A indústria de marketing está começando a entender a importância do big data, embora um relatório recente da IDC tenha destacado o fato de que 80% dos dados dos clientes estão sendo desperdiçados como resultado de práticas de dados ruins, sugerindo que as empresas ainda não estão aproveitando ao máximo dados que estão disponíveis para eles.

Muitos profissionais de marketing já estão usando dados estruturados de sistemas de CRM para obter informações sobre o comportamento atual e futuro do cliente, mas estão faltando um truque quando se trata de analisar dados de máquina não estruturados gerados de sites e aplicativos. Posteriormente, as empresas estão perdendo dados valiosos que poderiam ajudar a moldar e melhorar sua estratégia de marketing..

Dados da máquina

Esses dados de máquina, tradicionalmente usados ​​pelos departamentos de TI para fornecer inteligência operacional para o desempenho da infraestrutura de TI e para detectar ameaças à segurança, também podem gerar um enorme valor para os departamentos de marketing. Os profissionais de marketing podem aproveitar a análise para obter informações sobre o que os clientes estão fazendo em tempo real e aproveitar ao máximo os principais momentos de negócios, como uma transação fracassada de um cliente, uma cesta de compras abandonada, vendas instantâneas ou uma promoção personalizada baseada em padrões de compra anteriores com o que eles estão olhando agora.

Os dados de máquina são um dos segmentos de big data de crescimento mais rápido e mais difundidos. Gerado por "máquinas", incluindo sites, aplicativos, servidores, redes, dispositivos móveis, servidores virtualizados e sensores, ele fornece uma visão mais detalhada de como os canais de vendas e marketing de uma empresa estão operando.

Monitorando e analisando as principais etapas da jornada de um cliente, desde fluxos de cliques e transações até atividades de rede e registros de chamadas, as novas tecnologias podem transformar dados da máquina em informações valiosas e inteligência operacional.

Desbloquear o poder dos dados da máquina para fins de marketing exige colaboração com o departamento de TI. No entanto, isso não significa que o marketing deva contar com a equipe de TI para fornecer todas as respostas. As ferramentas de análise são muito mais acessíveis e fáceis de usar hoje e o que as equipes de marketing realmente precisam é de acesso direto a essas plataformas e aos dados em si, para que possam gastar tempo fazendo as perguntas certas sobre os dados que estão sendo colhidos e gerando mais valor seus próprios propósitos.

Ao combinar esse recurso anteriormente inexplorado com conjuntos de dados estruturados tradicionais (por exemplo, padrões de compra passados), o marketing pode acessar uma mina de ouro de nova inteligência e gerar insights sobre tendências emergentes. Com as ferramentas de análise sendo agora mais fáceis de usar do que nunca, as equipes de marketing devem aproveitar a oportunidade para brincar e responder perguntas anteriormente desconhecidas, em vez de depender de cientistas de dados ou profissionais de TI para fornecer as respostas para perguntas específicas..

Domino's vai ficar louco

Nos EUA, a Domino's Pizza começou a usar a análise de dados de máquinas para resolver problemas de TI, coletando, indexando e monitorando os dados da máquina gerados por sua infraestrutura de TI. Com o passar do tempo, a empresa percebeu que havia potencial para análise de dados de máquinas fora do departamento de TI. A Domino's começou a usar o Splunk para visualizar tendências de vendas de negócios em locais geográficos, como pedidos por minuto, números de transações por loja, que tipos de pizzas e outros itens de alimentos encomendam e que cupons eles podem usar para fazer isso..

Como resultado, a equipe de marketing da Domino conseguiu analisar o sucesso de campanhas promocionais, bem como promoções pontuais em tempo real. Por exemplo, a equipe agora pode comparar a eficácia de vários cupons de desconto. Se uma for mais eficaz que a outra, a Domino's pode rapidamente fazer os ajustes online apropriados.