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Não faz muito tempo que o varejo funcionava da seguinte forma: haviam várias lojas pequenas nos bairros e os seus donos conheciam cada cliente, suas famílias, seus interesses, suas compras anteriores, sua frequência e os ofereciam um produto que combinava com todas estas características.

O resultado era uma venda totalmente personalizada e, justamente por isso, difícil de recusar. Com o crescimento do varejo e o surgimento de grandes magazines, isto se perdeu e deu lugares a modelos que “servem para todos”.

Não foi só a experiência de compra do cliente que sofreu com essas mudanças. A publicidade digital também. É comum ouvir clientes reclamando que são bombardeados por banners, anúncios e e-mails com um conteúdo que não os interessa. Isso acontece pois muitas empresas estão tão focadas em alcançar o maior número possível de pessoas que não dão tanta atenção à relevância de suas mensagens.

A solução para este cenário está nos dados. Eles podem resgatar a experiência de compra que os clientes sentem falta garantindo alcance e a automatização de processos. Para isso, são necessários três passos:

1- Coletar dados

As empresas já possuem boa parte dos dados que precisam sobre a sua audiência. Isso se chama 1st party data e pode ser encontrado no CRM, no site, em cadastros, logins e etc.

Além disso, ainda é possível somar os dados de data providers – isso é um exemplo de 3rd party data – para agregar valor aos dados. Todos eles podem ser utilizados para trazer informações sobre clientes e prospects.

2- Organizar os dados

Com tantos pontos de coleta, pode-se imaginar a grande quantidade de dados que serão recebidos. Por isso, é importante organizá-los em grupos.

Ok. Você coletou e organizou informações sobre o seu cliente. Vamos supor que você saiba que é um homem, ele acabou de casar e está mobiliando a casa nova. Então, por que você vai continuar mandando promoções sobre aquela máquina fotográfica que faz fotos lindas embaixo d’água?

Você vai comprar uma briga grande com a mulher dele. Eles precisam é de uma máquina de lavar! Isso nos leva ao último passo.

3- Acionar os dados

Big data não é sinônimo de “better data” (melhores dados) nem de “actionable data” (dados acionáveis). Ou seja, de nada adianta ter muitas informações sobre os clientes se isso não puder ser utilizado para personalizar as interações com o cliente e trazer relevância para a mensagem que é entregue a ele.

Marketing preditivo, apresentação de produtos e serviços que vão de encontro com as necessidades dos seus clientes, segmentação de audiência e personalização de sites, e-mails e vitrines são só alguns exemplos possíveis de acionamento.

Você pode estar pensando: ok. Isso é muito legal mas parece complicado. Talvez seja mesmo impossível manter uma boa experiência de compra sem abrir mão da escalabilidade. Sim, é complicado mesmo mas a boa notícia é que você não precisa fazer tudo isso sozinho. As DMPs realizam a parte técnica para você focar na estratégia e na tomada de decisão.

Leia mais sobre DMP aqui.

PS: Cuidado! Apenas ter uma DMP não resolve o problema. Sem acompanhamento e contribuição humana o DMP será apenas um dashboard bonito nas abas de seu navegador. 😉

Já não existem mais dúvidas sobre o quão grave é a crise econômica brasileira. Alguns economistas chegam a afirmar que é a pior recessão da história do país pois ela já dura dois anos e não há perspectiva de melhora do cenário. Além disso, desde a década de 30 quando houve a Grande Depressão, o Brasil não vê o PIB retrair por dois anos seguidos. Resultado:

  • Inflação e dólar altos;
  • Diminuição do poder de consumo;
  • Menor arrecadação de impostos;
  • Empresários preocupados com as notícias que chegam a cada dia;
  • Taxa de desemprego crescente;
  • Aumento da quantidade de brasileiros em trabalho informal;
  • Investidores aguardando momentos mais oportunos para realizar suas aplicações;
  • Insegurança e indignação dos brasileiros frente à situação que precisam enfrentar.

Para as empresas, o clima é de retração. Algumas se viram obrigadas a fechar as portas, demitir colaboradores, cortar custos e investimentos, oferecer programas especiais para demissão voluntária, redução de jornada ou férias antecipadas.

Por outro lado, outras empresas estão diversificando as suas atividades para não perder a clientela, usando a criatividade e/ou dados. Sim, os dados. Eles, que estão sendo muito citados ultimamente, estão ajudando muitas empresas a enfrentar a crise. A resposta para isso é o data-driven marketing.

O que é data-driven marketing

Como o nome sugere, data-driven marketing é o marketing orientado pelos dados de audiência. Ou seja, são decisões, estratégias e ações realizadas com base nas informações sobre o cliente. O data-driven marketing viabiliza ações mais assertivas e totalmente mensuráveis.

Como o marketing é centralizado no cliente, é possível identificar precisamente o perfil do público-alvo e enviar a ele uma mensagem com a abordagem certa e no momento certo. Isto significa alinhar a mensagem com a etapa da jornada de compra que cada persona se encontra.

O Data-Driven marketing e a crise

O Data-Driven marketing está ajudando muitas empresas a passarem pela crise pois permite:

  • Mensuração de investimentos com maior precisão

Em tempos de crise, eficiência é o caminho. Todas as campanhas podem ser medidas para que sejam colocadas a prova. Um modelo de atribuição é essencial para indicar qual campanha está performando melhor, qual precisa de ajustes, qual contribui para cada etapa da jornada de compra e qual traz mais retorno (ROI).

  • Decisões certeiras

Com tantas informações sobre o consumidor e as ações de marketing, o profissonal de marketing está bem munido para tomar as melhores decisões para o seu negócio.

Quanto mais informações sobre o consumidor forem obtidas, mais detalhada será a persona. É comum ver empresas definindo suas personas como homem, classe a-b, 25+. Como são informações rasas, elas não contribuirão para um detalhamento refinado da persona. A consequência inevitável são campanhas com público genérico ou mal definido e mal investimento da verba de publicidade.

  • Assertividade em campanhas e melhor aproveitamento do investimento em marketing

Quando se faz uma campanha e se atinge um público genérico, há uma grande dispersão, o que significa dinheiro mal investido. Por meio dos dados de audiência, é possível impactar o público-alvo exato que se deseja. Além de identificar a jornada de compra em que cada persona se encontra para entregar o conteúdo relevante, no momento certo e com a abordagem certa.

  • Marketing preditivo

O data-driven marketing também é a base para o marketing preditivo pois por meio do primeiro é possível extrair insights, tendências e se preparar para o futuro.

A conclusão é óbvia: em tempos de crise, é preciso usar dados para encontrar o seu consumidor, medir suas ações e economizar.

Originalmente publicado no Blog da Navegg.

Confira 7 motivos para implantar uma estratégia de big data na sua empresa.

1- Mais informações

Falar em analisar dados clássicos de analytics, jornada de um consumidor dentro de um site e etc, não seria nenhuma novidade. Quando falamos que o big data traz mais informações, estamos falando de garantir um conhecimento profundo sobre a audiência, os concorrentes e o mercado.

2- Tomada de decisões

Com tantas informações disponíveis será quase impossível tomar uma decisão errada. Dali para frente, as decisões serão tomadas com mais segurança e com a certeza dos resultados que trarão.

3- Marketing digital

Trazendo o big data para o marketing digital, com as milhares de informações disponíveis, será possível conectar-se individualmente com os internautas e conhecê-los. Viabilizando projetos como: personalização de site e de ofertas.

4- Reduzir custos

Principalmente em tempos de crise, as empresas não podem perder dinheiro investindo em ações online que não trarão retorno. Dessa forma, a análise de dados do mercado torna-se fundamental para uma maior eficiência da sua estratégia online.

5- Resultados

Segundo estudo realizado pela Texas University, empresas que utilizam o big data em suas estratégias de negócios, têm melhores resultados.

A pesquisa, que considerou 10 diferentes indústrias, aponta que a área de varejo foi a que mais cresceu após implantar o big data. Foi um crescimento de 49% nos resultados. A indústria da comunicação ficou na 8ª posição com um aumento de 18%.

6- Identificar tendências e oportunidades

Manter-se num ambiente competitivo, antecipar, entender e influenciar tendências só é possível para quem já tem uma cultura de dados, utiliza os que já possui e os que vem a adquirir.

7- Futuro

Lembre-se: os dados devem fazer parte da cultura da sua empresa. Eles te ajudarão a enfrentar essa crise e as futuras.

Publicado anteriormente no Blog da Navegg.

Embora já existam há vários anos, o mercado começou 2015 numa onda forte: dados da audiência. Para muita gente – e muita gente boa, aliás – dados são o combustível da publicidade digital, principalmente na chamada mídia programática. Legal. E o que isso significa exatamente? Que dados são esses? Vem comigo.

Publicidade é a arte de falar a mensagem certa para as pessoas certas, com a maior frequência possível. Em meios de comunicação de massa offline, isso é feito por aproximação: assume-se que tal veículo atinge tais e tais tipos de pessoas, com determinados alcance e dispersão.

Já em marketing direto o anunciante consegue ter contato, via correio ou telefone, com as exatas pessoas que deseja, catalogadas uma por uma em cadastros de consumidores ou semelhantes. Mínima dispersão, às custas de um alcance também mínimo – ao menos que você seja um gigante com dezenas de milhões de clientes.

As duas modalidades – contexto e cadastro – também existem no mundo digital, mas a eles juntou-se um terceiro tipo de targeting, que só a internet poderia viabilizar: o comportamental.

Imagine poder impactar consumidores não pelo conteúdo que estão lendo no momento, mas pelo que eles fizeram no passado. O site é sobre futebol, mas agora nele está uma pessoa que leu muito sobre carros nas últimas semanas; por que não mostrar a ela um anúncio de automóvel?

É justamente esse tipo de análise continuada do comportamento de cada internauta que chamamos de dados de audiência.

Nem todos os dados nascem iguais

Existem dois tipos de dados de audiência. Se é o próprio anunciante que registra o comportamento do consumidor, dentro de suas propriedades digitais, esse dado é chamado de 1st party data. Se o anunciante compra informações de internautas capturadas e classificadas por outros – empresas especializadas, parceiros ou os próprios veículos -, tem-se a famosa e polêmica 3rd party data. Polêmica?

Sim, porque volta e meia se discute não somente a validade como a própria necessidade desse tipo de informação. Mas a controvérsia não faz nenhum sentido.

Eu poderia falar que a melhor estratégia é usar todos os tipos de dados, e não estaria errado. Mas prefiro dizer, simplesmente: depende. Depende do anunciante, depende do objetivo, depende da ação.

Todo mundo já foi impactado por anúncios de retargeting – um tipo clássico de 1st party data – e o mercado gosta de dizer que é uma tática super eficiente. Não duvido, mas será mesmo que são todos os varejistas que podem se dar ao luxo de falar constantemente com os mesmos consumidores o tempo todo? Algumas lojas estabelecidas recebem em seu site milhões de internautas por mês e conseguem criar bases gordinhas de retargeting. E quem está começando agora?

3rd party data

3rd party data tem quatro motivações bem específicas.

• A primeira é justamente essa: fornecer dados para a maioria absoluta dos anunciantes, que não têm audiência suficiente para criar bons clusters proprietários.

• A segunda é o know-how: capturar e classificar dados não é fácil e dá trabalho. Nem todos os anunciantes podem – ou querem – se dedicar a tal tarefa.

• A terceira motivação está na variedade: as propriedades web de um anunciante geralmente têm uma capacidade limitada de geração de informação, por serem naturalmente especializadas em um negócio determinado. Dados capturados em outros sites são muito mais variados e revelam outras facetas do público.

• E, finalmente, a quarta motivação: 3rd party data permite o chamado lookalike, que é a capacidade de encontrar audiências similares a um público desejado ou ideal. Já tem milhares de compradores na sua base e quer encontrar mais pessoas com mesmo perfil? Dados de terceiros é a resposta.

Uma prática consolidada

Existem diversos provedores de dados de audiência online no mercado brasileiro, alguns atuando há mais de cinco anos. Grandes portais têm produtos comerciais fortemente baseados em 3rd party data e usam essas informações para defender suas audiências.

Grandes anunciantes usam cotidianamente dados de terceiros em suas campanhas, em busca de maior performance. Vale lembrar que captura e classificação de dados é uma atividade complexa, que exige experiência e tecnologia. E, claro, as principais empresas da área são afiliadas ao IAB e seguem normas de conduta e privacidade.

Se você, anunciante, deseja entrar na onda dos dados – recomendo! -, dê especial atenção a 3rd party data. Ele será parte importante de sua estratégia.

A mídia programática está se consolidando como uma forma mais eficiente de se negociar publicidade online para os dois extremos da cadeia de valor. Anunciantes de um lado, que conseguem planejar melhor suas campanhas com base na segmentação da audiência, e os publishers de outro, que têm a oportunidade de qualificar e expandir a comercialização de seu inventário para um universo bem mais amplo de compradores de mídia.

Mas entre tantas siglas que envolvem o tema, fica difícil para muitas pessoas entenderem como funciona este ecossistema, e não raro muitas confundem “DSP” com “DMP”. O objetivo da análise a seguir é justamente desmitificar esse assunto.

DMP (Data Management Platform)

O primeiro conceito a ser compreendido é o da DMP (Data Management Platform). Trata-se de uma plataforma dedicada a tratar dados que possam ser organizados em perfis para segmentação de audiência ou obtenção de insights para tomada de decisão.

A DMP permite entender melhor as campanhas, analisar como diferentes perfis de público se comportaram ao longo de um funil de conversão ou até mesmo criar análises cross media. A DMP também viabiliza uma nova forma de segmentação, não mais dependente exclusivamente do contexto ou conteúdo na qual a campanha será veiculada, mas baseada no perfil de quem será impactado, independentemente do contexto ou conteúdo onde ele for impactado.

DSP (Demand Side Platform)

Já uma DSP (Demand Side Platform) é um aplicativo dedicado à automatização do processo de compra de mídia. A DSP, basicamente um software sofisticado de bid management (gerenciamento e otimização de lances), viabiliza a compra de mídia por meio de Leilão ou “Open Auction” (com lances em tempo real, também conhecido por RTB, de Real Time Bidding), ou por meio de Preffered Deals (negociações preferenciais que estipulam a compra junto a um website pré-determinado, e até com um preço pré-estipulado).

Coleta, organização e acionamento

Voltando à DMP, esta funciona como um software ou plataforma de dados unificada, dividida em basicamente três etapas: coleta, organização e acionamento. A coleta dos dados pode ser proveniente de diversas fontes, online e offline, e necessita de uma integração prévia para que esses dados sejam devidamente coletados.

Na coleta de dados online, que ocorre por “tagueamento” do ambiente onde se fará tal coleta, e na coleta de dados offline, ambos são capturados pela integração com bancos de dados ou aplicações específicas de WiFi, ibeacons e, num futuro próximo, IoT (Internet of Things). Há sempre que se respeitar com rigor as regras de privacidade existentes.

Feita a coleta, a DMP processa simultaneamente todos esses dados para transformá-los em perfis de público (ou “segmentações de audiência”), a fim de se obter insights para tomada de decisão e proporcionar novas formas de segmentação mais precisas para as ações de marketing que serão deflagradas.

Esses segmentos de audiência (ou targets) tornam-se, portanto, acionáveis em qualquer ambiente, podendo também ser utilizados em ações de marketing online de todos os formatos, seja diretamente em portais ou sites (na web e mobile) ou em plataformas RTB (Real Time Bidding) como as próprias DSPs.

É possível ainda integrar a DMP a um disparador de e-mail marketing, call centers, terminais na ponta do caixa de um ponto de venda até, em mercados avançados, usar os dados e recursos de uma DMP para ativação inclusive em TVs conectadas.

Através de uma DMP é possível também se utilizar o recurso de Retargeting de forma mais sofisticada, podendo-se identificar perfis muito mais específicos e precisos. É basicamente a diferença entre fazer um Retargeting para impactar simplesmente “Pessoas Interessadas em um Tênis” e “Mulheres, Jovens, Esportistas, de Alta Renda, Interessadas em um Tênis”. Naturalmente, nessa segunda opção, a capacidade de uma comunicação mais direcionada é muito maior, ampliando-se a taxa de conversão esperada.

Uma DMP completa também possui um recurso denominado “Look Alike Modeling” capaz de identificar outros indivíduos com comportamento similar, tornando-se fácil amplificar uma campanha de Retargeting para um universo de pessoas muito mais amplo do que aquelas poucas marcadas originalmente.

Tipicamente uma ação de Retargeting fica restrita a um universo relativamente pequeno de pessoas marcadas em um determinado momento de navegação em um e-commerce, por exemplo, tornando o resultado em números absolutos diminuto. Uma DMP evita ainda a reclamação cada vez mais comum dos internautas a respeito do “banner que sempre o persegue“, na medida em que ela gerencia mais facilmente a exclusão de pessoas que já não possuem mais interesse naquela determinada oferta.

Behavioral Data

Já o Behavioral Data, ou simplesmente “BD”, é uma forma de segmentação bem mais complexa, oferecida por poucas empresas no mundo, já que demanda algoritmos especializados. Um BD bem elaborado é capaz de observar vários comportamentos de um mesmo indivíduo, identificar um padrão e automaticamente classificá-lo em segmentos complexos como os demográficos (sexo, faixa etária, renda) ou até mesmo psicográficos (por estilo de vida). Tudo baseado em modelagem estatística a partir de comportamentos de navegação.

Ter algoritmos e acesso a dados de navegação de um grande contingente de internautas para oferecer esse tipo de segmentação massivamente, agrupando dezenas de milhões de perfis em múltiplos segmentos à disposição de uma campanha é por si só uma oferta de empresas que o mercado denomina Data Providers (Provedores de Dados) ou mais precisamente uma empresa de behavioral data.

Também é possível que uma DMP seja, simultaneamente, um Data Provider, provendo, por exemplo, Behavioral Data, para serem injetados na própria DMP, tornando ainda maior a sua capacidade de qualificação dos targets encontrados, afinal de contas, estamos sempre falando de uma plataforma que “gerencia dados”.

As principais empresas de BD são hoje, em geral, as principais DMPs do mercado. Como DMPs e DSPs estão integradas entre si. Isso permite que a compra de mídia numa DSP, como mencionado anteriormente, inclua a opção de segmentação de audiência com os dados disponibilizados em tempo real pelo provedor de Behavioral Data escolhido para aquele determinado lance de compra efetuado.

Finalmente, uma DMP elimina o overhead de integração com outras plataformas que venham a ser adotadas mesmo que temporariamente, zelando pela integridade dos dados transitados. Uma DMP assegura, sobretudo, independência a anunciantes e publishers, garantindo que os dados possam ser conectados ou desconectados de qualquer outra plataforma, mantendo-se ainda sim a inteligência a seu lado como um legado permanente em qualquer situação.

Big data é o processo de armazenamento de um grande volume de informações com maior velocidade. Isso envolve etapas de análise, captura e curadoria da informação.

Usado com inteligência, esse processo vem sendo utilizado pelas equipes de marketing de empresas de todos os portes para tomar decisões e melhorar seu nível de gestão.

Por que aplicar big data em seu negócio?

O maior benefício que o big data pode te trazer é o conhecimento sobre o seu internauta. Com esse conhecimento é possível fazer campanhas de marketing mais direcionadas para as quais os internautas respondem melhor pois vai de encontro com o perfil dessas pessoas. Isso é personalizar o discurso, gera proximidade com seus possíveis clientes e te permite falar com a pessoa certa, no momento certo, usando a mensagem certa.

Mas lembre-se: conhecer o seu consumidor não significa saber apenas sua faixa etária, classe social e gênero. Ou seja, se ater aos dados demográficos. Vá além. Com soluções de big data você poderá saber por quais temas essa pessoa se interessa, que produtos costuma comprar, que redes sociais acessam e muito mais.

Cruzando todas as informações on e offline que você tem, pode identificar padrões, sugerir produtos a serem comprados e antecipar tendências. Por exemplo, usando o big data, a equipe de tecnologia da Amazon.com descobriu padrões de comportamento que indicavam quais livros poderiam ser indicados para cada internauta ler em seguida. Resultado: aumento de vendas.

Como obter essas informações?

Você pode obter tais informações sobre a sua empresa por meio de cadastros no meio offline, em seu próprio site ou cruzando os dados dessas duas fontes.

De qualquer forma, o importante é começar a coletar esses dados o quanto antes pois você precisará de um histórico de informações quando realizar ações que envolvam big data. Seus dados serão valiossíssimos para o seu negócio pois serão essenciais para essas ações.

Texto originalmente publicado no Blog da Navegg.

O varejo é hoje um mercado cheio de inovações com as tecnologias que vêm surgindo, como pagamento sem contato, mobile commerce e Internet das Coisas, que prometem transformar a maneira como fazemos negócios. É um dos setores mais vibrantes para se trabalhar neste momento, muito embora esse foco em inovação não seja assim tão recente. A inovação e o varejo sempre caminharam de mãos dadas.

As 10 inovações que mudaram o mundo do varejo.

Tomemos o código de barras como exemplo. Há apenas 60 anos, uma série de linhas em preto e branco prometia revolucionar a maneira como os varejistas daquela época gerenciavam seus estoques e atendiam aos clientes quando foi patenteado em 1952. No entanto, nem todos concordavam com isso. Varejistas mais céticos hesitaram em adotá-lo, pois pensavam que seria muito menos preciso do que se os funcionários da loja continuassem a colocar os preços manualmente nos produtos.

Assim, mais de 20 anos se passaram até que os varejistas dessem uma chance para o código de barras, com a primeira loja utilizando-o para escanear um produto há 40 anos, no dia 26 de junho de 1974, em Cincinnati, EUA. O primeiro produto escaneado – um pacote de balas mastigáveis chamado Wrigley’s Juicy Fruit – agora está exposto no Instituto Smithsonian, em Washington DC.

Os avanços tecnológicos e mudanças no comportamento do consumidor, impulsionados pelos novos dispositivos e pela mídia, continuam a transformar a cara do varejo atual. Abaixo estão mais 9 invenções que revolucionaram a experiência de varejo ao longo dos últimos 40 anos e outras que acabaram de aparecer.

Marketplaces virtuais.

Os consumidores compram em mercados há milênios. No Antigo Egito, os comerciantes se reuniam às margens do Nilo para aproveitar a passagem dos marinheiros e trocar produtos por grãos. A invenção da moeda foi, sem dúvida, um grande fator de mudança, mas a invenção da Internet há 25 anos talvez tenha tido o maior efeito sobre os negócios do varejo até hoje. Neste ano, mais de $1.5 trilhões serão gastos online por compradores do mundo inteiro e esses números tendem a subir.

A enorme adoção da Internet para fazer compras foi, em parte, alavancada pelo desenvolvimento dos marketplaces que permitem que os varejistas vendam para todo o mundo, alcancem novos mercados e consumidores e compitam com players já bem estabelecidos no mercado. Na Rakuten, lançamos nosso primeiro marketplace, o Rakuten Ichiba, em 1 de maio de 1997.

Os marketplaces estão ajudando os pequenos comerciantes online a nivelar o campo desse jogo, pois oferecem acesso a uma base de clientes infinitamente grande e toda a infraestrutura necessária para vender online.

Leia mais: Marketplace: um novo canal, ou mais um sócio?

Mídias sociais.

Um dos mais recentes desenvolvimentos para mudar o mundo do varejo são as mídias sociais. Ao longo da última década, sites como Facebook, Twitter e Pinterest transformaram a maneira como os consumidores se comunicam com os comerciantes e como pesquisam o que querem comprar.

Mais de 40% dos consumidores usam redes sociais para recomendar produtos, de acordo com nossa pesquisa interna. Além de influenciar as decisões de compra dos consumidores, as redes sociais oferecem aos varejistas a oportunidade de levantar opiniões sobre seus novos produtos e serviços.

Desde que foi lançado em 4 de fevereiro de 2004, o Facebook alcançou o número de 1 bilhão de membros, o que prova claramente que as redes sociais vieram para ficar.

Mobile commerce.

500 milhões de consumidores usarão um celular ou tablet para realizar uma compra este ano, o que deve representar $204 bilhões em vendas. Espera-se que esse número passé para $516 bilhões até 2017, quando o mobile commerce completará 20 anos de existência.

Um telefone celular foi usado para fazer uma compra pela primeira vez em 1997, em Helsinque, na Finlândia, onde duas máquinas de Coca Cola foram configuradas para aceitarem pagamentos via SMS. Agora, o mobile começa a se tornar um canal cada vez mais importante para os varejistas interagirem com os consumidores, darem suporte, e venderem.

Leia mais: O futuro do comércio eletrônico é mobile.

Big Data.

A análise dos grandes conjuntos de dados pode parecer um desenvolvimento recente, impulsionado pelos avanços da computação, mas na verdade, ele existe há décadas. No varejo, o ‘momento Eureka’ chegou quando o supermercado Tesco lançou seu primeiro programa de fidelidade com cartão capaz de identificar padrões interessantes do comportamento do consumidor, em 13 de fevereiro de 1995.

As 10 inovações que mudaram o mundo do varejo.

Quase 20 anos depois, os varejistas de todo o mundo agora são capazes de adquirir e analisar mais dados do que nunca, e os insights acumulados desses dados estão influenciando todos os aspectos dos negócios do varejo, desde as decisões de estoque até as ações de marketing e os layouts das lojas.

Leia mais: O Big Data pode transformar seu negócio virtual.

Internet das Coisas.

A ideia de ter todos os objetos do dia-a-dia conectados com a Internet foi proposta por Mark Weiser em setembro de 1991 em um artigo da revista Scientific American. Vinte anos depois, a Internet das Coisas é uma realidade, com o mercado global de objetos conectados tendo alcançado faturamento de $1.9 trilhões no ano passado.

Com mais objetos se conectando todos os dias, esse mercado espera alcançar $7.1 bilhões até 2020. Para os varejistas, a Internet das Coisas abrem uma enorme oportunidade para simplificar o gerenciamento do inventário e da cadeia de suprimentos, melhorar a experiência do consumidor nas lojas físicas, além de maximizar o valor pago pelo espaço da loja.

Beacons.

Em 1994, pesquisadores da Ericsson inventaram um meio de conectar dispositivos móveis a acessórios, com wireless, o que posteriormente ficou conhecido por Bluetooth.

Vinte anos depois, uma versão um pouco menos poderosa está sendo usada no Beacons para transmitir mensagens baseadas em localização para dispositivos móveis.

Além de ajudar os comerciantes a atrair consumidores com ofertas e promoções, baseado na localização do cliente dentro da loja, o Beacons oferece aos varejistas riqueza de dados e novos insights de comportamento do consumidor que pode ajudar a tomar decisões inteligentes de estoque e layout da loja, por exemplo.

Checkout self-service.

Inventado pelo Dr. Howard Schneider para reduzir os tempos de espera na fila do caixa, os primeiros caixas de auto-atendimento foram introduzidos em uma loja da Price Chopper em Clifton, Nova Iorque, em 1992.

Mais recentemente, esse service em que o cliente escolhe seus produtos e faz o pagamento no caixa de auto-atendimento se tornou muito comum em muitos supermercados da América do Norte e Europa, tendo quadruplicado desde 2008. Até o final deste ano, estima-se que 430.000 caixas de auto-atendimento em lojas estarão em uso em todo o mundo. Nos EUA, acredita-se que esses caixas registrarão $1 trilhão de dólares durante 2014.

Drones.

Veículos aéreos não tripulados são usados pelos militares há décadas, na verdade, o primeiro uso registrado remonta a 22 de agosto de 1849, quando  balões carregados com explosivos foram enviados a Veneza.

Agora, o mercado para o uso civil de drones está começando a decolar a medida em que as empresas consideram como eles poderiam ser usados para fazer entregas e prestar serviços importantes, como internet sem fio, para locais remotos.

Para as empresas de varejo, os drones têm um enorme potencial para fazer entregas de forma mais rápida e mais barata. É por esta razão que espera-se que o mercado de drones possa chegar a $ 400 milhões até 2020.

Veja também: Amazon testa uso de drones para fazer entregas expressas no futuro.

Impressão 3D.

Faz 30 anos desde que Charles Hull criou a primeira impressora 3D, em 1984. No entanto, a propagação foi limitada devido ao alto preço desse dispositivo. Com o preço das impressoras 3D começando a se tornar mais acessível e um número importante de patentes expirando neste ano, um número crescente de impressoras 3D começa a entrar no mercado.

As 10 inovações que mudaram o mundo do varejo.

Veja também: Amazon venderá produtos impressos em 3D.

Isso oferece aos varejistas a emocionante perspectiva de produzir produtos personalizados sob demanda na loja, porém também existe a preocupação de que essas impressoras sejam usadas para produzir produtos falsificados.

Para superar essa preocupação, os  varejistas devem trabalhar lado a lado com os fabricantes para garantir que essas oportunidades serão exploradas  ao mesmo tempo em que a propriedade intelectual é protegida.

Texto do Ricardo Jordão para o E-commerce Brasil.

Você já parou para pensar na quantidade de dados pessoais que nós disponibilizamos para sites e portais todos os dias? Nossos e-mails, endereços, preferências e até os nossos gastos já são conhecidos por centenas de sites e lojas, desde que começamos a nossa vida digital. Agora imagine a quantidade de pessoas que, diariamente, fazem as mesmas transações que você? Isso certamente é um fenômeno na Era Digital e que faz os nossos dados crescerem exponencialmente.

Denominado Big Data, esse fenômeno já é bem conhecido na área de tecnologia da informação – mas ainda intriga diversos profissionais sobre o que fazer com tantos dados. Além disso, apesar de os custos de armazenamento estarem diminuindo cada vez mais, existem as dúvidas sobre o que realmente deve ser armazenado e colocado em uso para sua utilização estratégica.

É tendência que estes dados cresçam ainda mais e possibilitem às empresas diversas possibilidades para essas informações, de maneira que fornecem, para os negócios, infinitas oportunidades ao aproveitar estes milhões de bytes que circulam na web.

Tudo isso é fantástico, mas lhe parece um pouco abstrato. Entenda agora como o Big Data pode transformar os seus negócios:

Utilizando o Big Data

A sua loja virtual gera uma quantidade infinita de dados dos clientes. Por isso, é indispensável buscar ferramentas de análise para catalogar dados como:

• Volumes de compra;
• Tíquete médio;
• Sazonalidade de produtos;
• Padrões de comportamento;
• Dentre outros.

Por isso, você precisa buscar esses dados e, principalmente, saber analisá-los para propor ações mais assertivas aos seus clientes.

Algumas dessas ferramentas de análise estão disponíveis gratuitamente na web – como é o caso do Google Analytics, que compila informações de navegação do seu cliente. Da mesma forma, outros sistemas podem ser solicitados através de soluções de TI.

O importante é que você inicie esse armazenamento de dados dos seus clientes, mesmo que de forma simples. Tenha em mente que isso será fundamental para iniciar toda a estratégia e auxiliará na tomada de decisões importantes, principalmente para o aumento da conversão.

Benefícios do Big Data

Através do Big Data você conseguirá:

• Conhecer melhor os seus clientes;
• Trazer novidades ideais para eles, com análise de tendências;
• Identificar o comportamento e, consequentemente, falar com ele no momento certo;
• Oferecer a eles uma melhor experiência de compra através da personalização do atendimento, por exemplo.

Os benefícios são inúmeros! E vão desde observar a saída de um produto em determinada época e em outra não, por exemplo, até rankear os maiores clientes em quantidade de conversão ou tíquete médio.

Tenha em mente que essas são informações importantes, que auxiliam decisões mais assertivas para gerar o remarketing ou mesmo na reformulação da newsletter para que fique mais atrativa a um certo grupo de clientes, por exemplo.

Saia na frente!

Informação é poder. Por isso, se você busca soluções de tratamento e análise dos dados, o destaque diante da concorrência é maior e mais preciso para a tomada de decisões mais estratégicas para o seu negócio virtual.

O Big Data pode transformar seu negócio virtual.

Melhore a experiência de compra em sua loja virtual

É de fundamental importância observar o comportamento do consumidor, assim como da concorrência, para armazenar dados e analisá-los periodicamente.

Contudo, lembre-se que não basta apenas ter os dados, mas é preciso utilizá-los de forma eficiente em favor do seu negócio.

• Capacite sua equipe de vendas com informações qualificadas;
• Ofereça um atendimento personalizado, do tipo “sei quem você é, o que você gosta e o que posso lhe oferecer”;
• Reduza erros de logística;
• Acelere as transações;
• Estabeleça uma comunicação mais assertiva;

Para isso, ofereça experiências diferenciadas – e personalizadas – aos seus clientes.

O que você está esperando para se beneficiar da infinita quantidade de dados à sua disposição? Você só precisa mesmo buscar mais informações e trabalhar na armazenagem desses dados.

Não perca mais tempo tomando decisões sem embasamento. O futuro do cliente está em suas mãos, pois você tem todas as informações necessárias para retê-lo, engajá-lo e convertê-lo (fidelizando-o, finalmente!).

Continue acompanhando as nossas dicas aqui no Blog. E lembre-se de aplicar essas técnicas no seu comércio eletrônico para ter ainda mais sucesso no seu negócio.

Big data: Entenda o mercado e antecipe tendências. A cada segundo milhares de internautas criam uma quantidade enorme de conteúdo na internet. Seja na forma de publicações em blogs, redes sociais, portais, vídeos e outras mídias. Essas informações funcionam como um rastro, ou assinatura, do comportamento de navegação de cada pessoa, preferências, tendências, hábitos de consumo, etc.

Há algum tempo as empresas vêm moldando suas estratégias de negócios, vendas e comunicação com base em análises dessas informações coletadas na internet através de algoritmos de big data.

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Entender e utilizar dados é essencial para conhecer as preferências globais do mercado. Algumas empresas de software já têm adotado essa prática e através da análise de dados de fóruns segmentados por exemplo, podem validar antecipadamente uma funcionalidade antes mesmo de desenvolvê-la. O uso de big data também tem impactado diretamente nas vendas e no engajamento com marcas. Uma vez que, ao conhecer melhor o público-alvo através da análise de dados originados de mídias sociais e sites que navegam, é possível conquistar novos clientes e fidelizar os atuais. Abaixo listamos três motivos que explicam este contexto.

1. Possibilidade de prever tendências

Algoritmos avançados de big data permitem que as empresas analisem o comportamento do seu público enquanto estão online. Com essas informações é possível identificar oportunidades para determinado produto, serviço, tecnologia, etc.

Esses relatórios funcionam como um termômetro que indica onde a empresa deve investir seus esforços. Também aponta o comportamento dos usuários em relação às suas marcas preferidas, dispositivos mais usados para acessar a internet, seu grau de educação, profissão e diversas outras características.

Ao identificar uma tendência de alta na demanda de um produto, por exemplo, a empresa pode tomar uma decisão antecipada para se adequar ao novo cenário. Dependendo da situação, esta reação pode ser um remanejo no estoque, compra de palavras-chave ou mesmo a produção de conteúdo sobre determinado tópico.

2. Atrair mais e atender melhor

O sucesso de uma companhia está muito relacionado ao custo de aquisição de clientes. Empresas têm dificuldade de entender as preferências do mercado e acabam gastando muito com a aquisição de usuários, já que suas ações são mais diversificadas e com retorno menor. Neste sentido, o big data funciona como uma ferramenta para maximizar a aquisição de potenciais clientes, já que consegue apontar públicos segmentados de acordo com o seu produto.

O mesmo serve para o atendimento ao consumidor: descobrir os principais canais onde seu público está é uma das melhores maneiras de atendê-lo de forma efetiva. Ferramentas que conseguem entregar esse tipo de resultado são aliadas dos empreendedores quando o assunto é bom atendimento.

Por exemplo, ao concluir que determinado perfil de consumidor está sempre visitando o canal de uma loja, mas nunca compra nada, é possível fazer campanhas de marketing focadas nestas pessoas. Ao utilizar linguagem e assuntos focados no interesse deste target, sua taxa de conversão aumenta, otimizando assim o retorno sobre investimento.

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3. Reduzir custo através de eficiência

Empresas que procuram por um rápido crescimento não podem perder dinheiro investindo em ações online que não trarão retorno. Dessa forma, a análise de dados do mercado através de big data torna-se fundamental para uma maior eficiência da sua estratégia online. Antes de decidir qual será o caminho a ser seguido, é preciso ter informações suficientes para que este caminho não traga prejuízo.

Investir em uma determinada mídia social ou canal de comunicação que seu público não consome é um erro comum. E ele é tão comum justamente pela dificuldade em saber se aquele público está ali antes de se investir na campanha. O dinheiro investido então acaba perdido. Com o big data evitam-se este tipo de desperdícios, permitindo um melhor uso da verba disponível e consequentemente, um retorno maior sobre o investimento.

Prever tendências e reduzir custos, principalmente o de aquisição de clientes, é um grande fator que influenciará no sucesso da sua empresa. Chegou a hora de se adaptar a essa realidade!

Conheça o Navegg Brands e aplique o big data ao seu negócio.

TEXTO DA FERNANDA ALVES DE MELLO, PARA O BLOG DA NAVEGG

Desde a década de 90 as empresas, principalmente as grandes, criaram suas estruturas de Data Warehouse e Business Inteligence para integrar os dados que estavam dispersos em vários silos e diversos setores para terem um olhar mais voltado para o cliente do que para os produtos que possuíam.

Como o utilizar Big Data para melhorar a relação com o cliente

Exemplo desta época são os bancos em que cada produto (poupança, aplicações financeiras, seguros, etc) possuía seu próprio cadastro e não existia a visão focada no cliente para entender seu relacionamento e produtos que consumia, dificultando a possibilidade de criar ofertas específicas para aumentar o relacionamento banco-cliente.

Ainda que esta iniciativa trabalhasse com dados estruturados, o que facilitou muito a integração, ainda era necessário uma limpeza dos dados para evitar duplicação e campos sem informação. Era necessário escolher também um dos campos que estivesse em todas as tabelas para que pudéssemos criar um link entre as tabelas de dados (primary key) e armazená-los em um banco de dados. Para isso era utilizada uma ferramenta chamada ETL (Extract, Transform, Load), e a necessidade de um processador que fosse rápido o suficiente para mastigar todos estes dados a cada nova pesquisa realizada.

Aplicação

Toda essa experiência inicial pode e vai será utilizada nos modernos Big Data. Entretanto, com o crescimento da internet e seus filhotes – como o Comercio Eletrônico, Redes Sociais, os próprios dados de navegação, entre outros – gerou-se uma quantidade gigantesca de dados que podem ser úteis para conhecermos melhor nossos clientes, automatizar processos, gerar novos produtos e por ai vai. O grande problema neste caso é que estes dados, em sua maioria, não são estruturados.

Como o utilizar Big Data para melhorar a relação com o cliente

Atualmente, o Google talvez seja o maior exemplo do uso de Big Data por uma empresa, com a coleta de dados de quase tudo que é gerado na web, por meio dos serviços que eles dispõem no mercado e gerando mais e mais serviços. Este é o tipo de uso de Big Data disponível para todos, fornecidos por empresas que coletam, tratam e geram serviços que são depois comercializados.

A pergunta que fica é:

Como utilizar Big Data para trabalharmos os dados de nossas empresas?

Em primeiro lugar, precisamos entender que não é somente um software que vai oferecer tudo material necessário para construir um Big Data, há a necessidade de se pensar em uma plataforma de hardware MPP (Masively Parallel Processing) para que o sistema consiga dar um retorno rápido à análise deste volume enorme de dados. Para isso, opções não faltam no mercado, você pode contar com sistemas já prontos, de hardware e software, criados por empresas como IBM e Oracle, ou montar seu quebra-cabeça via os parceiros do Google para sua plataforma Big Query.

Já que o problema não é infraestrutura, o que falta para as empresas entrarem de cabeça e usufruírem tudo o que o Big Data pode oferecer? Profissionais e a própria infraestrutura irão consumir uma verba bastante robusta do orçamento e há necessidade de criar projetos ou responder a perguntas que possam dar um retorno mais rápido, isso é primordial para que o projeto não naufrague.

O ponto inicial é esse: termos em mente onde queremos começar e traçar um projeto evolutivo para que você tenha tempo de criar casos de sucesso internos e preparar a mudança cultural que este projeto irá criar na sua empresa. Para terminar não podemos esquecer a peça chave deste processo todo, o analista, agora chamado de Cientista de Dados, bonito nome para um profissional que irá misturar conhecimentos de negócios, estatística e TI, entre outros, importantíssimo para que seu projeto e os resultados que você espera.

*Ruy Carneiro é Sócio-Diretor da WA Consulting e membro do Comitê de Digital Analytics do IAB Brasil.

Publicação original de Ruy Carneiro para a IAB Brasil.