7 maneiras de como o Big Data está mudando marketing e vendas

Entenda como o Big Data está mudando marketing e vendas

O grande potencial do Big Data alcança todas as áreas profissionais que se possa imaginar, mas poucas delas podem desfrutar de tantos benefícios desta força revolucionária quanto vendas e marketing.

Toda a enorme gama de dados sobre o comportamento do consumidor, movimentos do mercado e muitas outras variáveis fazem do Big Data em marketing e vendas uma das mais poderosas ferramentas que se possa imaginar nos dias de hoje.

Apesar disso, o assunto Big Data ainda não é conhecido por todos, o que pode trazer muitas dúvidas de como aplicar com sucesso na prática para otimizar resultados e aumentar a lucratividade das companhias e empresas de todos os tamanhos e nichos de atuação.

Pensando nisso, listamos hoje 7 maneiras de como o Big Data está revolucionando o marketing e as vendas, exemplificando aplicações da tecnologia e do cruzamento de informações para fomentar a inteligência estratégica nas empresas. Acompanhe com a gente:

1. Otimizar a precificação de produtos e serviços

Um dos principais fatores de competitividade na atuação das marcas nos dias de hoje é a habilidade de precificar corretamente seus produtos e serviços. Estima-se que o aumento de 1% nos preços pode resultar em uma melhoria de 8,7% na lucratividade da operação, considerando que não haja alteração no volume de vendas.

Como alcançar tal resultado? Através da análise profunda do mercado, com o cruzamento dos resultados históricos da empresa, é possível chegar aos valores mais adequados para sua empresa cobrar pelos seus produtos e serviços, proporcionando, ao mesmo tempo, preços competitivos diante da concorrência, atraentes para os consumidores e lucrativos dentro da sua operação.

É preciso combinar muitas análises, considerando os custos de produção com a demanda do mercado e a aceitação dos consumidores em determinadas faixas de preços. Mas os benefícios alcançados ao otimizar a precificação de produtos e serviços, com certeza, fazem o esforço valer a pena — e é aí que entra o Big Data, viabilizando todas essas análises e cruzamentos de dados.

2. Orientar a distribuição de verbas e orçamento

Boa parte da inteligência de marketing está em alocar a verba correta aos canais que trazem os melhores retornos. Normalmente, o que se vê é a tomada de decisões ser feita com base em “achismos”, experiências pessoais e análises mais rasas de dados não tão relevantes assim.

O resultado é um retorno apenas satisfatório, mas o Big Data tem o poder de embasar o desenvolvimento de estratégias com foco na lucratividade e no retorno sobre o investimento.

O método conhecido como market mix modeling permite uma profunda análise dos canais utilizados nas estratégias de marketing em relação à oferta de produtos e serviços, demanda de mercado e comportamento do consumidor.

Dessa análise, é obtida uma previsão bastante precisa de quais são os canais com maior potencial para aumentar a lucratividade e o retorno sobre o investimento (o famoso ROI — return over investiment). A partir daí, distribuir o seu orçamento de marketing se torna uma atividade muito mais simples e efetiva no alcance dos seus objetivos de negócio.

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3. Melhorar as estratégias e abordagens do marketing

O marketing oferece uma grande variedade de abordagens que podem ser utilizadas na promoção de produtos e serviços, o que torna esta área de atuação tão vasta que é preciso tratar separadamente cada forma de atingir o consumidor com a mensagem que se deseja passar.

Relacionamento, conteúdo, mecanismos de buscas, propaganda, patrocínios e ações promocionais divididos entre meios físicos e digitais devem ter total harmonia para maximizar o impacto das suas ações e trazer os resultados desejados.

Assim como na busca pela melhor distribuição orçamentária para ações de marketing, as abordagens utilizadas também precisam ser dimensionadas considerando a melhor relação entre esforço, investimento e retorno sobre o investimento.

O Big Data proporciona a oportunidade de avaliar todas essas variáveis, abalizando o desenvolvimento de uma variedade interessante de abordagens de marketing, para se chegar a determinadas metas de negócios.

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4. Acelerar e simplificar as coisas

Um dos grandes benefícios do Big Data é, de fato, se apropriar de uma quantidade absurda de dados, transformando-os em algo útil e pronto para ser empregado em favor da lucratividade do marketing e na eficiência da força de vendas. Análise de dados isolados pode parecer sem sentido e complicada demais, porque realmente é assim.

O contexto é formado por inúmeras variáveis, que nem sempre estão disponíveis em ferramentas específicas, e o papel do Big Data é exatamente remontar esse contexto e traduzi-lo em informações simples para uma tomada de decisões ágil e estratégica, através de análises heurísticas e machine learning, entre várias outras técnicas e metodologias possíveis.

Por exemplo, as palavras-chave que levam as pessoas dos mecanismos de buscas para um site podem até servir para revelar uma faceta dos hábitos de consumo do seu público-alvo.

Porém, analisar quais delas resultam em mais vendas, com melhor aproveitamento de investimentos, e como tudo isso impacta o trabalho dos seus vendedores e equipes de atendimento ao consumidor, em cada época do ano, nos diferentes canais disponíveis, é algo que apenas o Big Data pode proporcionar.

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Lembrando que esse exemplo é apenas uma situação superficial de cruzamento de dados para inteligência estratégica de negócios.

5. Oferecer uma experiência de compra personalizada

Como entender as preferências, necessidades e desejos das pessoas? O público consumidor valoriza cada vez mais a experiência de compra, o que significa uma oportunidade de agregar muito mais valor a produtos e serviços em diversos nichos de mercado.

Cruzamento de dados históricos, análise de compras e muitas outras variáveis podem ter uma aplicação direta na experiência de compra do usuário.

Um exemplo simples são as recomendações de produtos em páginas de e-commerce, responsáveis por multiplicar o ticket médio e a rentabilidade de lojas virtuais em todo o mundo. A receita do sucesso aqui é indicar produtos com maior probabilidade de engajamento por parte do visitante, e essa análise é algo que somente o Big Data proporciona de maneira viável e eficiente.

6. Entender o comportamento do consumidor

Modelos de atribuição são capazes de mapear padrões nas jornadas de compra de milhões de usuários que navegam na internet a cada segundo.

Essa é uma maneira eficiente de utilizar os rastros deixados pelas pessoas nas suas atividades online, trazendo informações valiosas sobre o comportamento do consumidor que possam ser aplicadas estrategicamente para potencializar vendas online de maneira rápida e eficiente.

7. Identificar oportunidades de negócios

Através da avaliação de dados históricos da sua empresa e do mercado, e outras informações relevantes como oscilações na economia do país e das sazonalidades do mercado, é possível identificar oportunidades de crescimento que um olhar mais superficial não poderia enxergar.

Enquanto todo o mercado está brigando pelo mesmo espaço, não seria interessante descobrir oportunidades menos disputadas para ganhar market share ou explorar nichos muito mais lucrativos a partir de menores investimentos?

Tudo isso se torna possível com o Big Data e o processamento de quantidades absurdas de informações que, sem o devido tratamento e inteligência de análise, não seria viável.

O que você achou deste artigo sobre big data em marketing e vendas? Se você gostou e quer se aprofundar mais neste importante tema, vale a pena ler também nosso post sobre tendências no Big Data e o que pudemos aprender com o presidente do Grupo Abril, Walter Longo, a respeito desta matéria.

CEO na upLexis

Engenheiro de software formado pela POLI-USP com pós em Administração pela FGV-SP. É Sócio e CEO da upLexis Tecnologia com perfil empreendedor, visionário, responsável pela definição e execução estratégica da empresa, investimentos e inovações em produtos e serviços, e estudioso do tema Big Data, Inteligência Artificial e Data Driven Companies.