A análise de grandes quantidades de dados envolve o exame de grandes quantidades de dados. Isto é feito de modo a descobrir os padrões ocultos, correlações e também para dar insights de modo a tomar decisões comerciais adequadas. Basicamente, as organizações perceberam a necessidade de evoluir de uma organização conhecedora para uma organização que aprende. Essencialmente, as empresas querem ser mais objetivas e orientadas a dados, e por isso estão abraçando o poder dos dados e da tecnologia.
O grande conceito de dados já existe há muitos anos. Décadas antes da primeira menção de grandes dados, as empresas aplicavam a análise dos dados coletados de forma a obter insights e descobrir tendências. Isso envolveu a captura de números em uma planilha e o exame manual dos números.
A análise de dados grandes é feita usando sistemas de software avançados. Isto permite às empresas reduzir o tempo de análise para uma tomada de decisão rápida. Basicamente, os grandes sistemas analíticos de dados modernos permitem procedimentos analíticos rápidos e eficientes. Esta capacidade de trabalhar mais rapidamente e alcançar agilidade oferece uma vantagem competitiva para as empresas. Entretanto, as empresas desfrutam de um custo mais baixo usando grandes softwares de análise de dados.
As organizações têm investido em grandes análises de dados. Pense em um negócio que você sabe que depende de uma decisão rápida e ágil para se manter competitivo. Neste artigo, nós damos cinco exemplos reais de como grandes marcas estão usando grandes análises de dados. Continue lendo para obter mais insights.
#1 Usando Grandes Análises de Dados para Impulsionar a Aquisição e Retenção de Clientes
O cliente é o ativo mais importante do qual qualquer negócio depende. Não há um único negócio que possa reivindicar sucesso sem antes ter que estabelecer uma base sólida de clientes. Entretanto, mesmo com uma base de clientes, uma empresa não pode se dar ao luxo de ignorar a alta concorrência que ela enfrenta. Se uma empresa é lenta em aprender o que os clientes procuram, então é muito fácil começar a oferecer produtos de baixa qualidade. No final, a perda de clientes irá resultar, e isto cria um efeito geral adverso no sucesso do negócio.
O uso de grandes dados permite às empresas observar vários padrões e tendências relacionadas com os clientes. A observação do comportamento do cliente é importante para desencadear a lealdade. Teoricamente, quanto mais dados uma empresa recolhe, mais padrões e tendências a empresa pode ser capaz de identificar. No mundo empresarial moderno e na era da tecnologia actual, uma empresa pode facilmente recolher todos os dados dos clientes de que necessita. Isto significa que é muito fácil compreender o cliente dos tempos modernos. Basicamente, tudo o que é necessário é ter uma grande estratégia de análise de dados para maximizar os dados à sua disposição. Com um mecanismo adequado de análise de dados do cliente, uma empresa terá a capacidade de obter insights comportamentais críticos que precisa para agir de modo a manter a base de clientes.
O entendimento dos insights do cliente permitirá que sua empresa seja capaz de entregar o que os clientes querem de você. Este é o passo mais básico para alcançar uma alta retenção de clientes.
Exemplo de uma empresa que usa Grandes Dados para Aquisição e Retenção de Clientes
Um exemplo real de uma empresa que usa grandes análises de dados para impulsionar a retenção de clientes é a Coca-Cola. No ano 2015, a Coca-Cola conseguiu fortalecer sua estratégia de dados através da construção de um programa de fidelidade liderado por tecnologia digital. O diretor de estratégia de dados da Coca-Cola foi entrevistado pelo editor executivo da ADMA. A entrevista deixou claro que a grande análise de dados está fortemente por trás da retenção de clientes na Coca-Cola. Abaixo está um resumo da entrevista completa sobre o que a Coca-Cola tinha a dizer sobre o papel dos grandes dados na retenção de clientes.
O quanto o papel dos dados desempenha na Coca-Cola permanecendo relevante e ligado aos seus consumidores na era da transformação digital? E quanto aos dados e desenvolvimento de produtos?
Os dados desempenham um papel cada vez mais importante no marketing e desenvolvimento de produtos. Os consumidores fazem um ótimo trabalho de compartilhar suas opiniões conosco – seja por telefone, e-mail ou redes sociais – que nos permitem ouvir sua voz e ajustar nossa abordagem. Muitas vezes falamos sobre o porquê de termos dois ouvidos e uma boca – é melhor ouvir mais do que falar. Isso se aplica à nossa abordagem sobre a contribuição do consumidor. Os dados também nos ajudam a criar conteúdos mais relevantes para diferentes audiências. Queremos nos concentrar na criação de conteúdo publicitário que fale de forma diferente para diferentes públicos. Algumas pessoas adoram música. Outras pessoas assistem a cada desporto, independentemente da época do ano. Nossas marcas já são visíveis nesses espaços, e estamos trabalhando arduamente para usar os dados para trazer conteúdos de marca que se alinhem com as paixões das pessoas.
#2 Uso de Grandes Análises de Dados para Resolver Problemas de Anunciantes e Oferecer Insights de Marketing
As grandes análises de dados podem ajudar a mudar todas as operações de negócios. Isto inclui a capacidade de corresponder às expectativas dos clientes, mudar a linha de produtos da empresa e, claro, garantir que as campanhas de marketing sejam poderosas. Vamos encarar a verdade nua e crua aqui. As empresas perderam milhões gastos na execução de anúncios que não são frutíferos. Porque é que isto está a acontecer? Há uma grande possibilidade de que tenham saltado a fase de pesquisa.
Após anos de entusiasmo cauteloso, o setor de marketing e tecnologia publicitária é agora capaz de abraçar grandes dados em grande escala (Medal, 2017). O setor de marketing e publicidade é capaz de fazer uma análise mais sofisticada. Isto implica observar a actividade online, monitorizar as transacções no ponto de venda e assegurar a detecção imediata de mudanças dinâmicas nas tendências dos clientes. A obtenção de insights sobre o comportamento do cliente leva à coleta e análise dos dados do cliente. Isto é feito através da abordagem similar utilizada por marqueteiros e anunciantes, conforme ilustrado. Este resultado na capacidade de alcançar campanhas focadas e direccionadas.
Uma campanha mais direccionada e personalizada significa que as empresas podem poupar dinheiro e garantir a eficiência. Isto porque eles visam clientes de alto potencial com os produtos certos. Uma grande análise de dados é boa para os anunciantes, pois as empresas podem usar esses dados para entender o comportamento de compra dos clientes. Não podemos ignorar o enorme problema da fraude publicitária. Através da análise preditiva, é possível para as organizações definir seus clientes-alvo. Portanto, as empresas podem ter um alcance adequado e eficaz evitando as enormes perdas incorridas como resultado da fraude de anúncios.
Exemplo de uma Marca que usa Grandes Dados para Anúncios Direcionados
Netflix é um bom exemplo de uma grande marca que usa grandes análises de dados para publicidade direcionada. Com mais de 100 milhões de assinantes, a empresa recolhe enormes dados, o que é a chave para alcançar o status da indústria que a Netflix impulsiona. Se você é um assinante, você está familiarizado com a forma como eles lhe enviam sugestões sobre o próximo filme que você deve assistir. Basicamente, isto é feito usando a sua pesquisa passada e os seus dados de relógio. Estes dados são usados para lhes dar uma visão do que mais interessa ao assinante. Veja a imagem abaixo mostrando como o Netflix reúne grandes dados.
#3 Análise de Grandes Dados para Gerenciamento de Riscos
Os tempos sem precedentes e o ambiente de negócios de alto risco exigem melhores processos de gerenciamento de riscos. Basicamente, um plano de Gerenciamento de Riscos é um investimento crítico para qualquer negócio, independentemente do setor. Ser capaz de prever um risco potencial e mitigá-lo antes que ele ocorra é crítico para que o negócio permaneça rentável. Os consultores de negócios irão aconselhar que um Gerenciamento de Riscos Corporativo abrange muito mais do que garantir que seu negócio tenha o seguro adequado.
Até agora, a grande análise de dados tem contribuído muito para o desenvolvimento de soluções de Gerenciamento de Riscos. As ferramentas disponíveis permitem às empresas quantificar e modelar os riscos que elas enfrentam todos os dias. Considerando a crescente disponibilidade e diversidade de estatísticas, as grandes análises de dados têm um enorme potencial para melhorar a qualidade dos modelos de gerenciamento de riscos. Portanto, um negócio pode ser capaz de alcançar estratégias mais inteligentes de mitigação de riscos e tomar decisões estratégicas.
No entanto, as organizações precisam ser capazes de implementar uma evolução estruturada de forma a acomodar o amplo escopo dos grandes dados. Para conseguir isso, as organizações coletam os dados internos primeiro, de forma a obter insights claros que as beneficiarão. Mais importante é o processo integrado de análise que uma empresa utiliza. Um grande sistema de análise de dados ajuda a garantir que áreas de fragilidade ou riscos potenciais sejam identificadas.
Exemplo de marca que usa Big Data Analytics for Risk Management
Banco UOB de Singapura é um exemplo de marca que usa grandes dados para impulsionar o gerenciamento de riscos. Sendo uma instituição financeira, há um enorme potencial para incorrer em perdas se o gerenciamento de risco não for bem pensado. O banco UOB testou recentemente um sistema de gerenciamento de risco que é baseado em grandes dados. O grande sistema de gerenciamento de risco de dados permite ao banco reduzir o tempo de cálculo do valor em risco. Inicialmente, levou cerca de 18 horas, mas com o sistema de gerenciamento de risco que usa grandes dados, leva apenas alguns minutos. Através desta iniciativa, o banco será possivelmente capaz de realizar análises de risco em tempo real num futuro próximo (Andreas, 2014).
#4 Big Data Analytics As a Driver of Innovations and Product Development
Outra grande vantagem dos grandes dados é a capacidade de ajudar as empresas a inovar e re-desenvolver os seus produtos. Basicamente, os grandes dados se tornaram um caminho para criar fluxos de receita adicionais através da possibilidade de inovações e melhoria de produtos. As organizações começam corrigindo o máximo de dados que seria tecnicamente possível antes de projetar novas linhas de produtos e redesenhar os produtos existentes.
Todos os processos de projeto têm que começar a partir do estabelecimento do que se encaixa exatamente nos clientes. Existem vários canais através dos quais uma organização pode estudar as necessidades dos clientes. Então o negócio pode identificar a melhor abordagem para capitalizar essa necessidade com base na grande análise de dados.
“Gone are the days when you could go with your gut” (Rampton, 2017). Para melhorar a qualidade e racionalizar seu desempenho de fabricação, você precisa coletar grandes dados. A intuição intestinal basicamente não é mais confiável se uma organização quer competir no século 21. Isto significa que estas organizações devem encontrar meios para rastrear seus produtos, concorrentes e feedback dos clientes.
Após os dados serem utilizados, uma análise é então conduzida para assegurar que o raciocínio lógico seja aplicado antes que um plano de ação seja elaborado. Felizmente, os fabricantes de produtos de todos os tamanhos têm uma vantagem única quando se trata de recolher e aproveitar grandes dados. Isto, portanto, significa que estas organizações podem facilmente melhorar sua linha de produtos, produzindo produtos inovadores.
Exemplo de uso de Grandes Dados para Conduzir Inovações
Você provavelmente já ouviu falar de Amazon Fresh and Whole Foods. Este é um exemplo perfeito de como os grandes dados podem ajudar a melhorar a inovação e o desenvolvimento de produtos. A Amazon aproveita a análise de grandes dados para se mover para um grande mercado. A logística orientada por dados dá à Amazon a experiência necessária para permitir a criação e obtenção de maior valor. Com foco em grandes análises de dados, os alimentos integrais da Amazon são capazes de entender como os clientes compram mercearias e como os fornecedores interagem com a mercearia. Estes dados dão insights sempre que há necessidade de implementar mais mudanças.
#5 Uso de Grandes Dados no Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos
Os grandes dados oferecem às redes de fornecedores maior precisão, clareza e Insights. Através da aplicação de grandes análises de dados, os fornecedores conseguem inteligência contextual em toda a cadeia de suprimentos. Basicamente, através de grandes análises de dados, os fornecedores são capazes de escapar das restrições enfrentadas anteriormente.
Foi através do uso dos sistemas tradicionais de gerenciamento empresarial e dos sistemas de gerenciamento da cadeia de suprimentos. Essas aplicações legadas não alavancaram grandes análises de dados e, portanto, os fornecedores sofreram enormes perdas e estavam propensos a cometer erros. Entretanto, através de abordagens modernas construídas sobre grandes dados, os fornecedores podem ser capazes de alavancar em níveis mais altos de inteligência contextual que é necessária para o sucesso da cadeia de suprimentos.
Sistemas modernos de cadeia de suprimentos baseados em grandes dados permitem redes de fornecedores mais complexas. Estes são construídos com base na partilha de conhecimento e colaboração de alto nível para alcançar inteligência contextual. Também é essencial observar que os executivos da cadeia de suprimentos consideram as grandes análises de dados como uma tecnologia disruptiva. Isto é baseado no pensamento de que isto irá estabelecer uma base para o gerenciamento da mudança nas organizações.
Exemplo de uma Marca que usa Grandes Dados para Eficiência da Cadeia de Suprimentos
PepsiCo é uma empresa de bens de consumo embalados que depende de grandes volumes de dados para um gerenciamento eficiente da cadeia de suprimentos. A empresa está empenhada em assegurar que eles reabasteçam as prateleiras dos retalhistas com volumes e tipos de produtos adequados. Os clientes da empresa fornecem relatórios que incluem o seu inventário de armazém e o inventário de PDV para a empresa, e estes dados são usados para reconciliar e prever as necessidades de produção e expedição. Desta forma, a empresa garante que os varejistas tenham os produtos certos, nos volumes certos e no momento certo. Ouça este webinar onde o Analista de Cadeia de Suprimentos da empresa fala sobre a importância da grande análise de dados na cadeia de suprimentos da PepsiCo.
Key Takeaway
A grande análise de dados é um investimento importante para um negócio em crescimento. Através da implementação de grandes negócios de análise de dados pode alcançar vantagem competitiva, reduzir o custo de operação e impulsionar a retenção de clientes. Existem várias fontes de dados de clientes que as empresas podem aproveitar. Como os avanços tecnológicos continuam, os dados estão se tornando rapidamente disponíveis para todas as organizações.
Tecnicamente, é justo dizer que as organizações já têm dados à sua disposição. Cabe às organizações individuais assegurar que elas implementem sistemas apropriados de análise de dados que possam lidar com os enormes dados. O seu negócio tem um grande mecanismo de análise de dados em funcionamento? Aprenda com os exemplos acima de marcas de sucesso e implemente um hoje.
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Ver estes dados é possível realizando uma pesquisa simples no Google ou em Mídias Sociais, mas é realmente difícil de fazer sentido, olhando com parcimônia desta forma. É aqui que entram em jogo as ferramentas de Monitorização das Redes Sociais. Você pode usar uma ferramenta como esta para reunir automaticamente todos esses dados para você todos os dias, analisá-los e dar-lhe insights úteis que você pode extremamente útil para a sua marca.
E mais, você também pode ter acesso aos mesmos dados para os seus concorrentes. Além disso, você pode monitorar palavras-chave e frases relacionadas à sua indústria, e desta forma você pode obter insights muito úteis para o consumidor em tempo real. Essas percepções podem custar centenas de dólares para adquirir de uma agência de pesquisa.