Data mining: como extrair o máximo de dados sobre o cliente? - Mutant
Por: Mutant, setembro 19, 2018
Você sabe muito bem que conhecer o cliente é fundamental para criar estratégias eficazes para o seu negócio, não é mesmo? Já pensou em usar o data mining para fazer isso? O recurso pode gerar insights valiosos para sua marca.
A maioria das empresas já se deu conta de que armazenar dados sobre os consumidores é essencial — informações cadastrais, registro de vendas, histórico do relacionamento etc. No entanto, apenas manter um banco de dados não é suficiente.
Para transformar esses elementos em conhecimento estratégico, é necessário interpretar todas essas informações. Mas fazer essa análise de forma manual é uma missão quase impossível. É aí que entra o data mining para cruzar as informações e identificar ameaças e oportunidades de mercado.
Quer entender melhor como funciona a tecnologia? Continue a leitura, veja os benefícios do data mining e saiba como usá-lo para extrair dados dos clientes.
O data mining — em português, mineração de dados — é um processo que transforma dados em informações estratégicas. O sistema analisa dados estruturados, identifica relações entre eles, encontra anomalias, reconhece padrões de comportamento e prevê resultados.
Esse conhecimento tático pode ser usado para melhorar a Customer Experience (CX), estreitar relacionamentos, identificar gargalos, reduzir riscos, cortar custos e guiar a tomada de decisões. Esse processo garante deliberações mais acertadas. Afinal de contas, a solução é baseada em informações consistentes e não apenas em suposições.
Com a revolução tecnológica, todos os passos dos consumidores são monitorados. Os sites visitados, os interesses, os check-ins, as pesquisas em buscadores (Google, Bing etc.) e várias outras ações geram dados. Essa explosão de dados é conhecida como big data. O termo é relacionado ao alto volume de elementos estruturados e não estruturados obtidos diariamente.
O objetivo da mineração é converter esses dados em conhecimento útil. Enquanto o big data reúne dados mais complexos, o data mining analisa as informações estruturadas encontradas em planilhas, banco de dados dimensionais e relacionais.
Já dizia aquele velho ditado: quem tem conhecimento, tem tudo! É por aí mesmo. O data mining faz diagnósticos e emite recomendações que são essenciais para tomar decisões estratégicas para o negócio.
Para fazer uma gestão eficiente, as empresas utilizam banco de dados e vários tipos de relatórios, mas nem sempre conseguem transformar esses dados em informações relevantes.
Os dados de uma empresa de telefonia, por exemplo, contêm um alto volume de elementos: informações cadastrais, número de atendimentos, taxa de abandono, clientes ativos, novos consumidores, taxa de churn, entre outros. Analisar esses fatos separadamente tem seu valor.
No entanto, ao minerar esses dados, é possível identificar padrões de comportamento. Uma ligação para o cancelamento do serviço, por exemplo, pode ser antecedida por contatos para se queixar da instabilidade do sinal.
Portanto, esse é o objetivo do data mining: pegar esses dados estruturados, processá-los e transformá-los em conhecimentos de valor. Veja alguns benefícios de fazer a mineração de dados.
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Agrega conhecimentos sobre os clientes
Essa é uma das regras básicas para o sucesso de qualquer negócio: conhecer o cliente. O data mining pode atuar em dados gerados por softwares gerenciais, como CRM, ERP, marketing digital, Google Analytics, entre outros.
Aliás, o data mining é uma ferramenta importante para o Customer Intelligence (CI). A mineração de dados analisa as informações sobre os consumidores e, com base nesse conhecimento, a empresa pode melhorar o relacionamento e a experiência do cliente.
Imagine uma instituição financeira que está tendo problemas com a inadimplência dos clientes. Os consumidores são classificados em três grupos: os que pagam em dia, os que pagam com atraso e os que não pagam.
Por meio da mineração de dados é possível analisar todo histórico de ações e identificar características semelhantes entre os clientes do mesmo conjunto. Com essas informações, o diagnóstico de riscos ao conceder um empréstimo, por exemplo, é mais acertado.
Até mesmo a Receita Federal utiliza o data mining para garantir o pagamento de tributos devidos. No setor privado, a tecnologia pode ser usada para fazer análise de crédito, determinar limite do cartão, estipular valores de seguros, entre outros.
Sabe quando a operadora de cartão de crédito nega uma transação de compra online? Isso acontece porque ao explorar o histórico de transações do cliente, a mineração identifica movimentações incomuns e evita possíveis fraudes. Portanto, a tecnologia garante segurança para a financeira e para o consumidor.
Assim como os hábitos podem sinalizar riscos, eles também conseguem indicar oportunidades. Muitas vezes, os bancos de dados das empresas contêm conhecimentos velados.
Veja o exemplo de um e-commerce: ao analisar os dados de compras dos consumidores, é possível reconhecer produtos que, normalmente, são comprados em conjunto, como mesa e cadeira, calça e cinto, teclado e mouse, entre outros.
O mesmo raciocínio pode ser a aplicado a negócios de vários setores. Com essas informações em mãos, é viável mudar o posicionamento de produtos nas prateleiras de lojas físicas ou virtuais e definir estratégias para estimular a venda de itens complementares.
Com base em todo o conhecimento gerado pela mineração, é possível fazer planejamentos mais precisos tanto de negócio quanto de comunicação integrada. Além do mais, as informações são essenciais para deliberar de forma eficiente sobre controle de estoque, precificação dos produtos ou serviços, classificação de clientes, controle de qualidade etc.
O data mining nasceu para solucionar a dificuldade em analisar as informações inseridas nos bancos de dados das empresas. As planilhas e investigações manuais não eram eficientes para agregar conhecimento estratégico ao negócio.
Com o alto volume de dados armazenados nos bancos das organizações, houve a necessidade de implementar ferramentas para explorar e processar essas informações. Foi aí que o data mining ganhou atenção do mercado.
A base da mineração de dados compreende três disciplinas fundamentais. Veja quais são as linhagens.
Esse é o estudo das ligações entre os dados. A estatística clássica é a base das tecnologias de data mining, pois é a ciência responsável por identificar padrões e correlações.
A disciplina é focada no comportamento dos dados e envolve conceitos como médias, distribuição normal, variância, covariância, desvio padrão, análise de conjunto, entre outros.
Essa ciência baseia-se na criação de dispositivos tecnológicos capazes de simular a capacidade humana de pensar e tomar decisões. A inteligência artificial (AI) usa os dados estatísticos para identificar soluções para os problemas.
Apesar de tentar imitar as habilidades humanas, o recurso pode ser ainda mais eficiente do que as pessoas. A primeira vez que uma inteligência artificial ganhou um jogo de xadrez chinês de um humano foi em 1997.
E de lá para cá, a tecnologia só vem acumulando vitórias. Por exemplo: a AI do Google derrotou o campeão mundial — o Stockfish, que também é um robô — com apenas 4 horas de treinamento. Feito inimaginável para qualquer ser humano, não é mesmo?
A tecnologia do machine learning — em tradução para o português, aprendizado de máquina — é um ramo da inteligência artificial. O recurso faz com que as máquinas aprendam de acordo com os dados.
No entanto, essa reação não se dá apenas com as informações iniciais da programação. A máquina absorve novos conhecimentos e aprende com as interações com os usuários.
Um exemplo dessa tecnologia são os chatbots. Os robôs de atendimento são capazes de agregar conhecimentos baseados nos contatos anteriores. Dessa maneira, a assistência fica cada vez mais natural e precisa.
A Netflix usa o aprendizado de máquina para melhorar a qualidade do fluxo de serviço. Após assistir uma série, o serviço de streaming sugere outros títulos baseados nos interesses da audiência. Além disso, as indicações vão ficando cada vez mais refinadas e acertadas com o uso frequente do serviço.
E mais uma vez, a máquina vence do ser humano, pois essas sugestões podem ser mais eficientes para identificar preferências do que as buscas feitas pelo próprio usuário. Afinal de contas, quem nunca passou horas no catálogo antes de escolher algo para assistir?
A mineração de dados só é possível com a junção das três ciências: estatística, inteligência artificial e machine learning. As disciplinas são complementares e garantem uma análise consistente de dados para prever cenários, identificar padrões comportamentais, correlações e tomar decisões.
Antes mesmo de entender as técnicas de mineração de dados, é fundamental definir um objetivo para análise. Você quer saber quais são os produtos que sempre são comprados em conjunto? Ou deseja entender o perfil dos clientes que adquirem esses itens?
Os propósitos podem ser vários, no entanto, primeiramente, é necessário delimitar as informações almejadas e, em seguida, escolher a melhor técnica para obtenção de resultados. Veja algumas delas.
O conceito de redes neurais é baseado no funcionamento do cérebro humano. O sistema nervoso é formado por um conjunto complexo de neurônios que se comunicam e processam dados rapidamente. Quanto mais células acionadas simultaneamente, maior o rendimento do sistema.
No contexto tecnológico, as redes neurais criam diversos neurônios artificiais que imitam o sistema de processamento de dados do cérebro. Assim como as decisões humanas são baseadas nas experiências, a rede neural também é capaz de armazenar informações fundamentadas na aprendizagem e, até mesmo, resolver problemas.
Lembra da inteligência artificial, citada anteriormente? As redes neurais são usadas para criar sistemas de AI. O Google, por exemplo, criou uma ferramenta que pode prever a morte de pacientes com o uso de redes neurais. A técnica também é usada para fazer previsão de vendas no comércio. Por meio de dados históricos, é possível antever a demanda de produtos e otimizar a gestão de estoque.
Essa técnica consiste em um fluxograma — em formato de árvore invertida — que explora todas as possibilidades de uma série de decisões relacionadas.
A árvore começa com apenas um nó (raiz) e se desdobra em vários resultados prováveis (galhos). Cada uma dessas probabilidades se ramificam em novas hipóteses (folhas) e assim por diante.
Quando a árvore apresentar muitas arestas, ela pode ser podada para facilitar a interpretação dos resultados. O recurso funciona como uma espécie de mapa e, dependendo do volume de dados, é fácil de ser seguido e compreendido.
A técnica pode ser utilizada no setor de saúde para fazer diagnósticos. Ao colocar dados históricos na árvore, por exemplo, é possível elaborar um modelo de classificação para diagnosticar novos pacientes.
Esse modelo busca identificar tendências ou padrões dentro de uma base de dados. No contexto do varejo, por meio dos dados da cesta, a regra de associação visa identificar a compra de itens em conjunto. Por exemplo: quando alguém compra macarrão também adquire queijo.
Essa técnica também é utilizada por instituições financeiras para avaliação de crédito, pois os clientes inadimplentes, por exemplo, podem apresentar características semelhantes.
Essa tática está diretamente ligada à estatística, ciência fundamental na mineração de dados, como já foi citado. A análise de séries temporais é baseada em modelos matemáticos para identificar correlações e prever resultados.
Esse modelo é capaz de identificar tendências de comportamento, variações cíclicas, variações irregulares e flutuações sazonais. Um parque aquático, por exemplo, pode apresentar variações sazonais com picos de clientes em feriados e férias escolares.
Talvez pareça simples, mas a técnica de visualização de dados pode ser útil, principalmente, no início do processo de mineração de dados. As informações são mapeadas e transformadas em um elemento visual.
Pode ser um mapa da disposição de produtos de uma loja, gráficos interativos e, até mesmo, em formato de árvores, como já mencionamos. Com esse processo, é possível visualizar a qualidade dos dados e localizar os padrões que serão investigados.
Como aplicar o data mining para extrair informações do consumidor?
Conhecer a jornada do cliente e entender como ele se relaciona com produtos e serviços da sua empresa é essencial para atender às expectativas dele. A mineração de dados pode ser utilizada em negócios de vários setores da economia: varejo, telecom, instituições financeiras, empresas do ramo da saúde, entre outros.
Veja algumas aplicações do data mining.
Essa é uma aplicação básica da mineração de dados. O basket analysis — em português, análise de cesta — tem o objetivo de identificar os itens adquiridos pelos clientes e relacioná-los.
Esse processo busca afinidades nos carrinhos de compra. Sempre que o consumidor compra um item ele, necessariamente, adquire um elemento complementar na mesma transação.
Em uma farmácia, por exemplo, o cliente que compra um pacote de fraldas também leva uma embalagem de lenços umedecidos. Em uma loja de eletrônicos, quem adquire um celular, obtém uma capinha.
Dentro de um supermercado, a conclusão da análise pode gerar insumos para ajudar na reorganização das prateleiras e agrupar itens associados. Dessa forma, o estabelecimento pode conseguir melhores resultados em vendas.
Além disso, essas informações são essenciais para elaborar estratégias de marketing mais eficientes para as companhias. A metodologia também pode ser útil para empresas que prestam serviços.
Você sabe em que momento o seu público vai precisar dos seus produtos ou serviços? As análises preditivas servem para prever as ações do consumidor.
Com a análise de séries históricas e algoritmos complexos, a mineração de dados é capaz de encontrar padrões de comportamento e identificar tendências. Você pode prever os meses que seu negócio terá um aumento na demanda e gerenciar o estoque para que todos os clientes sejam bem atendidos.
A estratégia também antecipa cenários negativos. Os clientes que estão propensos a cancelar os serviços de uma operadora de TV a cabo, por exemplo, podem apresentar comportamentos semelhantes. Essas informações são valiosas para o gestor tomar providências para reter o consumidor.
Caso de sucesso: Target
Em 2010, um executivo da varejista norte-americana criou um modelo preditivo para se antecipar às necessidades do consumidor e, consequentemente, vender mais. Com modelos matemáticos e análise do histórico de consumo, a empresa conseguiu prever a gravidez das clientes.
O volume de dados armazenados no banco da empresa é gigantesco: compras em diversos canais, como lojas físicas e virtuais, troca de cupons de descontos, cartões fidelidade etc. No entanto, para prever as gestações, era necessária uma amostragem de casos confirmados.
No início, algumas campanhas de marketing incentivaram as futuras mães a informarem a gravidez e a data estimada do nascimento dos bebês. Dessa maneira, foi possível obter registos históricos dos casos de gestações positivas.
Com esses dados em mãos, a empresa fez conexões com os registros de compra das clientes e conseguiu identificar indicativos de que a compradora teria um bebê a caminho.
No terceiro mês de gestação, a consumidora compra muitos frascos de loção corporal neutra. Duas semanas depois, elas adquirem suplementos vitamínicos. Esse foi o padrão identificado!
Sendo assim, a empresa foi capaz de prever, até mesmo, as gestações de mulheres que não forneceram os dados na campanha de marketing anterior. A análise preditiva serviu para se antecipar às necessidades das clientes e direcioná-las para a compra de produtos para bebês. Resultado: aumento nas vendas!
Dados: você já leu essa palavra várias vezes neste texto, não é mesmo? E não poderia ser diferente. Qualquer aspecto do data mining tem como centro a análise de dados!
O database marketing, também conhecido como marketing de base de dados, é uma estratégia em que as decisões do setor são tomadas com base em informações concretas.
As campanhas publicitárias, o lançamento de novos produtos, a abertura de novas unidades e outras atividades do setor são direcionadas de acordo com os dados obtidos e armazenados: informações demográficas e psicográficas, histórico de compras, contatos no SAC, pesquisas no PDV, interação nas redes sociais etc.
Caso Gillette: gafe histórica
Em 2017, a Gillette lançou uma campanha nos Estados Unidos para garotos de 18 anos. A empresa enviou kits com vários produtos da marca e instruções de como se barbear para os rapazes que atingiram a maioridade recentemente.
Você deve estar se perguntando: mas qual é o problema dessa iniciativa? O objetivo da ação realmente é interessante, se não fosse um "pequeno" erro. A companhia enviou presentes para homens mais velhos, meninas adolescentes e, até mesmo, mulheres de meia-idade.
Moral da história: a empresa não tinha uma base de dados estruturada! O database marketing poderia ter evitado essa gafe que repercutiu no mundo inteiro. A mineração de dados no marketing minimiza a incidência de erros e resulta em campanhas mais eficientes.
No ambiente virtual, os usuários compartilham informações relevantes para as empresas e de maneira natural. O teor das publicações pessoais, as curtidas, os comentários, os check-ins, as pesquisas e outros elementos geram um alto volume de dados. Por isso, as redes sociais são minas de ouro para a mineração.
O monitoramento das mídias sociais é uma oportunidade para conhecer melhor os clientes, oferecer atendimento personalizado, estreitar relacionamentos, fidelizar e fortalecer a marca.
No entanto, para conseguir dados contundentes, é essencial incentivar a interação do público com a empresa para obter os dados que serão interpretados.
Além de conhecer o seu público, acompanhar os passos do cliente nas redes sociais ainda garante inteligência competitiva para seu negócio, pois também é possível estudar os movimentos da concorrência e identificar tendências de consumo.
Caso Nike: engajar para compreender o público
A empresa de materiais esportivos criou um aplicativo para os adeptos da corrida. O software tinha o objetivo de fornecer dados ao usuário sobre frequência cardíaca, distância percorrida, velocidade, entre outros.
Entretanto, apenas utilizar o app não seria suficiente. Então, a Nike integrou o sistema com as redes sociais e estimulou os atletas amadores a compartilharem as informações nas redes sociais.
Essa ação elevou, significativamente, o volume de dados gerados na página da marca. Dessa maneira, a empresa se beneficiou com dados valiosos para entender e atender melhor o público.
Caso Halls: reclamações nas redes fazem empresa reconsiderar produto
Em 2015, a marca de balas lançou um novo produto no mercado: o Halls Mini. O lançamento substituiu outro item da empresa, o Halls XS. As embalagens de ambos eram semelhantes, no entanto, o lançamento tinha açúcar na fórmula, enquanto o produto descontinuado não apresentava o ingrediente.
Os consumidores não gostaram da novidade e houve uma chuva de reclamações em todas as redes sociais. A nova fórmula derretia mais facilmente nas caixas, então, muitas pessoas adquiriam o produto já impróprio para o consumo.
Baseada nos dados advindos do monitoramento das redes sociais, a empresa resolveu encerrar as vendas do produto novo e retomar a fabricação da bala com a fórmula original.
A decisão foi publicada no Facebook e YouTube por meio de um vídeo divertido com a mensagem central: errar é humano, acabar com o erro é Halls! A marca deu a volta por cima e conquistou o público com a iniciativa.
O data mining é um recurso valioso para traduzir dados e transformá-los em conhecimento estratégico para o seu negócio. Ao identificar padrões de comportamento e tendências de consumo, é possível entender melhor o público e, consequente, investir na otimização da experiência do cliente. Além disso, as informações mineradas geram insights e subsídios para decisões mais acertadas.
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