Small e Big Data: o uso de dados como estratégia de vendas

Small e Big Data: o uso de dados como estratégia de vendas

A informação é o produto mais valioso da nossa era. São mais 4 bilhões de pessoas conectadas à internet no mundo, gerando uma quantidade incessante de dados, que podem ser processados e utilizados em estratégias corporativas – o chamado Big Data. No entanto, quanto maior a complexidade de um dado, mais difícil será processá-lo. Uma alternativa que muitas vezes não é tão lembrada é o Small Data. 

Nem sempre quantidade indica qualidade, captar um grande volume de dados pode trazer vantagens competitivas para seu negócio, mas sem um tratamento adequado, nada adianta. O Small Data permite o acesso a informações importantes que também estão intrínsecas ao Big Data, mas de maneira mais direta e específica, assim, gera-se mais valor, com peças de dados mais selecionadas e qualificadas.

Entender as diferenças entre cada estratégia e de que maneira elas se complementam pode ser muito vantajoso para seus negócios, uma vez que a partir desses dados é possível extrair informações valiosas dos clientes. 

Mineração

A mineração corresponde à forma em que os dados são extraídos. No Big Data, a mineração é aberta, feita através do cruzamento de informações. Dentro dessa categoria, existem os dados estruturados, como nome, email, idade, que tem uma forma padrão para serem coletados, e os não estruturados, como um arquivo ou as redes sociais em si, em que não existe uma única forma possível, podendo conter textos, imagens e estar em constante edição. 

Já a mineração do Small Data é estreita, focada em captar dados por meio de perguntas específicas, em contextos específicos, como pesquisas de opinião, portanto também são estruturados. 

Localização

O Big Data corresponde à informações coletadas na nuvem, nos CRMs, desempenho da concorrência, cenário do mercado, redes sociais, internet, enfim, de múltiplas e amplas fontes. 

Os dados do Small Data encontram-se nos bancos de dados das empresas, pesquisas com clientes e até e-mails com reclamações. 

Processamento 

Como as fontes do Big Data chegam de maneira distinta e em petabytes de tamanho, se faz necessário o uso de métodos matemáticos, estáticos, Inteligência Artificial e Machine Learning para processá-los.

Em contrapartida, qualquer funcionário pode realizar a coleta e processar os dados do Small Data, pois é algo mensurável à capacidade humana. 

Aplicação

Os avanços tecnológicos tornaram possível o compartilhamento e processamento de dados de maneira simultânea e revolucionária, por conta disso, muito tem se falado à respeito do Big Data, os maiores esforços em relação ao desenvolvimento de infraestrutura estão nesse campo, mas investir no uso do Small Data também pode ser proveitoso. 

Um case de sucesso é o da Lego, a empresa estava passando por um período de crise e decidiu ouvir um fã alemão da marca, que também é skatista. A partir da conversa, ficou claro que as novas gerações buscam algo além de uma satisfação momentânea, querem compartilhar a experiência que tiveram com o produto, muito mais do que apenas comprá-lo. 

A resposta da Lego foi criar coleções mais duradouras, com peças menores e montagem mais complexa, representando uma experiência desafiadora para seu público. Hoje, a empresa ultrapassou a Mattel e é a maior fabricante de brinquedos do mundo. 

O Small Data parece simples, mas quando bem utilizado pode ser um divisor de águas nas estratégias de marketing e vendas. O ideal é conciliar as duas formas de coleta de dados. O Big Data é uma tendência que chegou para ficar, definitivamente é interessante investir nesse campo, mas sem se esquecer do fator humano e o relacionamento com o cliente, aspectos englobados pelo Small Data. 

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