Aproveitamento da análise automatizada para obter insights sobre os clientes

Introdução

Hoje em dia, as empresas trabalham com grandes quantidades de dados e, para se manterem à tona, precisam saber como fazer com que esses dados trabalhem para elas. Essa é uma boa maneira de ter sucesso, pois quando você consegue analisar os dados que produz e coleta, pode tomar decisões melhores, como estratégias de marketing, melhor experiência do usuário em seu site ou até mesmo verificar quais páginas recebem mais visitantes e encontrar maneiras de aumentá-las ainda mais.

Então, quais métodos você pode usar para recuperar esses dados analisados de grandes conjuntos de dados? Quais são os benefícios desse tipo de análise na obtenção de insights sobre o cliente e na análise preditiva? E, por fim, que desafios e tendências devemos esperar ao iniciar a análise automatizada de dados? Vamos mergulhar de cabeça!

Métodos de coleta e análise de dados em análises automatizadas

A análise automatizada é uma ferramenta poderosa que também tem muitos métodos e maneiras de coletar dados. Como cada abordagem é adequada para diferentes maneiras de obter informações, bem como para diferentes finalidades, é bom saber o que cada uma delas emprega no processo e como você pode usá-las em seu benefício.

Fonte: Clicdata

Métodos de coleta de dados usados na análise automatizada:

• raspagem da Web. A maneira mais popular de recuperar dados de páginas da Web.

A raspagem da Web pode ser feita tanto manual quanto automaticamente, mas se estivermos falando de grandes quantidades de dados, é preferível que seja automatizada. Para a raspagem da Web, você precisa ter conhecimento das bibliotecas Python BeautifulSoup e Scrapy, bem como um conhecimento básico da estrutura HTML para poder recuperar os dados corretos.

O caso de uso: um site de comércio eletrônico pode usar a raspagem da Web para coletar informações, como informações sobre produtos, preços e avaliações de clientes dos sites dos concorrentes.

• APIs. As APIs podem ser uma boa opção para recuperar as informações de sites (serviços externos, aplicativos), pois permitem que os sistemas automatizados solicitem os dados e os obtenham diretamente de outro software (serviço).

As APIs são opções populares em plataformas de mídia social (por exemplo, Twitter API ou Facebook Graph API), pois permitem que as empresas que as obtêm recuperem dados analíticos, como estatísticas de interação com o cliente, tendências e feedback.

O caso de uso: as APIs permitem que as empresas consultem os serviços de mídia social e recuperem as informações necessárias nos formatos JSON ou XML, que podem ser facilmente processados posteriormente.

• dados transacionais. Essa opção significa que os dados estão sendo coletados das transações, que incluem vendas, compras e pagamentos on-line. Ferramentas analíticas avançadas, como bancos de dados SQL, soluções de armazenamento de dados ou até mesmo software analítico especializado (por exemplo, Tableau ou Microsoft Power BI) ajudam aqui, pois foram criadas para gerenciar e analisar esse tipo de dados.

O caso de uso: um varejista pode usar essa forma de extração de dados para recuperar e analisar os dados das transações de vendas. Isso pode ajudá-los a encontrar alguns padrões de compra ocultos, tendências de receita ou até mesmo o comportamento do cliente para que, posteriormente, eles possam personalizar sua estratégia de marketing para aumentar as vendas.

Tecnologias em análise automatizada

Há muitas maneiras de analisar os dados coletados. Na maioria dos casos, os analistas de dados usam o aprendizado de máquina (ML) para análise automatizada, o processamento de linguagem natural (NLP) para análise de sentimentos, a mineração de dados para analisar grandes quantidades de dados e obter insights significativos e a análise preditiva para prever tendências e o comportamento do cliente. Vamos falar mais sobre cada uma das abordagens abaixo:

• algoritmos de aprendizado de máquina. Os algoritmos de ML estão no centro da análise automatizada. Eles ajudam a analisar os dados e a encontrar padrões que geram previsões com base nos dados analisados. Por exemplo, se você trabalha no varejo, use o aprendizado de máquina para prever o comportamento de compra do cliente com base em como ele fez as compras anteriores.
• processamento de linguagem natural (NLP). Como a simples análise de dados nem sempre encontra bons insights, é bom tentar usar a PNL. Trata-se de uma abordagem que permite analisar o conjunto de dados, que inclui texto, como feedback, publicações em mídias sociais ou até mesmo tíquetes de suporte, para obter insights úteis sobre o produto. Para ser mais específico, se você quiser saber se o cliente gosta/desgosta do seu produto, poderá obter esses dados permitindo que o PLN pesquise frases e palavras que sejam emocionalmente coloridas para agrupá-las em negativas, neutras e positivas e, por fim, obter insights melhores sobre o seu produto.
• mineração de dados. Essa é para aqueles que precisam analisar grandes quantidades de dados e encontrar padrões, relacionamentos e anomalias significativos. Essa abordagem é frequentemente usada para gerenciamento de riscos, detecção de fraudes e segmentação de mercado.
• Análise preditiva. Essa abordagem significa que você permite que os sistemas automatizados obtenham os dados históricos que foram armazenados anteriormente, analisem-nos e prevejam tendências futuras e o comportamento do cliente. É uma opção popular para empresas que trabalham com dados financeiros, previsão de demanda e avaliação de riscos.

Formas de processar e interpretar os dados dos clientes

Ao começar a usar a análise automatizada, é bom saber exatamente o que você deseja fazer com os dados analisados. Aqui criamos uma lista de maneiras de processar os dados coletados para interpretar o comportamento do cliente:

• segmentação - dividir os clientes em grupos por características específicas (demografia, hábitos de compra, interesses). É uma boa opção para empresas que buscam marketing direcionado/ofertas personalizadas.
• análise comportamental - analise como os usuários se comportam em seu site, para que você possa ter uma visão melhor sobre a necessidade de aprimorar a navegação do site, melhorar a experiência do usuário ou criar estratégias de marketing melhores.
• Análise de sentimento - obtenha insights sobre seu produto a partir de mídias sociais, avaliações e feedback. Isso pode ajudá-lo a trabalhar nos aspectos negativos de seu produto ou serviço, melhorar sua qualidade, se necessário, etc.

Benefícios da análise automatizada para entender o comportamento do cliente

A análise automatizada traz muitos benefícios que são muito úteis, especialmente se você decidir começar a usar grandes conjuntos de dados para melhorar o comportamento e a experiência de seus clientes.

Ela não apenas ajuda a processar enormes conjuntos de dados em questão de minutos, mas também fornece conselhos valiosos com base nesses dados. Vamos discutir aqui as vantagens mais importantes do uso da análise automatizada e como ela pode ajudar sua empresa.

Fonte: Kanaries

Processamento de grandes volumes de dados

Um dos benefícios que ajuda muito é a capacidade de analisar grandes quantidades de dados, que muitas vezes chegam a terabytes ou petabytes de tamanho - é aí que as formas tradicionais de análise de dados realmente não funcionam.

Algoritmos e estruturas de ML, como Apache, Hadoop e Spark, podem ajudá-lo a trabalhar com os dados de forma rápida e eficiente, pois essas tecnologias funcionam usando ambientes de nuvem para trabalhar em tarefas, acelerando significativamente os processos.

Eficiência e velocidade

A análise que poderia levar semanas ou meses para ser concluída agora pode ser feita em questão de segundos graças à IA, que é o componente básico da análise automatizada. Por exemplo, a IA pode se movimentar rapidamente pelos dados dos clientes nas plataformas, coletando os dados - mídia social, chamadas de suporte ao cliente e interações no site. Graças a essa abordagem mais rápida, as empresas agora podem ter informações valiosas para tomar decisões melhores sobre os dados que possuem.

Encontre padrões e tendências ocultos

Os algoritmos de aprendizado de máquina também são bons para encontrar padrões e tendências que podem ser omitidos ao usar a análise manual. Ao usar o ML, você pode obter padrões de comportamento e preferências sutis e até mesmo prever tendências futuras. Um dos exemplos é que os algoritmos de agrupamento podem segmentar os clientes em grupos com comportamentos ou preferências semelhantes, o que pode não ser percebido quando se usa uma análise totalmente manual.

Insights preditivos

A análise preditiva usa os dados históricos que a empresa possui para prever o comportamento futuro do cliente. Ela inclui técnicas como:

• análise de regressão;
• árvores de decisão;
• redes neurais.

Eles são úteis para quem deseja lançar um novo produto e quer prever a possível reação do cliente, a probabilidade de rotatividade e o valor do tempo de vida. Também é uma boa maneira de personalizar as interações com os clientes e ajustar as estratégias de negócios.

Melhor experiência do cliente

Por fim, o último benefício é que, quanto melhor a análise for feita, melhor você entenderá seus clientes. Com a ajuda de algoritmos de personalização, é possível adaptar facilmente recomendações de produtos, mensagens de marketing e muito mais para o cliente específico, aumentando, assim, a taxa de envolvimento, a experiência do usuário e o sentimento emocional geral em relação à sua empresa.

Tipos de informações obtidas por meio de análises automatizadas

Quais são os tipos de informações que você pode obter com a análise automatizada? Há muitos, então vamos descobrir aqui.

Fonte: Grande Aprendizado

Dados demográficos e segmentação de clientes

As ferramentas de análise usam algoritmos para encontrar as seguintes informações:

• idade;
• gênero;
• localização;
• educação;
• nível de renda.

O ML usa esses e muitos outros fatores para criar uma segmentação melhor, ajudando você a fazer uma abordagem mais personalizada para cada grupo de clientes. Para dar um exemplo, um algoritmo de árvore de decisão categoriza os usuários em diferentes segmentos para que você possa criar estratégias de marketing mais bem direcionadas.

Padrões e comportamentos de compra

A análise automatizada emprega técnicas como o aprendizado de regras de associação (por exemplo, os algoritmos Apriori e Eclat) para ver as relações entre diferentes produtos e os hábitos de compra dos clientes.

Por exemplo, a análise de cesta de mercado é uma ótima maneira de descobrir quais produtos são frequentemente comprados juntos, bem como uma análise de série temporal que permite analisar as tendências de vendas ao longo do tempo e antecipar as flutuações da demanda.

Feedback do cliente e análise de sentimentos

Com a análise de sentimentos, você descobre os sentimentos e as opiniões dos clientes usando a PNL. O que a PNL usa para a análise de sentimentos:

• feedback do cliente;
• comentários;
• postagens de mídia social relacionadas ao produto.

Os algoritmos de PNL, como as redes LSTM (Long Short-Term Memory), trabalham no texto coletado para categorizá-lo com base nas palavras relacionadas à emoção em positivo, negativo e neutro. Graças a essa abordagem, a empresa pode obter uma compreensão abrangente do fato de o produto que possui ser percebido como positivo ou negativo e o que exatamente deve ser aprimorado para melhorá-lo.

Interação on-line e pegada digital

Saber como os usuários interagem com seu site/produto é essencial, e ferramentas como o Google Analytics podem ajudá-lo com isso. Elas rastreiam as interações dos usuários que incluem visitas ao site, padrões de cliques e envolvimento com mídias sociais para descobrir, por exemplo, as páginas ou os recursos mais populares, o tempo gasto na página, a taxa de rejeição etc. Tudo isso é útil quando você deseja melhorar seu website, mas não sabe por onde começar.

Desafios na implementação de soluções e análises automatizadas

Com o grande número de benefícios e casos de uso da análise automatizada, surgem desafios que também precisam ser enfrentados. Continue rolando a tela e saiba o que pode ser um obstáculo em seu caminho para a análise de dados automatizada.

Fonte: Millimetric

Preocupações com a privacidade dos dados

A automação de dados geralmente significa trabalhar com dados confidenciais. Esse é um dos motivos pelos quais muitos demonstram preocupação. Uma das maneiras de evitar o vazamento de dados é usar tecnologias de criptografia, como SSL/TLS para dados em trânsito e AES para dados em repouso.

A empresa também deve estar em conformidade com regulamentos como o GDPR e a CCPA (eles garantem diretrizes rígidas sobre coleta, processamento e armazenamento de dados).

Necessidade de pessoal qualificado

Se você decidir usar a análise de dados automatizada, certifique-se de ter profissionais com experiência em ciência de dados, aprendizado de máquina e tecnologias de Big Data. Se você não tiver tempo para encontrar um analista de dados profissional, invista em programas de treinamento e desenvolvimento para aprimorar as habilidades da equipe existente.

Além disso, você pode usar uma das muitas plataformas de análise que oferecem interfaces fáceis de usar e geralmente são mais acessíveis a públicos mais amplos (por exemplo, AWS SageMaker ou Google Cloud AI).

Precisão e relevância dos dados

O último concerto está relacionado principalmente à qualidade dos dados usados. Por exemplo, se os dados não forem limpos adequadamente, tiverem muitas lacunas ou simplesmente não forem relevantes, os insights dos resultados não lhe trarão nada de bom.

Para tornar o conjunto de dados utilizável para análise, limpe, valide e padronize-o regularmente. Não se esqueça de usar ferramentas automatizadas de qualidade de dados que possam identificar e corrigir erros, duplicatas e inconsistências nos dados. Como os modelos de ML são treinados com base nos dados que você fornece a eles, certifique-se de que esses dados sejam de boa qualidade.

Tendências e previsões futuras em análise automatizada

À medida que mais e mais empresas começam a integrar a IA e o ML em seu fluxo de trabalho, podemos dizer com confiança que o futuro da análise automatizada é brilhante. Desde a integração de IA/ML até o uso de computação de ponta, tudo funcionará para ajudar a obter os melhores insights.

Tendências em análise automatizada

Aqui, exploraremos as tendências que crescerão significativamente no futuro:

• Integração de IA e ML com a IoT. Como os dispositivos de IoT geram uma grande quantidade de dados, a IA integrada a esses dispositivos ajudará a processar esses dados mais rapidamente e fornecerá melhores percepções para os clientes.
• avanços na análise preditiva. Com a ajuda de previsões mais matizadas, as empresas obterão informações mais detalhadas sobre o comportamento e as preferências dos clientes e insights sobre tendências futuras.
• computação de borda. A computação de borda permite que os dados sejam analisados mais perto de onde são gerados (por exemplo, dentro do dispositivo do qual foram coletados). Essa abordagem ajudará a fornecer informações em tempo real para aplicativos como marketing personalizado e aprimoramento da experiência do cliente na loja.
• privacidade dos dados. Não há dúvida de que, com o aumento das preocupações com a segurança dos dados usados, as tendências futuras em análise automatizada definitivamente terão lugar para novos métodos de criptografia, bem como para a anonimização dos dados pessoais dos clientes.

Considerações finais

Em resumo, usar a análise automatizada para recuperar informações úteis sobre o comportamento do cliente é uma boa maneira não só de obter insights para a própria empresa, mas também de aumentar a satisfação do cliente com seu produto a longo prazo.

Com a ajuda do ML e da IA, você pode categorizar os usuários por dados específicos, descobrir o que há de melhor e de pior em seu produto apenas raspando as publicações nas mídias sociais ou até mesmo fazer previsões futuras sobre se seus clientes gostarão do novo produto que você vai lançar. O cenário da análise de IA é amplo e, quando você sabe por onde começar, pode se sair muito bem.