Diariamente somos bombardeados por informações que chegam de todos os lados, por e-mail, redes sociais, imprensa e outdoors. Diariamente são gerados cerca de 15 petabytes de dados, segundo estudo divulgado pela IDC. A previsão é um aumento ainda maior dos bytes. A expectativa da consultoria é que esse fluxo chegará a 8 zettabytes (ZB) até 2015. Essa quantidade gigante de informações torna difícil classificar o que é e o que não é relevante. Esse também é um problema para as empresas que tentam conhecer o perfil dos seus clientes para oferecer produtos e serviços personalizados de acordo com as suas necessidades.
Um primeiro passo rumo à modelagem do comportamento dos consumidores é compreender o nível das informações existentes na companhia e utilizá-las da maneira correta. É fundamental saber como integrar o negócio às características individuais dos clientes. Os “dados brutos” levam a uma visão limitada de quem é e o que quer o seu consumidor.
Para um resultado efetivo, as empresas devem procurar consolidar em um único ponto a visão 360 graus. Foi visando atingir o objetivo de entender melhor as “vontades” dos clientes que surgiram as ferramentas para coletar, gerenciar e analisar os dados. O termo customer analytics, muito em voga pelas grandes companhias, é a síntese do esforço em conhecer o comportamento do consumidor e saber criar modelos para estreitar esse relacionamento.
Informações de clientes em sistemas como ERP, CRM, cadastro e até dados obtidos de fontes externas como agências de marketing ou empresas de pesquisa de mercado, devem ser consolidados e analisados a fim de traduzir em números o seu comportamento. O processo de obtenção desses dados é gradual e evolutivo, e leva a um aprendizado constante de quais informações são valiosas e quais os próximos caminhos a seguir.
Uma considerável parte desse universo de dados já transformado é usada para fazer efetivamente a análise. A ciência dessa tecnologia está na aplicação de conceitos estatísticos, matemáticos ou mesmo econométricos, como inferências, correlações, regressões lineares e logísticas, para revelação da informação que está escondida. O estudo do perfil de um consumidor é possível graças às metodologias de ciência aplicada existentes e estabelecidas no mercado, como segmentação, modelagem de ofertas e desenho de programas de fidelidade customizados.
Uma vez conciliados o grande volume de informações armazenadas, as metodologias corretas de análise de dados e uma infraestrutura otimizada de tecnologia, as possibilidades para o negócio tornam-se praticamente ilimitadas. A partir de melhores previsões e decisões mais inteligentes, os varejistas, os bancos, as corretoras de seguros, por exemplos, podem gerar maiores volumes de vendas criando em tempo real promoções e ofertas customizadas.
Nesse sentido, as provedoras de tecnologia já estão prontas para prestar esses serviços para as empresas de todos os setores da economia mundial. Oferecendo não apenas os produtos, mas especialistas capazes de aplicar a análise de dados nas diversas indústrias, com os mais variados cenários.
Neste mundo em constante transformação, a informação é peça chave para a tomada de decisão. As tecnologias de análise de dados permitem identificar o cliente quando entrar em uma loja física ou visitar uma loja virtual, associando-o ao seu histórico de consumo, hábitos, preferências e situação socioeconômica. Assim, será possível criar ofertas, propostas de produtos e serviços aderentes às necessidades dos consumidores, proporcionando uma experiência de interação única e personalizada. O customer analytics é o caminho para as companhias explorarem uma nova fronteira competitiva.
FONTE: CIO UOL
