Data analytics: a ciência de entender comportamentos para transformar a jornada do consumidor

Cientistas ainda não descobriram uma bola de cristal que possa prever o comportamento dos consumidores, mas a análise de dados na previsão desses hábitos já é um acontecimento do presente para muitas empresas. 

 

O aprimoramento da experiência do consumidor é uma tendência nos negócios, independentemente do segmento de atuação da sua marca. 

Proporcionar uma experiência positiva para o cliente pode ser ainda mais importante do que o produto ou o serviço oferecido. Mas para aprimorar o customer experience nessa era de transformação digital, você deve alinhar o uso da tecnologia com uma metodologia inteligente e uma estratégia visionária. 

Lembre-se que o cliente moderno está muito mais exigente, pois possui acesso a um grande volume de informações. Desse modo, consegue comparar produtos, serviços, marcas e preços com um clique e não aceita mais aquele tratamento genérico de antes.  

Mas para sair do lugar comum, é fundamental conhecer os seus clientes. Só que não basta acessar um grande volume de dados, muitas vezes desconexos, é preciso saber analisá-los. Apenas com a análise de dados é possível transformar informação em valor. 

Para coletar os dados e organizá-los de uma maneira inteligente, você precisa entender sobre data science, literalmente traduzido, do inglês, como ciência de dados. Afinal, quando falamos em análise comportamental, precisamos considerar os aspectos individuais dos consumidores e não colocá-los em um único grupo. 

Outro fator muito importante em data science aplicada ao data analytics é não desperdiçar sua base de dados apenas analisando o comportamento do cliente no passado, sem se preocupar em antecipar as tendências de comportamento para o futuro. 

Afinal de contas, o que realmente influencia na estratégia de customer experience é antecipar as necessidades e apresentar soluções para eventuais problemas. Falaremos mais sobre as vantagens do data analytics abaixo. 

Quais são as vantagens do data analytics? 

Conforme mencionamos anteriormente, o data analytics é o processo de análise de dados brutos, coletados para estabelecer informações detalhadas e, com base nelas, extrair os chamados insights, tão importantes na definição de novas estratégias para sua empresa. 

Abaixo, listamos as principais vantagens em estabelecer uma estratégia de marketing com base em data analytics: 

  • Análise de dados complexos de modo simplificado: Com data analytics, você consegue cruzar informações de diferentes fontes de dados para chegar a resultados conclusivos. Por meio da análise de dados, é possível identificar informações detalhadas, como o perfil do consumidor que compra determinado produto ou serviço, por exemplo.
  • Estabelecimento de uma base de dados: Contribui para a identificação de comportamentos, padrões de consumo e necessidades comuns aos clientes.
  • Geração de insights: Com uma base de dados atualizada, é possível ter bons insights, que são muito importantes para desenvolver estratégias usadas no aprimoramento do customer experience. 
  • Monitoramento de dados em tempo real: Outro diferencial da análise de dados é a possibilidade de acompanhar o desempenho da empresa em tempo real.
     
  • Acompanhamento da jornada do cliente: Com os dados coletados durante a jornada do consumidor, é possível identificar o caminho percorrido pelo cliente da primeira vez em que acessa a plataforma de compras até a compra do produto ou aquisição do serviço de fato. Quando você sabe exatamente qual foi o caminho percorrido pelo cliente, é possível simplificar os pontos de contato. 
     
  • Redução de custos pela definição de melhores estratégias: Quando todos os dados são coletados e analisados de maneira profunda, você consegue estabelecer, com exatidão, quais são os investimentos necessários. Isso facilita no corte de gastos e, também, no aumento da produtividade de todas as equipes que participam da jornada do consumidor. 

Mas afinal, qual a relevância do data science? 

Durante a leitura do texto, você se deparou com dois termos similares: data analytics e data science. Em poucas palavras, data science se refere à ciência de dados, ou seja, o estudo dos dados coletados pela empresa. 

Para avaliar esses dados, são utilizados diferentes processos, como computação, matemática (especificamente estatística) e, é claro, conhecimento do negócio. É o cientista de dados que consegue identificar problemas, elaborar hipóteses e propor soluções com base nesses resultados.  

Como adotar uma estratégia de data analytics? 

Agora que você entendeu como funciona a análise de dados nos negócios, chegou o momento de aprender um passo a passo de como colocar essa estratégia em prática, como você confere abaixo: 

  1. Defina seu(s) objetivo(s): O primeiro passo é entender as necessidades de sua empresa e definir seu(s) objetivo(s). 
     
  2. Colete os dados: É preciso reunir seus dados em uma plataforma baseada em inteligência artificial ou machine learning. Lembre-se que a plataforma de visualização não deve conter apenas números estruturados em gráficos genéricos, é preciso que haja interpretação desses dados, feita pelo cientista.
     
  3. Realize a “limpeza” de dados: É muito importante checar se houve qualquer erro na coleta de dados, como informação duplicada, por exemplo, pois informações incorretas geram resultados imprecisos. 
     
  4. Tratamento de dados: Após a conferência de dados, o cientista pode trabalhar com eles como desejar. Isso incluir fazer o cruzamento de dados internos e externos, por exemplo.
     
  5. Defina como deseja visualizar os dados: É muito importante que a maneira com a qual você visualize os dados esteja alinhada com o(s) objetivo(s) da empresa, como definido no passo 1.
     
  6. Se beneficie da tecnologia: É por meio do uso de ferramentas de machine learning e inteligência artificial que seus dados poderão ser utilizados para resultados que indiquem padrões, probabilidades e tendências.  
     
  7. Inove, inove, inove: O último passo se refere novamente ao uso de inteligência artificial para prever a trajetória do consumidor e ampliar suas estratégias em customer experience.  

Conclusão 

Hoje você aprendeu como aplicar as técnicas de análise e ciência de dados para compreender o comportamento do consumidor e melhorar a estratégia de customer experience.  

Caso queira saber mais, entre em contato com a Connvert, uma empresa com soluções completas para melhorar o relacionamento entre marcas e consumidores.