Análise de Concorrência cenários de mercado Marketing digital Retenção de clientes
Por que só o Analytics não é suficiente para tirar valor do Big Data?
12 de Março de 2018
0

Posts em mídias sociais, comentários em páginas, avaliações de e-commerce, textos de e-mails, relatórios empresariais, indicadores macroeconômicos… Tudo isso e muito mais é o que compõe o chamado Big Data, que gostamos bastante de chamar de Dilúvio de Informações.

 

O Big Data cruza uma infinidade de dados estruturados (informações básicas e geralmente criptografadas) e não estruturados (fotos, vídeos, mensagens de texto, músicas, geolocalização, produtos e lojas de e-commerce) e, com trabalho de análise inteligente, pode ser armazenado e interpretado, através de softwares de alto desempenho de uma forma bastante rápida.

 

A maior parte dos dados do Big Data utilizados atualmente são os fornecidos pelo Analytics, que são os dados quantitativos relacionados ao comportamento do consumidor na web: quais sites ele visitou, em que páginas entrou, quanto tempo permaneceu nessa navegação. No entanto, esses dados quantitativos representam apenas cerca de 20% dos dados obtidos. Os outros 80% não são utilizados pelas empresas, devido à dificuldade de coleta e interpretação. Esses são os dados qualitativos, ou seja, o conteúdo não estruturado, e que não é fornecido pelo Analytics.

 

Para que se consiga entender de uma maneira mais prática, vamos citar um exemplo de dois consumidores, homens, moradores de Caxias do Sul, que visitaram um determinado site, navegaram por cerca de 2 minutos e clicaram num botão específico. Quantitativamente, esses consumidores têm o mesmo perfil. Porém, ao analisar-se os comentários que ambos deixaram no site, podemos perceber diferenças entre eles: um é recém-casado e torcedor do Caxias; outro, acabou de ter seu segundo filho e é torcedor do Juventude. Ou seja: se analisarmos mais a fundo – mais qualitativamente – percebemos que esses dois consumidores se encontram em momentos de vida completamente diferente, que podem justificar necessidades de compra diferentes. E, se a empresa dona do site têm essas informações, consegue criar oportunidades de venda para cada um deles.

 

O que queremos dizer é que somente através do Analytics não é possível chegar nesse nível de conteúdo personificado que nos permita entender essa diferença. Ou seja, nesses dados falta o contexto, que é o que vai refinar a experiência e a percepção do consumidor em relação a um produto ou uma marca. Esse olhar mais personalista, mais individualizado e, inclusive, mais detalhado em cima da fala espontânea do consumidor é que vai gerar a verdadeira informação, que deve ser trazida para dentro da empresa para gerar a melhor tomada de decisão.

 

O resultado é uma combinação de dados que pode alavancar o desempenho de qualquer tipo de empresa. Assim, a partir da análise de contexto de um público, é possível, por exemplo, saber quais são as “dores” dos clientes de um determinado produto, podendo direcionar ações de marketing, inovações em produtos, ou mesmo renovações internas, até o atendimento mais eficiente do consumidor. E se for o caso, contratando mão de obra específica para atender aquele público.

 

Utilizando todo o potencial do Big Data, levando em consideração os dados estruturados e não estruturados, é possível obter segmentações gradativamente mais personalizadas, diminuindo as ofertas genéricas para um público que está cada vez mais bem informado e exigente. E mais: o Big Data consegue apontar caminhos diferentes dos percorridos pela concorrência para multiplicar ações como promoções específicas e até aumento de estoques de determinado produto. É a informação bem organizada e analisada a serviço do negócio da empresa.

 

Mas a grande questão é: como obter esses dados riquíssimos e tão difíceis de interpretar? Em especial, de modo que possam auxiliar os processos de decisão ao apontar insights sobre tendências, comportamentos e expectativas dos consumidores?

 

Como especialistas em CENE – Conteúdo Espontâneo Não-Estruturado do Big Data da internet, a Postmetria pode ajudar você nisso! Nossa Plataforma de Social NPS permite coletar e interpretar essas informações que muitas vezes acabam ficando para trás, pela sua complexidade de análise e, também, em função da imensa quantidade do que é postado. Através da ferramenta é possível avaliar a satisfação dos clientes a partir dos comentários espontâneos do Big Data e, com eles, gerar uma métrica de s-NPS, identificando promotores e detratores da marca. Com a Postmetria, você pode acompanhar o grau de satisfação e o conteúdo dos consumidores em relação a sua marca e da concorrência, auxiliando no processo de tomada de decisão na sua empresa.

 

Um processo bem estruturado que avalie a satisfação genuína do cliente é, hoje, uma ferramenta valiosíssima para quem toma decisões numa empresa. Afinal, dessa forma, fica muito mais fácil identificar aquilo que o ciente realmente busca numa marca e isso acaba por aumentar o tempo de vida do cliente dentro do ciclo de vendas da empresa, aumentando, consideravelmente, a sua lucratividade.

0

About author

postmetria_admin

Items relacionados

/ Você talvez queira ver estes itens também

Social NPS: métricas substanciais, para além do NPS tradicional

Posts em mídias sociais, comentários em páginas...

Leia mais
Big-data

BIG DATA: O que é e por que você precisa conhecê-lo

Posts em mídias sociais, comentários em páginas...

Leia mais
Livro a Pergunta definitiva

Do NPS para o Social NPS – o cliente em 1º lugar

Posts em mídias sociais, comentários em páginas...

Leia mais

There are 0 comments

Deixe uma resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *