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Problema é transformar a avalanche do Big Data em Smart Data | Marcelo Coutinho
Direto de Boston Todas do evento aqui
A digitalizacao do consumo e dos pontos de venda abriu enormes oportunidades para as marcas, mas obter vantagem competitiva neste cenario requer bem mais das empresas do que simplesmente software para analisar os dados decorrentes destas transaçoes – Este foi o tom das discussoes na manha de hoje no Congresso Digital da ESOMAR, principal entidade das empresas de pesquisa de mercado que acontece em Boston, nos EUA – veja outra nota hoje cedo.
A dificuldade está em transformar a avalanche do Big Data em Smart Data, informaçao que gera açoes efetivas na forma como uma empresa compete e gera valor para os consumidores. Analise dos websites das 1.000 maiores empresas dos EUA mostrou que o numero de organizacoes que utilizam analises em tempo real do consumidor caiu de 45% para 35% entre o ano passado e o 1o trimestre de 2013. Um dos principais motivos apontados foi o de que os departamentos de marketing nao conseguem analisar tantos dados, ao mesmo tempo que empresas de software e departamentos de TI nao sabem inseri-los no contexto das marcas e consumidores. Fazer este trabalho de forma adequada em grandes empresas é algo que exige tempo e recursos consideraveis, segundo Donald Hodson, diretor de marketing da AT&T.
Como observa Nate Silver, autor de The Signal and the Noise (livro citado por 3 dos 4 palestrantes esta manha), “os numeros nao falam por si mesmos, somos nós que atribuimos sentido a eles”. Este foi o tom da mesa de debates que encerrou as apresentaçoes desta manha, concluindo que privilegiar taticas e metricas de conversao (vendas ou likes) no lugar de analises sobre o engajamento do consumidor com a marca é um caso classico de “miopia em marketing”.
Gabriel Menegatti
O volume de dados só tende a aumentar exponencialmente. De cada página visualizada na internet, é possível extrair facilmente mais de 300 informações (data points) únicas e “fundamentáis” para a compreensão do comportamento e interesse de um consumidor. Porém, os “softwares” não devem apenas coletar milhões de dados, mas principalmente depurá-los e agrupá-los de forma a termos poucos KPIs que realmente importam e que sejam realmente digeríveis por pessoas “normais”. Alguns KPIs extras devem ser relacionados a tendências de curto e médio prazo e também a mudanças drásticas no comportamento histórico e/ou esperado do consumidor.