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Data discovery: tipos de análise que podem te aproximar do seu próximo cliente

Data discovery é filtrar e otimizar a coleta de dados. Isso pode ser usado para entender quem pode ser seu próximo cliente e como contactá-lo.

O Data Discovery é um processo utilizado para filtrar e otimizar a coleta de dados para análise corporativa. Uma das coisas mais feitas com esse processo é, obviamente, a busca por novos clientes.

A mídia social também está desempenhando um papel central – unindo o mundo e conectando todos os que tem linhas de pensamentos, pontos de vista e opiniões semelhantes. Isso facilita justamente a busca por pessoas que podem gostar do seu produto ou serviço, mas nunca experimentaram.

“Espaço em branco” é como chamamos os espaços desconhecidos, basicamente o banco de dados do cliente que não foi descoberto e que pode ser significativo para atingir as metas de vendas.

Data discovery e a descoberta de espaço em branco

A descoberta de espaço em branco gira em torno do aproveitamento de dados relativos ao mercado, produtos, clientes e muito mais.

Técnicas analíticas avançadas podem ajudar? Sim, é claro. No entanto, apenas 37% das organizações sentem que estão aproveitando análises avançadas para criar valor – isso revela um custo de oportunidade significativo.

Técnicas analíticas avançadas ajudam essencialmente em:

  • Apoio na tomada de decisões de negócios informadas no dia-a-dia;
  • Obter insights, perspectiva e análise;
  • Formulação de hipóteses e prototipagem;
  • Melhorar a agilidade para o desenvolvimento de negócios;
  • Tomar decisões oportunas e precisas;
  • Comunicação personalizada com o cliente;
  • Identificar oportunidades de upsell e vendas cruzadas;

Tipos de análise de negócios que podem aproximá-lo do novo cliente

  • Análise prescritiva – “prescreve” a próxima melhor ação, analisando uma variedade de opções. Além disso, sugere implicações de cada decisão e melhora a tomada de decisão;
  • Análise preditiva – “prevê” o que pode acontecer no futuro, conforme a situação atual. Estas podem ser as próximas melhores ofertas, risco de rotatividade e análise de risco de renovação, etc;
  • Análise descritiva – “descreve” padrões dentro de um determinado segmento de clientes. Esta técnica fornece uma visão sobre o que aconteceu historicamente e fornecerá padrões e tendências para serem investigados em detalhes.
  • Diagnostic Analytics – “diagnostica” porque algo aconteceu, como olhar para indicadores de churn e tendências de uso entre os clientes. Ele olha principalmente para eventos passados, focando relações e sequências de causas;
  • Outcome Analytics – “esboça” percepções sobre o comportamento do cliente que geram resultados específicos. Essa abordagem se concentra nos padrões de consumo e nos resultados de negócios associados. Ele pode ser usado para entender melhor seus clientes e saber como eles estão usando seus produtos e serviços.

Três regras de ouro

  • Reúna vários pontos de dados para fazer recomendações relevantes e evitar suposições;
  • Aproveite as provas sociais, obtendo depoimentos positivos de pesquisas e comentários de mídia social para melhorar suas comunicações de marketing;
  • Transforme dados perspicazes em ações concretas, simplesmente observando, aprendendo e agindo;

Sabemos que não é tarefa fácil coletar dados, gerenciá-los e elaborar rotas com base neles. Por isso, muitas empresas recorrem a profissionais como os da wconnect atual líder no mercado em Big Data Analytics, Blockchain, recuperação de tributos e Digital Banking do Brasil.

Para mais detalhes, clique aqui.


Foto: Luke Chesser.

Artigo originalmente publicado no altavista.news

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