Pesquisa e estratégia de mercado de Big Data

O que é Big Data?

O termo “Big Data” refere-se ao processo de identificação, coleta, análise e interpretação de grandes quantidades de dados para permitir decisões mais significativas e acionáveis. Embora possam de facto ser criados mais dados a cada segundo, é a capacidade de os analisar mais rapidamente e de mais formas que está a chamar a atenção. A expansão da capacidade de armazenamento da “nuvem” e do computador também contribuiu para sua popularidade recente.

Much as Moore’s Law applies to computer chip capacity, it is now possible to store, manage and more quickly process extremely large volumes of data due to technological improvements, while doing so at greatly reduced costs.[/fusion_li_item]

[fusion_li_item icon=””]As such, many organizations have integrated traditional market research skills with IT programming talent to analyze extremely large data sets in an effort to uncover patterns, trends, and correlations relating to human behaviors and interactions.Due to the widespread use of social media such as FaceBook, twitter, and LinkedIn, along with video sharing tools like Youtube, Instagram and Pinterest, the volume of textual and visual information is growing exponentially on a global basis. Many countries have these same websites along with their own versions plus many mobile device apps.Much of Big Data is “unstructured” in nature, in a sense like qualitative data as found in responses to open-ended questions or focus groups.On the other hand, data obtained from sources such as web traffic visits, clicks, and financial transactions is numeric and “structured”. By being quantifiable, such data is easier to analyze.With increasingly more consumer and business demographics, opinions, preferences, and behaviors being collected, it is possible to construct more meaningful pictures and conclusions out of disparate bits of data using sophisticated software programs and statistical tools.

Como você obtém Big Data?

Os dados sobre os clientes podem ser obtidos de várias fontes. Os exemplos incluem seus registros da web (ou seja, de atividades no site), interações de atendimento ao cliente, formulários de assinatura e registro, pesquisas, blogs e menções em mídias sociais. Assim, ao integrar um endereço de e-mail de um local, alguns dados demográficos de outro, juntamente com a localização geográfica, cargo e função, tamanho da família e muitos outros itens de diversas fontes, você poderá compilar um perfil relativamente detalhado de um indivíduo. Sua empresa ou marca está sendo discutida? Que palavras ou termos tendem a estar associados a eles? Eles têm conotação positiva ou negativa? E o mesmo para sua concorrência? Se você conseguir obter esses dados “não estruturados” e quantificá-los, poderá adicioná-los ao seu banco de dados.

O que pode ser feito com Big Data?

Depois de ter um perfil melhor do seu cliente, ele pode ser combinado com outros fatores como frequência e quantidade de compras, variações de preços, conteúdo publicitário e posicionamento na mídia, horário do dia ou da semana, localização regional e muito mais. coisas juntas e fornece insights não apenas sobre “o quê”, mas também sobre o “porquê” de um evento. Por exemplo, você pode saber não apenas quantas vezes alguém visitou seu site, clicou em um anúncio ou fez uma compra, mas também descobrir por que uma pessoa gostou de algo e outra não. um determinado público será exposto e lerá conteúdo direcionado (por exemplo, mensagens publicitárias) e agirá de maneira mais previsível e desejada.

Big Data é para você?

If you can pose a question like this that relates to a business objective where the answer would help you make a better decision, then Big Data could be for you. So for instance, are you trying to attract new customers, sell more to existing ones, find ways to reduce costs, improve customer service?[/fusion_li_item]

[fusion_li_item icon=””]It is much better to have objectives or hypotheses to test before delving into Big Data. Although an examination of many variables may eventually find some that correlate, e.g. one’s height and their choice of credit card, there maybe little or no value to knowing this.Thus, without a plan, one can easily expend (and waste) huge resources.

Como você deve usar Big Data?

O objetivo é “dar sentido ao absurdo”, bem como evitar a “paralisia da análise” (em que se gasta tanto tempo analisando os dados que a tomada de decisão é atrasada).

Mais importante do que ter os dados é determinar o que procurar. A análise estatística tradicional pode ajudar a identificar quais variáveis têm maior probabilidade de estar associadas a (e causar) determinados resultados.

Portanto, ao descobrir e focar nos principais comportamentos passados e atuais dos clientes, pode ser possível direcionar e adaptar mensagens ou anúncios mais apropriados e significativos para eles, que afetarão ações futuras, como comprar ou recomendar seus produtos. Este exercício geralmente requer extremo poder de computação. e programas de software, além de pessoas treinadas em seu uso, para tirar conclusões adequadas de imensos conjuntos de dados. Assim, quando surgir a necessidade, consultar um terceiro especializado em trabalhar com esses dados é uma boa ideia.

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