Com exceção dos que estudaram marketing, o título acima deve
causar estranhamento àqueles que desconhecem a existência de uma relação entre
fraldas e cervejas. Em linhas gerais, trata-se de uma questão de identificação
de hábitos baseados em análise de dados. Mas de que forma uma informação crua e
aparentemente sem valor pode tornar-se útil quando interpretada e aplicada da
forma correta? É justamente nesse ponto que entra o terceiro termo do título: o
chamado "Big Data". E o mundo, ao que parece, foi mordido por este
bicho.
É recorrente entre profissionais de tecnologia da informação
o debate de que a análise de grandes quantidades de dados pode auxiliar
organizações a encontrarem tendências úteis, por exemplo, relacionadas ao
comportamento de um consumidor. E uma vez estabelecidas condições estruturais
em TI para se chegar ao cruzamento de informações no setor de varejo, no caso,
os indicadores gerados podem ajudar a impulsionar vendas mais assertivas e
direcionadas.
Imagine só o que é possível fazer com todos os novos dados
gerados diariamente na navegação pela internet, em transações online, e até
mesmo com movimentos rastreados dentro de shopping centers por meio de
dispositivos móveis (tablets e celulares). Todas essas atividades são formas de
Big Data, que, de modo geral, trata-se de um conjunto de dados que não podem
ser manipulados facilmente por meio de métodos tradicionais, tais como
servidores dedicados conduzidos por uma estrutura de banco de dados ou por um
armazém tradicional de dados.
A tecnologia que estamos falando baseia-se em três atributos
centrais. O volume, caracterizado por uma imensa quantidade de dados gerados e
coletados pelas empresas; Variedade, que são os diferentes tipos de dados
extraídos de textos, áudios, vídeos, mídias sociais, etc.; E a velocidade, que
é a rapidez com a qual os dados são coletados, analisados e "antecipados".
O principal ganho com a utilização do Big Data consiste na
capacidade de identificar padrões de informações brutas, algo que também pode
ser considerado como uma exploração de dados. O princípio de "fraldas e
cervejas" delega às empresas que utilizam técnicas de análise de dados a
missão de detectar hábitos e padrões de comportamento do cliente. Por exemplo,
no setor de serviços financeiros (bancos e seguradoras), as empresas usam o Big
Data para identificar fraudes. Trata-se de sinalizações que indicam a
probabilidade de transações fraudulentas, fazendo com que a companhia possa
reagir no sentido de evitar tais ocorrências.
Uma grande operadora de telefonia móvel mundial estava
sofrendo uma rotatividade significativa de clientes em toda a sua base de
usuários. A partir do uso de ferramentas e processos de análise de dados
tradicionais, a organização conseguiu quantificar o total de turnover com
bastante precisão, mas não as razões para isso. Foi então que empresa se
dirigiu a um grupo de "cientistas de dados" – outro termo novo – para
identificar as reais causas da saída de tantos clientes. A partir de volumes de
dados não-estruturados, a companhia coletou um conjunto avançado de algoritmos
diários, que foram capazes de fornecer alguns insights interessantes.
Cada vez que uma pessoa transferia seu plano de celular para
uma operadora concorrente, cinco de seus amigos próximos faziam o mesmo, o que
então significava que cada um desses cinco amigos teriam mais outros cinco
amigos cada fazendo a mesma mudança. Em outras palavras, tratava-se do efeito
"bola de neve".
Este comportamento foi impulsionado por um pacote de ofertas
de operadoras de telefonia móvel, combinando ligações telefônicas e torpedos
sms gratuitos para os cinco amigos. Foi então que a X Telecom (vamos chamá-la
assim) rapidamente entrou em ação por meio de uma campanha reativa à
concorrência: cada vez que um de seus clientes trocasse de operadora, seria
enviada imediatamente para seus cinco de seus amigos selecionados uma proposta
atraente para renovar os seus plano. Com essa ação, o turnover de clientes
diminui em mais de 65%.
Embora dados não-estruturados não possam ser facilmente
convertidos em inteligência "acionável" por bancos de dados
tradicionais, tais exemplos confirmam que as ferramentas para coletar
conhecimento e insights já são realidade e estão se desenvolvendo rapidamente.
Além disso, tais tecnologias de inteligência artificial podem ser aplicadas em
muitos campos. O sistema de busca do Google e sua propaganda de negócios, por
exemplo, utilizam um conjunto de ferramentas de inteligência artificial que
analisam grandes quantidades de dados e permitem decisões instantâneas.
Tais avanços têm gerado grandes oportunidades para as
empresas. Por sua vez, os CIO's estão sob uma pressão crescente para fornecer
as ferramentas e os processos necessários que permitam uma estratégia de Big
Data para seus negócios, no sentido de aproveitar as oportunidades de mercado e
até mesmo evitar danos à reputação corporativa.
Apesar de todo o barulho em torno dessa novidade, as
organizações não precisam de grandes investimentos em infraestrutura e recursos
para começar. É possível iniciar pela instalação de uma plataforma simples e de
baixo custo para coletar os dados e, a partir daí, começar a identificar
padrões úteis que gerem retornos quase que imediatos, se forem executadas as
devidas ações proativas.
Um pequeno investimento em uma plataforma como essa pode ser
realizado a partir dos ganhos obtidos com o seu próprio uso. Isso é possível em
todos os setores da economia onde uma ampla gama de padrões possa ser aplicada:
padrões de controle de qualidade no setor manufatureiro, padrões para retorno
de pacientes em hospitais, reservas versus cancelamentos em viagens, e muitos
mais.
Definitivamente, o Big Data e suas funcionalidades estão
mudando profundamente a maneira como as empresas são capazes de reagir ou
antecipar oportunidades de negócio.
Em tempo: Uma das maiores redes de varejo dos Estados Unidos
descobriu em seu gigantesco banco de dados, que a venda de fraldas descartáveis
estava associada à de cerveja. Em geral, os compradores eram homens, que saíam
à noite para comprar fraldas e aproveitavam para levar algumas latinhas para
casa. Os produtos foram postos lado a lado. Resultado: a venda de fraldas e
cervejas disparou. Eis a relação entre produtos tão distintos.
Almir Silva, gerente de Vendas de Serviços e Soluções da
Dimension Data.
Fonte: TI INSIDE
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