Fonte: Ecommercenews
A transformação de dados em informações úteis e em resultados é uma das operações mais valiosas para o lojista moderno. O volume de informações gerado pelos consumidores a cada dia pode servir para a construção de inúmeros insights estratégicos. Sendo assim, as principais metas da loja virtual devem sempre girar em torno dos clientes e da análise de dados. Porém, o sucesso só chega quando as ações definidas são realizadas com excelência.
Captar, analisar e transformar informações em resultados positivos é o que acontece quando se aplica os conceitos de Small Data e Big Data. Entretanto, cada modelo de inteligência tem sua finalidade.
O Big Data é um conceito que trabalha com a análise de um grande volume de dados gerados pelos consumidores online. Ou seja, o foco está na quantidade, e não na qualidade das informações geradas. Este conteúdo está na web e pode ser encontrado em diferentes fontes: CRM, ERP, nas redes sociais, entre outras. Por esse motivo, são chamados de “não estruturados”, pois, ao serem encontrados, não estão prontos para gerar insights positivos para a empresa. Eles precisam ser agregados e analisados, e, a partir disso, estarão aptos a serem transformados em informações úteis que auxiliem na gestão da empresa.
Já o Small Data tem como foco a qualidade dos detalhes dos dados. Ao serem encontrados, estão prontos para serem aplicados nas estratégias de gestão e relacionamento com o cliente. Ele permite que as empresas conheçam a fundo o seu público, identificando características e intenções nas suas relações com a marca. Com isso, é possível que as demandas dos consumidores sejam tratadas de maneira única, e a eles seja oferecido exatamente aquilo que buscam.
A loja que atua com o conceito Small Data consegue identificar o comportamento de uma variedade de perfis ao ter acesso ao histórico de interações de cada visitante de seu site. Essas informações são valiosas, mas, para conquistar o cliente de maneira efetiva, é preciso saber o momento certo para abordá-lo, enviando recomendações personalizadas ou até mesmo ofertas de produtos que estão de acordo com o seu perfil.
Um exemplo de ação eficiente é oferecer melhores experiências de compra aos consumidores, especialmente para quem visita o site sem concluir uma transação, como disponibilizar diferentes métodos de pagamento. Outra alternativa importante é a exibição de itens mais próximos ao que ele procura, ou o envio de uma mensagem personalizada convidando o cliente a concluir com desconto ou frete grátis uma compra abandonada no carrinho.
Existem no mercado diversas ferramentas de análise de dados que podem ser incorporadas à loja virtual por meio de uma integração via API com a plataforma. Desta forma, todas as informações ficam centralizadas no ERP e, assim, o lojista não perde tempo cadastrando duas vezes um mesmo produto, além de encontrar de maneira mais fácil os dados gerados pelos clientes ao trafegarem pelo site.
Ao estabelecer esta rotina operacional, fica possível potencializar o uso do Big Data e conciliá-lo a soluções em Small Data, gerando insights específicos que podem ser aplicados em estratégias de amplo impacto para alcançar o grande objetivo de aumentar as vendas.
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