Ele prometeu transformar todos os aspectos das nossas vidas:
Dos esportes aos negócios, passando pela gastronomia e além.
Eu estou falando da palavra do momento, que tem sido divulgada para prever com exatidão o nosso futuro…
Big Data.
Em 2008, o Google lançou o Google Flu Trends (GFT), para prever os surtos de gripe. É um ótimo exemplo para verificar o big data colocado em prática.
Qual foi a metodologia que o gigante de buscas seguiu?
Eles combinaram as palavras buscadas por pessoas em diferentes regiões do mundo. E, quando essas pesquisas foram comparadas com os sistemas de vigilância de gripe tradicionais, o Google verificou que épocas de gripe estavam relacionadas com tráfegos maiores de pesquisa para determinadas frases.
Então, o Google conseguiu prever a atividade do vírus da gripe em tempo real ao agregar as perguntas pesquisadas?
Na realidade, não.
Mesmo com uma vasta quantidade de dados de perguntas pesquisadas, o GFT superestimou a predominância da gripe em mais de 50% em 2012-2013 e 2011-2012.
A falha levou o Google a ser rotulado por exibir uma “arrogância automatizada” e só contribuir para o hype em torno do big data.
Você consegue ver onde eu quero chegar?
Para os pequenos negócios, descobrir os padrões escondidos de comportamento do consumidor é um objetivo atraente. É por isso que todo mundo quer colocar as mãos no big data.
Mas não é fácil acumular grandes informações e analisá-las para obter insights certeiros. Você precisa de especialistas em dados com nível internacional, muitos recursos financeiros e ferramentas de tecnologia avançadas para decifrar tamanha quantidade de dados.
Além disso, a maioria das grandes bases de dados é inútil e os negócios medianos provavelmente jamais precisarão do big data.
Adote o small data.
São os dados fáceis de acessar, são pequenos e podem ser compreendidos facilmente por humanos em busca de insights que possam ser colocados em prática. Na realidade, o small data diz respeito a pessoas.
Aqui está uma tabela para ajudar você a diferenciar os dois tipos:
Como você pode ver, o small data pode apontar características específicas que sejam necessidades não atendidas do cliente. A ironia é que apenas 12% das companhias estão analisando o seu small data já existente, de acordo com a pesquisa da Forrester.
Isso significa que os dados de 88% deles é desperdiçado.
Imagine as decisões inteligentes de marketing e negócios que você poderia ter tomado com esses dados que foram ignorados.
É por isso que, neste artigo, eu quero mostrar a você estratégias que possam ser transformadas em ações e exemplos de como usar o small data.
O Martin Lindstrom, autor do livro ‘Small Data,’ escreve,
“O Small data é a fundação para ideias inovadoras ou para caminhos totalmente novos que provoquem reviravoltas nas marcas.”
Ele compartilha os exemplos a seguir, de quando o small data leva a grandes ideias, como o Snapchat:
Você está pronto para uma reviravolta completa nos esforços de marketing da sua marca?
Então, vamos começar a aproveitar o seu banco de small data de maneira lucrativa.
Correlação não é igual à causa: Descubra ‘o porquê’ e as necessidades/vontades do consumidor com o small data
Durante a semana você pode gostar de acordar antes do nascer do sol.
Mas isso quer dizer que você é o responsável pelo nascer do sol nesses dias? É claro que não.
Esse é um exemplo bobo da falácia que muitas pessoas se sentem culpadas em acreditar – “Correlação é igual à causa.” Muitas vezes, o big data opera de modo similar. Ele dá insights fascinantes, mas nós não conseguimos descobrir por que as coisas estão acontecendo daquela forma.
Por exemplo, veja o blog do OkCupid. Ele mostra correlações interessantes entre raça e atração, baseado nas informações coletadas sobre os usuários.
Christian Rudder (co-fundador do OkCupid) chegou a escrever um livro sobre o comportamento humano, baseado em tais observações de dados.
Em um exemplo particular, ele relacionou as avaliações de atratividade no OkCupid com 5.000 registros de emprego do Shiftgig.com (site de divulgação de empregos). Ele observou que o “preconceito da beleza” pode ser o responsável pelo abismo de pagamento ente homens e mulheres.
Mas apenas ser atraente é uma garantia de emprego para mulheres?
Da mesma forma, na tentativa do Google de prever a gripe, foi usada uma quantidade gigante de pesquisas feitas por usuários para descobrir uma correlação, sem que a causa fosse levada em consideração.
Em vez disso, você precisa de insights aparentemente insignificantes sobre o consumidor para entender as suas necessidades. Você vai precisar se sentir na pele do cliente e pensar/sentir a mente desse consumidor.
Talvez você também precise ser mais pessoal ao falar com os seus clientes e entender a personalidade deles.
Um ótimo exemplo é o Pinterest. O pesquisador de Experiência do Usuário deles, Gabriel Trionfi, pede aos designers que visitem as pessoas. em vez de ficarem na frente do computador o dia inteiro. Ele acredita que visitar usuários do Pinterest, pessoalmente, ajuda a entender como eles realmente utilizam a ferramenta.
Em um caso particular, Trionfi descobriu que uma jovem estudante de enfermagem e o seu namorado usavam muito o Pinterest para planejar o que cozinhar.
Foi divertido e interessante verificar que o Pinterest estava ajudando pessoas offline. Esse foi um insight interessante que Trionfi não conseguiria ter obtido de outra forma. Em suas próprias palavras,
“Você não pensa necessariamente sobre as pessoas utilizando um site juntas.”
Steli Efti, do Close.io, defende de maneira similar a visita aos clientes.
Ele obtém insights no ambiente onde os clientes utilizam o seu produto e tem contato com as suas vontades/necessidades.
Por exemplo, durante uma visita, Efti verificou que um cliente exibia a tela de relatórios na TV. E a visualização era ruim – porque não havia otimização para exibições nas telas cheias dos televisores.
Efti enviou o print de tela acima para a sua equipe. Dentro de uma hora, o desenvolvedor deles, Phil, lançou um ajuste rápido para otimizar a tela de relatórios.
Efti compartilha aqui mais exemplos concretos de visitas a clientes, incluindo a construção de relacionamento e o up-selling de um cliente.
Anteriormente, eu compartilhei como esse tipo de trabalho duro, e que não é escalável, pode ser um atalho para o crescimento do seu negócio.
Deixe-me compartilhar um outro estudo de caso sobre como a interação com o cliente contribuiu para o small data.
Simon Ouderkirk costumava trabalhar em uma padaria artesanal – Seven Stars. Eles eram uma rede pequena, com 3 estabelecimentos.
Em uma conversa com o dono, ele descobriu que os muffins ofereciam uma margem muito pequena para a padaria.
Ainda assim, eles produziam três tipos deles, todos os dias, em um sistema de rotação. Então, para segunda-feira, talvez eles cozinhassem amora, milho e abóbora. Aí, na terça, eles ofereciam chocolate, bran (farelo) e amora. E daí em diante…
Após olhar os dados históricos de venda e estabelecer um parâmetro, Simon propôs um experimento:
Ele queria produzir apenas dois tipos de muffin (que tivessem as melhores vendas naquele momento) por 6 semanas. Então, ele se comprometeu a tomar uma decisão baseada nos dados para o negócio de muffins.
O resultado?
Bem, as vendas em cada localidade mantiveram o % do seu crescimento pré-experimento.
Eu sou totalmente a favor de eliminar bens ineficientes para os negócios.
Mas e se não houver um aumento de vendas, como no cenário acima?
Você precisa analisar os dados com mais cuidado.
No caso do Seven Stars, os números por trás das vendas FORAM transformados.
- As vendas de muffins caíram significativamente.
- Mas as vendas de bolinho inglês (eles ficavam ao lado dos muffins) aumentou de modo a se equiparar com a queda nas vendas dos muffins.
Simon acredita que talvez as pessoas que inicialmente compravam a terceira categoria de muffins retirados da loja, “agora passaram a comprar um outro item, provavelmente na mesma faixa de preço.”
Mas muffins eram produtos de baixo rendimento. Então, o aumento das vendas de outro produto garantiu um aumento de vendas para a padaria.
Além disso, a força de trabalho da padaria que produzia os muffins (um produto que exige força de trabalho), poderia agora ser movida para a preparação de um outro produto mais lucrativo.
Esse não é um ótimo exemplo de uso de pedaços do small data que você já possui para gerar insights executáveis para o seu negócio?
Os 3 passos essenciais para valorizar o small data com sucesso
Você já sabe…o small data pode te fornecer alguns dados relevantes e outros mais válidos.
Mas qual é o tipo certo e a quantidade de dados para deixar a sua marca humana e personalizar as suas ofertas?
Deixe-me compartilhar 3 pilares para que você aproveite o seu small data:
1. Colete informações a respeito dos seus principais objetivos de marketing
Você pode ter conjecturas e crenças sobre as plataformas mais lucrativas para o seu negócio. Esse primeiro passo é sobre validar a sua hipótese.
Eu recomendaria que você coletasse e analisasse os seus dados dentro do Google Analytics (GA).
Mas não é tão simples quanto parece.
O Google Analytics e o KISSMetrics são fontes incrivelmente poderosas para extrair dados dos consumidores.
Mas se você acessa o dashboard sem nenhuma questão em mente, vai se sentir perdido.
Um estratégia melhor seria a de definir claramente e escrever os seus objetivos de marketing/hipóteses. Aqui está uma definição simples de um objetivo de marketing, da CoSchedule:
O GA também permite que você crie objetivos e facilmente monitore como está o desempenho dos seus esforços de marketing.
Se você já está coletando informações, usando o GA ou uma ferramenta de analytics similar, então:
Você pode começar com hipóteses, como: De que modo os seus clientes usam o seu produto ou qual são as principais dificuldades e necessidades dos seus clientes.
Simon, da Automattic, recomenda que você descubra as crenças da sua equipe. Ele verificou que as dele eram estas grandes crenças da Automattic.
Depois, você vai precisar observar as suas crenças com uma “curiosidade otimista” e formular perguntas sobre elas.
Ao definir os seus objetivos, é hora de partir para o próximo passo…
2. Visualize e escreva como se parece o sucesso do seu negócio
Coletar e armazenar os seus dados deveria ser estratégico. Do contrário, os seus relatórios não serão convincentes e podem confundir o seu próprio time.
Então, responda com clareza esta pergunta: “Que tipo de dados eu vou buscar?”
Também: “Como eu vou usar os insights obtidos com os dados?”
Por exemplo, o tráfego e os compartilhamentos de mídias sociais são métricas de vaidade. Mas se você for mais fundo (ponto de partida: Os objetivos definidos no primeiro passo), você vai olhar para as métricas apropriadas para alcançar os seus objetivos de marketing.
Você pode ver que os seus objetivos do Pinterest superam àqueles do Facebook e os de outras plataformas de mídias sociais. Então, dobrar o seu investimento de tempo e dinheiro no Pinterest vai te ajudar a alcançar os seus objetivos mais rapidamente.
Você vê como os dados menores e segmentados do small data podem tornar a sua marca mais inteligente?
Se as crenças que a Automattic formou no passo #1 eram verdadeiras, então aqui está o comportamento mensurável que os clientes da Automattic mostrariam.
3. Extraia os dados, olhe cuidadosamente para os seus insights, tome atitudes e repita
Diferente do big data, você não precisa de um cientista de dados e de tecnologias caras para analisar o small data. Até mesmo indivíduos e pequenos negócios podem simplesmente utilizar ferramentes de analytics para verificar o small data e obter insights.
Por exemplo, você pode comprar o CoSchedule e integrá-lo com a sua conta do GA. Então, você vai ter o dashboard a seguir com os seus canais mais populares e o conteúdo mais visualizado:
Uma vez que você já absorveu todos os insights, vai precisar tomar uma decisão fundamentada. E visitar os seus dados regularmente para manter a sua estratégia em constante modificação.
Simon descobriu que a página de plugins estava entre as suas 10 principais páginas, mas recebia menos que 1% do tráfego geral. Depois, ele verificou evidências suficientes para sustentar a sua hipótese de que os clientes da Automattic queriam plugins nos seus sites.
Uma aplicação do mundo real do quadro de 3 passos
Colleen Jones aplicou um quadro de 3 passos similar para aconselhar a FootSmart (um vendedor de catálogo de nicho) sobre o marketing de conteúdo de um produto. Foi chamado de FootSmart Health Resource Center (FHRC) e consistia em artigos, diagramas, quiz e afins.
Ao analisar os dados sobre o aumento visibilidade nos mecanismos de busca, foi observado que o FHRC ajudava a FootSmart a alcançar mais do tipo certo de clientes.
Eles estavam recebendo mais tráfego, principalmente de pessoas que se importavam com a condição da saúde dos pés e o seu tratamento.
Então, a FootSmart decidiu colocar mais conteúdo no FHRC e também melhorar a propaganda do seu produto.
O resultado dessa decisão feita com base em informações?
Um aumento de 36% em vendas semanais.
Como aplicar o small data no seu marketing de conteúdo e aumentar as suas visualizações de página em 434%
Nathan Ellering aplicou a teoria do small data em sua estratégia de conteúdo e…
Isso ajudou a aumentar as visualizações de página da CoSchedule em 434%, inscritos em 1.222% e assinaturas de períodos de teste a partir do novo conteúdo em 9.360%.
Se você quiser resultados similares, ele compartilhou os 14 passos para uma estratégia de conteúdo aqui.
Conclusão
Não deixe um crescimento de dados explosivo enganar você. Você não quer mergulhar no excesso de informações e ter ideias fora da realidade sobre o que você poderia fazer com grandes informações. As tecnologias, os cientistas de dados e outras fontes para revelar o comportamento do usuário a partir desses dados só devem estar disponíveis no futuro.
Eu recomendo que você identifique as porções de dados do consumidor que já estão disponíveis ao seu redor. Esse tipo de small data é uma fonte incrível de ideias para negócios e pode resultar em inovações fantásticas para a sua marca. Eu já compartilhei vários estudos de caso nesse post para demonstrar a importância disso.
Mais uma vez, aqui está um slide da R2integrated, que resume o processo de identificar o small data, para então analisá-la e realizar uma ação.
O que você pensa a respeito do big data? Além disso, você já aproveitou o seu estoque de small data para obter insights sobre o seu consumidor e assim gerar lucros para sua empresa? Conte para mim nos comentários abaixo.
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