O Big Data tem a função de coletar, armazenar, analisar e transformar grandes volumes de informações em insights estratégicos para empresas. Esse conceito é de grande valia para o marketing, pois auxilia a previsão de tendências, além de melhorar a experiência do cliente. Saiba mais!
Já parou para pensar na quantidade de dados gerados a cada segundo? De pesquisas no Google até as recomendações de filmes na sua plataforma de streaming favorita, tudo é resultado de um fenômeno poderoso: o big data.
Empresas que dominam essa tecnologia conseguem transformar simples informações em estratégias altamente eficazes. No marketing, isso significa entender o consumidor como nunca antes.
Mas como essa avalanche de dados se traduz em resultados concretos?
E como marcas utilizam essa tecnologia?
A seguir, você vai entender porque o big data é um diferencial competitivo essencial para empresas que buscam crescimento perene no mundo digital.
O que você vai ler por aqui:
O que é big data?
O big data é definido como um conjunto de dados. Mais do que um sistema de gerenciamento de dados, esse conceito abrange tecnologias, ferramentas e processos para lidar com grandes volumes de informações.
Para se ter uma noção, a International Data Corporation (IDC) estima que até esse ano, o mundo terá gerado 175 zettabytes.
Se cada byte fosse um segundo, 175 zettabytes representariam 5,5 trilhões de anos – muito mais tempo do que a idade do universo.
Dá para imaginar?
Para lidar com uma quantidade crescente de informações, empresas precisam do ecossistema big data.
Como o big data impacta o marketing?
Especificamente no marketing, o big data pode auxiliar analistas em uma série de demandas, tornando a experiência do cliente ainda mais personalizada e auxiliando empresas a crescerem de maneira perene.
Nessa área, o ecossistema traz insights valiosos que podem ajudar em tarefas, como:
- Criação da persona: através da coleta informações de diversas fontes, como redes sociais, histórico de compras e navegação online, o big data facilita o entendimento sobre quem é o usuário e o que ele quer.
- Personalização de campanhas: ao invés de atirar para todos os lados, analistas têm mais clareza sobre como segmentar e aumentar a relevância e a eficácia de suas ações.
- Atendimento personalizado: a partir do histórico de interações, o big data auxilia a criação de um modelo de atendimento ainda mais individualizado.
- Previsão de tendências e oportunidades: com dados históricos disponíveis, é mais fácil se antecipar e prever futuras oportunidades de mercado.
- Tomada de decisões: os dados são responsáveis por guiar analistas às melhores ações. Com clareza, fica mais fácil tomar as melhores decisões acerca do negócio, otimizando o investimento e aumentando o retorno.
Vamos deixar mais claro: a Amazon, por exemplo, usa o big data para entender seus usuários e oferecer experiências dinâmicas e únicas.
Com dados de navegação, pesquisa de produtos e histórico de compras, por exemplo, o e-commerce consegue recomendar produtos relevantes, ajustar preços em tempo real e mostrar anúncios, ofertas e conteúdos relevantes aos interesses do comprador, de acordo com a jornada do cliente.
Como o big data funciona?
O processo de coleta e organização é extenso e cada vez mais complexo. Mas, podemos resumir o funcionamento do big data da seguinte maneira:
1. Coleta:
Tudo começa pelo recebimento das informações. Os dados são coletados a partir de diferentes fontes (como redes sociais, sites, aplicativos, e-mails), nos mais diversos formatos.
Os dados podem ser coletados em forma de texto, imagem, áudio, vídeo ou números, por exemplo.
2. Armazenamento:
Após a coleta, os dados são armazenados em uma infraestrutura capaz de lidar com grandes volumes e formatos. Nesse sistema, eles são limpos, estruturados e organizados com o intuito de facilitar a análise.
Para tornar a análise ainda mais precisa, é possível remover dados duplicados, inconsistentes e irrelevantes para o negócio.
Vale reforçar a importância da segurança de dados. Isso porque o big data lida com uma série de informações pessoais e dados confidenciais. Empresas precisam cumprir regulamentações, incluindo a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil.
3. Visualização e análise:
O momento da análise de dados funciona como um garimpo. O analista pode usar estratégias como o data mining, e ferramentas como machine learning e inteligência artificial para encontrar padrões e tendências.
Ainda, para facilitar a visualização dos dados, é possível personalizar informações com gráficos, tabelas e dashboards. Quanto mais fácil for o processo, melhores insights o analista conseguirá captar.
Esse ciclo é contínuo.
Os 3 tipos de dados coletados pelo big data e seus usos no marketing
O big data consegue coletar diversos tipos de dados. Textos, imagens, vídeos e áudios são classificados de maneiras diferentes, devido às suas características.
| Dados estruturados | São os mais tradicionais, fáceis de armazenar e, portanto, processados inclusive por ferramentas. Nome, endereço e telefone do cliente são considerados dados estruturados. |
| Dados semiestruturados | Como o nome sugere, possuem alguma estrutura, mas não são totalmente organizados. A navegação e o histórico do usuário se enquadram nessa categoria. |
| Dados não estruturados | Todos aqueles que não possuem uma estrutura definida, como gravações de voz, tweets e posts feitos nas redes sociais. |
Todos podem ser facilmente aproveitados em ações de marketing, da segmentação de mercado a automação.
Por exemplo, um restaurante pode aproveitar os comentários deixados em redes sociais (considerados dados não estruturados) para entender quais são as preferências dos consumidores e criar promoções direcionadas.
Já um sebo digital pode usar informações como idade e gênero (dados estruturados), e histórico de navegação (dados semiestruturados) para recomendar produtos aos usuários no site e enviar ofertas personalidadas por e-mail.
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Os 5 pilares do big data
O big data é formado por 5Vs: Volume, Variedade, Velocidade, Veracidade e Valor. Eles são responsáveis por melhorar o processo de análise e a jornada de compra do cliente.
- Volume: diz respeito à quantidade de dados gerados por diferentes fontes e dispositivos.
- Velocidade: é a rapidez com que os dados são gerados (atualmente, muitos são produzidos em tempo real).
- Variedade: é o formato do dado, que pode ser estruturado, semiestruturado ou não estruturado. Para lidar com essa variedade, é preciso utilizar ferramentas e técnicas específicas capazes de interpretar e organizar a informação ao analista.
- Valor: nesse pilar, é preciso entender que os dados precisam gerar insights relevantes. Então, pense estrategicamente: por que estou coletando essa informação? Qual valor esse dado oferece ao meu negócio?
- Veracidade: está relacionada à qualidade e à precisão das informações. Elas precisam estar corretas, logo a organização se faz fundamental para uma análise eficiente.
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Também é preciso lidar com a variabilidade dos dados. Na prática, isso significa que as informações mudam constantemente, o que pode gerar mudanças no contexto, na interpretação e nos métodos de coleta.
Nesse sentido, se faz necessário limpar informações duplicadas, irrelevantes ou inconsistentes e acompanhar regularmente a fim de identificar qualquer mudança ou tendência.
Benefícios e desafios
Se você busca otimizar processos e impulsionar a tomada de decisões para um caminho mais assertivo, invista no big data!
Uma pesquisa feita pela Nodus, a pedido da Meta, mostra que 69% dos consumidores querer viver experiências de compra personalizadas, baseadas em seus interesses e preferências.
Já o estudo “The value of getting personalization right – or wrong – is multiplying”, elaborado pela McKinsey and Company, revela como esse fator é essencial na jornada:
| Momento da compra | 76% dos clientes compram de marcas que customizam a comunicação. |
| Recompra | 78% dos consumidores estão mais propensos a comprar de marcas que focam na personalização. |
| Recomendação | 78% recomendam a família e amigos marcas com as quais tiveram uma experiência personalizada. |
Isso demonstra que utilizar todo o potencial do big data pode te ajudar a otimizar a conversão do seu cliente em potencial.
No entanto, é preciso estar atento a alguns desafios, principalmente a segurança dos dados.
O Brasil é o segundo país que mais sofre ataques cibernéticos no mundo, segundo o Panorama de Ameaças para a América Latina 2024. Por isso, empresas precisam implementar medidas de segurança robustas para proteger informações sensíveis e estar em conformidade a LGPD.
| Dica do expert: |
| O armazenamento em nuvem pode ser aliado ao garantir não só a proteção, como escalabilidade, acessibilidade e agilidade no processo de análise de dados. |
Empresas brasileiras que usam big data
De acordo com o estudo “Global State of Enterprise Analytics 2020”, da MicroStrategy, no Brasil, 58% dos colaboradores da linha de frente têm acesso e usam Data & Analytics.
Exemplos de empresas que usam big data no Brasil incluem a Magazine Luiza, que usa um ecossistema para aprimorar sua estratégia de vendas e marketing.
A partir da análise do comportamento dos clientes online e nas lojas físicas, a Magalu desenvolveu a plataforma Bob, um sistema de recomendação de produtos que aumentou em 35% a receita em relação ao modelo anterior.
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A área de finanças também se beneficia. Em parceria com a EMC , o Bradesco implementou um sistema que analisa dados em tempo real, gerando alertas sobre atividades suspeitas.
Cada ATM produz dois mil registros de status por meio de sensores, e esses dados são armazenados em um data lake, no qual algoritmos preditivos identificam padrões anormais.
Com essa tecnologia, o banco reduziu de 10 mil para cinco o número de incidentes diários que exigiam monitoramento humano. O sistema se integra a uma central de vigilância com câmeras e sensores, aumentando a segurança das transações.
O que esperar no futuro?
Impulsionado por avanços tecnológicos e a crescente demanda mundial pela análise de dados, o big data continuará em expansão.
Pensando na área do marketing, o big data será cada vez mais aliado na predição de tendências.
Com o auxílio de algoritmos preditivos, empresas podem aproveitá-lo para antecipar necessidades e desejos dos clientes, oferecendo anúncios e ofertas direcionadas no momento em que ele demonstra mais interesse. Dessa maneira, tornará a conversão mais rápida.
Aliado à inteligência artificial e ao machine learning, será possível automatizar demandas complexas.
A limpeza de dados, análise preditiva e identificação de padrões, por exemplo, deixam de ser tarefas realizadas por seres humanos. Profissionais deixam de lado demandas operacionais para se dedicar a atividades mais estratégicas.
Conclusão
Com a crescente demanda por personalização da experiência e a busca por eficiência na tomada de decisões, empresas precisam utilizar dados ao seu favor.
Ao interpretar e utilizá-los de maneira estratégica têm uma vantagem clara frente aos concorrentes.
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