Em linhas gerais, Big Data designa grandes volumes de dados que podem influenciar em operações e negócios. Esses dados são analisados e seus resultados são determinantes para tomadas de decisões.
Um estudo conduzido pela Edgell Knowledge Network a respeito da adoção de Big Data entre os varejistas dos Estados Unidos mostrou que três em cada dez lojistas já desenvolveu ou pretende desenvolver algum projeto de Big Data no e-commerce. O que denota que as soluções baseadas na tecnologia podem significar uma vantagem competitiva para o negócio.
Confira abaixo 7 maneiras de melhorar o seu negócio com Big Data.
1. Conheça seu consumidor
Um e-commerce pode fornecer uma série de informações, como palavras-chave e produtos que foram pesquisados ou acessados, compras efetivadas, carrinhos abandonados, entre outros. O Big Data permite combinar esses dados com as informações das interações sociais, que incluem postagens nas redes sociais e check-ins, responsáveis por mais de 80% dos dados presentes na web. Com esse material é possível entender seus clientes, aperfeiçoar as ações de marketing e de estreitar a relação com eles, o que se converte em mais vendas e maior lucratividade.
2. Conheça o mercado a fundo
A qualidade dos dados captados possibilita que o e-commerce conheça as nuances do mercado, seus concorrentes, preços, promoções e outras ações que facilitando o seu planejamento estratégico e demais atitudes que preencham os pontos fracos da concorrência.
3. Ofereça ofertas personalizadas
Pesquisa recentemente publicado pela INVESP Consulting, apontou que 45% dos consumidores on-line estão mais propensos a fazer compras em um e-commerce capaz de recomendar produtos de forma personalizada. Baseado nos padrões de navegação e características dos clientes, é possível dar prioridade a exibição de ofertas conforme as necessidades e preferências específicas daquele usuário.
4. Personalize as campanhas de marketing
Os consumidores online estão esperando por descontos e ofertas. Quanto mais adequadas às necessidades deles, mais fortes são as campanhas. Aí que está a magia do Big Data no e-commerce, pois quando se tem dados sobre as e preferências do seu público-alvo, é possível personalizar as campanhas de marketing, independente do canal.
5. Automatize seu negócio
A quantidade de informação disponível viabiliza e a automação de muitos processos dentro de um e-commerce. Entre as ações que podem ser adotadas estão o preenchimento de cadastro dos consumidores, envio de e-mail marketing, configuração de preços e etc. A automação diminui os esforços dos usuários durante o processo de compra, aumentando as vendas.
6. Melhore o controle do estoque
Com uma melhor visibilidade acerca os sinais de demanda, os gestores de e-commerce podem gerenciar melhor o estoque, tomar a decisões mais sensatas sobre a eliminação de itens de baixa rotatividade ou aumentar a oferta de itens com ciclo de venda mais rápido. O Big Data vai te ajudar na melhor utilização do estoque e na otimização de mercadorias.
7. Preveja o tráfego e impacto nos negócios
O tráfego de um site não é o mesmo durante todo o ano, e por isso o e-commerce deve estar sempre preparado para picos e quedas na vendas. Por exemplo, temporada de festas têm um impacto não só no tráfego do site, mas também sobre as vendas, gestão de estoque, logística e atendimento ao cliente. O Big Data vai ajuda tanto a prever o tráfego no e-commerce como a taxa de conversão.
Como visto, o Big Data no e-commerce representa o aumento das vendas e ajuda a melhorar a experiência do usuário, contudo é preciso usar os dados adequadamente e aperfeiçoar a estratégia de forma constante. Dessa é possível tirar o melhor proveito das informações fornecidas. Gostou do que leu? Compartilhe este artigo nas redes sociais!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?