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Como a inteligência de dados está transformando a empresa

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A abordagem de negócios tradicional por si só não pode ajudar uma empresa a acompanhar a taxa de concorrência no atual ambiente orientado a dados. Isso explica por que a ciência de dados supera esses métodos antigos, principalmente em algumas regiões-chave.

Os empresários devem buscar novas formas de aprimorar seus produtos, aprimorar seus processos e conquistar mais clientes. Houve inúmeras técnicas inovadoras que se desenvolveram ao longo dos últimos anos. No entanto, apenas alguns deles têm sido potencialmente um divisor de águas como a inteligência de dados. O avanço na ciência de dados tornou mais fácil para as empresas organizarem seus dados em insights acionáveis.

O impacto é extremamente notável, de tal forma que contar apenas com uma abordagem não baseada em dados não é suficiente para fazer sua empresa competir favoravelmente no mercado. Há informações mais do que suficientes acessíveis para os indivíduos manipularem em qualquer período de tempo razoável. A inteligência de dados captura os detalhes e filtra as informações mais úteis para a atenção humana. Aqui está um resumo de como a inteligência de dados supera as antigas práticas de negócios em três áreas principais.

Segmentação e perfil de clientes

Abordagem tradicional

No método convencional, a segmentação de clientes é conduzida de acordo com a demografia que se presume estar associada ao impacto mais proeminente no comportamento de compra. Isso inclui idade, sexo, renda, CEP e estado civil. Embora seja essencial considerá-los, as categorias demográficas são amplas. Como a personalização é uma tendência significativa no marketing, implementar suas estratégias de marketing dependendo da demografia bruta pode alienar clientes em potencial e resultar em campanhas de baixo desempenho.

Ciência dos dados

Com a ajuda da inteligência de dados, as empresas podem combinar facilmente seus dados durante a segmentação. Os dados usados ​​são coletados de várias fontes, como campanhas de marketing, vendas anteriores e informações externas sobre a situação do mercado e dos clientes, mídias sociais, programa de fidelidade do cliente e colaboração na loja.

Técnicas inovadoras, como aprendizado de máquina, eliminam o preconceito feminino do processo. A segmentação inteligente de clientes começa sem suposições e obtém características compartilhadas entre os clientes além da simples demografia. A demografia foi comumente usada em primeiro lugar devido à falta de uma alternativa melhor. Com a ajuda da ciência de dados, os profissionais de marketing estão em melhor posição para classificar seus clientes por aspectos como carreira, estrutura da família, interesses mútuos, hobbies, entre outros detalhes do estilo de vida.

Os perfis de clientes que são criados com este tipo de dados são baseados na realidade e não na ambição. Eles indicam os clientes que já estão usando a empresa e determinam os aspectos que inspiram a conversão e aumentam o possível valor vitalício. As empresas usarão essas informações para orientar suas metodologias de marketing e vendas.

Campanhas de marketing

Moda antiga

Sem o uso de tecnologia moderna, como software de análise, as decisões de marketing devem ser baseadas na combinação de expectativa de vendas e vendas sazonais anteriores. Alguns negócios usarão números de vendas semanais e números operacionais. É difícil gerar todos os dados em um curto período para serem usados ​​imediatamente. Essa abordagem exigia que você acompanhasse a projeção para poder orientar toda a estratégia, mas ela depende inerentemente de dados desatualizados.

Ciência dos dados

A ciência de dados é comumente usada em análises em tempo real, em que esses programas misturam dados de várias fontes e os examinam à medida que são coletados para oferecer insights imediatos e oportunos com base em vários fatores. Isso inclui padrões de vendas locais, níveis de estoque, acontecimentos locais, histórico de vendas anteriores e aspectos sazonais. A análise de streaming recomenda atividades projetadas para atender às expectativas e necessidades do cliente à medida que surgem, gerando receita e aumentando a satisfação do cliente.

A inteligência de dados não deve ser considerada um remédio para todos os problemas de inventividade. Isso ocorre porque perspectivas irreais podem matar um projeto de ciência de dados devido à falta de suporte. Muitas empresas se veem no hype de usar essa ferramenta e esperam um ROI instantâneo. Tenha em mente que a análise não é mágica. Eles oferecem insights e recomendações direcionadas que ajudam os gerentes a moldar a estratégia corporativa. Ser capaz de manter expectativas atingíveis sobre seu potencial é um grande passo para encontrar uma solução duradoura a partir de programas de inteligência de dados.