Com a internet tomando um lugar cada vez mais importante no nosso dia a dia, as empresas ganharam poderosas ferramentas na tentativa de aumentar os lucros. Cada movimento de um usuário gera dados relevantes para a montagem de estratégias eficientes.

As organizações buscam utilizar esses dados como forma de entender o comportamento do público e, assim, direcionar melhor os seus recursos. Nesse contexto, é fundamental entender o que é data mining e como isso pode ser usado na sua empresa.

Criamos este artigo com as principais informações sobre o tema. Ao final dele, você terá total capacidade de aplicar essa estratégia no seu negócio. Confira!

O que é data mining?

Traduzido ao português, data mining significa mineração de dados. Em outras palavras, consiste em trabalhar os dados gerados por interações dos usuários na internet e transformar tudo isso em informações relevantes para a criação de estratégias empresariais.

Imagine o grande potencial para uma empresa que é entender o comportamento do seu consumidor. Seus hábitos de compra, quantos itens ele consome por mês, quais produtos são preferidos, quais canais de comunicação ele busca as informações, entre outros dados. Tudo isso pode ser convertido em importante vantagem competitiva em um mercado cada vez mais disputado.

Quais são os objetivos?

Uma vez que você entendeu o que é data mining, já pode ter compreendido que o objetivo desse trabalho é analisar e interpretar o comportamento de um público. A ideia é transformar dados brutos em informações poderosas na criação de um plano estratégico.

A mineração dos dados pode ser utilizada não só para encontrar padrões comportamentais, mas também para encontrar e avaliar anomalias em um processo. A sistemática do data mining engloba algumas etapas. São elas:

  • exploração dos dados;
  • construção de um modelo;
  • definição de um padrão;
  • validação;
  • verificação.

Dentre esses processos, o trabalho utiliza tecnologia da informação, inteligência artificial e estatística. Para que isso dê certo, o volume de dados analisados deve ser bem grande e, muitas vezes, heterogêneo. Isso gera uma certa complexidade, e por isso existem ferramentas e técnicas específicas.

Só para ter uma ideia mais clara do que o data mining é capaz de gerar, podemos citar um exemplo simples. Imagine que uma rede de supermercados utiliza as técnicas de data mining nas suas vendas.

O responsável encontra um padrão: dois produtos são comumente comprados em conjunto. Então, para intensificar esses resultados, ele transmite essa informação ao setor responsável pela organização física dos produtos, que coloca os dois itens um ao lado do outro.

Essa é uma situação básica, mas que já consegue gerar um grande efeito sobre as vendas. Afinal, com uma simples mudança de posicionamento dentro do estabelecimento, sem necessitar de investimentos financeiros, se consegue aumentar as vendas consideravelmente.

Outro setor em que pode ser usada a mineração de dados é o financeiro. As informações de um cliente podem ser buscadas para saber se ele é ou não um bom pagador no momento da concessão de crédito.

Um exemplo nesse setor é a análise do histórico de compras para acionar um alerta em caso de fraudes em compras no cartão de crédito, quando o comportamento sai fora do padrão encontrado.

Quais são as principais técnicas da mineração de dados?

Agora, vamos mostrar as principais técnicas de data mining para que você possa aplicar no seu negócio:

Redes neurais

A técnica de redes neurais funciona com sistemas computacionais. Essa técnica utiliza inteligência artificial para identificar padrões e algoritmos.

O nome dessa técnica se dá porque é baseada no funcionamento do cérebro. Como a ligação dos neurônios, a rede computacional é interligada com “nós”, sendo os links as ligações entre os neurônios.

Essa técnica é bastante utilizada para analisar grandes conjuntos de dados, com capacidade histórica.

Árvore de decisão

A árvore de decisão é uma técnica que utiliza um fluxograma para direcionar o sistema. Cada nó interno corresponde a um atributo. Cada ramo do fluxo é o resultado do teste e as folhas são as distribuições do registro.

Para entender melhor a árvore de decisão, vamos analisar o seguinte caso. Você deseja investigar o perfil de clientes de uma empresa, a partir de uma amostragem de 100 pessoas. Então, na parte superior do fluxograma, região que representa a raiz da árvore, estão essas pessoas.

Adicionando um atributo, como o salário, por exemplo, você cria dois fluxos: um de quem recebe menos do que um determinado valor e o outro dos que estão acima da faixa salarial.

Esse nó é novamente dividido com outro atributo, como o sexo, por exemplo. Essa sequência segue sempre que houver um atributo relevante. Em cada nó você coloca o número de pessoas totais pertencentes e quantas delas são compradoras da marca em questão. Dessa forma você será capaz de identificar os principais atributos dentre os clientes.

Análise de séries temporais

A análise de séries temporais é baseada em estatística. Diferentemente da técnica de redes neurais, em que o sistema computacional é o principal responsável pela análise e compreensão dos dados, aqui o trabalho exige bastante dos usuários. Eles devem ter a habilidade de analisar os dados e formar modelos comportamentais.

Visualização

A técnica de visualização é a mais simples entre as possibilidades. Apesar disso, é altamente eficiente, principalmente quando utilizada em um momento inicial da mineração de dados.

Com a visualização, pode-se determinar a qualidade dos dados, identificando padrões. Os gráficos são amplamente utilizados nesse momento.

Como adotar essa estratégia na sua empresa?

Dentro de uma empresa, os dados gerados podem ser usados em diversos momentos e formas. Por exemplo, as informações contidas em soluções CRM, plataformas de marketing digital, ERP, monitoramento de sites, como o Google Analytics, dados do e-commerce e até mesmo de logística podem ser utilizadas em conjunto para um melhor aproveitamento.

Os dados sociais também podem ser explorados para traçar um perfil dos clientes e encontrar o cliente ideal. Presença geográfica, faixa etária, sexo, nível de formação e hábitos de compra são possíveis de encontrar a partir da mineração dos dados.

No artigo de hoje vimos o que é data mining e como esse trabalho é muito importante em um cenário que, cada vez mais, os dados são tratados como verdadeiras fontes de ouro. As informações, se bem utilizadas, podem gerar vantagens competitivas importantes e fazer com que seu negócio prospere.

E então, conhece outras técnicas de mineração dos dados? Comente nosso post e venha participar dessa discussão.

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Adonis Batista

CEO e Nômade

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