Obtenha uma experiência personalizada com análise de dados

A maioria das empresas está se esforçando para entregar experiências mais personalizadas a seus clientes. No entanto, muitas ainda falham ao atender às expectativas dos clientes, gerando altas taxas de abandono.

Felizmente, uma experiência personalizada não está mais ao alcance apenas das grandes empresas. Conheça algumas maneiras de criar relacionamentos mais duradouros com os clientes, impactando suas experiências, por meio da análise de dados:

Transforme o abandono em oportunidade

No comércio eletrônico, o abandono de carrinhos de compra é um fenômeno comum. Uma personalização feita por meio da análise de dados permite que os varejistas criem campanhas específicas para compradores que abandonaram seus carrinhos com conteúdo (como ofertas, promoções e mensagens especiais) para incentivá-los a completar a compra.

Descubra comportamentos valiosos

Cada atividade no site da empresa mostra um traço importante do cliente e revela um pouco de suas necessidades e valores. Ao longo do tempo esses dados ajudam a determinar quais comportamentos indicam que um indivíduo tem intenção de comprar.

Dados gerados por máquina, que revelam o que os compradores fazem, são tão importantes quanto o conhecimento de quem eles são.

Transforme dados em ações

As empresas têm uma imensa quantidade de dados de seus clientes que permanece sem uso em ferramentas de analytics ou data warehouses. Esses dados poderiam ser usados para gerar novas ações que melhorassem a experiência do cliente e sua jornada de compra.

Ao integrar os dados do CRM, por exemplo, em uma plataforma de personalização, as empresas podem usar informações sobre os itens que eles receberam para melhorar a experiência no site, oferecendo promoções especiais e sugerindo produtos relacionados.

Demonstre o impacto

É importante garantir que a plataforma usada seja capaz de medir o impacto da personalização ao longo de diferentes audiências. Assim, é possível identificar o sucesso de ações específicas para diferentes grupos de consumidores, ajudando a identificar possíveis ineficiências na gestão de recursos.

As ferramentas da Splunk permitem que as empresas coletem dados em tempo real e façam correlações e análises que gerem insights úteis para o negócio. Saiba como o serviço de Analytics as a Service da PROOF podem ajudar a promover uma verdadeira mudança em sua empresa, gerando inovação e redução de custos de forma inteligente.

Fatores essenciais para gerar insights de valor

O business analytics é um dos tópicos mais quentes de tecnologia hoje em dia. Seja por causa dos executivos que querem melhorar seu entendimento e análise do comportamento do cliente, melhorar o registro de dados médicos para melhorar as políticas de segurança em saúde, ou simplesmente por causa do hype em torno do tema.

No entanto, muitos programas de analytics estão enfrentando uma série de desafios. No último ano, um artigo da Forbes previu que metade dos projetos de big data em execução nas empresas falharia em entregar bons resultados. Isso significa que a maioria das empresas não está conseguindo executar um processo contínuo de avaliação e análise de insights críticos.

Conheça algumas capacidades essenciais para transformar dados em insights de valor:

Alinhamento interno

Para gerar insights de valor, é importante saber minimamente o que está procurando para ter certeza de que está procurando no lugar certo e investindo a quantia certa de tempo e dinheiro. O alinhamento interno de diversas linhas do negócio é importante para o reconhecimento do valor que aquela atividade oferece à empresa.

É importante que haja algum entendimento e concordância sobre o propósito no qual a busca por insights está focando.

Entendimento dos dados

O entendimento dos dados diz respeito ao conhecimento que temos deles. Isso permite criar uma articulação para dividir os objetivos da empresa em pequenas tarefas relacionadas aos dados.

Esse entendimento pode ser expresso por meio de glossários do negócio, dicionários de dados, metadados e outros locais em que informações sobre dados possam ser armazenadas. É importante ter um entendimento do que os dados são, qual seu significado e quando foram atualizados. Isso permitirá à equipe entender se eles podem ser usados e como ter acesso a eles.

Processos e recursos centrados em dados

Quando uma empresa já tem processos centrados em dados, o entendimento dos dados é implícito, bem como a medição de sua qualidade. Processos centrados em dados podem ocorrer em vários departamentos em que os dados são vistos como parte importante dos procedimentos, não como uma informação extra.

Um projeto de gestão de processos pode ser centrado em dados quando os dados necessários são essenciais para definir e criar novas ações. Um processo de desenvolvimento de novos sistemas pode ser centrado em dados quando os dados são considerados não apenas uma funcionalidade, mas uma parte importante da infraestrutura e do hardware.

O estabelecimento de processos centrados em dados também leva à necessidade de profissionais com conhecimentos orientados por dados. Para executar esses processos é necessário mais do que praticar a gestão. É preciso criar, gerenciar, modelar e compartilhar dados de maneira eficiente e efetiva.

Com CIO

Dicas para gerenciar dados em múltiplas plataformas

Todos os dias desenvolvedores criam novas maneiras de analisar grandes volumes de dados em alta velocidade. Existe uma série de softwares que permitem às empresas coletar dados de diversas fontes em tempo real, como as ferramentas da Splunk para business analytics.

No entanto, ainda existem muitas dúvidas quanto ao papel dos data warehouses corporativos, sistemas confiáveis de registro que geralmente são fonte, mas acabam não sendo usados por diversas ferramentas. Isso acontece porque é cada vez mais necessário que os data warehouses corporativos coexistam com plataformas complementares.

Empresas de todos os tipos já estão reexaminando seus conceitos sobre data warehouses. As soluções da Splunk, por exemplo, complementam essas tecnologias oferecendo insights de negócio a partir de dados de maquina. Isso permite que arquitetos de dados usem essas ferramentas para expandir o escopo dos dados que utilizam em suas análises.

Confira algumas estratégias efetivas para gerenciar dados em múltiplas plataformas:

Unifique os dados dos clientes

Muitas empresas já estão usando sistemas de engajamento que permitem identificar, prever e moldar experiências personalizadas para o cliente. Para isso, é preciso analisar o histórico do cliente e suas atividades em tempo real em múltiplos canais para criar uma abordagem 360º. É possível, por exemplo, integrar mídias sociais, e-mails e registros de clientes em um servidor SQL para melhorar o atendimento em tempo real e a oferta de produtos a longo prazo.

Analytics pode ser fonte de receita

Ao gerenciar dados em múltiplas plataformas, as empresas podem relacionar seus objetivos financeiros no processo de análise. Novas plataformas se proliferam e, ao mesmo tempo, as empresas terão de juntar diversos times para obter insights digitais efetivos para o negócio.

Automação

Com tantas tarefas que requerem certo nível de expertise, é essencial que as tarefas repetitivas e manuais, como a criação e a gestão de data warehouses, sejam automatizadas sempre que possível.

As empresas precisam adotar uma nova abordagem de remodelamento e experimentação contínua para lidar com as múltiplas plataformas ao gerenciar dados. Baixe o whitepaper da PROOF Como Big Data e Business Analytics podem mudar o rumo do seu negócio e saiba como a PROOF e as ferramentas Splunk podem gerar insights relevantes para o seu negócio.

Com Smart Data Collective

Dados não são nada sem insights de analytics

Os dados oferecem grandes oportunidades às empresas: entender seus clientes, melhorar a experiência, identificar oportunidades de negócio, entre outras. Porém, sem insights de analytics é impossível transformar esses dados em ações efetivas.

O relacionamento com o cliente é cada vez mais importante para o negócio. Isso significa que o foco deve ser no cliente individual, o que requer uma grande segmentação. Essa estratégia tem sido essencial para as empresas que já perceberam o quanto é importante entender e atender às expectativas individuais de cada cliente.

De acordo com a Forrester, a receita e a transformação da experiência do cliente são as duas maiores prioridades dos negócios atuais. O big data tem um papel importante na conquista desses objetivos, no entanto, sem que haja insights de analytics, todos os esforços serão em vão.

O big data sozinho não consegue validar insights de acordo com resultados de negócios, por isso, não pode gerar ações efetivas ou criar um aprendizado contínuo.

As vantagens de um sistema de insights

Um sistema de insights inclui tecnologias para obter insights e transformar os dados em ações efetivas. Empresas como a Amazon e o Google são pioneiras na construção de modelos de negócio baseados em insights de dados. Mais recentemente, empresas como Facebook, LinkedIn e Uber aderiram a esse perfil.

Essas empresas têm times de insights que reúnem desenvolvedores e experts em dados e em negócios que trabalham diretamente com um líder digital. Esses times também usam métodos de entrega contínua e buscam dados de praticamente qualquer fonte, trabalhando de maneira colaborativa para codificar, aprovar e gerar insights de analytics efetivos.

O big data e o business analytics estão fazendo uma revolução nos negócios. A PROOF é a primeira empresa da América Latina reconhecida e premiada pela Splunk, empresa apontada pelo Gartner como líder no quadrante em gerenciamento de informações e segurança. Baixe o whitepaper Como Big Data e Business Analytics podem mudar o rumo do seu negócio e saiba como podemos ajudá-lo a desenvolver o business analytics da sua empresa para gerar insights relevantes para o negócio.

Por que as empresas devem abraçar a inteligência artificial

Em 2014, Stephen Hawking afirmou que o desenvolvimento da inteligência artificial total poderia significar o fim da raça humana.

O cientista afirmou temer que as máquinas de inteligência artificial evoluíssem a um ritmo muito superior aos dos humanos.

No entanto, será que já existem tecnologias capazes de criar cenários apocalípticos com máquinas inteligentes como os dos filmes? É provável que não.

Segundo o diretor de pesquisa do Baidu, Adam Coates, as empresas devem se preocupar mais com os impactos positivos da inteligência artificial em seus negócios.

Durante a conferência InformationWeek Elite 100 em Las Vegas, no último mês, Coates disse que as pessoas deviam parar de se preocupar com robôs assassinos.

Promessas do aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina trouxe a importante promessa de permitir que indivíduos criassem sistemas capazes de aprender a tomar decisões sem serem programados.

No entanto, a grande capacidade de processamento de dados necessária não permitiu que o aprendizado de máquina fosse além.

Como resultado, alguns passos intermediários tiveram de ser dados para ensinar os sistemas de aprendizado de máquina, pois há muitos aspectos que um simples algoritmo não seria capaz de aprender.

Em vez de tentar gerar resultados melhores com o aprimoramento dos sistemas de aprendizado de máquina, pesquisadores descobriram que sistemas complexos, que se baseiam em tecnologias de redes neurais, podem entregar melhores resultados por meio dos dados e do poder computacional.

A melhor parte é que os dados e o poder de processamento podem ser escalados de uma maneira que as equipes de especialistas não podem.

Com dados sendo gerados a uma velocidade cada vez maior, graças à mobilidade, as empresas agora podem mudar sua estratégia em relação aos problemas do aprendizado de máquina.

Os sistemas de inteligência artificial, baseados em redes neurais, em pouco tempo poderão servir para tarefas como reconhecimento facial, reconhecimento de voz e tradução.

Esse é só o início de uma revolução capaz de trazer uma série de oportunidades para empresas de todos os tamanhos ao redor do mundo.

Com InformationWeek