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.

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

Business Analytics ajuda varejistas a vencer desafios

Encontrar a melhor maneira de atingir os consumidores atualmente requer como nunca o uso de dados e business analytics. Uma pesquisa da RSR Research pediu para que varejistas bem sucedidos citassem três desafios que estão exigindo cada vez mais o uso de analytics.

Os varejistas entendem claramente que os consumidores fazem compras por meio de múltiplos canais e esperam interações consistentes. O business analytics desempenha um papel vital nas estratégias de aquisição e retenção de clientes.

Veja quais são os desafios enfrentados pelo varejo atual e como o analytics pode ajudar:

Clientes esperam ter acesso a informações de produtos e serviços em qualquer lugar

Cerca de 60% dos entrevistados citaram a necessidade de ter informações a qualquer hora e lugar como um dos desafios atuais. É impossível estar em todo lugar o tempo todo. No entanto, compreendendo quais canais seus clientes usam e onde eles consomem informação, pode ajudar a alocar melhor seus recursos. A análise da base de dados de consumidores, por exemplo, permite descobrir que uma grande porcentagem de seus melhores clientes expressaram interesse em saúde e fitness. Análises mais aprofundadas podem revelar que esses mesmos clientes têm entre 25 e 30 anos, indicando que eles preferem pesquisar por meio de canais digitais.

É preciso entender o caminho de compra do consumidor

A jornada do cliente ficou mais complexa e os consumidores podem se engajar com a marca múltiplas vezes antes de comprar. Cerca de 56% dos entrevistados citaram a necessidade de entender o caminho do consumidor como um desafio. As empresas são diariamente inundadas com dados sobre clientes de uma grande variedade de fontes. Entender como conquistar novos clientes ou como identificar oportunidades de vendas requer que esses dados sejam integrados para gerar análises significativas.

Consumidores bem informados são mais exigentes

Clientes acessam informações sobre seus produtos e serviços por meio de diversos pontos de contato. Clientes munidos de informação estão cada vez mais exigentes e são um desafio para 56% dos entrevistados pela pesquisa. Esses consumidores esperam que o varejo atenda as suas preferências a qualquer momento.

Os clientes estão produzindo mais dados enquanto interagem por meio dos canais. Isso oferece uma grande oportunidade de ganhar maior entendimento dos hábitos de compra e preferências dos consumidores.

Os dados de máquina são gerados por diferentes fontes na infraestrutura de TI, como aplicações, equipamentos mobile, sensores, sites, servidores e bases estruturadas de dados. Alguns líderes de mercado já usam esses dados para novos insights de negócios gerados em tempo real sobre áreas como vendas, marketing, produtos, operações e atendimento ao cliente.

As soluções Splunk complementam tecnologias de business intelligence e data warehouses oferecendo novos insights de negócio a partir de dados de máquina. Assim, é possível expandir o escopo dos dados utilizados em suas análises e tomar melhores decisões.

Com Smart Data Collective