Data Science: por que utilizar essa tendência ainda em 2018?

Tempo de leitura: 6 minutos

É certo que estamos no auge da oferta de tecnologias para organizações e empresas. Mesmo que você não esteja completamente atualizado sobre o mundo tecnológico, é provável que já tenha, ao menos, ouvido falar em assuntos como análise de dados e em ferramentas que auxiliam na execução desse tipo de processo, certo?

Se a resposta for positiva, é possível que o termo Data Science não seja estranho para você. Caso seja negativa, vamos introduzi-lo, então, em mais uma possibilidade de tecnologia para gestão e estratégia!

O que é Data Science

De acordo com a IBM, cerca de 90% dos dados que foram gerados até hoje foram produzidos apenas nos últimos dois anos. Ou seja, estamos vivendo um momento em que a produção e circulação de dados está em seu auge. Sabendo da existência de tantos dados por aí, era preciso, então, criar uma ciência que fosse responsável pelo estudo desses dados e pela reutilização deles em prol de algum benefício.

De maneira simplista, Data Science é um conjunto de processos que visam fazer bom uso dos dados existentes para um fim que dê resultados. Esse bom uso é feito através de coleta, organização, análise, interpretação e estruturação do acervo de cada negócio. Todo esse procedimento é uma mistura de tecnologia, matemática e insights humanos direcionados para novas oportunidades ou alguma espécie de vantagem.

https://drive.google.com/file/d/1N-Hh7HWo8yWcyp0VtLm5Yk1qenYYebi-/view?usp=sharing

De acordo com Brandon Rohrer, senior data scientist da Microsoft, a Data Science é capaz de responder 5 questões essenciais um negócio. De acordo com ele, essas questões são:

1. Isso é A ou B?

Essa questão é basicamente uma forma de identificar o que aparentemente beneficia mais o seu negócio. Podemos tomar como exemplo uma promoção de uma loja qualquer. No caso dessa loja, o que traz mais clientes? Um cupom de desconto de vinte reais ou um cupom de 25% de desconto? Perguntas como essa só podem ser respondidas através da Data Science.

2. Isso é estranho?

Em todo tipo de negócio existem determinados padrões. Você é cliente de um banco, por exemplo, e faz uma compra de valor muito alto no seu cartão de crédito ou talvez uma movimentação de dinheiro que não faz parte do seu comportamento usual. Se esse for o caso, existe uma possibilidade enorme de que o banco entre em contato com você e, às vezes, até mesmo bloqueie o seu cartão.

Isso acontece porque já existem diversos dados coletados sobre o seu tipo de comportamento como cliente do banco e, através da Data Science, é possível reconhecer comportamentos estranhos e detectar problemas.

3. Quanto?

A própria previsão de temperatura do tempo acontece através da Data Science. Para saber qual vai ser a temperatura em determinada cidade nos próximos dias, os dados são a fonte de análise.

4. Como isso é organizado?

Como já falamos, os dados existem e são milhares. Para que o estudo sobre eles seja efetivo, eles precisam estar inseridos em contextos e estruturas que facilitem a interpretação. A Data Science também entra atuando nessa situação. Esse processo organiza os dados para que possam ser lidos, facilitando os planejamentos futuros e previsão de eventos.

5. O que eu devo saber?

Acredito que você também saiba que a tomada de decisão baseada em fatos concretos é certamente uma tomada de decisão mais precisa. No último estágio de um processo de Data Science é o momento das tomadas de decisões. Depois de toda a coleta e análise feitas, as decisões referentes àquilo que se procura precisam ser tomadas e provavelmente serão mais eficazes.

Sabendo um pouco mais sobre o que pode ser respondido através da Data Science, imaginamos que já seja possível pensar nos benefícios que a utilização desse processo pode trazer para o seu negócio, não é?

Para que isso pareça mais tangível, vamos listar algumas vantagens que sua empresa pode adquirir com a ciência da dados.

Best Internet Concept of global business from concepts series.El

Aumento da retenção de clientes

Existem duas coisas que alteram o número de clientes dentro de uma empresa: novos clientes entrando e atuais clientes saindo. De acordo com a Bain & Company, no ramo financeiro, cerca de apenas 5% de aumento na retenção de clientes já é algo capaz de gerar 25% a mais de lucro.

É importante saber que em algum momento churns vão existir e é, de certa forma, inevitável. O que é possível se fazer com a utilização da Data Science é estudar, através dos dados existentes, o comportamento dos clientes da empresa, a fim de prever possíveis saídas e de direcionar a comunicação para não apenas mantê-los engajados, mas também, encorajar mais engajamento. Desse modo, a retenção tende a ficar mais eficaz e os churns menos presentes.

Previsão de demandas

Existem negócios que sofrem grandes variações de demandas de serviços ou produtos dentro de determinados períodos de tempo. Nesse caso, a ideia da Data Science é medir os números e o contexto em que esses números estão inseridos baseando-se em dados existentes, para poder então, fazer uma previsão sobre o que pode acontecer futuramente. Esse tipo de mapeamento evita erros e auxilia na produção de forma que não se tenha grandes surpresas com mudanças que podem acontecer.

Personalização de produtos e serviços

Existe uma série de perguntas que só podem ser respondidas através da Data Science. Como descobrir as demandas dos seus atuais e possíveis clientes? Como saber o que a geração Millennials está esperando do seu produto ou serviço? Quais os tipos de comportamentos geram mais engajamentos com os clientes? E com o público em geral?

É possível que você já imagine inconscientemente onde estão as respostas para todas essas perguntas. Todos os tipos de informações como essas estão escondidas no meio de diversos dados gerados pelas suas vendas, pelo marketing ou escondidos na própria web. Descobrir essas respostas é o que constitui, de fato, um diferencial competitivo. A partir do momento que você tem informações coletadas e interpretadas, o processo de aperfeiçoamento de produto ou serviço fica consideravelmente mais fácil e você já entende melhor qual é a demanda externa.

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