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Por dentro do Big Data Analytics: conceito e aplicações práticas

A análise de dados já faz parte da rotina de negócios de várias áreas das empresas. Essa é uma estratégia que ajuda a otimizar processos e a entender padrões de comportamento de clientes e do mercado para tornar serviços e produtos mais lucrativos. No entanto, o número de informações disponíveis cresce diariamente e já se tornou inviável realizar essa tarefa manualmente. É aí que entra a tecnologia do Big Data Analytics.

Mas, você sabe, de fato, o que é e como funciona o Big Data Analytics? Se ainda não sabe como, aproveite este conteúdo completo para conhecer o conceito e descobrir algumas aplicações práticas. O que você vai ver ao longo do texto:

  1. O que é Big Data Analytics?
    Conceito completo

  2. Como o Big Data Analytics pode ser usado nas empresas?
    Inteligência de Mercado
    Compliance, Análise de Riscos e Prevenção de Fraudes
    Área Jurídica

  3. Aplicações práticas

Boa leitura!

1 - O que é Big Data Analytics?

Big Data Analytics é uma tecnologia que permite o processamento de dados estruturados (mais completos e já organizados em um banco de dados ou solução semelhante) e não estruturados (incompletos e precisam de organização) com alto desempenho e disponibilidade, permitindo sua análise com eficiência.

O termo em questão se diferencia do Big Data, pois agrega a inteligência de algoritmos complexos para modelagens, predições e busca de padrões ao grande volume de dados deste primeiro conceito.

Os 5 “Vs” que embasam o Big Data

Ferramentas digitais baseadas na tecnologia do Big Data Analytics tornam, portanto, o uso e o entendimento de dados estratégicos mais simples, padronizados e eficazes. Suas aplicações ajudam a criar vantagem competitiva, pois permitem descobrir, apresentar e operacionalizar insights importantes para os negócios.

Por isso, essa tecnologia tem transformado o mercado e auxiliado as empresas na tomada de decisão em diferentes frentes. Usar Big Data Analytics já não é mais uma questão a ser discutida. O ponto agora é como utilizá-lo de forma eficiente para aproveitar, da melhor maneira, os insights obtidos a partir das análises proporcionadas por ele.

2 - Como o Big Data Analytics pode ser usado nas empresas?

Chegamos a principal dúvida: como o Big Data Analytics funciona para as empresas? A tecnologia pode ser empregada em várias rotinas de um negócio: orientação de melhorias internas, análise de cenários para ações variadas, mudança de processos, redução de custos, identificação de oportunidades, engajamento e fidelização de clientes, entre outras.

No entanto, para que seu uso seja aprimorado, é necessário ter não só o conhecimento sobre a tecnologia em si, mas, também, identificar quais são os pontos do negócio a serem impactados com a sua implementação. Com esse conhecimento, será possível realizar um direcionamento mais eficiente de recursos e aumentar o retorno do investimento nessas soluções de integração e análise de dados.

Segundo pesquisa da consultoria americana NVP

O fato é que ao contar com o Big Data Analytics as empresas conseguem aproveitar melhor seus próprios dados, além de incluir informações externas, vindas de diferentes fontes, para identificar novas oportunidades. Dessa forma, as operações ganham eficiência e os negócios se tornam mais inteligentes.

Porém, isso depende de alguns fatores. O primeiro é entender de quais fontes estes dados estratégicos podem ser coletados e identificar de que forma podem ser aplicados na estratégia de negócios. As principais fontes são:

  • Social Data: dados sobre o perfil e o comportamento humano, como interações e registros em redes sociais, navegação na internet, etc. São muito utilizados por empresas de entretenimento para entregar soluções que estimulam o engajamento e a utilização da plataforma;
  • Enterprise Data: dados que são gerados por e para as empresas, como informações sobre operações de vendas, relatórios financeiros, registros de ERP e CRM e outros atendimentos ao cliente, ações de marketing, etc.;
  • Public Data: dados inseridos em bancos públicos, como cadastros governamentais e outras instituições públicas e/ou autarquias, como IBGE, Receita Federal, Tribunais e Fóruns, Procon;
  • Personal Data: esses dados estão relacionados com a integração dos dispositivos como os wearables e outros equipamentos por meio da internet (IoT) e também podem ser usados para identificar usuários e seus comportamentos.

Por meio dessa diferenciação de dados estratégicos, a empresa consegue então entender em quais áreas pode atuar: Marketing, Vendas, Governança Corporativa e Compliance, Prevenção de Fraudes e Riscos, Recursos Humanos, Jurídica, etc.

Vamos entender melhor esta aplicação nos tópicos a seguir.

Big Data Analytics para Inteligência de Mercado

A inteligência de mercado está ligada a como a empresa pode vender mais e melhor, seja conhecendo seu market share, expandindo suas atividades, fechando parcerias, conquistando mais clientes, fidelizando sua base por meio de ações de up sell e cross sell ou até reduzindo o churn.

Neste cenário, listamos algumas ações possibilitadas pelo Big Data Analytics:

  • Identificar as características e perfil do público-alvo, como comportamento, idade, hábitos de consumo, localização, interesses etc.;
  • Cruzar as informações levantadas para estabelecer pontos comuns;
  • Buscar padrões;
  • Testar vários cenários até encontrar o melhor para seu negócio;
  • Prever possibilidades reais de resultados;
  • Avaliar o impacto do trabalho desenvolvido, identificando pontos de melhorias ou novas possibilidades.

Na área comercial, por exemplo, o Big Data Analytics permite que a empresa crie uma estratégia de marketing e vendas mais eficaz. A importância dessa tecnologia é percebida por meio de análises extremamente personalizadas para cada tipo de negócio, usando dados internos cruzados com informações externas (de bases públicas e do mercado, por exemplo) para ter precisão na segmentação e prospecção de novos mercados e clientes.

As soluções de Big Data Analytics permitem analisar em profundidade a carteira de clientes, entender melhor os mercados onde atua ou onde deseja atuar e dar precisão às ações de marketing e vendas. Veja aqui como a tecnologia facilita cada um destes processos.

Uma estratégia bastante importante que ganha eficiência e precisão com o Big Data Analytics é a segmentação e prospecção de perfis iguais aos que já fazem negócio com sua empresa e geram bons resultados. Ou seja, seus melhores clientes.

Dessa forma , ao invés de ter um pipeline repleto de leads sem “fit” com seu negócio, sua empresa prioriza aqueles com maior probabilidade de fechamento e posterior fidelização. Isso reduz o custo de aquisição de clientes (CAC) e amplia o retorno de investimento (ROI) de suas ações comerciais, sejam elas do time de marketing ou de vendas.

Para melhorar a performance da sua equipe de vendas, separamos mais conteúdos interessantes:

Quer saber como buscar pelo melhor cliente para sua empresa? Saiba mais neste e-book!

Você também pode escutar o podcast da Neoway sobre os caminhos para errar menos, entregar valor e acertar na estratégia comercial usando Big Data Analytics e Inteligência Artificial. Nele, André Papaleo, Chief Sales Officer da Neoway, e Marcos Tadeu de Freitas, Head de Distribuição da Nestlé, falam sobre cases, experiências e tendências, com as oportunidades do uso de dados para guiar equipes de vendas.

Aliando dados on e offline

Grandes empresa do varejo, como a Amazon, há tempos já utilizam dados estratégicos para entender o comportamento do consumidor e motivá-lo na decisão de compra. Quem conhece a empresa se impressiona com a precisão das suas recomendações. Para sugerir produtos tão alinhados com os desejos e necessidades do cliente, a companhia avalia uma série de fatores, obtidos, claro, pela análise de seus dados. Entre eles estão:

  • Em qual momento os clientes fazem compras;
  • Como os clientes classificam suas compras;
  • O que os clientes com hábitos de compra semelhantes estão comprando.

É nesse cruzamento de hábitos dos consumidores, somado à identificação de propensão e da capacidade de compra de cada um, que entra novamente a inteligência do Big Data Analytics. Para isso, a tecnologia ajuda a integrar os “mundos on e offline”.

Como assim? É simples! Basta conectar as informações pesquisadas durante a navegação do cliente no site ou aplicativo da empresa, por exemplo, com outros dados da vida “real” do perfil (vindos de fontes públicas externas e do CRM da empresa, caso se trate de alguém que já é cliente).

Com isso, é possível identificar uma espécie de ranking de relevância dos perfis que têm, além de intenção de compra, mais aderência com o produto/serviço a ser oferecido. Sem deixar de lado a capacidade para, de fato, efetuar a compra. Para estes perfis, fica mais fácil então criar ações extremamente personalizadas, seguindo as preferências e potencialidades de cada tipo de cliente.

Neste contexto de personalização de ações, você sabia que já chegamos a era do “True Individualism”? O conceito foi explicado por Walter Longo, durante o DDB 2019, evento promovido pela Neoway. Quer entender melhor? Veja o artigo completo!

Big Data Analytics para Compliance, Análise de Riscos e Prevenção de Fraudes

Ao adotar o Big Data Analytics, a empresa, além de ganhar inteligência de mercado, consegue também contar com indicadores sobre riscos de cada novo negócio a ser fechado, fornecedor cadastrado ou cliente a ser integrado. Isso porque os modelos estatísticos e algoritmos da tecnologia ajudam a dar precisão, agilidade e escala às análises feitas em tempo real e monitoramentos contínuos, potencializando o gerenciamento de riscos e as políticas de compliance.

Com fontes de pesquisa unificadas e dados sempre atualizados sobre órgãos reguladores de cada setor, bem como suas normas, circulares e portarias e de outras entidades públicas, a empresa pode realizar diligências eficientes e se proteger de condutas suspeitas ou fraudulentas. É possível rastrear uma empresa ou Pessoa Física a partir de diferentes perspectivas (cadastral, societária, fiscal, tributária, judicial, trabalhista), em questão de segundos e, dessa forma, prevenir seu negócio contra fraudes ou eventuais parceiros ineficientes.

Um exemplo de utilização é no onboarding digital de novos clientes. No processo, analisar o perfil do cliente é uma etapa fundamental. Essa avaliação não deve levar em consideração apenas o histórico financeiro, mas também precisa prezar pela verificação da veracidade de documentos, avaliação de antecedentes e toda a interpretação das informações para entender o cenário e identificar possíveis vulnerabilidades.

Veja mais no checklist “Onboarding digital sem erros: os requisitos principais para ter rapidez e segurança”.

Porém, além da avaliação inicial, é preciso manter o monitoramento de perfis considerados de risco, como os de pessoas expostas politicamente (PEPs), de forma contínua. A tecnologia auxilia neste aspecto também ao automatizar checagens periódicas, alertando sobre quaisquer alterações suspeitas nos dados de perfis selecionados de acordo com a política da sua empresa.

Seu negócio atua nas áreas de concessão ou recuperação de crédito? Então dê uma olhada nos conteúdos específicos que separamos para você.

Big Data Analytics para Área Jurídica

A área Jurídica é mais uma das beneficiadas pelo suporte do Big Data Analytics. As soluções agem em algumas frentes para aprimorar os serviços jurídicos. A tecnologia ajuda a otimizar diferentes frentes de trabalho. Podemos destacar a extração e processamento de informações relevantes de documentos jurídicos como a base da grande transformação do setor legal. Ao utilizar estas soluções, pode-se obter ganhos como:

3 - Aplicações práticas

Apesar de ser uma das fortes tecnologias disponíveis para o mercado, muitas empresas ainda não sabem como aplicar na prática o Big Data Analytics em seus negócios e os resultados que podem ser obtidos a partir disso. Reunimos algumas ações realizadas com clientes Neoway para exemplificar. Confira!

Confidence Câmbio

A Confidence Câmbio utilizou três aplicações da Neoway Due Diligence para lidar com seus desafios, que eram: reduzir volume de pesquisas em sites diferentes, consolidar todas as consultas em um único documento e obter mais informações para a análise de risco. Para vencer esses desafios, as soluções utilizadas foram:

  • Search: entrega informações públicas que permitem analisar o cliente (processos judiciais e listas internacionais);
  • Webcheck: consulta mídias negativas tanto no Google quanto no Bing, de uma só vez;
  • Pathfinder: identifica grupos econômicos e permite analisá-los e verificar casos de conflito de interesse.

Como resultado, a empresa conseguiu fazer mais de 30 mil consultas nos serviços contratados, em seis meses. As consultas entregaram informações mais precisas, que ajudaram nas tomadas de decisão. Além disso, em um mês, conseguiram reduzir as perdas de operações por demora no atendimento de prevenção à lavagem de dinheiro (PLD). Em dezembro de 2018, a empresa registrou 19% em perdas. O número caiu para 5% em janeiro de 2019.

Veja o case completo: Os ganhos em eficiência e agilidade na Prevenção à Lavagem de Dinheiro com as soluções da Neoway.

Grupo Ultra

Com o Grupo Ultra, a Neoway usou Big Data Analytics para segmentação da carteira. As estratégias adotadas permitiram aumentar a retenção de mais pontos de venda (PDVs) para uma de suas empresas, a Ipiranga Lubrificantes.

Por meio da identificação do perfil daqueles que teriam maior probabilidade de churn versus os que trariam maior prejuízo caso saíssem da carteira, foi possível criar uma lista prioritária para trabalhar a permanência dos PDVs. O resultado foi uma taxa de 46% de retenção de clientes, o que representou cerca de 10% do faturamento da área de lubrificantes.

Como pudemos ver neste conteúdo e nos cases de sucesso da Neoway, o Big Data Analytics permite o desenvolvimento de estratégias personalizadas para atender as necessidades da empresa e as particularidades de seus clientes e desafios.

A obtenção e a análise de dados estratégicos oferecem insights sobre exatamente tudo o que a companhia precisa ou quer saber para vender mais e melhor, evitar fraudes e riscos e se manter em compliance. O maior desafio nesse sentido é saber como utilizar esta tecnologia a seu favor e nisso a Neoway é referência com soluções para atender várias frentes do seu negócio.

Entre em contato com nossos especialistas para tirar dúvidas ou solicite uma demonstração das nossas soluções.

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