Turbine seus reports com insights de dados 1st party

Turbine seus reports com insights de dados 1st party

Todos já sabemos o que são dados 1st party, certo? (Se você ainda tem dúvidas sobre esse assunto, dá uma olhadinha nesse post do nosso blog que vai te dar uma boa ideia sobre o que é 1st party data)

Bom, uma vez com todo o seu 1st party coletado, um dashboard super atualizado e um fluxo de dados crescendo constantemente, bate um leve desespero: o que eu vou fazer com tudo isso? Por onde vou começar???

Primeira coisa: calma. Segunda coisa: guarde o link desse post, que ele pode te ajudar muito na vida… 😉

E saiba que bater esse desespero é normal, hoje a quantidade de dados que uma ferramenta como a Tail gera é muito grande, então mesmo nós aqui dentro às vezes nos deparamos com algumas dificuldades para gerar insights, reports ou extrair a informação importante para o cliente. 

Por isso, sempre que vamos fazer alguma análise de dados, é importante levar os conceitos abaixo em consideração, para te auxiliar no como você tem que fazer, onde tem que procurar e o que tem que ficar atento. 

Vamos aos conceitos: 

 

Data reduction

Reduzir o volume de dados. Em um aspecto mais amplo, data reduction pode ser a transformação do analógico no digital ou algum conceito de programação para melhorar algum processo de dados. Aqui, estamos tratando de uma resolução bem simples: abra mão de alguns dados! Especialmente dos que te confundem mais que ajudam. 

Muitos clientes perguntam como seu público alvo pode ser classe media e alta renda… isso acontece porque a capacidade de identificação de comportamentos hoje é muito ampla, então seus clientes podem ser – dependendo da ocasião – classe media ou alta renda. O que fazer com essa informação? Usar de acordo com a sua necessidade.

Isso é data reduction: não ter medo de desprezar um dado que não seja importante para sua análise.

 

Clustering

Em tradução literal, agrupando. A Tail já clusteriza diversas informações dos usuários do seu site. Apesar disso, é importante você, analista de dados, ter um sistema próprio e padrão de agrupamento para identificar usuários: como foi a reação do público em uma determinada campanha? Que tipos de comportamentos posso esperar de uma determinada base de dados? Quais são as intenções de compra do grupo que abandonou meu carrinho de compras?

A Tail te ajuda com clusters próprios que já vem na ferramenta, mas ter clusters próprios de acordo com seu público alvo auxilia muito na organização de suas ações.

 

– Classificação

Classificações são generalizações necessárias para traduzir os fenômenos comportamentais nos processos cognitivos do nosso cérebro.

Importante notar: generalizações podem ser enviesadas – até mesmo preconceituosas – a ponto de prejudicar uma tomada de decisão. Você garante que conhece o comportamento de todas as mulheres do seu público alvo? Identificar vieses e criar segmentos mais inclusivos é um processo constante.

Trabalhe com conceitos que acompanhem a rotina. Exemplo: se sua empresa guarda base de dados por nomes, endereços e números de telefone crie clusters de cada um deles e tente aplicar nos processos da empresa. 

Ter padrão vai ajudar em outra frente: detecção de anomalias. Anomalias nada mais são que desvios de padrão notáveis na análise de dados. O quanto antes as anomalias forem notadas, menos impacto elas causarão em seu plano original. Fique atento: nem toda anomalia é má, tampouco eterna. 

 

– Análise de Associação

Conteúdo relacionado, timeline, Amazon. Qualquer dado de navegação que os algoritmos captem e que os sentidos humanos têm dificuldade de relacionar: porque tanta gente troca de carro e apartamento ao mesmo tempo, estão grávidos ou se separando? Que comportamentos de compra são padrões por grupos de idade?

Análise de associação permite muita interpretação. Um dado combinado com um fator “A” significa uma coisa. O mesmo dado combinado com um fator “x” pode significar o oposto. Análises de associação são um grau a mais na escala Richter dos dados, que vai provocar abalos positivos nas tomadas de decisão do seu negócio. 

 

– Padrões sequenciais

Lembra um pouco acima, que falamos de sobre detecção de anomalias, e que nem todas anomalias são más nem eternas? Pois saber os padrões sequenciais te ajudam a predizer as anomalias e a melhor forma de superá-las. Ou melhor até: como otimizar as boas anomalias!

Padrões sequenciais necessitam de muito tempo ou muita informação para terem uma análise mais ampla. Segundos podem ter padrões sequenciais complexos que demandam muita informação simultânea, enquanto análises de longo prazo podem ter prazos de informação bem mais alongados. 

 

Espero que tenham gostado!

Guilherme Maciel

Head de negócios e operações Tail Latino