As t\u00e9cnicas de Data Mining nos ajudam a transformar dados em informa\u00e7\u00e3o relevante. Para isso, s\u00e3o aplicadas t\u00e9cnicas de estat\u00edstica, computa\u00e7\u00e3o e Intelig\u00eancia Artificial, por isso, para coloc\u00e1-las em pr\u00e1tica, \u00e9 necess\u00e1rio contar com um profissional especializado nessa \u00e1rea.<\/p>\n\n
Fases do Data Mining<\/h2>\n\n
Em termos gerais, o processo de minera\u00e7\u00e3o de dados tem as seguintes fases:<\/p>\n\n
Sele\u00e7\u00e3o de objetivos<\/h3>\n\n
Como em todo processo, o primeiro ponto \u00e9 o estabelecimento dos objetivos a serem alcan\u00e7ados com a aplica\u00e7\u00e3o das t\u00e9cnicas de Data Mining. Neste ponto, a empresa dever\u00e1 decidir, com o apoio do especialista em Data Mining, que tipo de informa\u00e7\u00e3o \u00e9 relevante no seu caso.<\/p>\n\n
Com base nesses objetivos, ser\u00e1 estabelecido o modelo para a an\u00e1lise dos dados, por isso eles devem ser claros.<\/p>\n\n
Sele\u00e7\u00e3o das bases de dados e pr\u00e9-processamento<\/h3>\n\n
O segundo passo \u00e9 definir a base ou as bases de dados que servir\u00e3o de mat\u00e9ria-prima para a extra\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n
\u00c9 feita uma an\u00e1lise geral pr\u00e9via para detectar diagramas de dispers\u00e3o (que mostram a correla\u00e7\u00e3o entre dados), histogramas e anomalias, para corrigi-las e normalizar todas as entradas.<\/p>\n\n
Esses dados podem ser pr\u00f3prios ou comprados, mas devem ser sempre coerentes com os objetivos definidos. Caso contr\u00e1rio, seria, literalmente, como tirar leite de pedra: voc\u00ea n\u00e3o pode esperar extrair dados de comportamento econ\u00f4mico, por exemplo, de uma base que n\u00e3o contenha dados relacionados a esse campo.<\/p>\n\n
Determina\u00e7\u00e3o do modelo<\/h3>\n\n
Depois que todos os dados estiverem organizados e os objetivos forem conhecidos, o especialista em Data Mining criar\u00e1 um modelo preditivo de an\u00e1lise e segmenta\u00e7\u00e3o adequado.<\/p>\n\n
Extra\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n
Ap\u00f3s aplicar o modelo, s\u00e3o extra\u00eddos os padr\u00f5es de comportamento observados, as rela\u00e7\u00f5es estabelecidas entre os dados e as conclus\u00f5es a que elas levam.<\/p>\n\n
An\u00e1lise de resultados<\/h3>\n\n
Antes de poder considerar essas conclus\u00f5es v\u00e1lidas para serem extrapoladas e\/ou aplicadas, \u00e9 preciso verificar se os resultados s\u00e3o l\u00f3gicos e se suas margens de erro s\u00e3o admiss\u00edveis. Caso contr\u00e1rio, ser\u00e1 necess\u00e1rio revisar o processo para localizar a origem da falha e recome\u00e7ar todo o processo ou reinici\u00e1-lo a partir de um determinado ponto, conforme o caso.<\/p>\n\n <\/p>\n\n Um erro muito comum \u00e9 a confus\u00e3o entre Big Data e Minera\u00e7\u00e3o de Dados<\/strong>, por isso, vamos expor brevemente as diferen\u00e7as e semelhan\u00e7as entre os dois.<\/p>\n\n Em ambos os casos, estamos falando de t\u00e9cnicas para o processamento de grandes volumes de dados que nos ajudam a extrair informa\u00e7\u00f5es relevantes para o nosso neg\u00f3cio, e as duas t\u00e9cnicas utilizam algoritmos e processos matem\u00e1ticos para isso.<\/p>\n\n A diferen\u00e7a est\u00e1 no tipo de informa\u00e7\u00e3o que podemos obter ap\u00f3s a aplica\u00e7\u00e3o dessas t\u00e9cnicas.<\/p>\n\n As t\u00e9cnicas de Big Data<\/strong> nos permitir\u00e3o ler uma base de dados heterog\u00eanea e de grande tamanho, selecionando e destacando tudo o que for relevante para n\u00f3s, mas n\u00e3o poder\u00e3o nos dar uma an\u00e1lise profunda dessa informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n Ou seja, com t\u00e9cnicas de Big Data, poderemos analisar uma grande quantidade de dados (que de outra forma n\u00e3o seria poss\u00edvel processar) de fontes diferentes e aplicar os filtros que nos interessarem para encontrar informa\u00e7\u00f5es espec\u00edficas, mas n\u00e3o poderemos analisar a fundo os dados que ela cont\u00e9m.<\/p>\n\n J\u00e1 as t\u00e9cnicas de Data Mining<\/strong> exigem um pr\u00e9-processamento e uma normaliza\u00e7\u00e3o das bases de dados a serem estudadas, mas nos oferecem um quadro de conex\u00f5es e conclus\u00f5es, al\u00e9m de filtrar e selecionar os dados que se ajustam aos filtros estabelecidos.<\/p>\n\n Big Data e Data Mining<\/strong> n\u00e3o se op\u00f5em; pelo contr\u00e1rio, podem se complementar, resultando em uma base de dados muito estruturada da qual extrair informa\u00e7\u00f5es que ajudem voc\u00ea a entender o ambiente e prever as tend\u00eancias com uma margem de erro muito pequena.<\/p>\n\n Imagine que voc\u00ea tem uma base de dados que abrange todos os blogs atualizados com frequ\u00eancia na Espanha.<\/em><\/p>\n\n Com t\u00e9cnicas de Big Data, voc\u00ea poderia processar toda essa informa\u00e7\u00e3o rapidamente para obter dados como quantos blogs foram atualizados na \u00faltima semana, quantos desses blogs t\u00eam um tema espec\u00edfico, a origem geogr\u00e1fica, etc.<\/em><\/p>\n\n Por outro lado, gra\u00e7as \u00e0 Minera\u00e7\u00e3o de Dados, voc\u00ea poderia definir como objetivo, por exemplo, uma an\u00e1lise das tend\u00eancias dos blogs de marketing digital na Espanha e executar um modelo que estude o comportamento desse tipo de blog para estabelecer padr\u00f5es e diagramas que apontariam os principais temas atuais, os que est\u00e3o ganhando for\u00e7a e aqueles que a est\u00e3o perdendo.<\/em><\/p>\n\n Ou seja, Big Data e Data Mining n\u00e3o se op\u00f5em; pelo contr\u00e1rio, podem se complementar, resultando em uma base de dados muito estruturada da qual extrair informa\u00e7\u00f5es que ajudem voc\u00ea a entender o ambiente e prever as tend\u00eancias com uma margem de erro muito pequena.<\/p>\n\n <\/p>\n\n J\u00e1 ficou claro para voc\u00ea o que \u00e9 o Data Mining e quais informa\u00e7\u00f5es ele pode oferecer? Passemos ent\u00e3o \u00e0 sua aplica\u00e7\u00e3o no campo do marketing.<\/p>\n\n O ponto-chave para o marketing e o maior benef\u00edcio para as empresas no uso da minera\u00e7\u00e3o de dados est\u00e1 na previs\u00e3o do comportamento dos usu\u00e1rios. Ir um passo \u00e0 frente do consumidor e compreender seu modus operandi<\/em> d\u00e1 a voc\u00ea uma grande vantagem que, se bem aproveitada, pode diferenciar uma empresa da concorr\u00eancia por uma boa margem.<\/p>\n\n A aplica\u00e7\u00e3o dessas t\u00e9cnicas vem aumentando ao longo dos anos, especialmente a partir do boom das redes sociais e da publicidade online. Como voc\u00ea deve ter adivinhado, o principal uso que se faz atualmente do Data Mining est\u00e1 justamente neste ponto: as campanhas de an\u00fancios em meios digitais.<\/p>\n\n A redu\u00e7\u00e3o dos custos de campanha \u00e9 apenas o primeiro dos benef\u00edcios que a aplica\u00e7\u00e3o desse tipo de estrat\u00e9gia pode trazer.<\/p>\n\n Estar preparado para o que vem antes que chegue \u00e9 a melhor forma de garantir o sucesso. A avalia\u00e7\u00e3o do comportamento do seu p\u00fablico-alvo, do seu ambiente e da sua concorr\u00eancia ajudar\u00e1 voc\u00ea a reconhecer para onde encaminhar seus passos e direcionar seus esfor\u00e7os.<\/p>\n\n Como consequ\u00eancia direta do ponto anterior, o retorno do investimento aumentar\u00e1, j\u00e1 que ele n\u00e3o ser\u00e1 direcionado a setores com pouca probabilidade de lucro e o risco ser\u00e1 reduzido.<\/p>\n\n A an\u00e1lise do comportamento dos seus consumidores n\u00e3o s\u00f3 ajudar\u00e1 voc\u00ea a prever o futuro deles, mas tamb\u00e9m a conhecer a forma como se comportam atualmente, informa\u00e7\u00e3o que pode ser muito \u00fatil para a gera\u00e7\u00e3o de vendas cruzadas.<\/p>\n\n Da mesma forma, estudar nossos usu\u00e1rios nos ajudar\u00e1 a identificar os pontos de abandono e a buscar uma solu\u00e7\u00e3o para ret\u00ea-los e fechar a convers\u00e3o.<\/p>\n\n Dizem que \u00e9 melhor prevenir do que remediar e, no caso de uma empresa, isso pode ser algo complicado, mas gra\u00e7as \u00e0s t\u00e9cnicas de Data Mining, essa detec\u00e7\u00e3o \u00e9 simplificada, devido \u00e0 vis\u00e3o que elas nos d\u00e3o do nosso neg\u00f3cio e do seu entorno, como vimos nos pontos anteriores.<\/p>\n\n Cliente satisfeito, cliente fiel. As informa\u00e7\u00f5es que a minera\u00e7\u00e3o de dados fornece sobre seus usu\u00e1rios tamb\u00e9m ajudar\u00e3o voc\u00ea a saber fideliz\u00e1-los, fazendo com que se sintam especiais, ouvidos e compreendidos.<\/p>\n\n Neste ponto, \u00e9 muito importante contar com uma equipe e ferramentas que ajudem voc\u00ea a alcan\u00e7ar seu p\u00fablico e transmitir sua mensagem e sua imagem. As redes sociais, o email marketing, a publicidade, as a\u00e7\u00f5es de rela\u00e7\u00f5es p\u00fablicas\u2026 tudo isso, segmentado de acordo com as conclus\u00f5es de comportamento do modelo executado, far\u00e1 com que cada pessoa se encante ao receber a mensagem certa para ela.<\/p>\n\n Por fim, e como resumo de todos os pontos anteriores, o uso de Data Mining ajudar\u00e1 voc\u00ea a tomar decis\u00f5es mais conscientes e com uma base s\u00f3lida sobre o presente e o futuro da sua empresa em todos os aspectos.<\/p>\n\n Analisar e compreender seu ambiente, seus usu\u00e1rios e seu neg\u00f3cio \u00e9 uma chave que est\u00e1 nas suas m\u00e3os.<\/p>\n\n Se voc\u00ea quer dar um pequeno passo nesse mundo, sugiro que comece dando uma espiadinha com a sua base de dados de email marketing<\/a>.<\/p>\n\n Gra\u00e7as \u00e0s diferentes ferramentas e aos dados que elas oferecem sobre aberturas, \u00edndices e mapas de calor, voc\u00ea poder\u00e1 se introduzir de forma superficial no mundo da minera\u00e7\u00e3o de dados. Isso ajudar\u00e1 voc\u00ea a entender melhor como ela funciona, para perder o medo e coloc\u00e1-la em pr\u00e1tica no n\u00edvel para o qual foi pensada.<\/p>\n\n Chegou o momento de ver exemplos de aplica\u00e7\u00f5es reais de Minera\u00e7\u00e3o de Dados.<\/p>\n\n O sucesso da campanha de Obama quando concorreu \u00e0 presid\u00eancia dos Estados Unidos teve como base a an\u00e1lise de dados massivos sobre a popula\u00e7\u00e3o e a concorr\u00eancia.<\/p>\n\n Toda a sua campanha de marketing teve este estudo como refer\u00eancia para chegar ao p\u00fablico mais afim, pelos canais certos e at\u00e9 com a pessoa certa.<\/p>\n\n Cada passo da campanha foi dado com firmeza gra\u00e7as \u00e0 aplica\u00e7\u00e3o de Data Mining.<\/p>\n\n Mais do que falar das campanhas de remarketing e email marketing da Amazon, que, \u00e9 claro, t\u00eam por tr\u00e1s esse tipo de estrat\u00e9gias, quero me concentrar na utiliza\u00e7\u00e3o dessas informa\u00e7\u00f5es para o atendimento ao cliente.<\/p>\n\n A Amazon \u00e9 uma das empresas que mais se destacam pela boa gest\u00e3o nesse aspecto, e a chave do seu sucesso est\u00e1 na Minera\u00e7\u00e3o de Dados. Gra\u00e7as ao seu conhecimento e acompanhamento do comportamento<\/a> dos usu\u00e1rios, a Amazon se antecipa \u00e0s poss\u00edveis crises<\/a>, garantindo a fidelidade dos clientes.<\/p>\n\n O cruzamento de dados de cada departamento sobre um mesmo usu\u00e1rio permite que os funcion\u00e1rios da empresa conhe\u00e7am o hist\u00f3rico de comportamento de um usu\u00e1rio e resolvam com agilidade qualquer incidente.<\/p>\n\n Voc\u00ea j\u00e1 se perguntou por que existem duas Starbucks perto uma da outra? A resposta \u00e9 simples: porque podem.<\/p>\n\n A rede utiliza Data Mining para determinar a localiza\u00e7\u00e3o mais adequada para a abertura de suas lojas, com base em dados demogr\u00e1ficos e de tr\u00e1fego, entre outros.<\/p>\n\n Para finalizar, gostaria de fazer uma parada em um tema muito importante e muito atual, devido \u00e0 atualiza\u00e7\u00e3o da lei de prote\u00e7\u00e3o de dados europeia<\/strong>.<\/p>\n\n Embora seja verdade que a an\u00e1lise de dados nos ajuda a compreender o comportamento dos nossos usu\u00e1rios, devemos ter sempre presente que precisamos ser respons\u00e1veis com o uso das informa\u00e7\u00f5es que eles nos fornecem e com a origem delas, caso n\u00e3o sejam pr\u00f3prias.<\/p>\n\n A atualiza\u00e7\u00e3o da lei implica que as empresas dever\u00e3o informar de forma mais clara o uso que ser\u00e1 dado aos dados e isso, na minha opini\u00e3o, \u00e9 um ponto positivo se soubermos lidar com ele. A transpar\u00eancia \u00e9 um ponto forte que poucas empresas t\u00eam e sabem aproveitar.<\/p>\n\n Seja transparente, seja claro e explique aos seus usu\u00e1rios o benef\u00edcio que eles tamb\u00e9m obter\u00e3o com o tratamento que voc\u00ea dar\u00e1 aos dados que eles fornecem.<\/p>\n\n Um bom sistema de informa\u00e7\u00f5es de marketing<\/a> \u00e9 fundamental para aproveitar esses dados, e costuma se apoiar em processos de integra\u00e7\u00e3o de dados de marketing (IDM)<\/a> que unificam as informa\u00e7\u00f5es de diferentes fontes.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Hoje vamos colocar o capacete e a lanterna e nos aventurar no mundo da minera\u00e7\u00e3o de dados, um conjunto de t\u00e9cnicas que pode ajudar muito na atual situa\u00e7\u00e3o de satura\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00e3o. 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<\/figure>\n\nDiferen\u00e7as entre Data Mining e Big Data<\/h2>\n\n
Exemplo de Data Mining<\/strong><\/h2>\n\n
![\"Mineração](\"https:\/\/mailrelay.com\/wp-content\/uploads\/2018\/03\/que-es-remarketing.png\" "\\"Mineração")
<\/figure>\n\nComo aplicar a Minera\u00e7\u00e3o de Dados ao marketing?<\/h2>\n\n
Vantagens de aplicar Data Mining em empresas<\/h2>\n\n
Previs\u00e3o de tend\u00eancias<\/h3>\n\n
Melhoria do ROI<\/a><\/h3>\n\n
Reconhecimento do comportamento dos usu\u00e1rios<\/h3>\n\n
Identifica\u00e7\u00e3o de pontos de abandono<\/h3>\n\n
Preven\u00e7\u00e3o de fraudes e crises<\/h3>\n\n
Melhoria do CRM<\/h3>\n\n
Melhoria na tomada de decis\u00f5es<\/h3>\n\n
![\"Casos](\"https:\/\/mailrelay.com\/wp-content\/uploads\/2018\/03\/mision-vision-y-valores-de-una-empresa.png\" "\\"Casos")
<\/figure>\n\nDesvantagens de aplicar Data Mining<\/h2>\n\n
\n
Casos de sucesso relacionados ao Data Mining<\/h2>\n\n
Obama e a campanha \u00e0 presid\u00eancia<\/h3>\n\n
Amazon e o atendimento ao cliente<\/h3>\n\n
Starbucks e a escolha de localiza\u00e7\u00f5es.<\/h3>\n\n
Phishing, \u00e9tica e leis de prote\u00e7\u00e3o de dados<\/h2>\n\n