mais avançados na aplicação da ciência de dados para a experiência do cliente. Essas empresas apresentam um grau de maturidade superior em suas análises.

Obviamente, chegar a um nível tão elevado quanto o dessas gigantes do mercado requer grandes investimentos. Mas, mesmo que tal patamar seja (ou pareça) inalcançável, vale a pena dedicar-se para avançar nesse sentido, pois os benefícios são enormes.

Dimensione as ações de acordo com sua realidade

Depois de ler o parágrafo cima, é natural que você se questione sobre como vencer o desafio de estruturar seu negócio nessa realidade. Cada caso tem suas particularidades, mas, como já adiantamos, há oportunidades para todos.

As ferramentas de Inteligência Artificial e aprendizado por máquina estão cada vez mais acessíveis e, se a realidade das empresas globais parece distante, é razoável supor que será possível contar com elas para obter os recursos necessários. Isso porque tais companhias não podem avançar isoladas, já que todos contribuem com o conteúdo que utilizam.

Além disso, existem ações pontuais que até um pequeno negócio pode realizar. Se você tiver uma oferta para apresentar aos visitantes do seu site, por exemplo, verifique quais páginas geram uma maior taxa de conversão e aquelas que estão falhando.

Ao eliminar aquilo que apresenta um desempenho ruim e direcionar o tráfego às páginas que convertem bem, você está fazendo uso de dados facilmente acessíveis, com base em um entendimento objetivo.

Considerando o que dissemos sobre a importância do foco na experiência do público, alguns dados básicos, que refletem o nível de engajamento, são reveladores. A taxa de rejeição e o tempo médio gasto nas páginas, por exemplo, são indicadores que revelam pontos fracos com precisão.

Embora não alcance a essência que mencionamos, entender os dados implica, nesse caso, em avaliar as semelhanças e diferenças que deem pistas sobre por que o público prefere determinadas opções de navegação que seu site oferece.

Atente aos talentos e aos times de apoio

Pelo 3º ano consecutivo, a profissão de Cientista de Dados foi apontada como a melhor carreira dos Estados Unidos pelo site Glassdoor. O fenômeno envolve as grandes oportunidades e os altos salários desses profissionais, que são boas medidas da importância que assumiram na atualidade.

A IBM prevê que, até 2020, a demanda por profissionais de Ciência de Dados aumentará em 28%. Por isso, é um desafio atrair os melhores talentos, que precisam de uma equipe de apoio para funcionar. Vale lembrar que, antes de analisar as informações, é necessário armazená-las, gerenciá-las e tratá-las.

Contudo, essa não é uma tarefa tão simples quanto parece. É possível que um Cientista de Dados passe meses trabalhando uma informação e, ao se comunicar com a equipe de marketing, ouça algo do tipo: “já sabíamos disso”.

Quando algo do tipo acontece, fica evidente a necessidade de estruturar o time e os processos de maneira a permitir a centralização de informações e evitar inconsistências decorrentes de análises parciais. Ao mesmo tempo, é preciso envolver as unidades de negócio para que, assim, produzam resultados alinhados e relevantes.

Portanto, podemos afirmar que entender os dados do consumidor requer especialização. Os talentos de hoje precisam desenvolver habilidades multitarefas — e, especialmente no que se refere à análise de dados, existem muitas competências envolvidas.

O lado bom é que tal quadro gera uma oportunidade profissional, com vimos aqui.