Como lidar com a complexidade de dados em empresas?

complexidade de dados

O comportamento do consumidor tem se tornado cada vez mais difícil de entender e prever.  Com uns poucos cliques, ele pode pesquisar produtos, comparar preços, analisar promoções, antecipar ou adiar compras e decidir onde comprar, se numa loja virtual ou física.  As possibilidades de movimentação do consumidor são amplas, repletas de variáveis, tornando cada vez mais complexa a tarefa de traçar estratégias, de segmentar mercados e planejar a cadeia de suprimentos. 

É sabido que conquistar novos clientes pode custar até sete vezes mais do que manter os existentes. Por isso, é importante fazer todos os esforços possíveis para manter os atuais clientes, reduzindo ou eliminando desgastes e detectando antecipadamente aqueles que estão prestes a encerrar o relacionamento.  Assim, podemos agir rapidamente, oferecendo incentivos para que fiquem. 

Empresas hoje podem recolher muitas informações sobre cada cliente, o que compraram, em quais circunstâncias, se solicitaram serviços etc. Esse conhecimento pode ser usado para criar perfis de clientes atuais e daqueles que deixaram de ser clientes, determinando modelos que ajudarão a identificar aquelas pessoas com risco de deixarem de ser clientes, aquelas propensas a comprar um determinado produto, os produtos mais adequados para determinado perfil, entre outras possibilidades. São essas análises avançadas de dados que permitirão estratégias de venda, distribuição e reposição mais acertadas.   

 

Tratamento dos dados 

Algumas das técnicas que podem ser usadas incluem: 

  • Algoritmos de classificação:função de mineração de dados que permite segmentar em categorias os clientes e parceiros. O objetivo é prever com precisão a classe de destino para cada caso. Por exemplo, um modelo de classificação poderia ser usado para identificar alunos com baixa, média ou alta probabilidade de se formar.  
  • Algoritmos de segmentação:técnicas para agrupar pessoas ou detectar padrões incomuns entre clientes ou potenciais. Empresas usam algoritmos de segmentação para dividir um amplo mercado-alvo em subconjuntos de pessoas que têm ou parecem ter necessidades, interesses e prioridades comuns e, em seguida, projetam e implementam estratégias para atingi-las.  
  • Algoritmos de associação:técnicas que buscam relacionamentos entre campos, por exemplo, uma certa porcentagem de pessoas compra “A” e que também possem comprar “B.” Usando esse conhecimento, uma empresa pode fazer recomendações de produtos, promoções e estoques mais eficazes.  
  • Modelador de série temporal:essa técnica cria modelos para séries temporais e produz previsões. Também determina automaticamente o melhor modelo para cada uma de suas séries temporais. 

 

Data Science utiliza métodos, processos, algoritmos e sistemas científicos para extrair conhecimento e insights. Trata-se de um campo que ainda está para ser assimilado e adotado por muitas empresas. Muitas empresas ainda tomam suas decisões na análise de dados rasos, em experiências passadas e na ação dos concorrentes. Decisões assim, baseadas na avaliação incompleta da decisão do consumidor, resultam em perdas e a empresa deixa de explorar o potencial real do que tem em mãos.  

Se quer mudar o curso dessa história em sua empresa, pode falar conosco. Na CTI Global, temos especialistas que podem ajudar.

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