O que é data mining? Como os dados mudaram a forma de fazer negócios

O que é data mining? Use dados em estratégias corporativas
O que é data mining? Use dados em estratégias corporativas

Você sabe o que é data mining? O termo também conhecido como mineração de dados é uma prática comum frente às novas realidades de mercado e informação nas quais está inserido o universo corporativo. 

É por meio desse processo, por exemplo, que as empresas conseguem dar conta da imensa quantidade de dados estratégicos disponíveis em armazenamento em nuvem e em outras fontes.

Afinal, estatísticas apontam que são gerados cerca de 2.5 quintilhões de dados todos os dias a partir de práticas e processos na rede mundial de computadores, segundo informação da Techjury

É nesse cenário que o big data e a mineração de dados surgem como alternativas importantes de inteligência competitiva. Isso é, para que seu negócio saiba coletar e utilizar as informações disponíveis da melhor forma possível.

Quer entender melhor o que é data mining para que serve este processo tecnológico? Leia até o fim que a gente te explica! 

O que é data mining e para que serve?

Afinal, de forma clara e objetiva, o que é data mining e para que serve? O termo representa o processo de exploração de uma grande quantidade de dados com a finalidade traçar padrões estratégicos e relevantes nas informações coletadas, de forma a orientar a tomada de decisões estratégicas.

Como usar dados para o processo de tomada de decisão?

A prática é fundamental por um motivo bem claro: os registros que estão dispersos na internet não estão necessariamente “prontos”, limpos e confiáveis para serem utilizados. Pelo contrário, é justamente o processo de mineração que filtra, corrige e possibilita a qualidade de dados para as empresas.

Assim, gestores e áreas estratégicas possuem insights importantes sobre a performance da empresa, necessidades dos clientes e tendências de mercado. As decisões e a coordenação do planejamento tornam-se então mais assertivas, eficazes e orientadas para os objetivos principais da organização.

Em resumo, entender o que é data mining e instituir a cultura data driven no dia a dia corporativo gera impacto direto nos lucros e a melhora da relação  cliente e marca.

Exemplos de data mining para aumentar as vendas

Nada melhor do que exemplos de data mining para tornar mais clara nossa explicação. Para aumentar as vendas, em específico, o big data e a mineração de dados atuam para que a empresa consiga coletar informações do público-alvo de forma aprofundada, como o histórico de compra e padrões de comportamento

Dessa forma, a companhia  consegue:

  • fazer abordagens mais assertivas e eficazes;
  • aumentar as métricas de customer success (satisfação e sucesso do cliente) e de retenção;
  • melhorar a experiência de compra;
  • e, consequentemente, vender mais.

Portanto, o data mining se mostra fundamental para colher dados de clientes e implementar inteligência artificial para vendas.

Use dados a favor dos seus clientes

Quais são as etapas do data mining?

Conhecer as principais etapas do data mining é importante para a implementação de tecnologias de ciência de dados no seu negócio. Vamos a elas!

  1. Planejamento estratégico e definição de objetivo

Primeiramente, é necessário traçar as bases do planejamento estratégico e definir os objetivos organizacionais. 

Afinal, tendo isso bem detalhado e claro, a empresa saberá exatamente quais indicadores e informações deverão ser coletadas para orientar as diretrizes de ação de suas equipes, seja de Marketing, de Vendas ou do setor produtivo.

  1. Filtre os dados correspondente com sua estratégia

Definido o planejamento estratégico, escolha os dados corretos e relevantes para que sua empresa consiga monitorar as metas e objetivos previamente traçados.

Já falamos neste artigo da quantidade de informações dispersas sob as mais variadas fontes que estão disponibilizadas publicamente. Agora imagine se toda organização tentasse coletar e processar todo e qualquer dado que visse pela frente? Seria uma perda de tempo e desvio de foco consideráveis.

Portanto, busque somente os registros que podem agregar de alguma forma para melhorar suas vendas, reduzir custos e garantir a satisfação do seu cliente.

  1. Analise e cruze as informações coletadas

Nesta fase é quando acontece a mineração de dados propriamente dita. 

E como funciona? 

Os dados coletados são analisados segundo um modelo algorítmico para a identificação de erros a serem corrigidos e de padrões a serem associados. Assim, são consolidadas as técnicas de machine learning que vão ensinar a ferramenta de automação a dar respostas esperadas para cada combinação de dados monitorada. 

O que é Machine Learning? Entenda como funciona a tecnologia

Por fim, são diversas as fontes de informação que podem beneficiar uma empresa. Dessa forma, nessa fase 3 ocorre o cruzamento de dados de origens diversas para que a companhia obtenha insights mais completos e inteligentes. 

Afinal, quanto mais registros são cruzados, maiores serão as variáveis avaliadas para mitigar os riscos e garantir a confiabilidade dos resultados de análise.

  1. Avalie a aplicação das soluções apresentadas

A última das etapas do data mining é avaliação dos indicadores e KPIs para saber se a performance organizacional está compatível com as metas estipuladas. 

Assim, a mineração de dados provê métricas que auxiliam a empresa a monitorar processos e a eficácia da estratégia. Afinal, o controle e diagnóstico contínuo é essencial  para o sucesso no mundo corporativo.

Como implementar mineração de dados no meu negócio?

Entendeu o que é data mining? Quer implementar ferramentas de mineração de dados no seu negócio?

O Scora Journey é uma ferramenta de gestão de dados que visa melhorar a performance da organização a partir de uma análise embasada de dados que geram insights. Entre as ações da plataforma mais direcionadas à solução das necessidades dos clientes estão:

  • comparar performance de campanhas de vendas atuais com antigas;
  • a partir da base de dados de clientes, oferecer lista de recomendação para que  eles possam se beneficiar da mesma oferta de produto ou serviço;
  • fornecer um big data com histórico detalhado de clientes específicos para comparar com o comportamento de outros similares;
  • aferir dados geográficos e performances de engajamento de produtos ou serviços anteriores, embasando assim insights para orientar os próximos passos.

Se tiver interesse, converse com um especialista da Oncase para avaliar uma solução inteligente para o seu negócio.Acompanhe o conteúdo do blog para se manter informado sobre novidades do mercado digital e inteligência de dados. Até a próxima!

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *