O que é big data analytics? Use insights para sua empresa crescer

Você sabe o que é big data analytics? Essa prática de automação de dados que gera insights para negócios se consolida cada vez mais como solução competitiva no cenário digital.

O contexto de afirmação dessa nova tecnologia como ferramenta estratégica conversa diretamente com o fato de que a informação tornou-se o principal insumo competitivo de qualquer empresa que sonha em crescer nos dias de hoje.

Atualmente, os gestores e líderes de equipes têm à sua disposição um enorme volume de informações a respeito do seu público-alvo, do segmento de mercado e até de estratégias de concorrentes

Tudo isso foi possível graças ao advento e aprimoramento do big data, tecnologia capaz de armazenar, processar e analisar toda essa imensa capacidade de insumos por meio do processo de ETL

Para se ter uma ideia, em 2021, há uma média de 2 quintilhões de bytes gerados todos os dias em big data. Não é por acaso que a revista The Economist afirma que dados são o petróleo do século XXI.

Portanto, neste artigo falaremos do protagonismo que o big data analytics assumiu em tempos de transformação digital e como as empresas podem investir em tecnologias de inteligência de dados para aumentar as vendas e se tornar mais competitivas. Vem com a gente!

O que é big data analytics?

O big data analytics consiste em uma análise aprimorada de dados que consegue lidar com um grande número de conteúdos. 

Dessa forma, por meio de um processo algorítmico, é possível interpretar os registros para gerar insights relevantes aos objetivos estratégicos da companhia.

Por meio da prática, é possível acompanhar indicadores (como métricas de customer success) e se antecipar a possíveis tendências de mercado.

Por exemplo, é possível interpretar dados de clientes para orientar processos de tomada de decisão. Dessa forma, os profissionais responsáveis conseguem realizar interações mais assertivas com o público-alvo e, assim, direcionar esforços operacionais e estratégicos em medidas mais assertivas.

Como usar dados para o processo de tomada de decisão?

Um exemplo dessas medidas assertivas são atendimentos mais pontuais e eficazes que respondem às expectativas dos consumidores.

Mas, afinal, quais são as principais fontes dessas informações? 

Em suma, o big data analytics processa dados das seguintes origens:

  • Social Data: são os dados coletados a partir de interações de usuários em redes sociais, pesquisas no Google ações com outros canais digitais da empresa. É por meio, principalmente, deles que é possível desenvolver o mapa de jornada do cliente, capaz de traçar os padrões de consumo e perfis comportamentais do público-alvo.
  • Enterprise Data: são insumos disponibilizados pela empresa a todo momento, como dados de recursos humanos, financeiros, produtivos, além de outros registros. São fundamentais para alinhar a capacidade operacional da empresa com as demandas existentes.
  • Personal Data: são os dados oriundos da IoT (Internet das Coisas), por exemplo, dispositivos como carros, smartphones, geladeiras, televisões, além de muitos outros equipamentos digitais que estão conectados com a internet.

Qual a diferença entre big data e big data analytics?

Uma dúvida comum diz respeito às diferenças entre big data e big data analytics. Vamos esclarecer isso de uma vez por todas.

O primeiro consiste no volume físico de dados disponíveis em nuvem para que um agente possa utilizar para processá-los e interpretá-los a seu favor.

Já o segundo diz respeito ao próprio processo de análise de dados para gerar soluções inteligentes a partir de indicadores e métricas.

Quais são os benefícios do big data analytics para as empresas?

Muitas empresas usam o big data analytics para se tornar ágil na tomada de decisão e na entrega de uma boa experiência de compra para o cliente.

Afinal, em um mercado digital dinâmico e volátil, é fundamental sempre estar preparado para mudar e adaptar estratégias de acordo com as mudanças das direções dos ventos. Neste contexto, é necessário estar o tempo todo bem informado.

Dessa forma, selecionamos quais são os principais benefícios de investir em uma solução big data analytics. Vamos a eles:

Como fidelizar clientes com análise de dados?

Portanto, usar as informações disponíveis a seu favor traz um impacto positivo tanto para a empresa quanto para seus consumidores, que recebem um atendimento personalizado alinhado com suas demandas.

Como implementar big data analytics no meu negócio?

O Scora Journey é uma oportunidade perfeita para implementar o big data analytics em sua empresa. Com a plataforma, é possível fazer uma análise inteligente de dados para gerar insights valiosos que aumentarão a eficiência e performance de vendas da marca.

Entre as funcionalidades do Scora Journey, destacam-se:

  • comparar performances de campanhas de vendas atuais com antigas;
  • a partir da base de dados de clientes, oferecer lista de recomendação de clientes que poderiam se beneficiar da mesma oferta de produto ou serviço;
  • criar  uma lista de leads (clientes em potencial) fora da base de dados da empresa;
  • fornecer um big data com histórico detalhado de clientes específicos para comparar com o comportamento de outros similares;
  • aferir dados geográficos e performances de engajamento de produtos ou serviços anteriores, embasando assim insights para orientar os próximos passos.

Plataformas completas como o Scora permitem a empresa executar estratégias preditivas pautadas no mapa de jornada do cliente. Assim, seu negócio desenvolve inteligência competitiva para estar sempre um passo à frente em relação à concorrência do seu segmento de atuação.

Aprendeu o que é big data analytics? Para compreender ainda mais sobre a tecnologia e saber a melhor maneira de combiná-la com a estratégia do seu negócio, converse com um especialista da Oncase.

Se você gostou do conteúdo, esperamos que continue acompanhando mais novidades sobre tecnologia aplicada ao mercado no nosso blog. Até a próxima!

Henrique Tavares
Henrique Tavares

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