Não é novidade que a quantidade de informações geradas no mundo todo aumenta a cada dia. Para quem atua com marketing e vendas, isso é um grande tesouro, já que oferece insights importantes sobre o mercado e o comportamento do consumidor. Mas para aproveitar todo esse material, é preciso fazer data mining.
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Para você ter ideia da importância dessa prática, só em 2020 o WhatsApp chegou a enviar 100 bilhões de mensagens em 24 horas. O relatório do Instituto Gartner apontou que, no espaço de 6 minutos, podem ser criados cerca de 9 milhões de terabytes, contendo novos dados. É um volume muito grande de informações, mas nem todas são úteis para o seu negócio.
Por isso, devemos utilizar os dados relevantes de uma forma vantajosa. Adotar uma estratégia data driven é fundamental para não perder uma boa oportunidade de gerar insights valiosos sobre seus clientes.
Quer saber como encontrar valor nos dados gerados no seu negócio? Continue a leitura para entender o que é data mining, para que serve, como aplicá-lo, as etapas necessárias, entre outras informações relacionadas. Boa leitura!
O que é data mining?
Data mining é a prática de mineração de um grande volume de dados, com o objetivo de encontrar padrões sólidos e valiosos para as análises e decisões estratégicas do negócio. A ideia é obter insights importantes para criar estratégias e aumentar as vendas.
Ao considerar o cenário atual de big data, você pode observar a crescente necessidade de adotar medidas para lidar com o grande volume de dados. Afinal, estamos falando de informações relevantes que podem afetar os negócios diretamente — e que, muitas vezes, passam despercebidas.
O data mining funciona como uma ação fundamental para analisar esses dados com mais rapidez. São aproveitados aqueles que geram algum valor para o negócio em função dos padrões que apresentam, demonstrando janelas de oportunidades.
É possível utilizar um software dedicado para essa função de captar, armazenar e analisar os dados de forma consistente e eficiente. Essa ferramenta busca informações valiosas para os times de vendas e marketing, por exemplo. Os insights gerados podem ser úteis para aumentar as vendas, criar estratégias e até mesmo desenvolver uma análise preditiva.
Como data mining se diferencia da análise de dados?
É muito importante não confundir análise de dados e data mining. Embora um conceito complemente o outro, existem diferenças significativas. A análise de dados consiste na verificação de um conjunto de dados brutos para procurar padrões, métricas e tendências. Ela pode ser utilizada, por exemplo, no data-informed.
Na mineração, trabalhamos com um alto volume de dados com o objetivo de fazer com que se tornem informações utilizáveis. Estudamos esses padrões para que eles possam favorecer as tomadas de decisões no data driven business e o levantamento de hipóteses.
Outra diferença é que na mineração são utilizados métodos matemáticos para obter os dados; na análise de dados, a inteligência empresarial é aplicada para fazer o estudo. Além disso, o data mining trabalha com dados muito volumosos, enquanto a análise pode tratar um volume pequeno também.
Data mining e data warehouse
Existe uma relação muito estreita entre data mining e data warehouse. Isso porque, quando fazemos a mineração, a busca é realizada justamente no data warehouse, que é onde os dados estão guardados.
Podemos traduzir esse termo como "armazém de dados". Trata-se de um sistema digital organizado, em que as informações provenientes de determinada fonte ficam agrupadas de forma inteligente, possibilitando a consulta na hora de fazer data mining.
Qual a importância do data mining?
A mineração de dados é uma ação eficiente para que o seu negócio capte dados relevantes sobre os clientes e as estratégias utilizadas. Assim, pode aproveitá-los para criar análises sobre práticas que deram certo ou que precisam melhorar, de forma a entender também outras oportunidades, constituindo assim uma cultura data driven.
Também vale dizer que a mineração de dados pode trazer informações relevantes para os indicadores do balanced scorecard, por exemplo. Veja a seguir alguns dos diferenciais do data mining para a sua estratégia de negócios.
Competitividade
Segundo estudo da Global Industry Analysts (GIA), até 2026, é esperado que o uso de dados com finalidades comerciais movimente US$ 4,1 bilhões. Já em 2020, cerca de 94% das empresas estavam atentas à importância dos dados para seu crescimento por meio da transformação digital.
Nesse cenário, é essencial se alinhar com os movimentos do mercado a fim de não ficar para trás. Afinal, o data mining pode oferecer informações relevantes sobre o produto ou serviço, úteis para tornar seu negócio mais competitivo.
Destaque no mercado
Utilizando o data mining para elaborar análises eficientes, seu negócio poderá criar estratégias de marketing e vendas, captar mais leads e melhorar o produto ou serviço, bem como o atendimento ao cliente.
A verdade é que, utilizando os padrões observados nos dados coletados, é possível perceber tendências de comportamento de compra e até mesmo o perfil dos consumidores. Tudo isso antes de outras empresas, ganhando destaque no meio.
Elevação das taxas de conversão da empresa
O data mining fornece dados importantes para criar estratégias de marketing mais eficazes. Com isso, é possível personalizar e direcionar anúncios, por exemplo, com uma precisão maior.
Além de tudo, ao compreender melhor o lead, conseguimos investir menos em captação, já que a estratégia utilizada será mais efetiva.
Aumento do ROI
O data mining pode melhorar o ROI, já que as taxas de conversão tendem a crescer e suas estratégias poderão ser mais efetivas. Isso porque elas terão como base dados de perfil, hábitos, interesses e padrões de compra dos seus clientes, entre outros elementos.
Maior previsibilidade
Com uma cultura data driven, seu negócio pode ter uma visão mais precisa do futuro. Assim, será possível criar cenários confiáveis para o planejamento estratégico baseado em dados first-party.
Com as informações obtidas e analisadas, você consegue criar hipóteses sobre tendências ou mesmo necessidades que precisarão ser resolvidas, como a otimização dos produtos em estoque para cada período do ano.
Em quais áreas o data mining é aplicável?
Não é novidade que podemos aplicar o data mining em vendas e marketing, inclusive para agências de marketing data driven. Mas a metodologia não se limita a esses setores. Existem várias possibilidades de aplicação, em diferentes áreas, e algumas você vê a seguir.
E-commerce
O comércio eletrônico já utiliza o data mining para que os algoritmos identifiquem os padrões de compra dos clientes. Dessa forma, é possível fazer recomendações de produtos e itens relacionados, além de planejar ações publicitárias e promoções.
Relacionamento com o cliente
Os algoritmos também se aplicam ao CRM. Por meio dos padrões que o sistema identifica, conseguimos oferecer um atendimento e uma experiência personalizados para cada pessoa, aumentando o nível de satisfação.
Gestão de empresas
Podemos utilizar o data mining para tomar melhores decisões em relação ao portfólio de produtos. Isso também se aplica a outras tomadas de decisão, a fim de melhorar os resultados da empresa.
Podemos considerar, por exemplo, a contratação de novos funcionários, entre outros setores, em marketing, vendas e relacionamento com o cliente. Mas tenha em mente que é preciso desenvolver uma cultura data driven antes para esse tipo de tomada de decisão!
Segurança
É possível aplicar o data mining na segurança pública, definindo os padrões das ocorrências para realizar intervenções preventivas, assim como na segurança privada, para que os recursos sejam alocados de uma forma mais inteligente e eficiente.
A cibersegurança não fica de fora, uma vez que a mineração de dados permite detectar padrões e indicativos de fraudes, ataques, entre outros tipos de crime no ambiente virtual. Assim, são adotadas medidas de prevenção mais eficientes.
Finanças
No setor de finanças, o data mining é aplicado com o objetivo principalmente de evitar fraudes. Ao mesmo tempo, possibilita fazer análises para concessão de crédito e até mesmo definir melhores investimentos.
A mineração de dados é aplicável, ainda, em setores como: energia, saúde, agricultura, em pesquisas científicas, entre outros.
Quais são os principais exemplos de data mining?
Quando se trata da aplicação do data mining, exemplos não faltam. Uma rede de supermercados americana descobriu que quando clientes homens compravam fraldas para seus filhos na véspera do final de semana, eles também escolhiam cerveja. Então, a rede aproximou as gôndolas dos dois produtos para potencializar a venda conjunta.
No Rio Grande do Sul, foi implementado um projeto data mining na área de citopatologia para favorecer o diagnóstico de doenças a partir de dados e imagens de amostras coletadas dos pacientes.
Já no estado do Rio de Janeiro, a mineração de dados foi aplicada junto a um projeto social de reintegração de pessoas em situação de rua, para fazer o levantamento dos cidadãos que foram reintegrados, definir perfis e direcionar os programas de uma forma mais adequada.
Como você pode perceber, não é somente no mundo dos negócios que o data mining pode ser aproveitado. Ele é útil em todas as esferas da sociedade.
Quais são as melhores técnicas de data mining?
A base estrutural para o data mining é composta de elementos de estatística, Inteligência Artificial (IA) e machine learning. Enquanto a estatística serve como pilar para criar os padrões relativos aos dados, a IA tenta entender a relevância das informações encontradas e o machine learning automatiza o processo de aprendizagem dos padrões.
Fato é que essas bases combinadas potencializam o data mining na prática. Uma das principais técnicas utilizadas são as redes neurais. Elas funcionam por meio de um sistema computacional, responsável por fazer possíveis ligações entre os dados, que gera novas informações relevantes.
A Inteligência Artificial recorre a esse banco de informações sempre que for necessário compreender um novo dado. Combinando com o machine learning, a IA tem a capacidade de se tornar cada vez mais eficiente.
Os novos dados são incorporados ao sistema criando mais e mais conexões para que a IA consiga um banco cada vez maior e, assim, possa fazer ainda novas conexões. Ou seja, uma tecnologia influencia e complementa a outra, permitindo que haja um melhoramento do sistema por completo e muito mais eficiência.
Além das redes neurais, data mining tem outras técnicas muito importantes. Veja:
- visualização: nesse formato, os dados não são manipulados, apenas mapeados de acordo com dimensões específicas e visualizados no monitor;
- árvores de decisão: essa técnica testa os valores de cada dado de forma automática para entender se eles estão associados à dimensão selecionada;
- análise de séries temporais: com essa técnica, é possível utilizar a estatística para criar modelos de comportamento do dado;
- indução de regras: seguindo essa técnica, você consegue observar tendências dentro dos grupos de dados.
Como colocar o data mining em prática?
- Planejamento da estratégia
- Seleção dos dados
- Modelagem dos dados
- Análise de resultados
- Tomada de decisão
Antes de tudo, para colocar o data mining em prática é necessário identificar as principais fontes de dados do seu negócio. Nesse processo, é importante lembrar de seguir todas as normas para a captação e tratamento de dados, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Dessa forma, você assegura para os clientes a segurança dos dados.
Em seguida, devemos definir os padrões, já que a ferramenta precisará de instruções para começar a mineração. Por fim, as técnicas entram em cena para garantir o teste e a aplicação dos padrões. Para facilitar, veja a seguir as etapas para aprender como fazer data mining.
1. Planejamento da estratégia
O primeiro passo da mineração de dados é definir qual é o objetivo do processo de mineração de dados. Ele deve estar alinhado às estratégias da empresa e, quanto mais detalhado e específico, melhor.
2. Seleção dos dados
Na segunda etapa, você vai os dados importantes para o seu negócio e em quais fontes eles podem ser obtidos. Tudo isso deve ter como base o objetivo pré-estabelecido.
3. Modelagem dos dados
Essa é a etapa em que a mineração de dados acontece. Aqueles que foram selecionados devem ser processados pelos algoritmos a fim de identificar os padrões e as correlações.
4. Análise de resultados
É hora de relembrar o objetivo, já que é preciso fazer uma avaliação dos resultados alcançados. Vamos verificar o que os insights estão informando e de que maneira essas informações são úteis para aquilo que a empresa almeja.
5. Tomada de decisão
É feita a apresentação dos insights mais importantes para os responsáveis pelas decisões, como os diretores da empresa. Eles vão unir Business Intelligence (BI) e data mining para que os insights sejam transformados em ações para alcançar o objetivo inicial.
Quais são os principais livros sobre data mining?
Para implementar essa prática de uma forma mais eficiente, é interessante buscar informações sobre o tema. Também vale estudar a respeito de data science de um modo geral e estar ciente das vantagens e desvantagens do data mining. Tudo isso permite se familiarizar com os termos técnicos e a lógica por trás do mecanismo, além de aproveitar o que essa tecnologia tem de melhor.
Existem alguns livros bem interessantes sobre data mining e data science que você pode colocar na sua lista de leitura. Confira as sugestões:
- Data smart: Using data science to transform information into insight, de John W. Foreman;
- Doing data science: Straight talk from the frontline, de Cathy O'Neil e Rachel Schutt;
- Data science para negócios: o que você precisa saber sobre mineração de dados e pensamento analítico de dados, de Foster Provost e Tom Fawcett;
- Machine learning yearning, de Andrew NG;
- Aprenda mineração de dados, de Fernando Amaral;
- Data mining: um guia prático, de Ronaldo Goldschmidt Emmanuel Lopes Passos.
Quais ferramentas podem ser utilizadas para fazer data mining?
As planilhas do Excel são subestimadas atualmente porque já existem outras tecnologias que as substituem. No entanto, data mining e Excel combinam muito bem. Isso porque existem ferramentas de data mining no software que permitem fazer o levantamento dos dados, identificando os padrões ocultos neles.
Mesmo versões mais antigas do software contam com suplementos de Business Intelligence disponibilizados pela Microsoft para utilizar o programa de uma forma muito mais complexa.
Você também pode acessar o Google Trends e fazer a mineração por meio de uma simples pesquisa. Por falar em Google, data mining foi uma prática essencial, em especial no começo da empresa, para alcançar o sucesso que ela tem hoje, sabia?
Também é possível combinar ferramentas de open source e data mining. E a HubSpot disponibiliza soluções como o Operations Hub, um grande aliado dessa 'mineração' de dados. Por meio da solução, você consegue fazer a sincronia, a limpeza e a organização dos dados dos seus clientes, por exemplo. Pode ainda acompanhar as tendências demonstradas por esse público para que toda a sua equipe utilize a mesma fonte de dados, se adaptando às demandas e às constantes mudanças.
O Operations Hub também permite fazer uma automação de dados de qualidade, para otimizar tarefas, fazer correções automáticas, entre muitas outras funções.
Ficou claro para que serve o data mining e o potencial que ele tem para favorecer o sucesso da sua empresa? Agora, basta se aprofundar um pouco mais para dominar as técnicas de data mining, o significado de alguns conceitos e termos técnicos, assim como suas aplicações possíveis, para você poder aproveitar ao máximo o que essa prática tem a oferecer.
Gostou das informações? Então, confira os outros conteúdos do blog e aproveite para baixar o nosso guia exclusivo sobre Data-Driven Marketing. Acesse também o site da HubSpot e saiba mais sobre o Operations Hub, nossa ferramenta para ajudar no processo de data mining da sua empresa.
