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Muito provavelmente você já deve ter escutado a palavra Big data em alguma conversa relacionada a dados, certo?
Big data não é nenhum conceito extremamente novo no mercado, mas ainda é bem comum ter informações divergentes sobre o que exatamente é isso e como usá-lo a nosso favor, principalmente quando falamos na captação de clientes.
No post de hoje, vamos explicar melhor o que é big data e para que serve, além disso, vamos explicar como usar para tomar decisões com base em big data e, consequentemente, melhorar o seu processo de captação de clientes.
O que vamos ver no post:
Vamos lá?
O que é Big Data?
Big Data é um conjunto de grandes volumes de dados. Quando falamos em Big Data, estamos falando de uma imensa variedade de dados que chegam em grandes volumes, muitas vezes, de diferentes fontes e com alta velocidade.
A esse conjunto de dados, damos o nome de Big Data, visto que softwares tradicionais não têm capacidade suficiente de processamento e armazenamento. Esse conjunto de dados, geralmente, fica disponível nos servidores online das empresas e, além de possuírem interligações entre si, podem ser acessados remotamente.
Dentro do Big Data, existem os chamados 5 Vs:
- Volume: quantidade de dados;
- Velocidade: recebimento e administração de dados de forma rápida e direta;
- Variedade: diferentes tipos de dados que são disponibilizados de diferentes fontes;
- Valor: todo dado possui um valor (que vai além do número);
- Veracidade: a confiança que você pode e deve ter nos seus dados.
Se você está lendo este texto e lembrando do Marketing 5.0, em que precisamos ter uma cultura "ready to change", saiba que essa associação está perfeitamente correta.
Com a velocidade com que as coisas mudam, é extremamente importante termos ao nosso alcance dados estruturados e informações que ofereçam insights sobre o mercado consumidor e que possam servir de embasamento para a tomada de decisão rápida.
Como surgiu o Big Data?
O conceito de Big Data é relativamente novo, mas não podemos dizer o mesmo dessas grandes bases de dados. Os primeiros conjuntos de dados em grande escala surgiram, mais ou menos, entre as décadas de 1960 e 1970.
Depois disso, onde a tecnologia se desenvolveu mais e mais, ficou fácil perceber que uma quantidade massiva de dados era gerada dia após dia, e essa percepção ficou bem clara com o início do Facebook e YouTube, mais ou menos em 2005.
Nessa época, já começaram a ser criadas estruturas de códigos para armazenar esses conjuntos de dados (e, daí para frente, isso só foi se aprimorando). Essas estruturas que tornavam mais fáceis e mais baratas a armazenagem de dados começaram a ganhar maior repercussão com o advento da IoT (internet das coisas), então, os dados não vinham apenas de um desktop, tudo gerava dados!
Esses dados passaram a trazer ainda mais informações sobre padrões de comportamento, desempenho de produtos, hábitos etc.
Como se toda essa geração de dados já não fosse suficiente, o machine learning e as atividades em nuvem chegaram para gerar ainda mais banco de dados e entender ainda mais o consumidor.
Bom, é daí que muita gente acaba fazendo aquela pergunta clássica: “será que o meu celular me escuta?” ou "será que a Alexa me escuta?".
A resposta é sim para todas elas. A partir do momento em que você se conecta a um dispositivo móvel, você está gerando dados.
Qual é a importância do Big Data?
Big Data vai muito além de apenas unir informações. Por meio dessa grande quantidade de dados, os especialistas em data analytics conseguem obter respostas mais rápidas e completas, com mais confiança em dados do que em "suposições".
Isso é tão sério e tão importante que, ainda hoje, é possível encontrar pessoas e empresas que tentam vender bases de dados sobre clientes, e isso é seríssimo. Fique atento, pois essa prática não é legalizada e não oferece benefício algum! Não adianta ter uma enorme quantidade de dados sem saber quem são, de onde vêm etc.
A tecnologia, hoje, permite-nos estar cada vez mais próximos do nosso consumidor e identificar, em tempo real, gaps que nos permitem acompanhar mais ativamente a jornada de compra e atuar de forma preditiva às necessidades do consumidor.
A essa altura do século XXI, você, com certeza, já sabe que, embora o feeling seja importante, não existe tomar decisões com base em achismos, né?
Qual é a diferença entre Big Data e BI?
Como estamos falando de dados, é bem comum confundir essas duas tecnologias. Então, vamos lá:
Big Data é o conjunto de dados que são processados e transformados em informação. Já o Business Intelligence (BI) é o processo feito com o Big Data por meio da tecnologia, para extrair as informações úteis.
Uma coisa importante é que o Big Data também pode conter um nível de análise (esse processo está dentro do Big Data Analytics) e nem sempre esse processo funciona em conjunto com BI e vice-versa. Nesse cenário, o BI pode ser feito com uma base de 10 linhas e Big Data pode ter o objetivo apenas de prover dados de forma eficiente para uma API (Application Programming Interface ou Interface de Programação de Aplicação), por exemplo.
Podemos dizer que BI é a inteligência por trás da análise dos dados. Como já falamos aqui, dados são apenas números, e é necessário interpretar e cruzar esses dados para que eles se tornem informações, ou seja, big data e inteligência analítica de dados precisam, obrigatoriamente, estar relacionados!
Agora, como usar toda essa informação dentro das suas estratégias de marketing?
Veja também:
- Data Analysis: Conheça realmente seu cliente e erre menos;
- Novo normal: como atender ao avanço nos serviços digitais;
- Business Intelligence, Data Science e Marketing: qual a relação?
Como usar o Big Data?
A aplicação do Big Data é bem diversa, afinal, a análise de dados pode ser aplicada em, praticamente, todo tipo de negócio. Mas separamos aqui algumas situações específicas relacionadas com a captação de clientes. Veja só:
Big Data aplicada a segmentação de clientes
Ter dados é bom, mas ter dados segmentados é incrível!
Os dados surgem de diversos lugares: ações de marketing e vendas, redes sociais, aplicativos etc. Acontece que esses dados acabam ficando disponíveis em lugares diferentes, e uma das inúmeras possibilidades que o Big Data oferece é a de mesclar os dados de mercado com os dados coletados pela sua empresa.
Isso permite que você consiga segmentar bases de clientes e traçar perfis mais específicos de pessoas que a sua empresa deseja atingir. Essa segmentação de dados é praticamente ouro para o processo de captação de leads.
Conhecer o perfil do seu potencial cliente a fundo é o primeiro passo para criar estratégias assertivas de captação (e, posteriormente, de retenção). Aliás, se a sua empresa oferece diversos tipos de produtos e serviços, você pode ter bases separadas para cada perfil e definir estratégias diferentes de acordo com a necessidade de cada público a ser atingido.
Além disso, essa segmentação irá te ajudar a otimizar recursos, visto que ações mais direcionadas tendem a ter menor custo de investimento e maior retorno.
Big Data aplicada à experiência do usuário
A sobrevivência econômica de uma empresa não se trata somente da captação de clientes, mas também da retenção.
E como fazer isso? Analisando o comportamento do usuário depois que ele já realizou a ação desejada (entrou em um site, comprou um produto, logou em uma área monitorada etc.).
Entender o comportamento desse usuário é essencial para oferecer experiências mais personalizadas para quem já é seu cliente.
A análise desses padrões de comportamento também vão gerar insights poderosos para usar no momento da captação.
Big Data aplicada a indicações
Quando falamos em captação, trabalhamos muito ativamente com a busca por públicos semelhantes, e o Big Data é uma chave essencial para isso.
Quando você já tem em mãos informações coletadas a partir dos leads que deseja atrair, é possível trabalhar com recomendações. O processo de análise de dados pode indicar públicos semelhantes de acordo com os hábitos de comportamento.
Essa é uma prática muito comum dos serviços de streaming (como YouTube, Netflix e outros).
Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial
Antes de terminar este post, você precisa entender que Big Data e Machine Learning são coisas diferentes.
Embora essas duas coisas + a Inteligência Artificial trabalhem em conjunto, elas são diferentes.
O Big Data oferece o insumo para ensinar as máquinas (Machine Learning).
Machine Learning é a capacidade que os softwares e robôs têm de modificar o próprio comportamento a partir do aprendizado com as interações. Esse processo de aprendizagem acontece de diversas maneiras e é apenas um pedacinho do universo da Inteligência Artificial (IA).
Quando falamos em IA, estamos falando na capacidade das máquinas de realizar as mais diversas tarefas com diferentes níveis de complexidade que simulam a capacidade humana de pensar e resolver problemas.
Ou seja, o Machine Learning depende ativamente da IA, mas a IA não depende do Machine Learning.
Essas três tecnologias estão diretamente relacionadas, visto que o Big Data oferece os dados, a Inteligência Artificial consulta essa base de dados e o Machine Learning, por sua vez, aprende padrões para serem aplicados das mais diversas formas.
E então, conseguiu entender a importância do Big Data no processo de captação de clientes?
Esse tema é bem extenso e poderíamos ficar horas falando sobre, mas se você quiser continuar aprendendo sobre o universo dos dados, aproveite para conferir este post que colocamos recentemente aqui no blog: Data Analysis: conheça realmente seu cliente e erre menos.
Até a próxima!
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