O Big Data é o conjunto de dados produzidos a todo o momento, seja via web, por meio de cliques e navegação, seja na utilização de dispositivos como smartphones.
O tamanho desse conteúdo digital dobra a cada dois anos e o número de empresas que têm investido também cresce. Em 2017, esses investimentos ultrapassarão a casa de R$ 1 Bilhão no Brasil.
O uso do Big Data tem mudado todas as relações de mercado, afetando empresas de todos os setores e tamanhos.
Explorar essa enorme quantidade de dados permite conhecer o comportamento do consumidor. Conhecendo esse comportamento é possível e realizar análises de seus padrões de consumo. Isso possibilita vendas mais direcionadas e de menor custo.
Continue lendo, saiba a importância e as principais soluções Big Data para as PME!
Qual a importância do Big Data para a PME?
Para empresas de todos os setores e tamanhos, o recolhimento de dados de seus clientes é crucial para se ter um diferencial estratégico e competitivo no mercado.
Os dados podem ter segmentações, como as demográficas, com informações de renda, sexo e idade, geolocalizadas, com informações da localização geográfica dos potenciais clientes, e psicográfica, com informações de comportamento, crenças e padrão de consumo.
Contudo, além dos dados gerados pelos clientes, o Big Data pode também ser a chave para uma gestão administrativo-financeira mais eficiente, desde o recolhimento de impostos, até o investimento em campanhas de marketing.
Aliado a isso, ele permite a criação de linhas de produção mais controladas e precisas, por meio de processos automatizados via web, a Internet das Coisas (IoT).
Um exemplo do uso da IoT é a chamada Indústria 4.0. Enquanto a revolução digital pôs os robôs e computadores nas fábricas, a revolução 4.0 conectou-os à internet e automatizou processos a distância. Isso permitiu o controle de processos e a diminuição de falhas humanas, aumentando a eficiência de linhas de produção.
Gestão estratégica
Previsões mostram que a indústria 4.0 movimentará US$ 15 trilhões nos próximos 15 anos e, segundo relatórios da E&P, em 30 anos os custos de produção de inúmeros setores industriais cairão mais de 13{f01c04c06b192aadec230348056c90d4c70716de5ce7a32a04c1bfe0433bcbd4}.
Essa redução de custos deve-se a fatores administrativos e estratégicos, como a formulação de linhas de produtos mais inteligentes e a diminuição do desperdício.
Por exemplo, se uma loja capta os dados de compras e interesses dos clientes, a aquisição de insumos e os estoques devem ser voltados a esse comportamento, garantindo à empresa a produção de mercadorias direcionadas, reduzindo a refração e o desperdício.
Tais informações garantem competitividade, pois canalizam os recursos aonde devem ser gastos e indicam o que deve ser produzido para aumentar as vendas. Como resultado, é gerado um Retorno do Investimento (ROI) satisfatório em soluções Big Data e um planejamento estratégico e financeiro mais seguro.
Além disso, compreender e entregar aquilo que o cliente precisa é melhorar o relacionamento com ele. Isso pode até mesmo diminuir o Churn Rate no caso de empresas de serviços de assinatura ou contrato.
O Big Data é importante para a estratégia de qualquer PME, seja qual for o ramo de negócio em que atua. Investir em dados é ter a certeza de possuir relatórios com métricas concretas e precisas de vários setores da empresa.
Quais os diferentes ramos em que o Big Data pode ser utilizado?
O uso do Big Data é necessário para qualquer empresa ou setor de mercado. A informação gera o poder de conhecer e ter maior controle de todas as facetas de um negócio. Mostraremos agora exemplos de dois ramos de atuação de mercado e as respectivas soluções Big Data possíveis.
Varejo
O controle do estoque, da logística, do setor financeiro, a retenção e melhor relacionamento com o cliente e até a previsão de novos investimentos são algumas das utilidades do Big Data nesse ramo.
No Brasil, só em 2016, o e-commerce faturou mais de R$ 44 bilhões. Contudo, o Big Data também pode ser aplicado em lojas físicas de varejo.
Uma delas é a previsão de chegada de cliente por meio de sensores no estacionamento da loja. Funciona da seguinte forma: o cliente, que já realizou previamente a compra, vai buscar o produto. Nesse momento, ainda no estacionamento, sensores ligados ao sistema da empresa conferem mais rapidez para o atendimento ao avisarem que aquele cliente veio retirar o produto.
Outra novidade são as câmeras que rastreiam o movimento dos consumidores dentro de loja. Em vez de imagens de segurança, os instrumentos captam expressões e atitudes dos clientes diante de produtos em displays ou vitrines. Isso permite ao gestor analisar o sucesso e aceitação de certas campanhas e divulgações.
Essas ferramentas servem para dar informações mais precisas sobre o que o cliente gosta ou melhorar o seu atendimento. Isso contribui para a criação de uma experiência de compra cada vez mais completa e prazerosa.
Indústria
O Big Data e a indústria 4.0 têm revolucionado toda a produção industrial, com a automação de sistemas e a possibilidade de controlar remotamente toda a linha de produção.
Com isso a qualidade é garantida, discrepâncias e falhas são reduzidas e é possível a criação de linhas de produtos inteligentes direcionadas para o público-alvo. Por exemplo, os dados de uma empresa mostram que seus clientes preferem um tênis produto, essa produto será mais produzido.
Processos automatizados conferem mais controle, identificando falhas em processos que podem gerar altos custos para as empresas. Esse sempre foi um dos maiores entraves na redução de custo de produtos para parte da indústria.
Maior controle gera maior agilidade e capacidade de consertar máquinas defeituosas, reconstruir processos mais eficientes e redirecionar o orçamento de uma empresa.
Quais as principais soluções de Big Data para as PME?
Muitas são as soluções que o Big Data pode promover para as PME. Vamos citar algumas das mais importantes para a competitividade no mercado. Elas podem garantir não só o aumento de vendas, mas a melhoria na administração e a retenção de clientes.
Customer Analytics
O Customer Analytics, passa pela noção de que é possível criar uma análise concreta do perfil da sua Buyer Persona. Isso é feito por meio do recolhimento e cruzamento de informações sobre o público, criando clusters e segmentações.
Para isso, é necessário coletar dados de seu cliente em todas as oportunidades. Personalizando quais dados são relevantes para o negócio e traçando os Key Performance Indicators (KPI) corretos.
Após a definição do cliente ideal, é necessário criar uma política e contratar ferramentas que administram o relacionamento com ele.
Customer Relationship Manager
Com plataformas de CRM é possível automatizar atendimento e relacionamento com clientes baseando-se no seu Lead Scoring.
Com o controle do histórico é possível conferir uma relação personalizada e próxima, encantando-os e promovendo a marca.
Existem várias ferramentas de CRM no mercado, com várias funcionalidades e maneiras de usar. Contudo, antes de empregar a solução, a empresa deve criar uma política voltada a essa área.
É possível usar técnicas de Machine Learning, como a análise preditiva, que permite prever tendências de consumo e comportamento.
Análises Preditivas
A análise preditiva é uma técnica de Machine Learning na qual o computador “aprende” com os dados históricos dos clientes. Levando em conta seu comportamento na Web, cliques e compras, e pode realizar a previsão de seu padrão de consumo.
Essas previsões permitem a criação de linhas de produto inteligentes para públicos específicos. Diminuindo riscos, prevendo padrões financeiros negativos, entre outras funções.
São muitas as soluções Big Data que podem ser aplicadas, com vários níveis de investimento possíveis.
Muitas PME acham caro investir em Big Data, mas existem empresas especializadas na prestação desse tipo de serviço. O gestor deve saber que qualquer investimento em soluções Big Data tem retorno garantido, diferentemente das estratégias tradicionais.
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