Fraldas, cervejas e Big Data

Com exceção dos que estudaram marketing, o título acima deve causar estranhamento àqueles que desconhecem a existência de uma relação entre fraldas e cervejas. Em linhas gerais, trata-se de uma questão de identificação de hábitos baseados em análise de dados. Mas de que forma uma informação crua e aparentemente sem valor pode tornar-se útil quando interpretada e aplicada da forma correta? É justamente nesse ponto que entra o terceiro termo do título: o chamado “Big Data”. E o mundo, ao que parece, foi mordido por este bicho.

É recorrente entre profissionais de tecnologia da informação o debate de que a análise de grandes quantidades de dados pode auxiliar organizações a encontrarem tendências úteis, por exemplo, relacionadas ao comportamento de um consumidor. E uma vez estabelecidas condições estruturais em TI para se chegar ao cruzamento de informações no setor de varejo, no caso, os indicadores gerados podem ajudar a impulsionar vendas mais assertivas e direcionadas.

Imagine só o que é possível fazer com todos os novos dados gerados diariamente na navegação pela internet, em transações online, e até mesmo com movimentos rastreados dentro de shopping centers por meio de dispositivos móveis (tablets e celulares). Todas essas atividades são formas de Big Data, que, de modo geral, trata-se de um conjunto de dados que não podem ser manipulados facilmente por meio de métodos tradicionais, tais como servidores dedicados conduzidos por uma estrutura de banco de dados ou por um armazém tradicional de dados.

A tecnologia que estamos falando baseia-se em três atributos centrais. O volume, caracterizado por uma imensa quantidade de dados gerados e coletados pelas empresas; Variedade, que são os diferentes tipos de dados extraídos de textos, áudios, vídeos, mídias sociais, etc.; E a velocidade, que é a rapidez com a qual os dados são coletados, analisados e “antecipados”.

O principal ganho com a utilização do Big Data consiste na capacidade de identificar padrões de informações brutas, algo que também pode ser considerado como uma exploração de dados. O princípio de “fraldas e cervejas” delega às empresas que utilizam técnicas de análise de dados à missão de detectar hábitos e padrões de comportamento do cliente. Por exemplo, no setor de serviços financeiros (bancos e seguradoras), as empresas usam o Big Data para identificar fraudes. Trata-se de sinalizações que indicam a probabilidade de transações fraudulentas, fazendo com que a companhia possa reagir no sentido de evitar tais ocorrências.

Uma grande operadora de telefonia móvel mundial estava sofrendo uma rotatividade significativa de clientes em toda a sua base de usuários. A partir do uso de ferramentas e processos de análise de dados tradicionais, a organização conseguiu quantificar o total de turnover com bastante precisão, mas não as razões para isso. Foi então que empresa se dirigiu a um grupo de “cientistas de dados” – outro termo novo – para identificar as reais causas da saída de tantos clientes. A partir de volumes de dados não-estruturados, a companhia coletou um conjunto avançado de algoritmos diários, que foram capazes de fornecer alguns insights interessantes.

Cada vez que uma pessoa transferia seu plano de celular para uma operadora concorrente, cinco de seus amigos próximos faziam o mesmo, o que então significava que cada um desses cinco amigos teriam mais outros cinco amigos cada fazendo a mesma mudança. Em outras palavras, tratava-se do efeito “bola de neve”.

Este comportamento foi impulsionado por um pacote de ofertas de operadoras de telefonia móvel, combinando ligações telefônicas e torpedos SMS gratuitos para os cinco amigos. Foi então que a X Telecom (vamos chamá-la assim) rapidamente entrou em ação por meio de uma campanha reativa à concorrência: cada vez que um de seus clientes trocasse de operadora, seria enviada imediatamente para seus cinco de seus amigos selecionados uma proposta atraente para renovar os seus planos. Com essa ação, o turnover de clientes diminui em mais de 65%.

Dados inteligentes

Embora dados não-estruturados não possam ser facilmente convertidos em inteligência “acionável” por bancos de dados tradicionais, tais exemplos confirmam que as ferramentas para coletar conhecimento e insights já são realidade e estão se desenvolvendo rapidamente. Além disso, tais tecnologias de inteligência artificial podem ser aplicadas em muitos campos. O sistema de busca do Google e sua propaganda de negócios, por exemplo, utilizam um conjunto de ferramentas de inteligência artificial que analisam grandes quantidades de dados e permitem decisões instantâneas.

Tais avanços têm gerado grandes oportunidades para as empresas. Por sua vez, os CIO’s estão sob uma pressão crescente para fornecer as ferramentas e os processos necessários que permitam uma estratégia de Big Data para seus negócios, no sentido de aproveitar as oportunidades de mercado e até mesmo evitar danos à reputação corporativa.

Apesar de todo o barulho em torno dessa novidade, as organizações não precisam de grandes investimentos em infraestrutura e recursos para começar. É possível iniciar pela instalação de uma plataforma simples e de baixo custo para coletar os dados e, a partir daí, começar a identificar padrões úteis que gerem retornos quase que imediatos, se forem executadas as devidas ações proativas.

Um pequeno investimento em uma plataforma como essa pode ser realizado a partir dos ganhos obtidos com o seu próprio uso. Isso é possível em todos os setores da economia onde uma ampla gama de padrões possa ser aplicada: padrões de controle de qualidade no setor manufatureiro, padrões para retorno de pacientes em hospitais, reservas versus cancelamentos em viagens, e muitos mais.

Definitivamente, o Big Data e suas funcionalidades estão mudando profundamente a maneira como as empresas são capazes de reagir ou antecipar oportunidades de negócio.

Em tempo: Uma das maiores redes de varejo dos Estados Unidos descobriu em seu gigantesco banco de dados, que a venda de fraldas descartáveis estava associada à de cerveja. Em geral, os compradores eram homens, que saíam à noite para comprar fraldas e aproveitavam para levar algumas latinhas para casa. Os produtos foram postos lado a lado. Resultado: a venda de fraldas e cervejas disparou. Eis a relação entre produtos tão distintos.

Texto extraído do site Computer World