O que é data mining? Você já ouviu este termo? Data mining, em tradução Mineração de dados, é a prática de coletar e analisar grandes quantidades de dados, dessa forma buscando encontrar padrões.
E qual a importância disso para seu negócio? Diariamente uma grande de quantidade de dados é gerada na internet, inclusive no seu site. Sem dúvidas esses dados podem auxiliar na tomada de decisões importantes e na criação de campanhas de anúncios.
Obviamente, pela quantidade de dados geradas em tão pouco tempo, essa coleta não pode ser feita apenas pela ação humana, contudo o uso do mobile marketing e tecnologia de big data têm auxiliado nesse mercado.
Para você compreender melhor como pode trabalhar com data mining em seu negócio preparamos este artigo com tudo que você precisa saber!
Data mining em 6 passos
Como dissemos, data mining se trata de basicamente coletar dados e buscar por padrões. Simples, em teoria.
Entretanto, assim que começar o processo e se deparar com uma infinidade de informações, vindas das mais diversas fontes, com certeza ficará perdido se não souber qual caminho seguir.
Com a finalidade de ajudar a tornar esse processo mais dinâmico e compreensivo, existem métodos de analisar passo a passo esses dados. Basicamente, podemos separa-los em seis passos
Definindo o objetivo
Antes de qualquer coisa outra coisa é preciso definir com qual objetivo você está realizando data mining. De acordo com esse objetivo você poderá definir as suas métricas KPIs, isto é, as métricas que indicaram os seus resultados.
Para definir um objetivo, primeiramente seja claro: onde eu utilizarei essas informações? Algumas formas de se utilizar os dados coletados são:
- Anúncios personalizados: De fato, as informações coletadas podem expandir sua visão ao segmentar suas campanhas no Google Ads
- Estratégias de marketing de conteúdo: De acordo com informações reais sobre seu cliente, é possível aplica-la de maneira idêntica na persona que guiará a sua produção de conteúdo.
- Antecipação de cenários: Também é possível entender em quais meses ou dias do mês sua loja virtual vende mais ou menos, antecipar quedas de caixa e se preparar ou antecipar oportunidades de venda.
- Estudar cenários do passado: Da mesma forma que é possível estudar o fluxo de clientes do passado e seus perfis, e aplicar isto nas suas projeções para o futuro.
Como pode perceber, a mineração de dados pode ajudar a alcançar uma infinidade de objetivos, basta que aprenda como trabalhar com data mining.
Unificação de dados
Uma vez que seu objetivo esteja definido é hora de realmente olharmos para os dados que temos e principalmente, suas fontes.
Existem várias fontes de coleta de dados acessíveis, como por exemplo o Google Ads e o Facebook Ads. Além disso, é possível utilizar campanhas de marketing voltadas para coleta de informações que extras, que te ajudem a conhecer mais a fundo seu cliente.
Cabe a você selecionar as melhores e que se complementem. Utilizar muitas fontes irá aumentar a incidência de repetições de dados, porém utilizar poucas irá te dar dados menos diversificados e completos.
No momento você deve focar nos dados que tem e unifica-los, de forma a evitar dados duplicados e redundâncias. Todas essas pequenas interferências nos dados podem criar uma visualização errada dos padrões, por isso a importância de unifica-los.
Filtragem de dados
Uma fez que os dados estejam unificados em uma única fonte (vinda da união das outras fontes) é hora de filtra-los e retirar os que apresentem inconsistência.
Este passo, pode ser considerado como uma pré mineração de dados. Na filtragem devem ser retirados dados que estejam incorretos, contraditórios, incompletos ou permaneçam duplicados.
Transformação de dados
Porém, uma fez que os dados estejam filtrados eles não estão prontos para serem minerados ainda. É preciso converter toda essa informação em dados que possam ser acessados.
Data mining de fato: mineração de dados
Enfim, com os dados preparados é possível confiar no que foi coletado e enfim começar o trabalho de data mining.
Para isto é preciso que você tenha em mente o objetivo que foi definido no começo, para assim saber identificar qual técnica utilizar e especialmente, saber o tipo de padrão que busca identificar.
Validação de padrões
Enfim, com os padrões e relações identificados é hora do último passo, onde esses padrões serão validados. E como isso é feito?
Essa avaliação é feita com a observação das métricas de KPI que falamos no início, que estão de acordo o seu objetivo. Se os padrões observados influenciarem nestas ele pode ser validado como de interesse e colocado em teste.
Como assim colocado em teste? Por exemplo, se após todos os passos os você identifica que conteúdos no blog falando sobre assunto X convertem mais que sobre assunto Y, é hora de produzir conteúdos sobre X e observar se o padrão se repete.
E se não, por quê? Claro, neste caso podemos observar que os padrões estão passiveis de serem alterados por algumas variáveis (como a saturação do assunto) ou talvez a sua conclusão ainda esteja incompleta.
Tendo isso em mente, se mostra importante utilizar os conceitos de data mining recorrentemente para manter sua visão sobre o mercado e seu nicho sempre atualizadas e perceber fatos como:
- Alguns padrões duram muito tempo.
- Outros duram pouco tempo, mas se repetem com frequência.
- Certos padrões duram pouco tempo e se repetem pouco. Mas acontecem.
Observações deste tipo, e outras que te preparem para os mais diversos cenários, só podem ser feitas com observação e análises continuadas por um longo período.
Data mining: 5 técnicas matadoras
Certamente as técnicas a a serem utilizadas dependerão do objetivo definido e dos recursos acessíveis ao seu modelo de negócio.
Existem softwares preparados para os mais diversos tipos de analise, além da possibilidade da contratação de especialistas de data mining e big data. Porém, em sempre esses serviços estão acessíveis.
Logo por este motivo também existem técnicas de análise de dados que você pode aplicar manualmente após a preparação dos dados. Você terá um pouco mais de trabalho e precisará de um pouco de matemática, mas tudo ao seu alcance.
Redes neurais artificiais
Como falado, essa é uma das soluções que envolvem a contratação de alguém especializado na área. Mas antes de tudo, vamos começar explicando o conceito de uma RNA – Rede Neural Artificial.
Assim como no o cérebro humano é composto por uma rede de neurônios, uma RNA é composta por uma rede de processamentos que realizam diversas operações não apenas de cálculo, como também processamento de dados.
Só para ilustrar, uma rede neural artificial irá analisar os dados coletados e identificar padrões de forma parecida a que uma pessoa faria, só que mais rápido. E no fim esses dados são simplesmente entregues a você.
Árvores de decisão
Outra técnica que pode ser utilizada tanto por softwares, como por uma pessoa disposta a dedicar algum tempo, é são as árvores de decisões.
Mas do que se trata uma arvore de decisão e como pensar nisso? Embora pareça complicado, ficará bem simples com um exemplo:
Pense que você está decidindo se vai enviar um email marketing com o tema A ou o tema B para seus leads. Uma das formas de mensurar qual pode se sair melhor é o uso do teste a/b.
Em complemento a ele, é possível aplicar uma analise dos seus dados. Você percebe por exemplo, que no passado as campanhas com o tema A geraram mais engajamento que com o tema B. Ok, simples até aqui.
Porém, ao analisar melhor, você percebe que a campanhas com tema B obtiveram melhores resultados em determinados períodos. Porquê? Após uma análise cuidadosa você percebe que esses resultados positivos vieram juntos com algumas publicações recentes de fundo de funil com o mesmo tema.
Agora, você tem um esquema de decisão montado na sua mente:
- Se você possui conteúdos recentes semelhantes, pode ser uma boa ideia focar mais no tema B.
- Por outro lado, se não possuir, investir mais no tema A pode ser mais seguro.
Esse foi um exemplo simples, mas é um processo que pode ser abstraído e aplicado em qualquer outra área. E claro, também existem softwares que podem ser contratados ou desenvolvidos especialmente para isso.
Agrupamento de dados
Como o próprio nome diz, a ideia é agrupar dados. Mas ao mesmo tempo, separa-los.
A ideia de agrupamento serve para criar categorias onde dados semelhantes e incidências repetidas acontecem. Esse processo é uma ótima forma de visualizar suas personas e dar a elas mais características que futuramente serão usadas na criação de seus conteúdos.
Também é interessante realizar o agrupamento para conseguir gerar insights sobre perfis semelhantes. Por exemplo, ao realizar um agrupamento de pessoas com 40 anos ou mais, você pode perceber que dentro desse grupo é possível ver outros grupos como:
- Interesses em comum (marketing, negócios, esportes, família, etc)
- Atividades recentes parecidas (produtos vistos em sua loja virtual semelhantes, engajamento em posts semelhantes).
Usos do data mining
Decerto o data mining pode ser aplicado em diversas áreas do mercado, desde agricultura, hospedagem de sites até administração de empresas. E de fato, isso vem ocorrendo cada vez mais.
Embora tenhamos nos limitado a apresentar o uso do data mining no marketing, ele pode ser aplicado para predizer condições climáticas e alguns eventos naturais, auxiliando grandes produtores. Ou pode ser integrado a sistemas de trânsito para melhorar o fluxo em horários de pico.
Mas o que nos importa aqui é como isso pode ser aplicado ao seu negócio.
Conhecendo o cliente
Ao mesmo tempo que técnicas de agrupamento nos permitem ter insights, elas também nos apresentam melhor nosso cliente.
Ao analisar as similaridades entre grupos e subgrupos nos seus dados, você consegue uma visão mais real da sua persona e pode inclusive descobrir temas que não sabia que podiam interessar.
Como falamos no exemplo acima, dentro do grupo de pessoas com 40 anos ou mais, é possível identificar várias similaridades e talvez você ainda não esteja aplicando algumas as necessidades de sua persona.
Pense que a sua persona por exemplo é Miguel, um homem de 43 anos, micro empreendedor com uma empresa de Big Data e tudo que você oferece a ele é sobre tecnologia, programação, etc.
Mas você percebeu que no grupo que ele se encontra existem um interesse forte em esportes. Que tal preparar um conteúdo que fale sobre como os avanços em analise de dados afetam nas apostas esportivas?
Esse conteúdo pode vir a servir de teste e de acordo sua aceitação, pode ser a porta de entrada para um novo tipo de conteúdo para Miguel.
Preparação
Não apenas os dados sobre seus clientes, mas também os dados do seu financeiro podem e devem ser analisados.
Em quais situações você vendeu mais ou menos? Olhando com dados de todo o seu negócio, é possível observar picos de venda fora das tradicionais datas comemorativas.
O segredo é entender o que os causa: talvez uma (sequencia de) publicação(ões) no blog, ou uma campanha no Google Ads. Ou talvez em certos períodos como as mudanças de estação você tenha mais vendas por algum motivo, e ainda não havia percebido.
Aplicando data mining ao Google Ads
O próprio Google Ads nos oferece algumas informações para segmentarmos o público, porém só a partir de analises mais aprofundadas é possível chegar a insights esclarecedores. Em contrapartida, o trabalho de analise de dados pode tomar muito tempo ou um investimento em serviço especializado.
Para que você possa economizar seu tempo e ainda contar com campanhas ricas em dados no Google Ads, o gerenciamento Google Ads é um investimento com certeza de retorno no qual no mínimo 60% do valor será revertido em campanhas.
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