Pesquisa e estratégia de mercado de Big Data

O que é Big Data?

O termo “Big Data” refere-se ao processo de identificação, coleta, análise e interpretação de grandes quantidades de dados para permitir decisões mais significativas e acionáveis. Embora possam de facto ser criados mais dados a cada segundo, é a capacidade de os analisar mais rapidamente e de mais formas que está a chamar a atenção. A expansão da capacidade de armazenamento da “nuvem” e do computador também contribuiu para sua popularidade recente.

Por mais que a Lei de Moore se aplique à capacidade do chip de computador, agora é possível armazenar, gerenciar e processar mais rapidamente volumes extremamente grandes de dados devido a melhorias tecnológicas, ao mesmo tempo em que faz isso com custos bastante reduzidos.[/fusion_li_item][fusion_li_item icon=”” ]Como tal, muitas organizações integraram habilidades tradicionais de pesquisa de mercado com talentos de programação de TI para analisar conjuntos de dados extremamente grandes, em um esforço para descobrir padrões, tendências e correlações relacionadas aos comportamentos e interações humanas. FaceBook, Twitter e LinkedIn, juntamente com ferramentas de partilha de vídeos como Youtube, Instagram e Pinterest, o volume de informação textual e visual está a crescer exponencialmente numa base global. Muitos países têm esses mesmos sites, juntamente com suas próprias versões, além de muitos aplicativos para dispositivos móveis. Grande parte do Big Data é de natureza “não estruturada”, no sentido de que os dados qualitativos são encontrados em respostas a perguntas abertas ou grupos focais. Por outro lado, os dados obtidos de fontes como visitas de tráfego na web, cliques e transações financeiras são numéricos e “estruturados”. Por serem quantificáveis, esses dados são mais fáceis de analisar. Com cada vez mais dados demográficos, opiniões, preferências e comportamentos de consumidores e empresas sendo coletados, é possível construir imagens e conclusões mais significativas a partir de pedaços de dados díspares, usando programas de software sofisticados e estatísticas. ferramentas.

Como você obtém Big Data?

Os dados sobre os clientes podem ser obtidos de várias fontes. Os exemplos incluem seus registros da web (ou seja, de atividades no site), interações de atendimento ao cliente, formulários de assinatura e registro, pesquisas, blogs e menções em mídias sociais. Assim, ao integrar um endereço de e-mail de um local, alguns dados demográficos de outro, juntamente com a localização geográfica, cargo e função, tamanho da família e muitos outros itens de diversas fontes, você poderá compilar um perfil relativamente detalhado de um indivíduo. Sua empresa ou marca está sendo discutida? Que palavras ou termos tendem a estar associados a eles? Eles têm conotação positiva ou negativa? E o mesmo para sua concorrência? Se você conseguir obter esses dados “não estruturados” e quantificá-los, poderá adicioná-los ao seu banco de dados.

O que pode ser feito com Big Data?

Depois de ter um perfil melhor do seu cliente, ele pode ser combinado com outros fatores como frequência e quantidade de compras, variações de preços, conteúdo publicitário e posicionamento na mídia, horário do dia ou da semana, localização regional e muito mais. coisas juntas e fornece insights não apenas sobre “o quê”, mas também sobre o “porquê” de um evento. Por exemplo, você pode saber não apenas quantas vezes alguém visitou seu site, clicou em um anúncio ou fez uma compra, mas também descobrir por que uma pessoa gostou de algo e outra não. um determinado público será exposto e lerá conteúdo direcionado (por exemplo, mensagens publicitárias) e agirá de maneira mais previsível e desejada.

Big Data é para você?

Se você puder fazer uma pergunta como esta relacionada a um objetivo de negócios onde a resposta o ajudaria a tomar uma decisão melhor, então o Big Data pode ser para você. Então, por exemplo, você está tentando atrair novos clientes, vender mais para os existentes, encontrar maneiras de reduzir custos, melhorar o atendimento ao cliente?[/fusion_li_item][fusion_li_item icon=””]É muito melhor ter objetivos ou hipóteses para testar antes de mergulhar em Big Data. Embora um exame de muitas variáveis possa eventualmente encontrar algumas que se correlacionam, por exemplo, a altura e a escolha do cartão de crédito, talvez haja pouco ou nenhum valor em saber isto. Assim, sem um plano, pode-se facilmente gastar (e desperdiçar) enormes recursos.

Como você deve usar Big Data?

O objetivo é “dar sentido ao absurdo”, bem como evitar a “paralisia da análise” (em que se gasta tanto tempo analisando os dados que a tomada de decisão é atrasada).

Mais importante do que ter os dados é determinar o que procurar. A análise estatística tradicional pode ajudar a identificar quais variáveis têm maior probabilidade de estar associadas a (e causar) determinados resultados.

Portanto, ao descobrir e focar nos principais comportamentos passados e atuais dos clientes, pode ser possível direcionar e adaptar mensagens ou anúncios mais apropriados e significativos para eles, que afetarão ações futuras, como comprar ou recomendar seus produtos. Este exercício geralmente requer extremo poder de computação. e programas de software, além de pessoas treinadas em seu uso, para tirar conclusões adequadas de imensos conjuntos de dados. Assim, quando surgir a necessidade, consultar um terceiro especializado em trabalhar com esses dados é uma boa ideia.

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