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Como começar a usar dados a favor do seu negócio

16/07/2019

A revolução digital, amparada pela internet, trouxe consigo outra ainda mais relevante para a sociedade e para o mundo dos negócios: a da informação.

Empresas que não abraçaram o business intelligence (inteligência de negócios) enfrentam uma enorme dificuldade de competir com aquelas que aprenderam a usar dados e transformá-los em ações que possibilitam:

  • Conhecer melhor o público-alvo e o mercado de atuação;
  • Orientar o desenvolvimento de produtos e serviços;
  • Apontar novos rumos para o negócio;
  • Reduzir custos operacionais;
  • Otimizar processos internos;
  • Tomar melhores decisões;
  • Ter mais retorno na comunicação;
  • E vender mais.

O que pode afastar muitas empresas de serem data-driven, isto é, orientadas por dados, é a impressão de que só grandes organizações têm acesso a tal recurso. Mas não é preciso ser Uber, Amazon ou Airbnb para atuar com business intelligence.

Independentemente do porte do seu negócio, há uma grande probabilidade de já estar gerando muitos dados sobre processos internos, clientes e vendas. O que você precisa é aprender a transformá-los em informações que ajudem na elaboração de estratégias e tomada de decisões.

Leia também: Inteligência artificial e o futuro do marketing da sua empresa

De onde vêm os dados?

O primeiro passo para a correta aplicação de dados é saber onde obtê-los. Algumas formas de obtenção são mais fáceis, outras mais elaboradas, há também as grátis e as que requerem altos investimentos. O quanto sua empresa investirá em termos de esforço e de dinheiro dependerá muito do seu objetivo enquanto negócio.

Podemos listar três principais fontes de dados:

  • Por meio de ferramentas digitais de fácil aplicação;
  • Com uma estrutura interna de big data;
  • Ou usando big data como serviço de terceiros.

Veja a seguir como funciona cada uma delas.

Ferramentas digitais

É a forma mais prática e mais acessível de lidar com dados. Inclusive, muitas ferramentas de marketing, vendas e gestão são gratuitas, reduzindo o atrito para a implementação delas nas pequenas empresas. Elas ajudam a captar dados, organizá-los e apresentá-los para fácil compreensão.

Estamos falando, por exemplo, do Google Analytics na análise do tráfego em seu site, blog e e-commerce. Falamos aqui também dos relatórios fornecidos pelas páginas de negócios das redes sociais, ou de uma solução à parte, como Hootsuite e Sprout Social. E não podemos nos esquecer das plataformas de e-mail marketing, marketing digital e vendas, a exemplo de um CRM.

Cada uma dessas soluções captará dados específicos de sua atuação, estruturará os resultados de acordo com métricas e os apresentará em painéis de controle para visualização dos gestores.

Além de marketing e vendas, diferentes setores produtivos já se beneficiam de tecnologias antenadas com a indústria 4.0. Muito mais que apenas produzir, novas máquinas coletam dados e os traduzem em informações que permitem reduzir desperdícios e otimizar a produção, como é a proposta da Audaces para o setor do vestuário.

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Existem diversas ferramentas gratuitas para trabalhar com dados no seu negócio. (Foto de Rawpixel.)

Big data interno

O uso das ferramentas ou maquinários digitais pode ser suficiente em muitos casos. Mas para modelos de negócios com foco em constante inovação e disrupção, ter uma estrutura interna de análise de big data com inteligência virtual trará um poder de transformação muito maior.

Por exemplo, uma empresa que pretenda ter um desenvolvimento de produto data-driven precisará de mais autonomia ao selecionar, organizar, armazenar e aplicar um grande volume de dados. Para isso, uma solução exclusiva será necessária e isso demandará certo investimento.

Mesmo utilizando um framework de programação gratuito, como o Apache Hadoop, há as despesas com infraestrutura (servidores) e profissionais especializados (programadores, cientistas de dados) que transformarão os dados em informações para originar ações concretas.

A vantagem desse modelo é que a aplicação da inteligência virtual com aprendizagem de máquina permite a um sistema aprender sozinho como ter melhor desempenho, otimizando a função à qual se destina com o passar do tempo.

Big data como serviço

Uma alternativa são as empresas como a Neoway, que oferecem business intelligence sob demanda. Elas têm a estrutura e os profissionais necessários para fornecer embasamento para seus clientes tomarem melhores decisões nos negócios deles.

Também podemos citar aqui a IBM, que, entre diversas soluções em inteligência virtual, criou o Insights for Twitter. A ferramenta mapeia um imenso volume de tuítes na rede social para determinar o sentimento que uma hashtag, campanha ou marca gera entre os usuários. Imagine ter de definir cada mensagem como positiva, neutra ou negativa, enquanto o Insights faz em instantes. Isso permite uma análise mais rápida e mais eficiente para as marcas.

E há consultorias que fornecem serviços pontuais, analisando determinado público-alvo, mercado ou organização à procura de soluções para os desafios desta. Uma empresa que queira reestruturar seu posicionamento no mercado, por exemplo, pode contratar um estudo a respeito e ter muito mais dados à sua disposição do que conseguiria obter por conta própria.

Leia também: Customer data: usando dados para o sucesso do cliente

Como usar dados a seu favor

A partir dos dados vem a análise, isto é, a interpretação do que eles querem dizer e o que fazer com eles. Essa análise pode ocorrer de três modos: descritiva, diagnóstica e preditiva.

Tomando este gráfico como exemplo, suponhamos que ele se refira à taxa de rejeição de um site, ao longo de vários meses.

(Imagem de Rawpixel via Freepik.)

Descrição: o que aconteceu

A análise descritiva se limita à mensuração do fato. A taxa de rejeição aumentou por quatro meses consecutivos, em uma porcentagem X a cada mês. Isso, claramente, não é bom para o negócio, que está perdendo engajamento no site e precisa corrigir o problema logo.

Diagnóstico: por que e como aconteceu

O próximo passo é se perguntar o que levou a esse aumento. O público visitante ainda é o mesmo de antes? O tempo de carregamento da página aumentou também, dificultando a experiência do usuário no site? Houve alguma mudança em termos de conteúdo ou layout que ocasionaram essa reação negativa?

Ao encontrar a causa do problema, geralmente por meio do cruzamento de vários dados, é possível propor uma solução.

Preditiva: o que acontecerá a seguir

Inteligência de negócio é também a capacidade de antecipar resultados. Digamos que ao fazer certo ajuste no site, espera-se reduzir 25% a taxa de rejeição. Ou ainda, em um nível de mercado, o site precisa ser feito de tal forma porque há uma tendência crescente de comportamento dos usuários on-line que apontam para esse modelo.

Tudo depende do objetivo da sua empresa

Quais fontes de dados usará, o tamanho da estrutura que precisará para analisá-los e as respectivas aplicações variam conforme a sua necessidade e as metas do negócio.

Se deseja otimizar processos internos e melhorar aspectos pontuais de vendas e comunicação, invista em ferramentas digitais que ajudem nessa missão. Se quer uma transformação em maior escala, então basear suas ações em big data com infraestrutura interna ou contratando um serviço terceirizado é um caminho mais apropriado.

O importante é agir com inteligência. Por isso, preparamos um conteúdo especial para melhorar processos de marketing e vendas de pequenas e médias empresas, ampliando seus conhecimentos. Com ele você aprenderá a ter mais eficiência em seu negócio e alcançar melhores resultados.

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