Hoje vamos colocar o capacete e a lanterna e nos aventurar no mundo da mineração de dados, um conjunto de técnicas que pode ajudar muito na atual situação de saturação de informação.
Com o post de hoje, quero explicar de forma simples e acessível em que consistem essas técnicas, para que vocês se animem a entrar na caverna e extrair as joias que esperam por quem se dá ao trabalho de ir buscá-las.
O que é Data Mining?
A mineração de dados é o conjunto de técnicas de processamento e análise de grandes volumes de dados, de forma automática ou semiautomática, com o objetivo de encontrar padrões que ajudem a entender melhor o comportamento de uma base de dados em determinadas circunstâncias.
As técnicas de Data Mining nos ajudam a transformar dados em informação relevante. Para isso, são aplicadas técnicas de estatística, computação e Inteligência Artificial, por isso, para colocá-las em prática, é necessário contar com um profissional especializado nessa área.
Fases do Data Mining
Em termos gerais, o processo de mineração de dados tem as seguintes fases:
Seleção de objetivos
Como em todo processo, o primeiro ponto é o estabelecimento dos objetivos a serem alcançados com a aplicação das técnicas de Data Mining. Neste ponto, a empresa deverá decidir, com o apoio do especialista em Data Mining, que tipo de informação é relevante no seu caso.
Com base nesses objetivos, será estabelecido o modelo para a análise dos dados, por isso eles devem ser claros.
Seleção das bases de dados e pré-processamento
O segundo passo é definir a base ou as bases de dados que servirão de matéria-prima para a extração de informação.
É feita uma análise geral prévia para detectar diagramas de dispersão (que mostram a correlação entre dados), histogramas e anomalias, para corrigi-las e normalizar todas as entradas.
Esses dados podem ser próprios ou comprados, mas devem ser sempre coerentes com os objetivos definidos. Caso contrário, seria, literalmente, como tirar leite de pedra: você não pode esperar extrair dados de comportamento econômico, por exemplo, de uma base que não contenha dados relacionados a esse campo.
Determinação do modelo
Depois que todos os dados estiverem organizados e os objetivos forem conhecidos, o especialista em Data Mining criará um modelo preditivo de análise e segmentação adequado.
Extração de informação
Após aplicar o modelo, são extraídos os padrões de comportamento observados, as relações estabelecidas entre os dados e as conclusões a que elas levam.
Análise de resultados
Antes de poder considerar essas conclusões válidas para serem extrapoladas e/ou aplicadas, é preciso verificar se os resultados são lógicos e se suas margens de erro são admissíveis. Caso contrário, será necessário revisar o processo para localizar a origem da falha e recomeçar todo o processo ou reiniciá-lo a partir de um determinado ponto, conforme o caso.
Diferenças entre Data Mining e Big Data
Um erro muito comum é a confusão entre Big Data e Mineração de Dados, por isso, vamos expor brevemente as diferenças e semelhanças entre os dois.
Em ambos os casos, estamos falando de técnicas para o processamento de grandes volumes de dados que nos ajudam a extrair informações relevantes para o nosso negócio, e as duas técnicas utilizam algoritmos e processos matemáticos para isso.
A diferença está no tipo de informação que podemos obter após a aplicação dessas técnicas.
As técnicas de Big Data nos permitirão ler uma base de dados heterogênea e de grande tamanho, selecionando e destacando tudo o que for relevante para nós, mas não poderão nos dar uma análise profunda dessa informação.
Ou seja, com técnicas de Big Data, poderemos analisar uma grande quantidade de dados (que de outra forma não seria possível processar) de fontes diferentes e aplicar os filtros que nos interessarem para encontrar informações específicas, mas não poderemos analisar a fundo os dados que ela contém.
Já as técnicas de Data Mining exigem um pré-processamento e uma normalização das bases de dados a serem estudadas, mas nos oferecem um quadro de conexões e conclusões, além de filtrar e selecionar os dados que se ajustam aos filtros estabelecidos.
Big Data e Data Mining não se opõem; pelo contrário, podem se complementar, resultando em uma base de dados muito estruturada da qual extrair informações que ajudem você a entender o ambiente e prever as tendências com uma margem de erro muito pequena.
Exemplo de Data Mining
Imagine que você tem uma base de dados que abrange todos os blogs atualizados com frequência na Espanha.
Com técnicas de Big Data, você poderia processar toda essa informação rapidamente para obter dados como quantos blogs foram atualizados na última semana, quantos desses blogs têm um tema específico, a origem geográfica, etc.
Por outro lado, graças à Mineração de Dados, você poderia definir como objetivo, por exemplo, uma análise das tendências dos blogs de marketing digital na Espanha e executar um modelo que estude o comportamento desse tipo de blog para estabelecer padrões e diagramas que apontariam os principais temas atuais, os que estão ganhando força e aqueles que a estão perdendo.
Ou seja, Big Data e Data Mining não se opõem; pelo contrário, podem se complementar, resultando em uma base de dados muito estruturada da qual extrair informações que ajudem você a entender o ambiente e prever as tendências com uma margem de erro muito pequena.
Como aplicar a Mineração de Dados ao marketing?
Já ficou claro para você o que é o Data Mining e quais informações ele pode oferecer? Passemos então à sua aplicação no campo do marketing.
O ponto-chave para o marketing e o maior benefício para as empresas no uso da mineração de dados está na previsão do comportamento dos usuários. Ir um passo à frente do consumidor e compreender seu modus operandi dá a você uma grande vantagem que, se bem aproveitada, pode diferenciar uma empresa da concorrência por uma boa margem.
A aplicação dessas técnicas vem aumentando ao longo dos anos, especialmente a partir do boom das redes sociais e da publicidade online. Como você deve ter adivinhado, o principal uso que se faz atualmente do Data Mining está justamente neste ponto: as campanhas de anúncios em meios digitais.
Vantagens de aplicar Data Mining em empresas
A redução dos custos de campanha é apenas o primeiro dos benefícios que a aplicação desse tipo de estratégia pode trazer.
Previsão de tendências
Estar preparado para o que vem antes que chegue é a melhor forma de garantir o sucesso. A avaliação do comportamento do seu público-alvo, do seu ambiente e da sua concorrência ajudará você a reconhecer para onde encaminhar seus passos e direcionar seus esforços.
Melhoria do ROI
Como consequência direta do ponto anterior, o retorno do investimento aumentará, já que ele não será direcionado a setores com pouca probabilidade de lucro e o risco será reduzido.
Reconhecimento do comportamento dos usuários
A análise do comportamento dos seus consumidores não só ajudará você a prever o futuro deles, mas também a conhecer a forma como se comportam atualmente, informação que pode ser muito útil para a geração de vendas cruzadas.
Identificação de pontos de abandono
Da mesma forma, estudar nossos usuários nos ajudará a identificar os pontos de abandono e a buscar uma solução para retê-los e fechar a conversão.
Prevenção de fraudes e crises
Dizem que é melhor prevenir do que remediar e, no caso de uma empresa, isso pode ser algo complicado, mas graças às técnicas de Data Mining, essa detecção é simplificada, devido à visão que elas nos dão do nosso negócio e do seu entorno, como vimos nos pontos anteriores.
Melhoria do CRM
Cliente satisfeito, cliente fiel. As informações que a mineração de dados fornece sobre seus usuários também ajudarão você a saber fidelizá-los, fazendo com que se sintam especiais, ouvidos e compreendidos.
Neste ponto, é muito importante contar com uma equipe e ferramentas que ajudem você a alcançar seu público e transmitir sua mensagem e sua imagem. As redes sociais, o email marketing, a publicidade, as ações de relações públicas… tudo isso, segmentado de acordo com as conclusões de comportamento do modelo executado, fará com que cada pessoa se encante ao receber a mensagem certa para ela.
Melhoria na tomada de decisões
Por fim, e como resumo de todos os pontos anteriores, o uso de Data Mining ajudará você a tomar decisões mais conscientes e com uma base sólida sobre o presente e o futuro da sua empresa em todos os aspectos.
Analisar e compreender seu ambiente, seus usuários e seu negócio é uma chave que está nas suas mãos.
Se você quer dar um pequeno passo nesse mundo, sugiro que comece dando uma espiadinha com a sua base de dados de email marketing.
Graças às diferentes ferramentas e aos dados que elas oferecem sobre aberturas, índices e mapas de calor, você poderá se introduzir de forma superficial no mundo da mineração de dados. Isso ajudará você a entender melhor como ela funciona, para perder o medo e colocá-la em prática no nível para o qual foi pensada.
Desvantagens de aplicar Data Mining
- Exige investimento e pessoal especializado: não é uma técnica automática, precisa de profissionais capacitados e de ferramentas adequadas.
- Depende totalmente da qualidade dos dados: se os dados estiverem incompletos, desorganizados ou mal definidos, os resultados não serão confiáveis.
- Pode levar a erros se for mal interpretado: os modelos mostram probabilidades e padrões, não certezas absolutas; o critério humano continua sendo indispensável.
- Tem implicações legais e éticas: o uso de dados deve cumprir a legislação de proteção de dados e ser transparente para não prejudicar a reputação da empresa.
- Não substitui a estratégia de negócio: apoia a tomada de decisões, mas não substitui a visão, a experiência e os objetivos da empresa.
Casos de sucesso relacionados ao Data Mining
Chegou o momento de ver exemplos de aplicações reais de Mineração de Dados.
Obama e a campanha à presidência
O sucesso da campanha de Obama quando concorreu à presidência dos Estados Unidos teve como base a análise de dados massivos sobre a população e a concorrência.
Toda a sua campanha de marketing teve este estudo como referência para chegar ao público mais afim, pelos canais certos e até com a pessoa certa.
Cada passo da campanha foi dado com firmeza graças à aplicação de Data Mining.
Amazon e o atendimento ao cliente
Mais do que falar das campanhas de remarketing e email marketing da Amazon, que, é claro, têm por trás esse tipo de estratégias, quero me concentrar na utilização dessas informações para o atendimento ao cliente.
A Amazon é uma das empresas que mais se destacam pela boa gestão nesse aspecto, e a chave do seu sucesso está na Mineração de Dados. Graças ao seu conhecimento e acompanhamento do comportamento dos usuários, a Amazon se antecipa às possíveis crises, garantindo a fidelidade dos clientes.
O cruzamento de dados de cada departamento sobre um mesmo usuário permite que os funcionários da empresa conheçam o histórico de comportamento de um usuário e resolvam com agilidade qualquer incidente.
Starbucks e a escolha de localizações.
Você já se perguntou por que existem duas Starbucks perto uma da outra? A resposta é simples: porque podem.
A rede utiliza Data Mining para determinar a localização mais adequada para a abertura de suas lojas, com base em dados demográficos e de tráfego, entre outros.
Phishing, ética e leis de proteção de dados
Para finalizar, gostaria de fazer uma parada em um tema muito importante e muito atual, devido à atualização da lei de proteção de dados europeia.
Embora seja verdade que a análise de dados nos ajuda a compreender o comportamento dos nossos usuários, devemos ter sempre presente que precisamos ser responsáveis com o uso das informações que eles nos fornecem e com a origem delas, caso não sejam próprias.
A atualização da lei implica que as empresas deverão informar de forma mais clara o uso que será dado aos dados e isso, na minha opinião, é um ponto positivo se soubermos lidar com ele. A transparência é um ponto forte que poucas empresas têm e sabem aproveitar.
Seja transparente, seja claro e explique aos seus usuários o benefício que eles também obterão com o tratamento que você dará aos dados que eles fornecem.
Um bom sistema de informações de marketing é fundamental para aproveitar esses dados, e costuma se apoiar em processos de integração de dados de marketing (IDM) que unificam as informações de diferentes fontes.