Para as grandes empresas, a cada dia surgem novos desafios na relação entre marketing e big data. A questão urgente é conseguir os dados relevantes e descobrir como extrair os melhores insights. Parece óbvio, mas diante da imensa quantidade de informações disponíveis e de tantos canais por onde elas circulam, é preciso saber focar no que realmente importa. E é preciso fazer isso com velocidade e precisão. Entenda como nos tópicos abaixo!
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Marketing e big data: identificando o que tem valor
É muito fácil se entusiasmar com todos os usos e potencialidades que o big data pode oferecer ao marketing. Trata-se de uma revolução em diversas frentes, nas quais a tecnologia de armazenamento e processamento de dados pode ser incrivelmente diversificada. Mas como transformar toda essa diversidade em resultados efetivos? A resposta é: objetividade. As empresas devem saber o que elas querem extrair do big data, para qual finalidade e com qual frequência. Leia também:
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Produzindo insights
Transformar dados em insights demanda uma grande capacidade de análise. Isso requer ferramentas potentes que possam atuar em tempo real e de forma automatizada. Basicamente, são quatro tipos de análises de dados que podem ser estruturadas de acordo com o negócio e os objetivos de marketing:
- Análise preditiva – observa e relaciona diversos padrões a partir de modelos estatísticos, mineração de dados, históricos e evolução para antecipar tendências.
- Análise prescritiva – trabalha com modelos que apontam possibilidades de resultados para diferentes ações. Assim, diante de alternativas de estratégias e abordagens, esse tipo de análise ajuda a definir qual seria mais efetiva, por exemplo.
- Análise descritiva – oferece um retrato para decisões imediatas e se baseia no histórico de dados do cliente. Tem um poder de segmentação mais refinado.
- Análise diagnóstica – permite avaliar os resultados de ações já em andamento. Por meio dos insights, é possível, por exemplo, avaliar o impacto de uma campanha e fazer ajustes para torná-la ainda mais efetiva.
Dados confiáveis
Além de contar com o poder de análises de variáveis, um ponto fundamental entre marketing e big data é ter processos que tornem os dados confiáveis. Afinal, se por um lado as empresas hoje dispõem de uma quantidade inimaginável de informações sobre seus clientes, por outro há o risco da imprecisão. E nada pode ser mais arriscado do que traçar estratégias a partir de dados imprecisos. E tão importante quanto ter uma grande concentração de informações – além da competência para segmenta e analisar – é a garantia de que os dados são confiáveis. Fazer isso depende de processos bem estruturados na fonte de entrada ou na captação e, também, de um bom trabalho de governança de toda a base. Empresas que contam com uma grande base construída ao longo do tempo, mas sem a estruturação adequada, precisam buscar meios de melhorar a qualidade desses dados. Elas devem encontrar ferramentas que atualizem, validem e enriqueçam a base de informações.
Soluções efetivas
Existem diversas soluções no mercado para empresas que queiram melhorar a qualidade de seus dados. Isso vale para a captação de novos e para confiabilidade dos que já dispõe. Algumas dessas soluções oferecem:
- Estruturação de base dados
- Plataformas para tratamento de dados na entrada
- Ferramentas de enriquecimento de dados
- Segmentação e aplicação de modelos estatísticos
Competitividade no futuro
Como em todas as áreas da tecnologia digital, os avanços do big data e de seu uso em estratégias de marketing têm muito a avançar. E na visão de alguns especialistas, as empresas brasileiras ainda não estão explorando todo o potencial que poderiam em termos de marketing e big data. Há muito espaço para aperfeiçoar a segmentação de clientes nas empresas por meio do big data, e quem não estiver utilizando os modelos estatísticos avançados e buscando todo seu potencial no uso de dados, tem grandes chances de perder vantagem competitiva, uma vez que muitas empresas estão surgindo já totalmente inseridas nesse contexto de big data direcionado para marketing. E essa é uma concorrência importante. 
