Data Mining: Como utilizar para melhorar a experiência dos clientes?

16 de Agosto de 2021 por Stefanini

A frase “dados são o novo petróleo” nunca fez tanto sentido. E se o petróleo é o ouro negro, o Data Mining (DM) vem para constituir todos os meios empregados para sua prospecção e transformação.

Mas, como no caso do hidrocarboneto, não basta apenas retirá-lo de suas reservas naturais. Para que ele possa ser efetivamente utilizado, é indispensável aplicar a tecnologia em seu tratamento para servir a propósitos estratégicos.

Vamos conferir então como isso tudo acontece?

O que é Data Mining?

Data Mining consiste em um amplo conjunto de técnicas de mineração e captura de dados, os quais são posteriormente armazenados e tratados com ferramentas específicas. Como conceito, ele está associado ao Big Data, que se refere a um imenso repositório de dados virtual, alimentado de forma ininterrupta pelas interações das pessoas com os canais digitais.

Sendo assim, é pelo Data Mining que o Big Data revela sua utilidade, ao fornecer a matéria-prima para os “mineiros” digitais trabalharem.

Para que serve e por que é tão importante?

Segundo o site Statista, 57% dos gestores de compras das empresas entrevistadas globalmente usam a mineração de dados para apoiar decisões em negociações.

Sendo assim, os processos de Data Analytics que partem de DM servem como uma importante base, na qual líderes de diversos setores podem se orientar. Contudo, ainda mais importante que usar Data Mining, é fazer do jeito certo. É o que vamos ver a seguir. Acompanhe.

Quais as etapas de um processo de dm?

Junto aos conceitos de DM e Big Data, emerge o de Data Driven para designar as empresas nas quais o processo decisório é orientado por dados. 

No entanto, até chegar a esse estágio, é preciso assimilar as etapas básicas que levam dados em estado bruto a se transformarem em conhecimento. O primeiro passo para isso, como em toda iniciativa estratégica, é a definição de uma meta clara, como veremos a partir de agora.

Definição do objetivo

“Para quem não sabe onde quer chegar, qualquer lugar serve”, você provavelmente já deve ter lido essa frase em algum site na web. 

Embora seu autor, Lewis Carroll, a tenha popularizado por meio do conto “Alice no País das Maravilhas”, seu sentido filosófico se aplica perfeitamente ao meio empresarial. Ou melhor: seja qual for a circunstância, é preciso saber onde se quer chegar.

É por essa razão que, antes de aplicar DM, é preciso ter metas claras e que possam ser quantificáveis, de preferência SMART:

·         S – Specific (Específicas)

·         M – Measurable (Mensuráveis)

·         A – Achievable (Alcançáveis)

·         R – Realistic (Realistas)

·         T – Timely (Oportunas)

Seleção dos dados

Com as metas definidas, é hora de partir para a seleção das fontes de dados a serem utilizadas em seus processos de mineração. Nesse caso, é natural que os arquivos da própria empresa sejam usados como fonte primária, já que é neles que estão dados estratégicos sobre seus clientes, tais como:

·         faixa etária predominante;

·         em que região se concentram;

·         suas redes sociais;

·         ocupação;

·         formação;

·         entre muitos outros.

Limpeza dos dados

Dados raramente estão “limpos”, ou seja, prontos para serem submetidos às análises por meio de ferramentas digitais e softwares estatísticos. Na maioria dos casos, será necessário eliminar redundâncias, dados replicados, inconsistências ou informações erradas.

Por isso, depois de extraí-los, é preciso utilizar ferramentas que os purifiquem, de modo que se tornem fidedignos e expressem a realidade.

Aplicação das técnicas de mineração

Esta é a etapa em que o Data Mining acontece propriamente. Uma vez que os dados estejam prontos para serem tratados, serão acionados recursos sofisticados de análise, pelos quais algoritmos exploram os dados em busca de correlações.

Note que, desde o início, o uso de softwares e sistemas dedicados à análise e gestão de dados é indispensável. Portanto, não é possível aplicar DM aos negócios sem a utilização desses recursos. Entre eles, destacam-se softwares estatísticos, como o IBM SPSS Amos, e de Business Intelligence, como o Tableau ou o Microsoft Power BI.

Avaliação dos resultados obtidos

Depois de serem tratados pelas ferramentas de limpeza e de mineração, os dados se transformam em informação estruturada. Digamos, por exemplo, que você submeteu a análise de um questionário com perguntas e respostas em forma de Escala de Likert.

Uma vez tratadas, essas respostas deverão indicar, por exemplo, se os objetivos da empresa podem ser alcançados, desde que confirmem ou não um cenário favorável.

Utilização das informações

Supondo que a informação gerada pelo tratamento dos dados seja relevante, é hora de finalmente usá-las para apoiar decisões. Elas também podem fornecer insights valiosos, ou seja, apresentar oportunidades que, sem um processo de DM, jamais seriam conhecidas.

Quais as técnicas a serem utilizadas?

Vimos que a mineração de dados propriamente dita é apenas uma das etapas de um processo mais extenso de prospecção, armazenamento e análise de dados.

Nesse contexto, ela pode se valer de algumas técnicas desenvolvidas especificamente para dar conta dessa fase. Três delas você conhece a seguir.

Árvores de decisão

Embora os dados analisados por meio de DM tragam insights e revelações, nem sempre isso acontece de forma clara e inequívoca. Em certos casos, é possível que, mesmo após o tratamento dos dados, haja decisões complexas a serem tomadas, mesmo que se utilize tecnologia cognitiva para ajudar.

É para apoiar nesse aspecto que a mineração de dados utiliza as árvores de decisão, nas quais uma decisão pode ser analisada considerando seus vários desdobramentos.

Redes neurais

Tal como na Inteligência Cognitiva, as tecnologias baseadas em redes neurais simulam o funcionamento do cérebro humano para reconhecer padrões e correlações entre diversos dados.

Regra de associação

Já a regra associação é aplicada por meio de softwares que usam sofisticados algoritmos para descobrir elementos comuns em um conjunto de dados. Para isso, são aplicadas técnicas de análise estatística baseadas em suporte e confiança.

Como usar no atendimento ao cliente?

Uma das aplicações práticas do DM nas empresas é como um precursor das decisões tendo em vista a melhoria da experiência do cliente. Ou seja, sempre que sua empresa desejar identificar padrões de consumo ou tendências ela pode usar Data Mining para mapear a lógica por trás do comportamento do consumidor.

Dessa forma, é possível também desenvolver novas estratégias de negócios, bem como otimizar o atendimento, de modo que ele acelere o ciclo de vendas. Como se vê, o uso de Data Mining é uma verdadeira porta de entrada para novas oportunidades de crescimento. Use os dados a seu favor e destaque-se no mercado.

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