Você coletou dados de clientes, e agora?

Insights baseados em dados para o sucesso do cliente requerem uma abordagem estratégica além da coleta.

As tecnologias digitais foram completamente democratizadas nos últimos anos, o que está produzindo montanhas de dados relacionados ao comportamento do cliente, de preferências a interesses e sentimentos.

Por causa da pandemia de COVID-19, os clientes não estão usando os mesmos canais que costumavam usar para fazer compras, o que acelerou a necessidade de os negócios obterem inteligência acionável com mais eficiência a partir das informações que estão coletando.

As empresas desejam aplicar tecnologias como inteligência artificial, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para entender melhor os padrões do cliente e fazer previsões que permitirão uma experiência mais personalizada, mas dados mal organizados e não estruturados os estão impedindo.

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Foto: (reprodução/internet)

A implantação de sistemas digitais de engajamento que precisam fornecer uma experiência personalizada – loja online, chatbot, aplicativo móvel – sem análise de dados eficaz levará a experiências digitais ruins.

Os profissionais de marketing e outros usuários de negócios que enfrentam desafios com o uso da análise de dados precisam fazer três perguntas. 1. Como faço para acelerar? 2. Como faço para automatizar? 3. Como posso reduzir meu custo por insight?

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Aqui estão quatro práticas recomendadas principais a serem lembradas conforme as empresas buscam se tornar mais orientadas a dados:

1) A velocidade é vital

Sete a 10 anos atrás, antes que as tecnologias digitais se tornassem tão prolíficas, poderia levar vários anos de interações e histórico de compras antes que uma empresa pudesse entender completamente o comportamento de compra do cliente.

Hoje, analisar um minuto de história sobre o comportamento de compra de um cliente pode mudar sua compreensão do padrão de compra dele. As empresas precisam desenvolver e implantar sistemas de análise de dados e inteligência de registro na velocidade da luz. Isso permitirá que sua empresa reduza o tempo de insight, ao mesmo tempo em que otimiza o custo por insight.

2) Não temos um problema de tecnologia

Hoje, ninguém pode alegar que a tecnologia é um problema quando se trata de visualizar e interpretar informações de negócios.

Há uma proliferação contínua de tecnologias como Hadoop, MongoDB, Spark, Snowflake, ferramentas de visualização como Tableau, Looker, Microsoft PowerBI, TensorFlow, algoritmos de aprendizado de máquina e análises de dados em nuvem mais sofisticadas.

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Foto: (reprodução/internet)

Tecnologia, sistemas e poder de computação estão disponíveis em grande escala. O que está impedindo as empresas de usar muitas dessas tecnologias de forma eficaz é em parte seus investimentos em sistemas legados e em parte ter informações em silos onde não são necessárias e a falta de estratégia para se modernizar.

As organizações precisam de informações contextuais centralizadas para distribuição e consumo analítico.

3) Silos de dados precisam ser quebrados

Muitas organizações de marketing e outros usuários de negócios estão investindo em data lakes e data warehouses centralizados para armazenar informações de fontes múltiplas e diversas. Mesmo que sejam patrocinados por negócios, eles ainda são centrados em TI.

Com abordagens centradas em TI, é provável que haja silos. Para um varejista, isso significa que as lojas físicas não estão se comunicando com o omnicanal e a cadeia de suprimentos não está se comunicando com o gerenciamento de estoque – e todas as combinações possíveis entre eles – criando um atraso no consumo dessas informações.

É aqui que as arquiteturas de malha de dados prometem – distribuir dados em escala de uma forma que as plataformas centralizadas não podem, e também fornecer insights de negócios e automatizar a tomada de decisões.

A malha de dados oferece aos grupos de negócios a flexibilidade de visualizar informações e tomar decisões. A malha de dados é uma abordagem que permitirá que as organizações façam uso de diversas fontes de dados, rompendo os silos que às vezes enfrentam os lagos da informação.

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4) TI e grupos de negócios precisam de colaboração mais próxima

Anos atrás, o CIO tomava a maioria das decisões sobre análise de dados, sucesso do cliente e iniciativas de análise de negócios. Hoje, todo o C-suite e os principais interessados ​​dentro da empresa estão profundamente engajados, o que muitas vezes leva a atritos e silos.

O departamento de TI ainda tem um papel importante a desempenhar na padronização das ferramentas, tecnologia e infraestrutura. Mas, como os padrões de consumo e requisitos em torno dos dados diferem, a organização de marketing e outros usuários de negócios precisam colaborar com a TI para entender como podem trabalhar juntos de forma mais eficaz para aproveitar suas informações.

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Foto: (reprodução/internet)

As organizações de marketing avançaram muito na obtenção de insights de informações, especialmente no domínio do sucesso do cliente. Mas, as questões de como acessá-lo, como automatizá-lo e como otimizar o custo por insight ainda precisam ser respondidas para ter sucesso no futuro.

O desafio não é trivial. Mas as recompensas potenciais, na forma de experiências baseadas em dados que encantam os clientes, mais eficiência e automação, são estimulantes de se pensar.

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Traduzido e adaptado por equipe Nomadan

Fonte: Clickz