Em tempos de transformação digital, a análise cruzada de dados tem favorecido a tomada de decisão de gestores. Afinal, os rastros deixados pelos consumidores, seja nas mídias sociais ou em outros espaços online, permitem que estratégias sejam traçadas com maior assertividade.
Isso porque quanto mais informações importantes do seu público-alvo ou segmento de mercado você tiver, mais eficazes serão as ações definidas.
No entanto, o cruzamento dessas informações nem sempre é algo tão simples, visto a abundância de plataformas e sistemas gerando dados a todo momento.
Pensando no assunto, neste blog post falaremos da importância da análise cruzada de dados no cenário em que vivemos, quais benefícios ela proporciona e como implementá-la aos seus negócios. Confira!
A análise cruzada de dados consiste no processo de filtrar e interpretar registros internos e externos de forma conjunta. Buscando, desta forma, aprimorar resultados e gerar insights valiosos para a estratégia empresarial.
Por meio de técnicas de Big Data e Machine Learning, essa prática já vem sendo bastante difundida no mundo dos negócios, principalmente, nas áreas de Marketing e de Vendas.
A priorização da automação na análise cruzada de dados já foi atestada pela maioria dos empresários. Pelo menos 79% dos executivos acreditam que as companhias que não aderirem ao Big Data irão à falência, segundo pesquisa da Accenture.
Assim, frente ao grande volume de registros disponíveis atualmente, é fundamental garantir o armazenamento e filtragem daqueles mais relevantes para o planejamento estratégico do seu negócio.
Conforme já dito, a transformação digital mudou radicalmente nossa forma de consumo. Isso trouxe consequências diretas nas formas de fazer negócio e no desenvolvimento de mercados cada vez mais competitivos e conectados.
O consumidor — mais do que nunca, figura central dos negócios — tem uma infinidade de escolhas ao seu alcance a partir de poucos cliques do celular, tablet, computador e até da televisão.
“O cruzamento de dados internos e externos, como informações demográficas e hábitos de compra, por exemplo, permite mostrar: quais grupos, dentro do seu público-alvo, estão mais propensos a comprar, quanto eles costumam gastar, além do tempo da jornada de compra de cada um”, explica Natan Reiter, VP de Sales Intelligence da Cortex, ao TI Inside.
Ou seja, ao realizar diferentes atividades na Internet, os usuários deixam rastros que constituem uma infinidade de dados que as empresas podem usar a favor do negócio para, por exemplo:
No entanto, ainda de acordo com Reiter, não basta apenas obter dados relevantes. É fundamental estudá-los de forma inteligente.
“A análise cruzada de dados é uma poderosa ferramenta de Inteligência de Vendas para identificar padrões, expandir o olhar das empresas sobre os clientes, gerar insights e oferecer a melhor experiência de compra.”
Até aqui, já deve estar claro que esse processo auxilia para melhorar o relacionamento com os clientes, fortalecer a marca no mercado e até potencializar as vendas. Mas você sabe como é feito o cruzamento e análise dessas informações na prática?
É o que explicamos nos tópicos a seguir. Confira!
Antes de tudo, é importante obter as informações necessárias para realizar análises mais assertivas. É aí que entra a necessidade de contar com as tecnologias certas.
Ferramentas que dispõem de Big Data, por exemplo, fazem a coleta e análise de um volume massivo de dados, sejam eles estruturados (em formato de texto) ou não (em formato de vídeo e áudio, por exemplo).
Essas informações podem surgir de várias fontes distintas e, portanto, já podemos concluir que fazer um trabalho manual, sem a ajuda de sistemas, inviabiliza o alcance dos objetivos esperados com essa estratégia.
Porém, de nada adianta ter uma quantidade exorbitante de dados sem saber como eles devem ser trabalhados. E, principalmente, quais são valiosos e quais podem ser desconsiderados. É aí que entra outra fase deste trabalho: o tratamento das informações.
Nesse caso, os dados são processados de maneira automatizada. Assim, eles podem ser organizados de uma forma lógica, tornando-se informações importantes para as análises.
Depois das duas etapas anteriores, é chegado o momento de fazer o cruzamento de dados. Por meio de duas ou mais bases, é necessário buscar e averiguar informações que se correlacionam.
Ou seja, através de métodos estatísticos, é hora de medir as relações entre as variáveis obtidas e analisar as associações existentes entre elas. Desta forma, o resultado do cruzamento de dados garante a obtenção de novas informações.
Chegamos à fase de análise de dados e todo o conhecimento gerado é utilizado para avaliar diferentes processos e situações do mercado.
Isso vale tanto para estratégias internas, como decisões de vendas de produtos, quanto para externas, que estão ligadas aos concorrentes e ao mercado.
Vale mencionar que é nessa etapa que o gestor consegue ver se o que foi levantado é suficiente ou se é necessário captar mais dados e com outra abordagem para cumprir o planejamento da análise.
Por meio da análise cruzada de dados, a empresa ganha eficiência e consegue identificar as melhores estratégias, além de minimizar riscos e falhas que podem afetar negativamente o desempenho do negócio no mercado.
A partir dela, os profissionais e gestores têm em mãos uma gama de informações que são valiosas para tomar as melhores decisões para o negócio, que contribuem para:
O customer intelligence consiste na coleta de dados e informações dos clientes de uma empresa. A partir disso, é possível definir perfis de comportamento e segmentar o seu público, aumentando a eficácia dos atendimentos e até mesmo de prospecções futuras.
Assim, em um cenário de competição acirrada, as decisões de negócios requerem cautela e o máximo de segurança possível. Neste contexto, quanto mais informações o tomador de decisões tiver sobre as variáveis de seus negócios, mais assertivas e eficazes serão suas ações.
Portanto, para manter a competitividade, as empresas precisam estudar o comportamento e perfil de consumo de sua audiência.
A análise dessas informações com outros dados relevantes gera insights importantes para impulsionar suas estratégias de marketing e vendas, além de oferecer a melhor experiência de compra ao cliente.
Assim, a análise cruzada de dados, com a ferramenta ideal, permite identificar todos os padrões necessários para compreender a fundo o consumidor, expandindo o olhar sobre as informações coletadas.
Entendendo o poder do cruzamento de dados para levantar informações estratégicas, resta saber quais ferramentas utilizar. Veja as principais sugestões a seguir:
As planilhas são as ferramentas mais simples e conhecidas para organizar informações e fazer análise de dados de forma mais manual.
Planilhas criadas no Excel, ou gratuitamente pelo Google Sheets, facilitam a visualização das informações e são ótimas para serem inseridas em relatórios.
Ainda que muito acessíveis e conhecidas, porém, as planilhas são ferramentas básicas e manuais, que não são voltadas especificamente para o cruzamento de dados estratégicos.
Hoje em dia já existem ferramentas de automação de registros que podem acelerar processos, diminuir custos e tempo perdido na organização das informações, como também gerar insights voltados para a inteligência de vendas.
O suporte de tecnologias como o Big Data permite análise cruzada de dados em grandes quantidades com grande eficiência. Se dependesse apenas do trabalho manual humano, tais processos resultam em horas de tempo e dinheiro perdido.
Portanto, as novas dinâmicas de mercado demandam modelos ágeis de interpretação de informações estratégicas. Assim, é preciso trazer respostas rápidas e assertivas para demandas de um cenário cada vez mais volátil.
Atualmente, o universo corporativo tem sido abastecido por um grande volume de dados de clientes e potenciais consumidores gerados em diferentes sistemas.
Por isso, é fundamental armazenar e filtrar as informações mais relevantes para o planejamento estratégico dos negócios. E é sob esse contexto que muitas companhias apostam na análise cruzada de dados.
Por meio da tecnologia, baseada em técnicas de Big Data, é possível cruzar as informações obtidas, buscar correlações existentes, e gerar insights para estratégias mais assertivas aos objetivos de negócio.
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