Não é novidade para ninguém que obter dados relevantes sobre o comportamento dos consumidores é útil aos negócios. Mas você sabe onde encontrá-los e o que fazer com eles?

Análise de dados deixou de ser tendência a muitos anos e hoje é essencial para os negócios, quem não está analisando as informações adquiridas através de ações e de seus clientes está perdendo dinheiro. Afinal, isto está no fundamento das práticas de comércio e serviços, pense naquela padaria do bairro, que sabe o que servir para cada vizinho e mantém a fidelidade.  Agora imagine a aplicação de um modelo semelhante voltado a um mercado global. Este é o papel desempenhado atualmente via Machine Learning e Cloud Computing.  

O que fazem, com quem falam, onde vão, em quais produtos estão interessados, etc. Em busca de boas ofertas, consumidores fornecem informações sobre si, que devem ser revisadas com atenção (sempre respeitando a privacidade do usuário).  É por isso que no post de hoje vamos falar sobre a importância da previsão de comportamento! 

Mineração de dados 

 

É necessário lembrar que, assim como o petróleo, os dados não surgem em um passe de mágica, eles precisam ser coletados e analisados, ou seja, minerados. É daí que surgiu o termo mineração de dados. 

A mineração de dados consiste em uma variedade de técnicas automatizadas usadas para extrair informação desses dados e gerar insights de relações e significados, possibilitando a tomada de decisões acertadas. 

Estas técnicas incluem desde métodos estatísticos (como regressão linear e agrupamento), até técnicas baseadas em inteligência artificial (Machine Learning, computação cognitiva e teoria dos jogos, por exemplo).   

Previsão para tomada de decisões 

 

A análise preditiva consiste em cruzar o que sabemos dos nossos clientes, leads e prospects com o comportamento deles (coletado via analytics), de maneira a gerar insights importantes para decisões de negócio. 

Quando os modelos preditivos são usados como parte de um sistema automatizado de tomada de decisão, um grande volume de clientes pode ser avaliado e tratado em questão de segundos. 

Fazer esta relação manualmente seria completamente impraticável, e obviamente, nenhuma correção ou otimização poderia ser feita enquanto o cliente está em seu site, isto se torna possível ao casarmos modelos de Machine Learning com ferramentas de automação de Marketing. 

Conhecimento prévio de comportamento 

 

Por mais que informações de ações passadas sejam preciosas, elas não garantem resultados por si só. Para obter clusters, ou seja, a lista de clientes contextualizada em critérios ou perfis, é necessário que mais informações sejam capturadas, entre elas: 

  • Fatores internos: as jornadas de compras realizadas, bem como os impactos de mídia necessários para gerar uma venda ou atingir uma meta específica 
  • Fatores externos: as variações positivas e negativas não respondem apenas às suas ações, movimentos de mercado e a concorrência também afetam seus resultados. 
 

Perfil de consumidores 

 

O Perfilamento Preditivo consiste em pegar as informações de ofertas passadas realizadas através de diferentes modelos de ativação para diferentes públicos e processar buscando tendências e padrões, comportamentos e resultados comuns para fatias determinadas de seu público. 

Esta técnica usa as informações que você tem das ações que já fez, balizada por dados externos (como por exemplo: momento de mercado e comportamento social), para definir o conjunto de pessoas para as quais sua organização deve fazer a ação de determinado produto. 

Iniciativa modelo para resultados a médio prazo 

 

Este foi um panorama de iniciativas de caráter preditivo que podem otimizar ações de vendas online. Através das práticas apresentadas neste post, esperamos ter despertado seu interesse para as informações preciosas que a análise de dados proporciona para sua marca.

 Lógico, não podemos falar de todas as características e práticas inerentes a estes modelos de análise e perfilhamento em apenas um post. Por isso, fique ligado em nosso blog para saber muito mais sobre o assunto e, consequentemente, capacitar a você e seus colaboradores.

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Marcel Ghiraldini
Post by Marcel Ghiraldini
Abril 3, 2018
Chief Growth Officer na MATH