Data mining (Mineração de dados)
Como encontrar padrões valiosos nos seus dados
Cada campanha que você envia gera dados: quem abre, a que horas, em quais links clica, o que compra depois. Com cem assinantes, você pode revisá-los manualmente. Com cinquenta mil, precisa de outra forma de encontrar o que eles escondem. É para isso que serve o data mining.
O que é data mining?
O data mining, também chamado de mineração de dados ou garimpo de dados, é a análise de grandes volumes de informação. Seu objetivo é descobrir padrões, relações ou tendências que não se enxergam à primeira vista.
Faz parte de um processo mais amplo chamado KDD (Knowledge Discovery in Databases), ou descoberta de conhecimento em bancos de dados. A meta é transformar dados brutos em conclusões úteis para tomar decisões.
Para isso, combina estatística, machine learning e técnicas de análise que são aplicadas de forma automática ou semiautomática.
Data mining, big data e análise de dados
São conceitos que muitas vezes são confundidos.
O big data se refere a conjuntos de dados enormes e variados, que exigem tecnologias especiais para serem processados. O data mining é uma forma de extrair valor deles. Mas também se aplica a bancos de dados muito menores.
A análise de dados tradicional costuma responder a perguntas concretas: quantos cliques teve a última campanha? A mineração de dados, por outro lado, busca respostas para perguntas que você ainda não tinha feito.
Quer se aprofundar nas fases do processo e em casos de sucesso? Explicamos tudo em detalhes no nosso guia sobre o que é data mining.
Principais técnicas
Existem muitas técnicas, mas quase todas se encaixam em uma destas famílias:
- Classificação: atribui cada registro a uma categoria conhecida. Por exemplo, prever se um assinante tem probabilidade de cancelar a inscrição.
- Clustering ou agrupamento: reúne registros parecidos sem categorias prévias. Assim você descobre grupos de clientes com comportamentos semelhantes.
- Regras de associação: detectam quais itens aparecem juntos com frequência. É a técnica por trás do clássico «quem comprou isto também comprou aquilo».
- Regressão: estima um valor numérico, como o gasto previsto de um cliente nos próximos meses.
- Detecção de anomalias: identifica dados que fogem do normal, como um pico de rejeições ou uma possível fraude.
Hoje, muitas dessas técnicas vêm integradas em ferramentas de marketing, então nem sempre você precisa de uma equipe de cientistas de dados para aproveitá-las.
Como aplicá-lo ao email marketing
A sua plataforma de envio acumula uma quantidade enorme de informações. Bem analisadas, elas ajudam você a enviar melhor e a vender mais.
Segmentar com mais precisão. O clustering permite descobrir grupos de assinantes que você não tinha definido. Por exemplo, contatos que só abrem nos fins de semana ou que só compram com desconto. Com isso, a sua segmentação deixa de se basear em suposições.
Identificar seus melhores clientes. Uma análise RFM classifica os contatos de acordo com quando compraram pela última vez, com que frequência e quanto gastam. É uma forma simples de mineração de dados que qualquer negócio pode aplicar.
Antecipar-se aos cancelamentos. Os modelos de classificação detectam sinais prévios ao abandono, como uma queda progressiva nas aberturas. Assim você pode agir antes, com uma campanha de reativação, e reduzir o seu churn rate.
Recomendar produtos. As regras de associação dizem quais artigos costumam ser comprados juntos. Com essa informação, seus emails podem sugerir produtos complementares e impulsionar a venda cruzada.
Escolher o melhor momento de envio. Analisando o histórico de aberturas de cada contato, você pode enviar quando é mais provável que ele leia seus emails.
Quais dados você pode aproveitar
Você não precisa de fontes complicadas para começar. Você tem à mão:
Os dados de comportamento nas suas campanhas: aberturas, cliques, cancelamentos e reclamações. Eles ajudam você a entender as métricas de email marketing além da média.
Os dados de compra da sua loja ou do seu CRM: pedidos, valores, produtos e frequência.
E os dados que o próprio cliente fornece voluntariamente, como suas preferências ou interesses. São os chamados zero-party data e costumam ser os mais confiáveis.
Privacidade e boas práticas
Trabalhar com dados pessoais implica responsabilidades. Na Europa, o GDPR e a LOPD exigem informar para que você usa as informações. E você precisa de uma base legal para tratá-las.
Mas o cumprimento legal é apenas uma parte. Também convém coletar somente os dados que você realmente vai usar e protegê-los bem. E verificar se os modelos não levam a decisões injustas ou discriminatórias.
Uma última dica: a qualidade importa mais que a quantidade. Um banco de dados com endereços inválidos, duplicados ou informações desatualizadas dará resultados pouco confiáveis, por mais sofisticada que seja a técnica.
Como o Mailrelay ajuda você
No Mailrelay, facilitamos para você aproveitar os dados das suas campanhas. Você pode consultar estatísticas detalhadas de aberturas e cliques e segmentar a sua lista de acordo com o comportamento de cada contato. Também pode criar automações que reagem ao que os seus assinantes fazem.
Tudo isso em um plano gratuito de até 80.000 emails por mês e 20.000 contatos. Se quiser testar, você pode criar sua conta no Mailrelay hoje mesmo.
Perguntas frequentes sobre data mining
Qual é a diferença entre data mining e mineração de dados? Nenhuma. São o termo em inglês e a sua tradução para o português; também se usa «garimpo de dados».
Preciso programar para fazer data mining? Nem sempre. Muitas ferramentas de marketing incluem funções de segmentação e análise que aplicam essas técnicas de forma simples.
O data mining tem algo a ver com criptomoedas? Não. A «mineração» de criptomoedas é um processo diferente, relacionado à validação de transações em redes como o Bitcoin.
Conclusão
O data mining ajuda você a encontrar respostas escondidas nos seus dados. Quais clientes valem mais, quem está prestes a ir embora ou quais produtos são vendidos juntos.
E não é preciso ser uma grande empresa para aproveitá-lo. Com os dados que as suas campanhas já geram e uma boa ferramenta, você pode tomar decisões com muito mais informação.
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