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Leitura: 4 minutos

Advanced Analytics é um tema quente no mundo digital e não vai desaparecer tão cedo. É um termo abrangente que se refere à análise de dados.
Existem muitas formas de análise, mas vamos nos concentrar na análise avançada neste artigo. Advanced Analytics é um subconjunto de métodos analíticos usados para análise inteligente de dados e descoberta de insights a partir de dados brutos.

Podemos dividir o Advanced Analytics em dois ramos principais: First Party Analytics e Third-Party Analytics.

A análise de primeira parte envolve o uso de dados que pertencem à sua empresa ou organização, como números de vendas do seu sistema POS, sistema de registro ou ERP, níveis de estoque em diferentes depósitos, etc.

Terceiro se refere à análise de dados fora de sua empresa – por exemplo, olhando para relatórios de pesquisa de mercado como Mintel ou NewCrop, preços de ações de concorrentes como Google ou Amazon e até estatísticas de mídia social como o número de seguidores no Instagram ou concorrência no Twitter.

 

 

 

 

O que é Big Data e como ele se relaciona com o Advanced Analytics?

O big data é criado todos os dias por meio de atividades na Internet, mídias sociais, rastreamento de cadeias de suprimentos e uso de produtos. A ascensão dos dispositivos móveis e da IoT levou a um enorme aumento na coleta de dados.

A quantidade de dados armazenados em todos os setores está crescendo exponencialmente e em breve excederá 1 Zettabyte – isso é 1 bilhão de Terabytes! Então, como processamos essa quantidade de dados? O Advanced Analytics usa a tecnologia mais recente para processar essas enormes quantidades de dados e fornecer às empresas insights e informações valiosas.

Big Data é uma enorme quantidade de dados que não podem ser processados usando métodos ou ferramentas convencionais, o cenário de dados de algumas indústrias ou instituições armazena volumes exorbitantes de informações sobre seus processos, vendas e cenários de mercado.

Usamos nossos telefones para rastrear nosso condicionamento físico e saúde, dispositivos inteligentes coletam dados, varejistas rastreiam seu estoque via RFID e dados de uso de produtos são coletados por máquinas de lavar inteligentes, TVs e outros aparelhos inteligentes.

Todos esses dados que vários dispositivos e sensores estão gerando precisam ser processados. Somente nas últimas décadas o avanço do hardware permitiu o surgimento de algoritmos que extraem insights desses dados nessa volumetria, transformando bancos de dados antes incontroláveis em fontes de informação muito poderosas.

 

Por que usar o Advanced Analytics nos negócios?

Hoje em dia, é mais importante do que nunca entender seu cliente, operações e negócios e como eles interagem com sua marca. As empresas que valorizam muito a experiência do cliente entregam essa experiência de maneira muito mais eficaz quando sabem o que seus clientes desejam e quais são suas dores. A análise primária ajuda você a entender melhor seus clientes.

Digamos que você administre um negócio de varejo e queira entender melhor seus clientes. Seus dados de PDV lhe dirão coisas como gasto médio por cliente, quantos itens os clientes estão comprando, quais itens estão vendendo bem, quais itens não estão vendendo etc.

Essas informações podem ajudá-lo a ajustar o treinamento de sua equipe e a abordagem de atendimento ao cliente. Você pode ver quais itens os clientes lutam para encontrar em sua loja, sua forma de pagamento preferida e muito mais.
Tudo isso ajudará você a atender melhor seus clientes e aumentar suas vendas.

Tipos de análises avançadas

  • Análise de coorte : uma análise de coorte é um método de análise do comportamento do usuário, agrupando-os de acordo com critérios específicos, como a hora em que se inscreveram pela primeira vez. Isso torna mais fácil observar e analisar o comportamento do usuário.
  • Análise de sentimento : A análise de sentimento é usada para determinar os sentimentos e atitudes das pessoas em relação a um determinado produto, marca ou evento. Você pode usar a análise de sentimentos para obter feedback dos clientes sobre seu produto ou serviço e como melhorá-lo.
  • Processamento de linguagem natural e mineração de texto : Processamento de linguagem natural e mineração de texto são dois subcampos da análise de dados textuais. A NPL lida com o nível de linguagem nos dados, enquanto a mineração de texto lida com a extração de conhecimento de dados não estruturados. A mineração de texto é usada em muitos campos diferentes e também é chamada de análise de texto ou análise baseada em texto.
  • Análise Preditiva : A análise preditiva é um conjunto de métodos usados para explorar a probabilidade de resultados futuros. As empresas usam a análise preditiva para tudo, desde a previsão da demanda de seus produtos até a previsão de problemas futuros da cadeia de suprimentos.

 

 

Um pouco de informação sobre Machine Learning e IA

O machine learning é um subcampo da IA que usa dados para treinar algoritmos para fazer previsões e resolver problemas.
Empresas como Amazon e Netflix se tornaram especialistas em utilizar o aprendizado de máquina para melhorar seus negócios e maximizar o lucro.

Um exemplo é o uso do machine learning da Netflix para determinar quais programas de TV você gostará com base no que já assistiu. A Amazon usa aprendizado de máquina para decidir quais produtos você comprará com base no que comprou anteriormente.

Embora tudo isso seja útil e alguns sejam muito legais, é importante não se deixar levar pelo hype. Você ouvirá muitas pessoas falando sobre inteligência artificial (IA) e como ela mudará o mundo. A IA é um subcampo da ciência da computação que tenta replicar a inteligência humana por meio de máquinas. Embora a IA seja um campo fascinante e esteja fazendo grandes avanços, é importante notar que a IA não é senciente e não dominará o mundo tão cedo.

Concluíndo

Advanced Analytics é um campo empolgante que está em constante evolução e mudança. É uma excelente maneira de entender melhor seus clientes e fazer melhorias em seus negócios.
Com a quantidade de dados aumentando a cada dia, é importante que as empresas aprendam a processar esses dados e encontrar insights que as ajudarão a crescer.

Também é importante lembrar que as ferramentas analíticas são tão boas quanto os dados que você coloca nelas e você precisa garantir que seus dados sejam limpos, precisos e estruturados adequadamente. Se você está procurando novas maneiras de expandir seus negócios ou quer ter certeza de que está aproveitando ao máximo seus dados existentes, o advanced analytics pode ser incrivelmente útil.

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