Big Data: como analisar informações com qualidade

Por Rodolfo Ohl

A Internet tem se tornado o local onde uma massiva quantidade de dados é gerada a cada dia. Isto é Big Data, não apenas um conceito abstrato criado pelo universo de Tecnologia da Informação, mas uma forte tendência de crescimento da pulsante atividade digital. Em um minuto, mais de 2 milhões de buscas são feitas no Google, e mais de US$ 250 milhões são gastos por consumidores. Usuários do Twitter enviam mais de 100 mil tweets. Na SurveyMonkey, recebemos mais de 50MB de dados novos de nossos clientes neste tempo.

E o que fazer com tudo isso de informação? Hoje, com a análise de dados Implícitos e Explícitos, é possível entender muito do seu negócio, do mercado, do hábito de consumo dos seus clientes, tendências e sim, sair na frente com isso.

Os Dados Implícitos e suas funcionalidades

Big Data é composto por dois diferentes tipos de dados: os Implícitos e os Explícitos. Dados implícitos são aqueles coletados sem que necessariamente se tenha a anuência das pessoas durante um processo de análise. Por este fato, pode carregar consigo uma conotação sombria – muitas vezes apelidada de “Big Brother”, “Big Oil” e “Big Government”, por exemplo.

Com estes dados, as empresas passam a conhecer os hábitos de seus clientes e, desta forma, muitas vezes, conseguem prever suas próximas ações. Cada bloco de dado disponível está sendo destrinchado e esmiuçado para posterior análise. Os maiores varejistas, das cadeias de supermercados aos bancos de investimentos, têm uma área de “análise preditiva”, focada não apenas em entender os hábitos de compras dos consumidores, mas também seus hábitos pessoais, buscando assim uma forma mais eficiente de comunicar e vender para eles.

Apesar da coleta de Dados Implícitos ser a mais utilizada, pelo fato de que as informações podem ser obtidas em grande escala, você nunca saberá se suas predições estão corretas. Isto porque eles são baseados na coleta passiva dos hábitos e comportamentos das pessoas. E é exatamente por isso que não são 100% à prova de falhas.

Com esse tipo de dados, não é possível para qualquer varejista saber se uma avó está comprando um presente de aniversário para seu neto ou para si própria. Da mesma forma, este varejista não consegue saber se você está comprando um livro para você ou como presente para um amigo. E, independentemente do quão genial seja o analista, ele nunca conseguirá sugerir uma música certa sem PERGUNTAR para a pessoa se determinado ritmo lhe agrada. Sendo assim, a dica é: apenas pergunte. O simples ato de formular uma pergunta específica nos leva para os Dados Explícitos.

E os Dados Explícitos? Como eles podem ajudar nos seus negócios?

Historicamente, Dados Explícitos custam caro e demandam muito tempo para serem apurados. Estes são os motivos por que tradicionalmente os Dados Implícitos acabam recebendo uma grande relevância nas análises de Big Data. Entretanto, a tecnologia tem mudado isto. A internet permite que as empresas obtenham Dados Explícitos em grande escala, por meio de uma variedade de plataformas. Isto está dando poder aos consumidores e esclarecimento às companhias. Quando você responde uma pesquisa, avalia um negócio, dá um “curtir” em uma marca, escreve uma resenha sobre um restaurante, um livro ou um serviço, você está contribuindo para gerar Dados Explícitos.

Um exemplo disto é o que ocorreu com a Ford antes da crise financeira, quando os dados sobre vendas de carros do tipo SUV demonstraram que a grande demanda por esta categoria continuaria nos Estados Unidos. Entretanto, a Ford teve a “clarividência” em apostar no investimento em carros menores e econômicos. Como? A empresa coletou feedback dos consumidores e usou estes dados em adição às informações de vendas para desenvolver seus novos carros e planejamentos. Esta decisão foi provavelmente o motivo da Ford não precisar de ajuda governamental, o que aconteceu com a maioria das montadoras durante o período.

A grande verdade é que Dados Implícitos e Explícitos devem trabalhar juntos, complementando-se. Na SurveyMonkey, usamos ambos para executar e otimizar nosso negócio. Os Dados Implícitos que analisamos incluem, por exemplo, número de perguntas realizadas, número de pesquisas diárias, pacotes de preços, conversão de planos gratuitos em pagos, entre outros. Estas informações são cruzadas com dados conseguidos por meio de pesquisas, referentes à satisfação do cliente, cancelamento de plano ou feedback sobre o produto.

Para se ter uma ideia do tipo de escala de que estamos falando, na SurveyMonkey, recebemos diariamente de todo o mundo 70GB de novos dados, 2 milhões de respostas e 20 milhões de questões respondidas. Isto é Big Data. Dados Explícitos em grande escala. Isto tem nos ajudado a prever de forma mais assertiva o que acontecerá em nossos negócios.

Usar apenas um tipo de dado é perigoso. Verifique os Dados Implícitos e os Dados Explícitos. Analise seus dados, mas não se esqueça de perguntar “Por quê?”. Dados Implícitos são o “O quê”. Dados Explícitos são o “Por quê”. Um sempre será importante para sustentar o que se extrai do outro.

Rodolfo Ohl é o country manager Brasil da SurveyMonkey – empresa líder global em pesquisas. Bacharel e mestre em administração de empresas pela FECAP – Fundação Escola de Comércio Álvares Penteado - Rodolfo possui rica experiência na implantação e gestão de subsidiarias de unidades de negócios de empresas líderes da internet, como Monster.com, Catho, Manager, além da SurveyMonkey onde trabalha atualmente.