by LCG. Fevereiro 2021
No mundo dos negócios, os dados nunca foram tão valiosos. E numa era em que o volume de dados gerado a nível global aumenta a cada minuto, um dos grandes desafios das empresas é conseguir analisar e interpretar essa enorme quantidade de informação, extraindo dos diversos tipos de dados e conteúdos as informações que são realmente importantes.
Mais do que simplesmente recolher os dados, é preciso reunir a informação certa para as metas que se pretende alcançar e transformar grandes volume de dados através de análises adequadas, em tempo útil e de forma simplificada. É por isso que cada vez mais empresas estão a utilizar o Data Science para perceber os seus clientes, aumentar as suas vendas e tomar decisões baseadas em evidências.
O Data Science utiliza algoritmos, processos e métodos científicos para extrair conhecimento a partir de grandes quantidades de dados, sejam eles estruturados ou não: áudio, vídeo, texto, registos, cliques, são apenas alguns exemplos. Nas empresas, estes dados podem ter origem em processos internos, no mercado e nas próprias interações com os clientes.
Combinando diversas áreas de conhecimento, como a programação, a estatística, o machine learning ou a matemática, o Data Science utiliza técnicas de análise e processamento de dados para analisar dados e gerar previsões que ajudam a decidir melhor.
Mas como podem o Data Science ajudar as empresas a ser mais eficientes e a aumentar as suas vendas?
Nenhuma empresa – qualquer que seja a sua dimensão – pode sobreviver num mercado altamente competitivo e em rápida transformação, se basear as suas decisões estratégicas em fatores puramente subjetivos. Se encontramos muitos exemplos de negócios que alcançaram marcos essenciais no seu percurso baseando algumas das suas decisões no instinto dos seus gestores, a verdade é que a grande maioria das decisões no mundo dos negócios devem ser apoiadas em factos, métricas e números que irão depois constituir o alicerce da estratégia operacional da empresa.
E é aqui que as ferramentas de Data Science têm um papel central: ser capaz de analisar a informação criteriosamente recolhida, de compreender o histórico dos comportamentos e de tomar decisões em que os dados são o ponto de partida, são vantagens competitivas fundamentais. É por isso que em vez de agir por instinto ou com base em experiências não documentadas para definir preços, gerir stocks ou mesmo contratar talentos, cada vez mais empresas utilizam a análise de dados para tomar decisões que as conduzam a uma maior eficiência, melhorem a sua capacidade de gerir riscos e tornem os seus negócios mais lucrativos.
Quanto melhor conhecer o seu consumidor, maior será a sua capacidade de responder às suas necessidades e desejos. Os dados e ferramentas de análise de utilizados pelo Data Science podem ajudar as empresas a traçar um perfil mais rigoroso e completo dos seus clientes atuais e potenciais. Por exemplo, através da análise das visitas ao site da marca ou dos comentários nas redes sociais, é possível conhecer as suas necessidades, os seus hábitos de consumo, a sua localização e até os possíveis produtos que podem estar interessados em adquirir no futuro.
Além de o ajudar a conhecer o seu consumidor, as ferramentas de Data Science são uma ajuda preciosa para segmentá-lo. Longe vão os tempos em que as marcas tentavam alcançar todos os tipos de consumidores através da mesma estratégia. Com a globalização e com a fragmentação dos mercados e dos próprios consumidores, é essencial ser capaz de identificar hábitos de consumo, características demográficas e necessidades especificas de cada tipo de consumidor, criando estratégias diferenciadas para cada público. Por exemplo, nem todos os potenciais consumidores vão reagir da mesma forma a um anúncio da sua marca. Através da análise de dados associados a hábitos de compra do passado, é possível perceber que consumidores devem ter acesso a diferentes versões do mesmo anúncio, respondendo com uma estratégia especificamente direcionada a cada tipo de consumidor.
O Data Science é cada vez mais usado para planear ações que conduzam os consumidores a tomar determinadas decisões quando visitam o site de uma marca. É possível analisar todas as ações que um consumidor realiza a partir do momento em que entra no site – por exemplo, quanto tempo demorou em cada página, a ordem pela qual navegou pela informação -, e com essa informação conhecer os padrões de comportamento e prever futuras ações, de forma a direcioná-lo para uma compra ou outro tipo de interação. O Data Science consegue prever, por exemplo, em que momento da leitura de uma descrição de produto é que o consumidor irá fechar a janela. Esta informação pode ser uma oportunidade para criar um anúncio pop-up a divulgar um desconto especial para essa gama de artigos, válido para esse dia.
À medida que um número maior de consumidores visita o seu site, o próprio sistema de recolha e análise de dados vai sendo alimentado com informação, conseguindo prever com maior rigor um leque cada vez maior de ações, o que lhe permite antecipar comportamentos e planear estratégias com antecedência.
A análise da concorrência é essencial em qualquer estratégia de gestão e marketing. Contudo, muitas vezes, as empresas tendem a olhar apenas para os comportamentos do passado e a utilizar a sua intuição para analisar os negócios concorrentes, o que não é a estratégia mais eficaz. Uma análise sistemática da concorrência e do mercado, baseada em factos e em algoritmos, será capaz de trazer resultados muito mais úteis. Por exemplo, recolher e analisar informações dos comentários e menções nas redes sociais e sites dos seus concorrentes permite perceber os seus pontos fracos. Conhecendo em que aspetos a sua concorrência não está a ir ao encontro das expetativas dos consumidores, mais facilmente será capaz de criar uma estratégia de vendas ou de introduzir melhorias ou novidades nos seus produtos e serviços de forma a entregar soluções que satisfaçam os clientes.
Num cenário global que cada vez mais exige decisões e resultados em tempo-real, distinga-se da concorrência e invista nesta tendência apoiada nas ferramentas digitais.