Você sabe o que é data mining? Veja por que ficar de olho nessa tendência

O conceito de Data Mining ainda está se edificando no âmbito digital e diz respeito à exploração de dados gerados em processos organizacionais e pelos seus stakeholders, na busca de um padrão compreensível para embasar decisões.

Esse conceito pode ser aplicado, por exemplo, na avaliação de dados de um CRM (Customer Relationship Management) para determinar o perfil dos maiores consumidores do negócio, delimitar os produtos mais comprados, histórico das aquisições, formas de pagamento, entre outras informações que podem garantir estratégias mais eficientes de vendas e de marketing.

As informações brutas, dessa forma, são traduzidas por meio de ferramentas de Business Intelligence (BI) para que a empresa tenha uma gestão mais eficiente de seus recursos e suas ações. Sem os processos de Data Mining, esses dados poderiam ser esquecidos, perdidos ou subutilizados na rotina organizacional. Quer entender melhor esse conceito? Continue a leitura deste post!

As fases do Data Mining

O Data Mining pode ser dividido em várias etapas que envolvem a mineração, a elaboração de um modelo, a definição de um padrão de verificação para garantir a eficácia das informações processadas e a apresentação dos resultados.

Na mineração, o processo de procura e seleção de dados é efetivado com o envio das informações para um sistema de data warehouse. É nessa fase que o aprendizado de máquina e a programação aumentam a eficiência do processo.

O armazenamento pode ocorrer para que o grande volume de dados não seja perdido após a análise. Com a modelagem, os analistas selecionam o que é de seu interesse e as ferramentas — softwares, conhecimento em estatística, probabilidade etc. — que serão utilizadas para revelar padrões, problemas e oportunidades.

Na etapa de apresentação, a habilidade de storytelling é essencial para que a apresentação dos resultados seja compreensiva. São usados ainda fluxogramas, gráficos, entre outras formas de documentação de informações.

As técnicas do Data Mining e suas ramificações

  • redes neurais: são sistemas que utilizam ligações similares às de “neurônios”, como a SPSS Neural Connection e IBM Neural Network Utility;
  • indução de regras, ou rule induction: identifica tendências, regras e padrões em grupos de dados, como a IDIS, da Information Discovery;
  • árvore de decisão: ferramenta que testa os valores mais pertinentes, como o DataMind;
  • séries temporais: modelos matemáticos que estabelecem padrões de comportamento dos dados, como o SAS;
  • visualização: é feito o mapeamento dos dados coletados conforme valores especificados (filtros) para facilitar sua interpretação, como o IBM Parallel Visual Explorer.

O avanço que essas ferramentas representam para o mercado

O Data Mining somente é viável por meio do avanço da tecnologia. Mesmo que sistemas de gestão disponibilizem informações importantes para o andamento de processos, é por meio de sua análise que os gestores podem tomar as melhores decisões.

Com a mineração de dados também se efetiva maior previsibilidade de mercado, demandas de clientes e outras variáveis de difícil mensuração, impulsionadas, por exemplo, pela sazonalidade de um insumo.

Com uma análise eficiente também é possível aumentar a segurança da infraestrutura organizacional e mitigar vulnerabilidades que servem como porta de entrada para ameaças cibernéticas. Isso porque o Data Mining detecta com mais facilidade inconsistências e padrões desalinhados com a política da empresa.

Motivos para usar o marketing mining como estratégia

O market mining, conhecido assim por usar os dados coletados no embasamento de decisões estratégicas de marketing, é uma forma de aumentar a eficácia de projetos. Isso porque:

  • é uma técnica que melhora o conhecimento de mercado, já que efetiva a visualização de um volume maior de dados para entender, por exemplo, as preferências de consumo dos clientes que se encaixam no perfil da empresa;
  • aumenta a competitividade do negócio, pois a empresa pode se antecipar às tendências, acompanhar inovações e se tornar pioneira em seu segmento;
  • permite identificar os reais consumidores do produto ou serviço oferecido, ajustar as campanhas de marketing e reduzir consideravelmente os gastos com publicidade sem resultados.

Após definidos os critérios de coleta e tratamento de dados, a empresa pode escolher indicadores de desempenho para acompanhar com mais efetividade os resultados da estratégia embasada em Data Mining. A contratação de uma equipe profissional pode ser decisiva nessa fase.

Agora que você já sabe como o Data mining pode beneficiar sua estratégia de marketing, que tal compartilhar essa novidade em suas redes sociais?

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