Um guia para compreender os diferentes tipos de dados disponíveis para os profissionais de marketing

Seus clientes estão se envolvendo com sua empresa por meio de um número cada vez maior de pontos de contato - sites, mídia social, na loja, celulares e tablets. Mas, independentemente de como eles se envolvem, eles esperam uma experiência personalizada, personalizada e consistente.

Essa expectativa continua sendo um desafio para as empresas, que precisam manipular enormes quantidades de dados para tentar entender como envolver cada indivíduo de forma eficaz.

Em nossa era de big data, as marcas devem ser capazes de explorar totalmente todas as fontes de dados e conteúdo para obter informações. Mas com tantos dados disponíveis, como saber a diferença entre os diferentes tipos?

Bancos de dados relacionais versus armazenamentos de Big Data

As soluções de big data oferecem uma maneira de evitar limitações de armazenamento ou reduzir os custos de armazenamento para grandes quantidades de dados.

Os bancos de dados relacionais não podem fornecer apenas uma solução contextual em tempo real. Isso prejudicará a capacidade do profissional de marketing de obter insights acionáveis, bem como a capacidade de reagir em tempo real.

Big data é uma ferramenta valiosa quando você precisa lidar com dados que chegam rapidamente e que podem ser processados ​​posteriormente. Você armazena os dados em seu formato original e os processa quando necessário, usando uma consulta que extrai o conjunto de resultados necessário e o armazena em um banco de dados relacional.

Simplificando, um banco de dados relacional opera como alguém que encontra um livro em uma biblioteca - escolhendo primeiro sua categoria e, em seguida, fornecendo o texto escolhido em ordem alfabética.

Uma solução de big data encontrará imediatamente o resultado - da mesma forma que o Google faz quando você digita uma consulta na barra de pesquisa.

Como uma estrutura de código aberto para armazenamento e processamento distribuído de grandes conjuntos de dados em hardware comum, as soluções criadas no Hadoop, por exemplo, permitem que as empresas obtenham insights rapidamente de grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados.

Estruturado / Não Estruturado / ERP

As marcas precisam ser capazes de extrair informações não apenas de dados estruturados (geralmente um registro ou arquivo de campo fixo), mas também de dados não estruturados (qualquer coisa que não resida em um banco de dados de coluna de linha tradicional).

Os dados não estruturados incluem conteúdo de texto e multimídia. Estima-se que 80% dos dados organizacionais não são estruturados e esse número está crescendo duas vezes mais que os dados estruturados . Tradicionalmente, é muito difícil analisar dados não estruturados.

No entanto, algumas ferramentas fazem isso com eficácia - extraindo significado dos grandes volumes de informações encontrados em ambas as formas. ERP (Enterprise Resource Planning) é mais tradicionalmente conhecido como 'software de contabilidade'.

Ele reflete uma capacidade de solução mais central que pode gerenciar a cadeia de suprimentos, operações, relatórios e RH. Novamente, algumas ferramentas também podem encontrar significado e capitalizar as oportunidades encontradas nos dados preciosos do ERP.

ETL

ETL (extrair, transformar e carregar) refere-se a um processo de uso de banco de dados e armazenamento de dados. Essas são as três funções necessárias para obter dados de um ambiente de big data e colocá-los em outro ambiente de dados.

O processo de transformação de dados se torna muito mais complexo devido ao crescimento impressionante da quantidade de dados não estruturados.

Considerando o crescimento e a importância dos dados não estruturados para a tomada de decisões, as soluções de ETL agora oferecem abordagens padronizadas para transformar dados não estruturados para que possam ser integrados mais facilmente aos dados estruturados operacionais.

ETL agora pode oferecer suporte a soluções para fornecer extração de big data por insights e outras plataformas de gerenciamento de dados

PNL

Usando a mídia social, as marcas têm uma oportunidade incomparável de ouvir o que seus clientes e clientes em potencial pensam e sentem a respeito delas, reunindo percepções e inteligência.

As abordagens atuais para processamento de linguagem natural (PNL) combinam abordagens linguísticas ou gramaticais, bem como técnicas de aprendizado de máquina.

O Santo Graal da PNL tem sido converter dados não estruturados (texto e multimídia) em dados estruturados. Isso leva a soluções de insights, como segmentação social e, portanto, campanhas de marketing mais direcionadas.

A PNL deve ser usada para gerar insights, oferecendo recursos como e-mail personalizado, recomendação e aplicativos móveis.

Os insights vêm de muitas e variadas fontes de dados, incluindo:

• Comportamento de navegação
• Informação do censo
• Histórico de compras
• Atividade social
• Influenciadores sociais
• Atividades de campanha anteriores
• Respostas da pesquisa
• Teste multivariado
• Dispositivos de navegação
• Agrupamento de similaridade
• Preferência de aprendizagem de línguas
• Preferências de cor
• Atividade de PDV
• Comportamento de navegação
• Informação do censo
• endereço de IP

No mundo conectado de hoje, os dados precisam ser coletados e analisados ​​em tempo real, e todos os dados precisam ser acionados instantaneamente, de preferência de forma preditiva. Sem esses recursos, as mensagens de marketing são menos atraentes e as taxas de resposta caem.

Por outro lado, as marcas que adotam a contextualização em tempo real por meio de big data poderoso e flexível veem grandes elevações nas respostas de campanha.

Os profissionais de marketing agora estão reconhecendo o imperativo dessas comunicações multicanais e contextualizadas com seus clientes potenciais e clientes. Quanto mais personalizada for a experiência, mais feliz será o cliente.

O cliente satisfeito não é apenas um cliente que deseja comprar mais, é um cliente que é retido, vendido em conjunto e - talvez o mais importante - o cliente que se torna um defensor de sua marca.

O que eu ganho?

1. Livre-se das suposições. Tentar entender as páginas e as páginas dos resultados do programa de marketing não é divertido. O Insights elimina isso. Sua inteligência de negócios informa claramente em quais canais de marketing se concentrar, sem a necessidade de interpretação. Assim, você pode economizar tempo e dinheiro fazendo mais daquilo que funciona e menos daquilo que não funciona.

2. Criando lealdade. Trazer compradores de primeira viagem é uma coisa, fazê-los comprar novamente é outra história. Acelere a rotatividade de clientes sabendo o que eles querem antes mesmo de o fazerem. O Insights ajuda você a entender o comportamento passado e previsto do cliente, permitindo que você encontre mais de seus melhores clientes e ajude a engajar os que já perderam.

3. Entendendo Big Data. A tecnologia Insights foi projetada para profissionais de marketing, não para cientistas de dados. Ele foi projetado para ser fácil de usar. Com painéis prontos para uso e análises / relatórios personalizados, os insights fornecem tudo o que você precisa para transformar dados em receita e fidelidade do cliente - de forma mais rápida e eficaz do que nunca.