Sabe aquele último produto que você comprou online? Possivelmente nessa jornada de compra você passou por uma ou mais ferramentas de data science.
Seja na hora do interesse começar a surgir, com propagandas direcionadas em canais como YouTube, Instagram e Google, ou até mesmo na hora de escolher a loja com o melhor preço daquele mesmo produto em comparadores de preço (Zoom, Buscapé, etc).
A expansão do universo digital e o crescimento exponencial da quantidade de dados gerados diariamente têm impulsionado a adoção da ciência de dados em diversos setores da economia.
Seja no comércio eletrônico, na indústria, nos serviços financeiros ou na saúde, a análise de dados tem se mostrado uma ferramenta poderosa para impulsionar as vendas, reduzir custos, aumentar a produtividade e aprimorar a experiência do cliente.
E assim, como essas e muitas outras aplicações, a ciência de dados se mostra quase que imprescindível (até mesmo sem sabermos) nas nossas vidas.
Mas afinal, o que é o tão popular Data Science?
A ciência de dados é um conjunto de métodos e práticas que extraem, tratam e analisam um certo volume de dados através de princípios, matemáticos e estatísticos para gerar insights, descobrir padrões e tendências, assim como desvios e até mesmo prever comportamentos futuros.
Dentro da Data Science, nós podemos ter várias ferramentas que auxiliam nesse processo e que estão numa área semelhante de conhecimento (e que provavelmente você já ouviu falar por aí). Machine Learning, Big Data, Deep Learning, inteligência artificial são alguns exemplos de grupos, subgrupos ou ferramentas presentes na ciência de dados.
As análises contidas na ciência de dados podem trazer grandes frutos para os negócios, em resultados em diversas áreas, e aqui abaixo vão alguns exemplos:
1. Recebimentos e Inadimplência
Primeiramente, entender uma base de clientes pode ser uma tarefa complicada, ainda mais em tempos de crise: atrasos no pagamento e cancelamentos não são coisas incomuns.
Utilizando técnicas de análise de dados, é possível identificar padrões de comportamento, detectar fraudes, realizar análises de risco de crédito e prever a inadimplência. Isso contribui para a saúde financeira das empresas e para a tomada de decisões mais embasadas.
Portanto, para maximizar os recebimentos e minimizar os atrasos e inadimplências, a ciência de dados se mostra um grande aliado da saúde financeira da sua empresa:
- Previsão de cancelamento de clientes: Clientes que pagam numa determinada faixa dentro da data de vencimento já tem um padrão bem definido de pagamentos. Caso eles ultrapassem essa faixa, desviando do padrão de comportamento, há uma possibilidade de cancelamento maior. Essa e outras análises de comportamento podem ser feitas para otimizar a tomada de decisão.
- Assertividade na Cobrança: A tomada de decisão muitas vezes, pode uma cobrança mais assertiva, baseado nas análises históricas e determinando um período da cobrança ideal. Entender o timing pode ajudar na retenção desse cliente na sua base e evitando cancelamentos indesejados.
2. Otimização na Logística
A logística é outra área que tem se beneficiado do uso da ciência de dados. Otimizar as rotas de entrega, gerenciar estoques de forma eficiente e prever a demanda são desafios enfrentados pelas empresas de logística.
É preciso estar atento, pois desde a fabricação de certo produto, até ele chegar na casa do cliente final existe um processo bem longo e que deve ser otimizado ao máximo.
O papel do analista de dados na logística vai desde otimizar as rotas que as entregas são realizadas, fazendo elas serem mais ágeis, aumentando assim a taxa de entregas realizadas no prazo até evitar perdas no estoque, reduzindo custos.
Depois, essa otimização passa pela análise de dados de clima, previsões meteorológicas, localização via GPS, tráfego e até mesmo estado das estradas, reduzindo o tempo de entrega e os custos operacionais.
Uma aplicação muito interessante também é analisar as demandas dos clientes para entender o comportamento destes e assim poder prever cenários de vendas. Isso pode ser muito importante para evitar rupturas, com uma maior exatidão na hora de planejar o estoque.
3. Comportamento do cliente e Data Science
É possível analisar também como o cliente se comporta: Qual sua faixa etária, quais são seus interesses gerais, secundários, onde ele se encontra e o que ele consome.
Esses dados se mostram estratégicos para direcionar campanhas e impulsionar as vendas, gerando assim uma diminuição dos custos, e aumento da taxa de conversão e consequentemente o retorno daquela campanha.
Além disso, existe a possibilidade de prever alguns cenários de vendas através de dados históricos. Tais como, meses de maior percentual de venda, dias da semana com maior retorno e muitos outros padrões possíveis que podem ser observados para cada negócio.
Por exemplo, uma outra aplicação do data science é a otimização da interface do site/app. E o entendimento de quais são as páginas e seções que possuem uma interação com o usuário em relação aos cliques, as visualizações e até mesmo o tempo médio que este usuário permanece no site.
Acima de tudo, o papel do cientista de dados ao entender o comportamento do seu cliente passa naturalmente por ferramentas de Analytics, porém tem como base essencial um conhecimento em negócios e análise de padrões em históricos e segmentos.
Para saber entender melhor, acesse o post no nosso blog que fala sobre 4 formas em que a análise de dados pode alavancar sua loja.
Ok, mas o que eu preciso pra aplicar DS na minha empresa?
- Profissionais capacitados (cientistas de dados): Não tem como ter uma área de data science sem um time bem capacitado para realizar esse serviço. Existem dezenas de tecnologias a serem estudadas e aplicadas, entre elas linguagens de programação, softwares e sistemas dos quais o cientista de dados deve dominar.
- Dados bem estruturados: ERPs, dados na nuvem (ou em qualquer outra localização) – São essenciais para trabalhar com data science afinal, sem dados não há insights. Porem, é muito comum a presença de dados de forma mal empregada. Logo, a extração e integração desses dados para futura aplicação torna-se um grande desafio.
- Investimento em tecnologias utilizadas: As ferramentas podem ser diversas. Desde ferramentas de BI, CRM e ERPs, até soluções de processamento e armazenamento mais sofisticadas para lidar com inteligência artificial, machine learning e big data. Inclusive, um dos pontos positivos de contratar um serviço de consultoria/outsourcing é a presença de estrutura para lidar com essas ferramentas.
Por fim, saiba que os dados são fortes aliados e um tesouro preciosíssimo que merece a sua atenção. O que você viu aqui são apenas algumas de muitas aplicações da ciência de dados. As das empresas cada vez mais estão utilizando os dados e a tecnologia a seu favor.
Nesse sentido, eles são usados principalmente para impulsionar as vendas, reduzir custos, aumentar a produtividade do time e ainda melhorar a experiência do seu cliente.
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