Cruzamento de dados: como fazer, analisar e otimizar o seu negócio

O cruzamento de dados é uma fase da ciência de dados que acompanha a transformação digital nas empresas. Antes, os empreendedores realizavam pesquisas de mercado com métodos estatísticos, mas essas práticas se tornaram defasadas diante de todas as possibilidades advindas da tecnologia.

Hoje, o público das empresas pode ser mais facilmente mapeado, com base em informações de vendas e de perfis averiguados em sistemas de gestão, por exemplo. Apesar disso, sua necessidade de consumo pode se alterar rapidamente por fatores com tendências, sazonalidade etc.

Segundo a KPMG Capital em sua pesquisa Going beyond the data: Achieving actionable insights with data and analytics, 99% dos empreendedores acreditam que o Big Data Analytics é decisivo para a tomada de decisão. Apesar disso, 85% não têm proficiência ou ideia de como interpretar os dados e apenas 25% aplicam as deliberações apontadas pelos resultados.

Se você também não sabe o que é cruzamento de dados e como ele pode impactar positivamente seu negócio, continue a leitura deste post!

O que é o cruzamento de dados?

Na gestão dos negócios é preciso acompanhar as constantes mudanças que ocorrem no mercado. Em qualquer ramo de atuação, esse recurso pode ser inestimável, por exemplo, para apontar quais razões levam os indivíduos a fazerem escolhas ou desistirem delas.

Atualmente, fala-se muito em presença online. Empresas de variados ramos de atuação precisam digitalizar seus processos e se tornar omnichannel. Ao mesmo tempo que a internet possibilita a visibilidade das marcas, aumenta exponencialmente a competitividade no mercado.

Nesse momento, é hora de optar por diferenciais competitivos e, para estabelecer quais serão os da sua empresa, é necessário conhecer bem o público que já lhe acompanha. Com dados precisos e estratégias de marketing certas, é possível fidelizar os clientes que já realizaram contato, assim como reduzir custos para conquistar novos consumidores.

Quando os dados são analisados, podem revelar tendências e necessidades que precisam ser atendidas. Isso abrange desde estratégias de vendas mais efetivas aos investimentos mais robustos na infraestrutura da empresa.

Mas a precisão dessas intervenções está condicionada ao cruzamento de dados em diferentes vertentes organizacionais, e não apenas em informações soltas, sem nenhum critério.

Uma empresa no setor do vestuário, por exemplo, precisa verificar tendências, preferências de consumo, cores da estação, capacidade de pagamento do investimento, possibilidade de participação em eventos e estratégias de publicidade, antes de lançar uma nova coleção.

Todas esses dados independentes podem ser cruzados para delimitar padrões de comportamento, desvios de padrões, correlações e tendências de mercado. Nesse ponto, a ciência de dados é imprescindível e possibilita coletar e analisar informações disponíveis em mídias sociais, na própria web e, até mesmo, no sistema utilizado para gestão corporativa.

Como é feito esse entrocamento de dados?

A empresa deve percorrer um longo caminho entre a consciência da importância da ciência de dados até a adoção de soluções práticas. É preciso avançar em, pelo menos, três etapas: a coleta, a mineração e a interpretação dos dados.

Coleta

Algumas plataformas e soluções podem servir para coletar dados estratégicos. As informações offline são aquelas que podem ser usadas para embasar decisões advindas de CRMs (Customer Relationship Management), ERPs (Enterprise Resource Planning), pesquisas de campo ou indicadores macroeconômicos, por exemplo.

Já a coleta online pode ser feita em diversas fontes de informação, por meio de ferramentas de Business Intelligence em redes sociais, sites institucionais, pesquisas realizadas por chatbots, contatos por e-mail etc.

Mineração

O data mining ou mineração de dados é o uso de ferramentas e técnicas para automatizar a análise de dados. O uso de tecnologia é importante para avaliar o grande volume de informações coletado e o objetivo é identificar padrões para antecipar tendências de forma preditiva.

Nesse momento, pode acontecer o cruzamento de dados. O customer analytics, por exemplo, busca compreender o comportamento do consumidor por meio do entroncamento de informações de compra em sistemas organizacionais com dados demográficos.

A técnica é usada durante a mineração para tratar os dados, portanto, pode variar, mas é importante que anteriormente seja delimitado um objetivo para que toda a informação não fique perdida e não seja analisada sem critério.

Interpretação

Na última etapa, fundamental na tomada de decisão, é realizada a interpretação dos dados. Nela, a empresa tenta entender, com base no objetivo delimitado, como as informações coletadas e tratadas podem ser usadas para beneficiar os processos de negócio.

Qual a importância de analisar o cruzamento de dados corretamente?

Identifica problemas e oportunidades

A análise preditiva permite antecipar cenários, e isso abrange desde a identificação de problemas que poderiam afetar o andamento de processos e os resultados do negócio, como também oportunidades que podem ser assumidas para potencializar a lucratividade da empresa.

Permite gerenciar e evitar riscos

Se a empresa pode antecipar cenários, ela também é capaz de evitar riscos que poderiam prejudicar o andamento de processos. Minimizar ou eliminar gargalos é um grande passo para aumentar a eficiência.

Auxilia na tomada de decisões

O principal objetivo do cruzamento de dados é gerar insights para prever e aumentar a capacidade de atendimento de demandas, no momento certo e da forma com que elas ocorrem. Com decisões mais acertadas, os processos se tornam mais eficazes e os resultados positivos podem ser conquistados com mais facilidade.

Possibilita integrar todos os setores da organização

O cruzamento de dados permite analisar informações que antes eram desconexas, principalmente entre setores da organização. Acontecia, por exemplo, entre informações operacionais e financeiras.

Essa integração pode ser objetivada em uma plataforma única, que ajuda a visualizar todas as informações ao mesmo tempo, permitindo avaliar processos entre todas áreas da empresa, clientes e concorrentes — o que, sem dúvida, garante uma performance mais eficaz do negócio.

Como podemos ver, o cruzamento de dados pode ser efetivado em plataformas integradas, de forma eficiente e prática, já que o grande volume de dados gerado na internet aumenta a complexidade e a variabilidade dessas informações, obrigando que haja precisão e agilidade no seu tratamento — o que seria impossível manualmente.

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