Como usar Big Data na prospecção de clientes

Como usar Big Data na prospecção de clientes

Com o progresso contínuo na ciência dos dados e o surgimento da Big Data, há uma enorme oportunidade para os gerentes de vendas conseguirem novos insights sobre como impulsionar as vendas e aumentar a fidelização de clientes.

Entretanto, um obstáculo que muitas organizações enfrentam é aprender como converter ‘grandes dados’ em dados utilizáveis. É por isso que a disponibilidade de dados não é suficiente e saber como utilizá-los é crucial.  

Afinal, os gestores precisam aprender a extrair dados acionáveis e usá-los da maneira correta para aumentar as oportunidades de vendas. De acordo com uma pesquisa da IBM, apenas 5% das empresas em grandes países usam grandes dados em seu benefício.

Além disso, quase 70% dos negócios operam apenas nas duas primeiras etapas. Ou seja, educando e explorando, ao mesmo tempo em que perdem o envolvimento e a execução. 

É por isso que você precisa aprender como utilizar os grandes dados como a Big Data, de forma eficiente para aumentar o desempenho do seu time de marketing e de vendas. 

Quer saber mais sobre como utilizar esta ferramenta poderosa na prospecção de clientes? Então acompanhe este artigo até o final e comece ainda hoje a aplicar essa estratégia no seu negócio!

Planilha de prospecção de clientes

O que é Big Data?

Big Data é uma combinação de dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados coletados por organizações que podem ser minerados para informação.

Além disso, esses dados são usados em projetos de aprendizagem de máquinas, modelagem preditiva e outras aplicações analíticas avançadas. Sendo assim, são sistemas que processam e armazenam grandes dados para que se tornem um componente comum das arquiteturas de gerenciamento de dados nas organizações. 

Geralmente, são combinados com ferramentas que suportam grandes usos analíticos de dados. 

Embora a Big Data não se equipare a nenhum volume específico de dados, grandes implantações de dados frequentemente envolvem terabytes, petabytes e até mesmo exabytes de dados gerados e coletados ao longo do tempo.

Como funciona a Big Data?

A ideia principal por trás do Big Data é que, quanto mais você souber sobre qualquer coisa, mais você poderá obter insights e tomar uma decisão ou encontrar uma solução. 

Na maioria dos casos, este processo é completamente automatizado — temos ferramentas tão avançadas que executamos milhões de simulações para nos dar o melhor resultado possível. 

Entretanto, para conseguir isso com a ajuda de ferramentas analíticas, machine learning ou até mesmo inteligência artificial, você precisa saber como a Big Data funciona e configurar tudo corretamente.

A necessidade de lidar com tantos dados requer uma infraestrutura realmente estável e bem estruturada. Afinal, essa ferramenta precisará processar rapidamente grandes volumes e diferentes tipos de dados, o que pode sobrecarregar um único servidor ou cluster. 

É por isso que você precisa ter um sistema bem pensado por trás da Big Data. Todos os processos devem ser considerados de acordo com a capacidade da ferramenta. E isto pode potencialmente exigir centenas ou milhares de servidores para empresas maiores. 

Portanto, você precisa saber como funciona a Big Data e as três principais ações por trás dele para poder planejar o seu orçamento com antecedência e construir o melhor sistema possível.

Abaixo separamos as 3 principais maneiras pela qual esse recurso funciona:

3 principais maneiras pela qual a Big Data funciona

Integração;
Administração;
Análise.

Integração

Primeiramente, a Big Data é sempre coletada de muitas fontes e como estamos falando de enormes cargas de informação, novas estratégias e tecnologias para lidar com elas precisam ser descobertas. 

Em alguns casos, estamos falando por petabytes de informações que fluem em seu sistema, portanto, será um desafio integrar tal volume de informações.

Desse modo, você terá que receber os dados, processá-los e formatá-los na forma correta que sua empresa necessita e que seus clientes possam entender.

Administração

O que mais você poderia precisar para um volume de informações tão grande? 

Você precisará de um local para armazená-lo, pois a sua solução de armazenamento pode estar na nuvem, no local, ou em ambos. Além disso, você pode escolher em que forma seus dados serão armazenados, de modo que você possa tê-los disponíveis em tempo real, sob demanda. 

É por isso que cada vez mais pessoas optam por uma solução de armazenamento em nuvem porque ela suporta seus atuais requisitos computacionais.

Análise

Certo, você tem os dados recebidos e armazenados, mas precisa analisá-los para poder utilizá-los. 

Portanto, explore seus dados e use-os para tomar quaisquer decisões importantes, tais como saber quais características são mais pesquisadas de seus clientes ou usá-los para compartilhar pesquisas. 

Faça o que quiser e precisar com eles — coloque-os para funcionar, porque você fez grandes investimentos para ter esta infra-estrutura montada, então você precisa usá-los.

Planilha de cadastro de clientes

Como usar a Big Data para prospectar clientes?

Atualmente, as empresas podem aprender até mesmo os menores detalhes sobre eventos na web ou em redes sociais. 

Desse modo, ao complementar os dados internos presentes nas ferramentas de Gestão de Relacionamento com o Cliente com dados externos da web e das redes sociais, as equipes de marketing e vendas são capazes de construir um painel completo para gerar e qualificar mais leads.

Ao adotar a inteligência de vendas e práticas nas “redes sociais”, as equipes de marketing podem conhecer melhor os seus potenciais clientes. Como resultado, elas direcionam e segmentam de forma mais eficaz, ao mesmo tempo em que oferecem seus produtos e soluções.

Ainda, as equipes de vendas podem complementar os seus arquivos de clientes em tempo real para determinar as necessidades e expectativas de seus clientes em potencial. 

Por exemplo, assim que um lead é identificado, ele é automaticamente transferido para um Representante de Desenvolvimento de Vendas (SDR) que terá todas as informações, complementadas a montante, necessárias para qualificar esse lead.

Ao acessar este conjunto de dados coletados, classificados e inseridos automaticamente, as equipes de marketing e vendas são capazes de prospectar e converter mais leads com uma estratégia de entrada que complementa de forma ideal uma estratégia de Gerenciamento de Relacionamento de Lead.

Os 5 v’s da Big Data

Os 5 v's da Big Data

Volume;
Velocidade;
Variedade;
Veracidade;
Valor.

Volume

A Big Data sugere que estamos falando de grandes volumes de dados. Portanto, a quantidade de dados que você recebe é muito importante. Podem ser dados de valores desconhecidos, tais como dados sobre o número de cliques em uma página da web ou em um aplicativo móvel. 

Além disso, podem ser dezenas de terabytes de dados para algumas organizações, e para outras, podem ser centenas de petabytes.

Velocidade

A velocidade é o grande V que representa a rapidez com que os dados são recebidos e tratados. 

Se os dados são transmitidos diretamente para a memória e não escritos em disco, significa que a velocidade será maior e, consequentemente, você operará muito mais rápido e fornecerá dados quase em tempo real. 

Variedade

Variedade refere-se aos tipos de dados que estão disponíveis. Quando você trabalha com tantos dados, você precisa saber que uma grande parte deles não está estruturada e/ou semi-estruturada (texto, áudio, vídeo, etc.). 

Veracidade

A veracidade refere-se à precisão dos dados nos conjuntos de informações. Afinal, você pode coletar muitos dados da mídia social ou de websites, mas como você pode ter certeza de que as informações são precisas e corretas? 

Dados de baixa qualidade sem verificação podem causar problemas. Dados incertos podem levar a análises imprecisas e fazer com que você tome decisões erradas.

Valor

Como dissemos, nem todos os dados coletados têm valor e podem ser usados para tomar decisões comerciais. Sendo assim, é importante saber o valor das informações que você tem à sua disposição. 

Para isso, estabeleça meios para tratar os seus dados e confirmar quais informações são relevantes para o propósito atual da sua empresa.

Qual a diferença entre Big Data e BI?

Big Data refere-se a conjuntos de dados para serem processados por aplicações tradicionais de processamento de dados, e deve ser distinguido das informações que podem ser gerenciadas com um conjunto de ferramentas como o Microsoft Excel. 

Enquanto a Big Data se refere a uma entidade, Business Intelligence (BI) é um processo; é o que você faz com Big Data, por meio da tecnologia. Desse modo, o BI se envolve com dados e extrai informações úteis dos mesmos. 

Isso pode envolver uma variedade de ferramentas, aplicações e metodologias que permitem a coleta de dados de sistemas internos e fontes externas, organizá-los para análise, desenvolver e executar consultas contra os dados e criar relatórios e visualizações para apresentar os resultados de uma maneira fácil de entender.O que achou deste conteúdo? A partir dessas informações é possível compreender o que é Big Data, como ele funciona e como prospectar clientes a partir dos dados obtidos pela sua empresa.

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Sanon Matias

Fundador da WebMais Sistemas, Sanon Matias Fortunato possui mais de 25 anos de experiência em diversas vertentes das tecnologias e gestão empresarial, com ênfase em Indústria e Distribuição.

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