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Data Mining: O Que É e Como Utilizar Para Vender Mais

Controle de Projetos, Tarefas, Clientes e Colaboradores

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o que é data mining e como utilziar em vendas

Você talvez não saiba o que é Data Mining, ou mesmo como usar na sua empresa.

Afinal, estamos falando, ao mesmo tempo, de um nome estrangeiro e um processo tecnológico.

Pode parecer, em primeiro momento, que o conceito se aplica apenas a startups ou outras empresas nas quais a tecnologia é o que as move.

Se é essa a impressão que tem ao ouvir falar de Data Mining, estou aqui para convencer a você a repensar o assunto.

Está aí uma excelente oportunidade para vender mais e crescer.

Para começar a entender, basta lembrar que vivemos na era da informação e do levantamento de dados.

Eles são criados, recolhidos, armazenados e organizados em um grande armazém digital, o qual chamamos de Big Data.

Essa estratégia permite a negócios tomar decisões embasadas em análise, e não por pura intuição, como acontecia até mesmo em grandes companhias.

No entanto, existe a outra face da moeda.

Se, por um lado, dados relevantes são coletados, por outro, a enorme quantidade de informações se concentra em aglomerados.

E isso até assusta, vamos combinar.

Faz com que pareça quase impossível extrair o que realmente importa.

Só que nenhuma empresa precisa definir seus próximos passos com base no material bruto.

É exatamente por isso que ele deve ser minerado.

Em um conjunto, talvez os dados não digam nada.

Mas, quando passam por um filtro e são devidamente indicados, temos uma grande vantagem competitiva.

Se tudo isso ainda parece um pouco confuso, mas você quer saber como a força dos dados pode mudar seu negócio de patamar, siga a leitura.

Neste artigo, vou explicar o que é Data Mining, como funciona esse processo na prática e muito mais.

Acompanhe!

O que é Data Mining ou Mineração de Dados?

o que é a mineração de dados

Data Mining (em português, Mineração de Dados) é o processo de busca por padrões ocultos, válidos e potencialmente úteis em meio grandes volumes de dados.

Além disso, também identifica anomalias e correlações que auxiliam a prever resultados.

Em alguns locais, a prática é conhecida como KDD (Knowledge Discovery in Data, em português, Conhecimento Adquirido por meio de Dados).

Essa atividade não é direcionada a um setor ou segmento específico, podendo ser aplicada em diferentes ações.

Por exemplo, aumento de receita, redução de custos, melhoria de relacionamento com consumidores, marketing, detecção de fraudes, entre muitas outras.

Em palavras mais simples, posso dizer que o Data Mining é o processo de extração de informações úteis em grandes lotes de dados.

Assim, são analisados softwares e aplicações para análise de padrões.

Ou seja, são aplicáveis por meio de algoritmos matemáticos automatizados.

Existem algumas funcionalidades para as quais a mineração de dados é utilizada, muito embora é comum surgirem novas áreas de utilidade.

Veja, a seguir, alguns exemplos:

  • Automação de previsão de padrões baseada em análise de tendências e comportamento
  • Previsão de probabilidade
  • Identificação de informações desconhecidas
  • Recolhimento de informações para análise inteligente
  • Facilitação da tomada de decisões.

Como funciona o Data Mining?

como funciona o data mining na pratica

Em grandes volumes de dados, é difícil identificar quais deles são realmente úteis.

O Brasil sempre foi um país muito ativo em mineração.

Esse termo, em sua concepção original, se refere à extração de minerais em minas.

No entanto, ele é perfeito para aplicação na Tecnologia da Informação.

Nas minas de ouro, os mineradores escavam grandes quantidades de terra em busca de pequenas frações de pedras preciosas.

Essa analogia reflete exatamente o Data Mining, que é a busca de dados valiosos em meio a um mundo de informações.

Trata-se de uma ferramenta versátil, que pode ser aplicada nos mais variados tipos de negócios, mercados e em pesquisas científicas.

Seu funcionamento consiste em três etapas básicas: a exploração, a construção de modelo e a verificação.

A princípio, o processo analítico explora grandes quantidades de dados.

Na sequência, encontra padrões consistentes ou relacionamentos sistemáticos entre variáveis.

Por fim, eles são validados e detectados a novos subconjuntos, em uma espécie de redirecionamento.

Todas as fases são automatizadas via algoritmos de aprendizagem ou classificação, e baseados em redes neurais e estatísticas.

Para facilitar ainda mais o entendimento, vale recorrer a um exemplo.

Desde os primórdios, o homem observa padrões para chegar a conclusões.

No início da existência, avaliava os modelos de comportamento das presas para facilitar o processo de caça.

Assim, quando percebia que determinado animal costumava ir beber água em determinado horário, sabia quando estava mais vulnerável.

Ao longo da história, fomos aprimorando cada um dos nossos conhecimentos.

Até chegarmos à era digital.

No caso citado, tínhamos uma pequena amostragem: um único espécime.

Mas, no cenário dos dados coletados pelas ferramentas digitais, são milhões de informações recolhidas a todo instante.

Por isso, é impossível para uma pessoa avaliá-los.

É exatamente isso que o Data Mining faz: identifica padrões de comportamento e os traduz em dados mais simples para facilitar a compreensão.

Assim, quando a inteligência humana entra em campo, podemos tomar decisões mais certeiras.

Para que serve o Data Mining?

função do data mining nos negócios

O Data Mining identifica dados valiosos aplicáveis em diferentes setores.

Por exemplo, no marketing, ao observar dados comportamentais do usuário ao interagir com um website.

Ou no setor de educação, identificando grupos de estudantes que precisam de atenção especial.

No segmento financeiro, é possível prever riscos de mercado e gerenciar as atividades e ações de investimento.

Até mesmo agências de investigação de crimes utilizam a mineração de dados para observar as áreas com maior probabilidade de ocorrências.

Para o mundo dos negócios, é um gerador de oportunidades.

A seguir, conheça algumas de suas mais importantes utilidades.

Colabora na análise do comportamento de clientes

As empresas têm quantidades cada vez maiores de clientes.

Muitas vezes, sequer existe uma conexão pessoal com o vendedor.

Assim, como conhecer o consumidor e se adaptar às suas necessidades?

Exatamente, por meio de dados valiosos extraídos das interações tecnológicas entre pessoas, máquinas e negócios.

Possibilita a antecipação de demandas

Servindo como alicerce para o setor de vendas, o Data Mining também possibilita a antecipação de demandas.

Ou seja, por meio da análise de dados, podemos prever o comportamento de consumo.

Com isso, é possível realizar ações preventivas e identificar melhorias na oferta para otimizar ainda mais os resultados.

Facilita a análise da concorrência

Outra importante função da mineração de dados é a análise da concorrência.

Por meio da automação de dados, podemos aliá-la ao business intelligence para realizar ajustes estratégicos à corporação.

A avaliação de outros negócios permite o planejamento guiado por dados, o que proporciona uma vantagem competitiva inegável.

Qual o real objetivo do Data Mining?

quais os reais objetivos do data mining

Em termos simples, o real objetivo do Data Mining é gerar oportunidades.

Por meio do recolhimento automático de dados e identificação de conjuntos de padrões, observamos as atividades da empresa por um novo ângulo de visão.

Assim, as ações serão planejadas e executadas com base em informações testadas e validadas.

Qual a diferença entre Data Warehouse e Data Mining?

diferenças de um data mining e de uma data warehouse

Com tantos termos voltados a práticas semelhantes, você provavelmente já se confundiu ao realizar suas pesquisas, não é mesmo?

Bom, a verdade é que Data Mining, Big Data e Data Warehouse tratam de dados, mas possuem diferenças entre si.

O Data Mining diz respeito exatamente à ação de minerar dados e transformá-los em poderosas ferramentas de análise.

Já o Big Data é todo o volume de dados recolhido pelas ferramentas digitais, a somatória intangível das informações recolhidas.

Por fim, o Data Warehouse é nada mais que o local no qual os dados são armazenados, uma espécie de armazém digital.

Ou seja, a soma de todos os Data Warehouses compõem o Big Data.

Ao minerar (ou Data Mining) o Big Data, temos o recolhimento de dados preciosos.

Quais são as etapas do processo?

etapas do processo de data mining

O processo de Data Mining é composto por três etapas básicas, todas interdependentes entre si.

A primeira delas é a definição do problema.

Nesse estágio, é preciso elaborar objetivos numéricos e tangíveis, que serão reavaliados ao fim de todo o processo.

A segunda é a redução da incidência de erros, que diz respeito a dados duplicados ou redundantes.

Na sequência, temos a exclusão dos pontos irrelevantes aos objetivos, uma espécie de filtro para reduzir o volume de dados.

A limpeza de dados

A partir de então, acontece a limpeza de dados.

Aqui ocorre a varredura das informações recolhidas, da qual são subtraídos os dados problemáticos.

A mineração de dados

Por fim, depois do refinamento, temos a mineração de dados.

Aqui são identificados os padrões dentro do volume total de dados, que são verificados e separados em subconjuntos.

Esses são os dados que efetivamente auxiliam no posicionamento estratégico do negócio.

Quais são as principais técnicas utilizadas?

redes neurais artificiais como uma das principais técnicas utilizadas no data mining

Durante o Data Mining, existem algumas técnicas aplicadas para identificar padrões e anomalias.

A seguir, saiba quais são elas.

Redes neurais artificiais

O processo de redes neurais artificiais é um simulacro do cérebro humano.

Aqui existem elementos interconectados que trocam informações entre si, mais ou menos da mesma maneira que funcionam os neurônios.

Assim, o algoritmo realiza uma checagem ampla e eficiente.

Árvores de decisão

No sistemas de árvores de decisão, por outro lado, partimos para uma avaliação mais parecida com um fluxograma.

Ou seja, nesse caso, são utilizados como amostra dados comportamentais baseados em escolhas.

Quando um determinado volume de consumidores decide por uma opção, é incluído em uma ramificação.

Assim, formam-se galhos com perfis diferentes de consumidores que tomaram diferentes decisões.

Com isso, podemos realizar ações estratégicas voltadas a cada um dos públicos segmentados, apenas para citar um exemplo.

Como aplicar o Data Mining no mundo dos negócios?

aplicação de data mining no mundo dos negocios

Agora, você deve estar se perguntando como aplicar o Data Mining na sua empresa, acertei?

Nesse caso, veja quais são as formas mais utilizadas no mercado atual.

Basket analysis

Nesse formato de análise, também conhecido como “análise de cesta”, o objetivo é avaliar os itens comprados pelos clientes e suas correlações.

Assim, ao verificar que uma boa quantidade de usuários compra itens adicionais junto ao produto original, uma loja virtual pode oferecê-lo na página do carrinho, por exemplo.

Análises preditivas

Nas análises preditivas, o foco é prever quando o cliente precisará do produto ou serviço por meio da avaliação comportamental do banco de dados.

Com isso, várias decisões podem ser tomadas, incluindo a renovação de estocagem, por exemplo.

Database marketing

No marketing baseado em dados, podemos realizar diversas ações.

Isso inclui a segmentação da base de leads recolhidos, o remarketing, a melhoria de elementos que compõem a experiência do usuário, entre outros.

Monitoramento de mídias sociais

No caso do monitoramento de mídias sociais, o Data Mining permite encontrar padrões de comportamento nas principais plataformas de interação.

CRM

O uso da mineração em ferramentas de relacionamento com o cliente, como um CRM, traz informações valiosas para fidelizar e atender aos consumidores.

Detecção de fraude

Nos setores de contabilidade e finanças, por exemplo, é possível identificar possíveis fraudes ao detectar anomalias no banco de dados.

Detecção de intruso

Hackers e espiões também podem ser identificados por meio da avaliação de um grande volume de dados.

Segmentação de clientes

Seja para campanhas de marketing ou outras atividades, é possível criar subgrupos de consumidores para traçar estratégias direcionadas.

Oportunidades no setor financeiro

Em instituições financeiras, como bancos, o Data Mining pode detectar oportunidades de aquisição, retenção, segmentação e fidelização de clientes.

Isso acontece a partir da identificação de padrões não aparentes nas movimentações realizadas.

Vigilância corporativa

É chamada de vigilância corporativa o processo que monita indivíduos ou grupos tanto para ações de marketing quanto para questões governamentais.

Isso acontece, por exemplo, ao fazer publicidade online considerando critérios de segmentação, como comportamento e interesse dos usuários.

Vale lembrar que não há qualquer limitação para o uso de Data Mining no mundo dos negócios.

A todo momento, as empresas utilizam esse recurso em soluções inovadoras.

Exemplos de Data Mining nos negócios

nike como exemplo de caso de data mining nos negocios

Depois de conhecer as aplicações, vale avançar para exemplos reais.

Parte dos cases mais interessantes do uso de Data Mining aconteceram em algumas das maiores empresas do mundo.

Curioso para conhecer? Selecionei quatro história para você.

Caso de sucesso: Target

Um dos casos mais famosos de mineração de dados aconteceu envolveu a empresa Target, nos Estados Unidos.

Com um volume incrível de dados recolhidos, havia até mesmo informações sobre as datas de nascimento dos filhos das futuras mamães.

Assim, a empresa identificava o surgimento das necessidades e adaptava suas campanhas.

Ou seja, oferecia produtos para cuidados do início da gravidez, roupas, carros de bebê e acessórios de acordo com a evolução da gestação (e até mesmo depois dela).

A estratégia se tornou conhecida a partir de artigo publicado no tradicional jornal The New York Times, em 2012 – clique aqui para ler a reportagem.

Caso Gillette: gafe histórica

Nem sempre, o Data Mining é bem utilizado.

Foi o que aconteceu com uma campanha da Gillette, que enviou kits de produtos para garotos quando estavam prestes a completar 18 anos.

O problema foi que a base estava desestruturada, o que fez com que tais itens fossem entregues para pessoas de todos os tipos, incluindo mulheres e meninas.

O caso também virou notícia no The New York Times.

Caso Nike: engajar para compreender o público

A Nike utilizou o próprio aplicativo para coletar dados importantes sobre os utilizadores.

Além disso, integrou o sistema com as principais redes sociais, estimulando-os a compartilhar informações do app nas praças digitais.

Essa atividade multiplicou consideravelmente o volume de informações recolhidos pela empresa.

Caso Halls: queixas leva empresa a reconsiderar produto

O caso da marca de balas Halls mostra como um problema pode ser solucionado a partir de uma boa base de dados.

Em 2015, a empresa substituiu um de seus produtos – e o novo não caiu no gosto do público.

Em resposta, choveram queixas em redes sociais.

Imagine você a dificuldade que é coletar as principais menções a uma marca deste tamanho na internet.

Mas, ao fazer uso de ferramentas de monitoramento, a Halls identificou que havia um padrão nas reclamações e que deveria dar um passo atrás, voltando a oferecer o produto que tinha substituído.

Conclusão

Depois de tantas informações, exemplos de aplicação e cases para se inspirar, você está pronto para usar o Data Mining a favor de resultados melhores?

Espero que sim.

Ao longo do artigo, você aprendeu mais sobre o conceito e como ele funciona na prática.

Também descobriu para que serve, quais são suas funcionalidades e as principais etapas do processo de mineração de dados.

Outro ponto importante foi a diferenciação para outros componentes semelhantes, assim como as principais técnicas aplicadas.

Se restou alguma dúvida, é só deixar um comentário que a gente continua este bate papo.

Vale também deixar a sua dica sobre o assunto ou falar um pouco sobre como utiliza dados atualmente.

Como o Data Mining pode ajudar a sua empresa?

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