O uso de big data já é uma realidade que ajuda muitas empresas no desenvolvimento das suas atividades. Por isso, hoje em dia, é essencial para os gestores das empresas entender o que é Big Data Analytics e como utilizá-lo.
Por ser uma tecnologia relativamente recente, muitas dúvidas surgem quando falamos sobre esse assunto. Pensando nas dúvidas mais comuns, preparamos esse artigo. Se você quer entender como o uso de big data analytics pode ser um aliado para o sucesso da sua empresa, esse artigo é pra você.
O que é Big Data Analytics?
O termo “big data” surgiu há muitos anos e refere-se à grandes aglomerados de informações — estruturadas ou não — que são registradas em grandes bancos de dados ou softwares empresariais e podem ser úteis para o desenvolvimento de tendências e estratégias de gestão.
O que diferencia o big data de outras formas de acumular informação é, basicamente, cinco características: volume, velocidade, variedade, variabilidade e complexidade. Essas características atribuídas ao big data surgiram graças à modernização e popularização de novas tecnologias, em especial, a internet móvel e os smartphones, que são grandes fontes geradoras de informações sobre as atividades das pessoas online.
Logo, empresas em busca de informações relevantes passaram a armazenar, organizar e analisar esse grande volume de dados para desenvolver formas mais eficientes de gestão.
O big data analytics surge, então, como uma área voltada para o uso dessas informações em favor das empresas que querem otimizar suas formas de gestão. Essas informações podem ajudar gestores a desenvolver melhores estratégias de venda e marketing e também auxiliam na tomada de decisões em função da organização de informações qualificadas.
Como funciona?
Basicamente, as informações adquiridas pelas empresas são registradas em um grande banco de dados ou em softwares, que podem organizar, cruzar e auxiliar na análise dessas informações.
A partir dos insights gerados pela análise de dados, gestores e empreendedores podem se valer das informações adquiridas para otimizar, substituir ou desenhar estratégias e práticas de gestão, vendas, marketing, fidelização de clientes, etc.
Ou seja, o grande diferencial do uso de big data analytics está no uso estratégico da informação, que cada vez mais é um fator essencial para o sucesso de um negócio.
Onde se aplica?
O uso de big data analytics é possível para qualquer empresa que acumule um grande volume de informações. Com um grande volume e variedade dessas informações, é possível, por meio de um software apropriado, aglomerar essas informações e utilizar as técnicas de cruzamento e interpretação que são capazes de fornecer insights interessantes para o aprimoramento dos processos de gestão.
Essas informações são muito diversas. Elas vão desde dados simples sobre os clientes, como: sexo, idade, localização, e e-mail. até informações mais específicas e complexas, como comportamento de consumo, interesses pessoais e interações online.
A partir dessas informações, diversos segmentos da comercialização de produtos e serviços podem as utilizar para aprimorar seus processos internos de gestão. Entre os segmentos que mais utilizam as técnicas de big data analytics, podemos citar: instituições financeiras, empresas do comércio de varejo, partidos e atores políticos e agências de comunicação e marketing.
Contudo, praticamente, todo segmento de negócio pode utilizar as técnicas de big data analytics para adquirir informações úteis, uma vez que as possibilidades para o uso desses dados são praticamente ilimitadas.
Como utilizar?
O big data analytics pode beneficiar as empresas que o utilizam de diversas maneiras. Vamos falar rapidamente das mais comuns:
Organização do setor financeiro
O uso de big data para organizar as informações do setor financeiro de uma empresa auxilia no gerenciamento eficaz dessas informações — por exemplo, o software “Conta Azul” para pequenas e médias empresas.
Por meio do uso de um bom software, fica mais fácil, por exemplo, reduzir taxas de inadimplência ou a migração para outros fornecedores. Isso é possível graças ao monitoramento dos sinais que indicam sintomas relacionados à inadimplência ou insatisfação dos clientes.
Personalização de relacionamentos e serviços
Monitorar o comportamento de compra dos clientes e como eles utilizam os pagamentos em cartões de crédito, por exemplo, ajuda na definição de quais produtos e características são mais desejadas pelos clientes. Isso auxilia também a criar produtos e a desenvolver os serviços fornecidos de forma a atender mais assertivamente aos desejos e necessidades dos clientes com base em seu comportamento anterior.
Para esse tipo de trabalho, temos, por exemplo os softwares de CRM (Costumer Relationship Management).
Desenvolvimento das estratégias de marketing
Com as informações fornecidas pelos bancos de dados, uma empresa pode avaliar as estratégias de marketing e monitorar os resultados obtidos. Essa avaliação contínua vai ajudar a identificar quais estratégias são mais eficazes de acordo com o público com o qual se deseja a vinculação e, assim, fornecerá informações úteis para otimizá-las e fazê-las mais eficientes.
Para esse caso, podemos citar os softwares de busca por palavras-chave, e-mail marketing, e SEO.
Quais são seus benefícios?
Redução de custos
As informações geradas, quando avaliadas de forma adequada, podem ajudar na redução de custos de diversos setores, como:
- vendas: ao diminuir o custo de aquisição dos clientes;
- marketing: ao indicar quais são as melhores e mais eficientes estratégias de marketing;
- financeiro: ao organizar dados e otimizar o esforço de trabalho empreendido no setor.
Tomada de decisões
Com as informações obtidas, muitas decisões serão mais fáceis de se tomar, justamente, pela qualificação e precisão dessas informações. Com as técnicas certas é possível prever migrações de clientes, novas tendências em marketing, tecnologia ou vendas e até mesmo movimentações do mercado, antecipando crises ou problemas financeiros.
Criação de produtos e serviços
A análise dos dados e comportamentos pode ajudar a prever quais são as necessidades mais urgentes e como elas devem ser trabalhadas para atender aos clientes e a própria empresa. Dessa forma, os dados dão indicações de como ou por onde proceder na modernização de produtos e serviços.
E seus desafios?
Apesar de ser uma tecnologia versátil e muito útil para empresas que saibam trabalhar com os dados, o uso de big data analytics apresenta alguns desafios e dificuldades. Os principais são:
- separar dados úteis de dados inúteis;
- necessidade de pessoal capacitado para trabalhar e analisar os dados;
- integração de dados fornecidos por fontes diferentes;
- necessidade do uso de softwares apropriados.
Agora que você já entende sobre big data analytics o que é e pra que serve, que tal conferir nosso artigo sobre quais são as tendências para o uso de big data? Confira e saiba para onde essa tecnologia pode nos levar no futuro!
