Dois terços dos profissionais de marketing digital consideram que a tomada de decisões baseada em dados é muito mais sensata do que a que se baseia no instinto. Isto é realçado por uma sondagem realizada pela Econsultancy em colaboração com a Google, que também destaca que sete em cada dez especialistas em marketing já vivem com uma cultura data-driven a todos os níveis dentro das suas organizações.
As empresas estão cada vez mais conscientes do potencial que a recolha e exploração de dados tem para orientar corretamente os seus negócios. Mas uma coisa é clara: para alcançar os objetivos de crescimento estabelecidos, temos de quebrar os silos e apostar na transparência no acesso à informação dentro das próprias empresas.
Os data lakes e as técnicas de machine learning são ferramentas que contribuem para a realização deste objetivo. Ajudam a reunir enormes e variadas quantidades de dados, a classificá-los para permitir a sua utilização por todos os departamentos (o c-suite, Marketing, Vendas, Serviço ao Cliente, etc.) e a prever as tendências futuras com uma elevada percentagem de sucesso. Vamos ver como a tomada de decisões empresariais se torna mais fácil e mais fiável graças aos lagos de dados e à aprendizagem automática.
Data lakes: o que são e que vantagens trazem
Os lagos de dados são repositórios que armazenam todo o tipo de dados brutos, estruturados e não estruturados, de várias fontes, para preservação e análise.
A utilização de data lakes tem vantagens sobre a utilização de data warehouses e, acima de tudo, permite ultrapassar as limitações da exploração isolada de dados fonte por fonte, que é culpada de criar silos de informação desvinculados uns dos outros:
- A adição de novos registos aos data lakes é simples e flexível: apenas é necessário um esquema de identificação orientado por metadados para simplificar a extração. Em data warehouses, por outro lado, os dados devem ser previamente transformados e normalizados para se ajustarem a uma estrutura de campo relativamente rígida, normalmente orientada para necessidades específicas de reporting.
- Os data lakes suportam dados de uma vasta gama de fontes: desde ficheiros estruturados e processados por terceiros a documentos em bruto, registos recolhidos por sensores e dispositivos IoT, sinais de geolocalização, actividade de redes sociais e até conteúdos em áudio, vídeo e imagens de alta resolução.
- Os data lakes abrem a porta a protocolos self-service de acesso a dados dentro da empresa. Cada departamento ou cada divisão internacional pode extrair o conjunto de insights que lhes interessam e criar os seus próprios reportings e dashboards com o mínimo de colaboração de especialistas em IT.
Com a ajuda de data lakes, é mais fácil desenhar a buyer’s journey do utilizador. Ao aceitar uma combinação de fontes no fluxo de dados, é possível reunir informações sobre touchpoints online e offline num único local e reconstruir de forma fiável o percurso de compra do cliente.
Alex Masip, Head of Data em Labelium Espanha
Machine learning aplicado aos marketing data lakes
Uma vez que estão preparados para armazenar um enorme volume de dados, os data lakes são o terreno perfeito para a aplicação de algoritmos de machine learning.
Os data lakes são um campo de ensaio favorito para os cientistas de dados quando testam o potencial de machine learning. Sem a aprendizagem automática, é necessário realizar cada análise com um objetivo específico, a fim de tirar conclusões. No entanto, com machine learning é possível desenvolver valiosa inteligência empresarial e segmentação sem ter de definir previamente o que se procura.
Alex Masip, Head of Data em Labelium Espanha
No domínio do marketing digital, algumas das utilizações mais comuns da aprendizagem em marketing data lakes são:
- Identificação dos diferentes segmentos de consumidores e dos seus padrões de compra.
- Antecipação de possíveis cancelamentos (churn rate). Através da aprendizagem automática, são detetados sinais que indicam que um cliente vai terminar o seu contrato de assinatura de serviço. Desta forma, há espaço para lhe oferecer condições mais vantajosas antes de avançar.
- Hiperpersonalização de mensagens da marca na interação com o usuário, proporcionando-lhe uma verdadeira experiência de compra omnicanal.
Data lakes e machine learning: como ajudam o negócio?
A implementação de data lake e a análise de dados utilizando técnicas de machine learning é a pedra angular de uma estratégia de marketing data-driven e, em última análise, assegura que a tomada de decisões seja apoiada pela posse de informação útil, valiosa e atualizada.
A unificação de todos os dados recolhidos pela organização e a exploração detalhada dos mesmos, mesmo em tempo real, conduz a uma melhor gestão da relação com os clientes. Modelos preditivos baseados em machine learning dão pistas sobre o comportamento futuro, tanto global como individual:
- A um nível geral, servem para identificar variações na procura e antecipar condições externas que podem ter impacto no futuro da empresa.
- De pessoa a pessoa, favorecem a omnicanalidade, facilitam upsellings e cross-selling e antecipam possíveis incidentes.
Nas grandes empresas e multinacionais, a utilização de tecnologia de ponta na análise de dados é essencial para não perder terreno em mercados altamente competitivos. De acordo com as previsões da International Data Corporation (IDC), em 2023 as empresas investirão 97,9 mil milhões de dólares em software de machine learning, um valor 2,5 vezes superior ao registado em 2019 (37 500 milhões de dólares). Virar as costas aos data Lakes e ao machine learning não é, portanto, uma opção.
