Em um mercado cada vez mais saturado de dados, uma questão relevante refere-se justamente a o que é Big Data? Basicamente, é como chamamos o grande volume de dados – estruturados e não estruturados – recebidos e tratados pelas empresas diariamente.
Desde os dados de colaboradores contratados para trabalhar na empresa até informações de pessoas que podem vir a se tornar clientes. Tudo isso compõe grandes coleções de informações valiosas que precisam ser gerenciadas, armazenadas, visualizadas e analisadas.
Com isso, fica a pergunta: por que não transformar esse grande volume de informação disponível em estratégia para a minha empresa?
Se você também tem essa dúvida, continue lendo e descubra o que é o Big Data e como a sua empresa pode aproveitar esses dados para crescer.
Principais aprendizados do artigo:
- O que é Big Data? Se refere ao grande volume de dados que as empresas recebem e tratam diariamente, tanto estruturados quanto não estruturados. O importante não é a quantidade, mas sim a capacidade de analisar e cruzar esses dados para tomar decisões estratégicas
- É caracterizado por seis elementos principais: volume, variedade, velocidade, veracidade, valor e variabilidade. Esses aspectos são os principais desafios que as empresas enfrentam ao lidar com grandes quantidades de dados e transformá-los em insights úteis
- No B2B, é usado para melhorar previsões de vendas, gerar leads mais assertivos, otimizar estratégias de upsell e vendas cruzadas, ajustar preços de forma dinâmica e prever o comportamento de clientes, ajudando a evitar cancelamentos.
Qual é a definição de Big Data?
Para quem ainda não tem familiaridade com o termo e não sabe o que é Big data, trata-se de uma expressão que designa uma grande quantidade de dados gerados a cada segundo. Porém, não é exatamente a quantidade de dados que importa e sim o potencial desses dados de serem analisados e cruzados pelas empresas.
Assim, nada mais é que o ato de uma empresa, de qualquer segmento, extrair informações importantes de dados externos e usá-los para montar uma estratégia ou facilitar a tomada de decisão.
Os dados neste âmbito podem ser classificado em 3 categorias:
- Estruturados: são armazenados em formato fixo, como planilhas, onde as informações são organizadas em linhas e colunas. Esses dados são fáceis de acessar e processar. Exemplo: uma planilha de folha de pagamento
- Não estruturados: são dados sem forma ou estrutura definida, como imagens, vídeos e resultados de pesquisas. Eles são mais difíceis de processar e exigem contexto externo para análise. Exemplo: resultados de buscas no Google
- Semi-estruturados: contêm elementos estruturados e não estruturados. Exemplo: uma foto com informações como hora e localização GPS anexadas ou um e-mail com remetente e destinatário definidos, mas com conteúdo textual não estruturado.
Esses tipos de dados apresentam diferentes níveis de complexidade para serem analisados, sendo os estruturados os mais simples e os não estruturados os mais desafiadores.
Como funciona o Big Data?
Já vimos o que é Big Data, que pode ser entendido como um grande quebra-cabeça de informações. Ele envolve um volume imenso de dados que são gerados a todo momento, seja por redes sociais, sensores de dispositivos, transações online e muito mais. Mas não é só sobre ter muitos dados, é sobre conseguir organizá-los e analisá-los para tirar insights valiosos.
Ele funciona assim: as empresas coletam uma quantidade gigantesca de dados e precisam de tecnologias avançadas para armazená-los e processá-los rapidamente.
Essas ferramentas conseguem “ler” diferentes tipos de dados — estruturados (organizados) e não estruturados (como vídeos, e-mails) — e transformar tudo isso em informações que ajudam a tomar decisões.
No final, isso ajuda as empresas a entenderem melhor seus clientes, preverem tendências e melhorarem seus negócios com base nesses insights.
Quais os principais desafios do Big Data? (6 “Vs”)
Com uma quantidade gigantesca de dados sendo gerados a todo momento, o Big Data traz desafios e oportunidades. Além disso, ele é caracterizado por 6 elementos básicos: seu tamanho impressionante, a velocidade com que é produzido, a variedade de fontes e como as empresas podem garantir que esses dados sejam úteis e confiáveis. Vejamos cada uma dessas características:
- Volume: sua medida é feita em petabytes e zetabytes, enquanto dados tradicionais ficam nos gigabytes e terabytes. Para entender, um zetabyte é igual a 250 bilhões de DVDs
- Variedade: praticamente 80% de todo o Big Data não é estruturado, o que significa que não se encaixa facilmente em um modelo tradicional simples. Tudo, desde e-mails e vídeos a dados relacionados ao comportamento dos compradores, podem constituir um fluxo de Big Data, cada um com seus próprios atributos exclusivos
- Velocidade: é gerado e processado rapidamente. As empresas precisam de recursos para analisá-lo em tempo real e tomar decisões ágeis
- Veracidade: a qualidade dos dados é essencial. É necessário integrar e garantir a confiabilidade dos dados de diferentes sistemas
- Valor: nem todos os dados são úteis. As empresas devem garantir que os dados sejam relevantes para seus negócios antes de usá-los
- Variabilidade: seus dados de Big Data podem ser usados e formatados de maneiras diferentes, conforme a necessidade.
Qual é a história do Big Data?
A história do Big Data começou no século XIX, com as primeiras tentativas de lidar com o volume crescente de dados, e evoluiu de maneira acelerada ao longo do tempo.
Desde a criação de soluções de armazenamento magnético em 1928, passando pela Teoria da Informação de Shannon em 1948, até a criação da World Wide Web em 1989, sua evolução ocorreu em resposta ao aumento constante do volume e da complexidade dos dados.
Com a criação do Hadoop em 2005 e a popularização do termo em 2007, o conceito tornou-se central para empresas de todo o mundo, que hoje enfrentam o desafio de armazenar, processar e analisar quantidades gigantescas de informações digitais.
Quais são os casos de uso do Big Data?
O Big Data tem várias aplicações práticas que fazem diferença para as empresas. Vamos dar uma olhada em algumas delas:
- Desenvolver produtos: as empresas usam os dados para entender o que os clientes querem e assim criar produtos mais alinhados às suas necessidades
- Fazer manutenção preditiva: permite prever quando máquinas ou equipamentos vão precisar de reparo, evitando que quebrem de surpresa e causem prejuízos
- Aprimorar a experiência do cliente: ao analisar as interações dos clientes, promove a personalização do atendimento e oferecer soluções que realmente fazem sentido para eles
- Reduzir fraudes e aumentar a conformidade: os dados ajudam a identificar comportamentos suspeitos em tempo real, diminuindo as chances de fraude e garantindo que tudo esteja dentro das normas
- Apoiar o machine learning: fornece uma grande quantidade de informações para treinar algoritmos de machine learning, melhorando a precisão dessas tecnologias: com os insights vindos dos dados, as empresas podem otimizar processos internos e economizar tempo e dinheiro
- Aumentar a eficiência operacional: com os insights vindos dos dados, as empresas podem otimizar processos internos e economizar tempo e dinheiro
- Promover a inovação: inspira novas ideias ao mostrar padrões e tendências que podem levar a inovações nos produtos, serviços e até no modelo de negócios.
Assim, o Big Data está revolucionando a maneira como as empresas operam, desde o desenvolvimento de produtos até a inovação. Com uma análise inteligente dos dados, é possível não só melhorar a experiência do cliente e otimizar operações, mas também prever problemas e reduzir fraudes.
Essa tecnologia ainda potencializa o uso de machine learning, abrindo novas oportunidades para empresas se destacarem no mercado e se manterem competitivas de forma mais eficiente e inovadora.empresas se destacarem no mercado e se manterem competitivas de forma mais eficiente e inovadora.
Casos de uso nas vendas B2B
No universo das vendas B2B, seu uso inteligente tem transformado a maneira como as empresas prospectam clientes, tomam decisões e aumentam a eficiência dos processos. Com uma análise aprofundada dos dados, é possível identificar oportunidades de negócio, personalizar abordagens e otimizar cada etapa do funil de vendas.
1. Previsão de vendas
A previsão de vendas é muito importante para a operação de qualquer negócio. Ela impacta tudo, desde o estoque até a logística e até a equipe que trabalha. Com previsões precisas, os líderes conseguem tomar decisões mais acertadas e garantir que tudo flua bem.
Hoje em dia, com o uso do Big Data, é possível analisar uma quantidade enorme de dados para identificar padrões que ajudam a prever vendas com mais precisão.
Aqui na Leads2b, a IA se combina ao Big Data para gerar previsões de vendas mais assertivas:
2. Geração de leads
Ele também é uma mão na roda quando se trata de gerar leads e automatizar o processo de pré-vendas. As equipes de vendas estão utilizando essas informações para descobrir quais clientes têm mais chances de fechar negócio, o que facilita muito o planejamento.
Inclusive, relatórios indicam que sua análise pode prever quais leads têm mais potencial, ajudando na alocação de recursos para melhorar as taxas de conversão. Além disso, empresas estão usando inteligência artificial para automatizar as tarefas iniciais e encontrar clientes promissores.
Na Leads2b, essa previsão se apresenta no recurso pipe metrics:
4. Venda cruzada e upsell
Com a análise de dados, os vendedores podem prever se suas estratégias de upsell e vendas cruzadas (cross sell) terão um bom desempenho.
É possível, também, identificar parâmetros de vendas importantes, como produtos/serviços com maior ticket médio, categorias de valor-chave, produtos populares e de alta demanda que podem afetar os resultados das vendas.
Também é usado para fornecer recomendações de vendas cruzadas personalizadas — que sugerem produtos adicionais que um cliente desejaria comprar junto com um item já comprado ou que ele pretende comprar.
5. Negociação de preços
O recurso permite que os vendedores analisem históricos e previsões para chegar a acordos e concessões viáveis durante as negociações.
Outro desafio que esta tecnologia ajuda a superar é a definição do preço ideal para novos produtos ou soluções, principalmente aqueles que não têm um produto correspondente no mercado para comparação ou quando o segmento é muito instável.
Para tanto, as empresas estão implantando mecanismos de precificação dinâmica que unem o mercado em tempo real e os dados da concorrência com estratégias de vendas para definir preços ideais.
6. Prevenção de cancelamentos
Tão importante quanto prever as compras dos clientes é compreender a tendência de perda de clientes.
Neste caso, os algoritmos de aprendizado de máquina vasculham os dados de CRM para encontrar padrões entre os clientes que pararam de comprar. Esses algoritmos encontram tendências no comportamento, na comunicação e nos pedidos dos clientes perdidos, o que ajuda a equipe comercial a entender os motivos do atrito e a prever quais clientes podem vir a cancelar.
Esses insights trazem ideias valiosas para as equipes comerciais melhorarem suas estratégias e controlarem a rotatividade de clientes.
Quais são as boas práticas ao aplicar o Big Data?
A primeira boa prática ao desenvolver uma estratégia de Big Data é uma compreensão profunda das metas de negócios e dos dados que estão atualmente disponíveis para uso. Isso sem falar na avaliação da necessidade de dados adicionais para ajudar a cumprir os objetivos.
Outras práticas recomendadas incluem:
Para garantir que os conjuntos de Big Data sejam limpos, consistentes e usados do modo certo, também é preciso contar com uma governança de dados e ter processos de gerenciamento de qualidade.
LGPD
Conforme a coleta e o uso de Big Data aumentaram, também aumentou o potencial para o uso indevido dos dados — levando a um movimento contra violações de dados e de privacidade pessoal.
Como consequência, a União Europeia aprovou o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) e a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) aqui no Brasil — ambas em vigor atualmente.
As duas leis limitam os tipos de dados que as organizações podem coletar e exige consentimento das pessoas para a coleta, o cumprimento de finalidades específicas ou interesse legítimo para a coleta de dados.
Elas também dão direito aos titulares dos dados solicitar às empresas que excluam seus dados das bases.
Entenda tudo sobre a LGPD e como ela afeta sua prospecção no e-book abaixo:
Domine o Big Data
Hoje vimos o que é Big Data: um termo que abrange o enorme volume de dados tratados pelas empresas, podendo ser estruturados e não estruturados.
As principais características do Big Data são volume (altíssimo), velocidade (instantâneos), variedade (múltiplas), veracidade (confiabilidade) e valor (podem ser relevantes ou não).
Nas operações comerciais, o Big Data pode ser usado para prever vendas, otimizar a geração de leads, aprimorar vendas cruzadas e upsell, garantir uma negociação saudável e precificação assertiva de produtos únicos no mercado e também ajuda na prevenção de cancelamentos de clientes.
Apesar de seu grande potencial para as vendas — e para os resultados das empresas no geral — o Big Data pode trazer sérias consequências se não estiver alinhado à Lei Geral de Proteção de Dados.
Por fim, para que o Big Data seja possível, é fundamental contar com ferramentas que suportem o tratamento de altos volumes de dados.
E você, já usa o Big Data para trazer inteligência ao seu processo comercial? Conta para a gente nos comentários: qual é sua experiência com o Big Data?Agora, se você quer introduzir o uso do Big Data na sua empresa, comece com uma plataforma comercial inteligente e veja os resultados das suas vendas B2B alcançarem um novo nível. Crie já sua conta gratuita na plataforma da Leads2b!
