Saiba como utilizar a mineração de dados para impulsionar a estratégia da sua empresa

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Publicado por Gabriel Motta em 2 de dezembro de 2021

Diretor executivo e cofundador da INGAGE. Escreve sobre assuntos relacionados à performance, planejamento, SEO e pautas gerais de marketing.

Em 2020, foram gerados 40 trilhões de gigabytes de dados no mundo inteiro, segundo pesquisa do Instituto Gartner e da plataforma Domo¹. A cada minuto, são milhares de stories publicados nas redes sociais, conferências de vídeo em plataformas, além das conversas em aplicativos de mensagem instantânea.

Esses não são somente rastros deixados pelos usuários na internet. A partir desse grande volume de dados, é possível prever comportamentos de consumidores e, assim, tomar decisões de grande impacto para os negócios. Esse processo é muito utilizado, por exemplo, nas ações de conquista de tráfego orgânico.

É por isso que a mineração de dados — ou Data Mining — está tão em alta desde os últimos anos. Neste conteúdo, coloco aqui alguns insights sobre essa atividade, suas principais técnicas e em quais áreas ela pode ser aproveitada.

O que é mineração de dados?

Data Mining é um processo que utiliza estatística, Inteligência Artificial e Machine Learning para filtrar grandes volumes de dados. Isso envolve a identificação de padrões, anomalias e correlações nesse emaranhado de dados em busca de alcançar a otimização do negócio e tomar decisões efetivas nesse objetivo.

Basicamente, é um processo que separa os dados relevantes para o negócio daqueles que não serão aproveitados. É como a mineração de ouro e pedras preciosas, o que explica o termo usado hoje no mercado. Contudo, não é algo novo na tecnologia, tendo em vista que se fala em mineração de dados desde os anos 1990.

Vale reforçar que o Data Mining se integra ao universo do Big Data — grande volume de dados —, mas não são sinônimos. A mineração de dados é um conjunto de técnicas usadas para transformar esse volume em informações, ou seja, filtrar e encontrar dados que, combinados, auxiliam a prever resultados para um negócio.

Quais são as etapas desse processo?

Para realizar o processo, o primeiro estágio é a definição do objetivo do negócio. Isso indica a necessidade de um planejamento estratégico para entender quais informações serão relevantes para aplicar os filtros adequados.

Então, temos a etapa de exclusão de redundâncias, a fim de eliminar dados duplicados e visivelmente fora dos interesses da empresa. Ainda nessa fase, existirão dados sem relevância, exigindo uma limpeza com base nos parâmetros escolhidos pelo negócio.

Por fim, chega o momento de tratar os dados a partir de algumas técnicas importantes de mineração. Destaco algumas a seguir.

Classificação

Nessa técnica, são definidos os tipos de clientes, objetos ou itens, de acordo com atributos de classe. Ou seja, as pessoas podem ter idades, classes sociais, regiões e empregos diferentes, por exemplo. Quem tem essas mesmas características é agrupado para a melhor segmentação dos dados.

Geralmente, esse modo de abordar os dados é acompanhado por outras técnicas para ter melhores resultados.

Clusterização

O cluster é um conjunto de máquinas interligadas que formam um único sistema. Já a clusterização é ordenar e armazenar partes iguais de dados e, em longo prazo, analisar esse agrupamento para chegar a bons insights.

Árvore de decisão

Essa é uma técnica bastante usada para fazer previsões para diferentes cenários — e tem resultados mais eficientes quando combinada à classificação. A ideia é usá-la como um dos critérios de seleção em uma estrutura, a partir da resposta a questões com poucas alternativas. Cada resposta leva a outras perguntas específicas, de modo a buscar padrões e semelhanças.

Associação

Nesta forma, a prioridade é encontrar padrões por meio de relações entre os dados analisados. Tomando os conteúdos de streaming como exemplo, é a técnica que permite sugestões de novos vídeos, séries e filmes de acordo com o que foi assistido anteriormente (e que outros usuários também viram).

Padrões sequenciais

É outra técnica usada para resultados a longo prazo, como para entender tendências de compras anuais em uma empresa ou melhor resposta diante de metodologias de ensino em escolas. Nesse último caso, por exemplo, a partir de um desempenho mais consistente de determinada turma ao método, é possível prever maior engajamento dos estudantes ao seguir com atividades nesse sentido.

vetor de pessoas em tamanho reduzido fazendo a mineração de dados de um celular

Em quais áreas o Data Mining é aplicável?

Praticamente todos os segmentos de mercado podem otimizar sua performance com a mineração de dados. Até mesmo aqueles em que você não visualiza oportunidades logo de início. Separamos alguns exemplos na sequência.

Educação

A previsão de desempenho dos estudantes pode ser mapeada a partir da mineração de dados, de acordo com a análise de progresso de crianças e jovens no processo de aprendizagem. Além de contribuir para a retenção de alunos, também é possível identificar previamente aqueles grupos que precisam de um acompanhamento mais próximo.

Setor financeiro

Com transações financeiras acontecendo a todo instante, os dados minerados facilitam a identificação de possíveis fraudes com maior agilidade e riscos de mercado. Também colabora para o gerenciamento de obrigações de conformidade normativa e identificações de oportunidades em investimentos.

Comunicação

A Comunicação e o Marketing têm muito a se beneficiar com a previsão de resultados proporcionada pela mineração de dados. Com esse recurso, conseguem montar campanhas e peças de mídia de acordo com as preferências e demandas de seu público. Há também a possibilidade de conversar melhor com essa audiência e prever o ciclo de vida do cliente.

No marketing digital uma técnica bastante utiliza para mineração de dados é a clusterização. Por meio de agrupamento de dados podemos realizar análises profundas do comportamento de usuários em um site, por exemplo. Essa estratégia vem muito a calhar quando estamos falando de sites com centenas de milhares de acessos.

Comércio

Seja para otimizar a interação com os clientes, seja na previsibilidade de vendas, os dados são potentes aliados do comércio. Com uma análise precisa proporcionada pelas técnicas de mineração, é possível planejar as ofertas de maior impacto, os produtos com mais giro de estoque e assim por diante.

Seja qual for a sua área de atuação, é importante fazer os investimentos certos para adotar a mineração de dados. Afinal, contar com quem entende do assunto na aplicação das técnicas e análises contribui para resultados verdadeiramente eficientes e rentáveis. Por isso, faz toda diferença contratar uma empresa que sabe lidar com grandes volumes de dados.

A mineração de dados bem trabalhada é capaz de identificar oportunidades de melhoria, implementar novos processos, reduzir muitos custos, entre outros benefícios. Com tantas informações disponíveis, é importante usá-las a favor dos bons resultados no negócio.

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