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Big Data: o que é e como ele pode ajudar a sua empresa

O big data 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.

O que é Big Data

Big data é um termo 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.

Linha do tempo do big data
Linha do tempo do big data

Tipos de dados

Os dados do big data podem ser classificado em 3 categorias:

  1. Estruturados
  2. Não estruturados
  3. Semi-estruturados.

Estruturados

São dados que podem ser armazenados, acessados ​​e processados ​​em formato fixo. 

Os dados estruturados são os mais fáceis de analisar porque exigem pouca ou nenhuma preparação antes do processamento.

Um exemplo são as planilhas: nelas, cada informação é agrupada em linhas e colunas, tendo seus elementos específicos definidos por variáveis específicas e facilmente detectáveis.

Uma planilha de folha de pagamento, por exemplo, apresenta informações de identificação do funcionário, remuneração mensal, horas trabalhadas, contribuições fiscais, etc. 

As informações contidas nessa planilha podem ser acessadas e processadas de forma direta, sem precisar cavar os dados para descobrir o que realmente significam.

No big data, não mais de 20% de todos os dados são estruturados
No big data, não mais de 20% de todos os dados são estruturados

Não estruturados

Encaixam-se nestas categorias todos os dados com forma ou estrutura desconhecida – que é, como vimos, a maioria deles. 

Além de serem enormes, os dados não estruturados apresentam vários desafios em seu processamento e na sua extração de valor. Afinal, eles são gerados a partir de praticamente qualquer coisa que você faça na internet. 

Para você ter uma ideia, só se pode analisar os dados não estruturados do big data relacionando os dados internos com o contexto externo.

Um exemplo de dados não estruturados é uma fonte de dados heterogênea contendo uma combinação de arquivos de texto simples, imagens, vídeos, etc – como os resultados de pesquisas no Google.

Para analisar as intenções dessas buscas e construir campanhas de anúncios, por exemplo, é preciso combinar várias informações, como situação socioeconômica do usuário, faixa etária, sexo, profissão – e, para o B2B, empresa, localização e muito mais.

Os resultados de pesquisas no Google podem ser considerados dados não estruturados
Os resultados de pesquisas no Google podem ser considerados dados não estruturados

Semi-estruturados

Os dados semi-estruturados podem conter as duas formas de dados: estruturados e não estruturados. 

Vamos exemplificar para ficar mais fácil.

Digamos que você tirou uma foto do seu gato com o celular. Ele registra automaticamente a hora em que a foto foi tirada, os dados do GPS no momento da captura e o ID do seu dispositivo, entre outros. 

Além disso, se você usa algum serviço da web para armazenamento, as informações da sua conta serão anexadas ao arquivo também.

Da mesma forma, quando você envia um e-mail, a hora de envio, remetente, destinatário,  endereço IP do dispositivo por onde foi enviado e outras informações são vinculados ao conteúdo do e-mail.

Nos dois casos, o conteúdo real (ou seja, os pixels que compõem a foto e os personagens que compõem o e-mail) não é estruturado, mas existem componentes que permitem que os dados sejam agrupados com base em determinadas características.

Os 6 V’s do big data

Os 6 Vs do big data
Os 6 Vs do big data

Volume

O big data é enorme. 

Enquanto os dados tradicionais são medidos em tamanhos familiares como megabytes, gigabytes e terabytes, os do big data são armazenados em petabytes e zetabytes. 

Para você entender a diferença de escala, considere que um gigabyte equivale a um vídeo de 7 minutos em HD, enquanto um único zetabyte é igual a 250 bilhões de DVDs!

Esta é apenas a ponta do iceberg: o universo digital está dobrando de tamanho a cada 2 anos.

Como processar um volume tão grande de informações? A resposta está no big data, que  fornece a arquitetura para lidar com esses dados. 

Sem as soluções adequadas para armazenamento e processamento dos dados, seria impossível explorar seus insights.

Velocidade

Desde a velocidade com que é criado até o tempo necessário para analisá-lo, tudo sobre big data é rápido. Seria como tentar beber de uma mangueira de incêndio!

Por isso, as empresas devem ter os recursos para aproveitar esses dados e gerar insights a partir deles em tempo real. 

Afinal, mesmo que alguns dados possam ser processados em lote e continuem relevantes ao longo do tempo, grande parte do big data requer ação imediata para garantir os melhores resultados. 

Em outras palavras, o processamento instantâneo permite que os tomadores de decisão ajam rapidamente, baseando-se em informações sólidas. 

Variedade

Praticamente 80% de todo o big data não é estruturado, o que significa que não se encaixa facilmente em um modelo tradicional simples.

A maior parte dos dados do big data não é estruturado
A maior parte dos dados do big data não é estruturado

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.

Veracidade

Veracidade é a qualidade dos dados: como eles vêm de muitas fontes diferentes, é difícil vincular, combinar, limpar e transformar os dados entre sistemas. 

Por isso, é fundamental que as equipes comerciais conectem e integrem múltiplas ligações de dados para garantir sua confiabilidade.

Valor

Nem todos os dados coletados têm valor comercial ou trazem benefícios reais. Por isso, as empresas precisam confirmar se os dados estão relacionados a problemas de negócios relevantes antes de aplicá-los ​​a projetos de análise de big data.

Variabilidade

O princípio de variabilidade se refere ao fato de os dados do big data poderem ser usados e formatados de diferentes formas, de acordo com a perspectiva a que são condicionados.

Importância do big data nas vendas

Não importa o tamanho da sua empresa e nem o segmento em que ela atua, toda empresa pode conseguir grandes benefícios através do big data.

As equipes comerciais usam big data para melhorar as operações, fornecer melhor atendimento ao cliente, criar argumentos de vendas personalizados e outras ações que aumentam a receita e os lucros da empresa.

Quando bem aplicado, o big data traz uma grande vantagem competitiva, favorecendo tomadas de decisões de negócios mais rápidas e informadas.

Por exemplo, o big data fornece informações valiosas sobre os clientes que podem ser usadas para refinar estratégias de vendas, publicidade e promoções, buscando aumentar o envolvimento do cliente e as taxas de conversão.

Além disso, seus dados históricos e instantâneos podem ser analisados ​​para avaliar a evolução das preferências dos compradores, permitindo que as empresas se tornem mais responsivas aos desejos e necessidades dos clientes.

Falando nisso, o fator humano também é fundamental na identificação das dores dos clientes. Descubra como seus vendedores podem extrair e tratar a dor do cliente no e-book abaixo:

O Big Data permite que você analise dados de qualquer fonte para encontrar informações que lhe permitam:

  • Conhecer os hábitos e desejos do seu público-alvo
  • Encontrar os clientes certos, através de bancos de listas atualizadas de contato (mailing)
  • Reduzir tempo com prospecção de clientes
  • Desenvolver produtos e ofertas com assertividade
  • Tomar decisões mais inteligentes sobre seu negócio
  • Conhecer a causa raiz de falhas operacionais
  • Gerar preços e ofertas com base em hábitos reais de compra dos clientes
  • Detectar comportamentos fraudulentos
  • traçar estratégias assertivas de marketing digital com base em dados reais.

Casos de uso do big data nas vendas

O big data pode ser usado para melhorar várias áreas de uma operação comercial. Como, por exemplo:

1. Previsão de vendas

A previsão de vendas é fundamental para a operação comercial, já que seus efeitos repercutem em processos críticos de negócios, como gerenciamento de estoque, logística, produção e planejamento de força de trabalho. 

Além disso, a previsão assertiva das vendas ajuda os líderes comerciais a tomarem melhores decisões e a garantirem o bom andamento dos processos.

Com o big data, os algoritmos de previsão de vendas usam altos volumes de dados variados para procurar padrões e relações entre os diferentes aspectos que afetam as vendas, garantindo altos níveis de precisão.

2. Geração de leads

O big data provou ser uma ótima ferramenta para melhorar a geração de leads e automatizar os processos de pré-vendas.

Não é à toa que as equipes comerciais o estão utilizando para identificar os clientes certos no momento certo. 

Para tanto, elas usam dados históricos de seus sistemas de vendas, buscando obter uma imagem holística de suas vendas potenciais.

Além disso, um relatório da McKinsey aponta que a análise de big data pode ser usada para prever leads com maior probabilidade de fechamento – o que é útil no planejamento da alocação de recursos para melhorar a taxa de conversão.

Ao empregar a automação inteligente no processo de geração de insights, as equipes comerciais estão percebendo um salto significativo em sua capacidade de identificar clientes potenciais promissores e se concentrar no momento certo para atingi-los.

Na Leads2b, é fácil identificar os leads quentes
Na Leads2b, é fácil identificar os leads quentes

As empresas também estão testando recursos de big data como a inteligência artificial (IA) para automatizar as tarefas de pré-vendas e as atividades iniciais de geração de leads.

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.

O big data otimiza ofertas de vendas cruzadas e upsell
O big data otimiza ofertas de vendas cruzadas e upsell

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.

O big data 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 big data fornece permite que os vendedores analisem históricos e previsões para chegar a acordos e concessões viáveis ​​durante as negociações.

Além de usar o big data, seus vendedores também podem refinar suas habilidades de negociação

Outro desafio que o big data 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.

Descubra como o CRM beneficia suas vendas - e seu big data

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.

Boas práticas para usar 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. 

As próximas etapas a serem executadas incluem:

Para um big data efetivo, siga as boas práticas
Para um big data efetivo, siga as boas práticas

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 – e suas estratégias de big data – no e-book abaixo:

Não comece sua estratégia de big data sem estar alinhado à LGPD

Conclusão

O big data compõe 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 de preços 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 cometários: qual é sua experiência com o big data?

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