Conheça 5 casos reais de empresas que utilizam Big Data

Você faz ideia de quantas informações são geradas, diariamente? Estima-se que 90% dos dados que circulam agora no mundo tenham sido criados nos últimos dois anos. Isso significa que as empresas estão recebendo constantemente os dados dos consumidores. Mas você sabia que essa criação de dados é muito importante para as corporações? 

Pois é! Os dados ajudam a identificar novas oportunidades de negócio, gerar mais vendas e criar uma melhor experiência de compra para o cliente. Consequentemente, o processo de tomada de decisão e resolução de problemas acaba sendo facilitado. 

E para aproveitar essas vantagens ao máximo, cada vez mais empresas têm utilizado o Big Data para analisar, executar e armazenar um grande número de dados. 

Quer saber como as maiores companhias do mundo estão utilizando o Big Data para impulsionar seus negócios? Conheça 5 casos reais de marcas que investiram no Big Data e hoje fazem sucesso: 

5 CASOS REAIS DE COMO UTILIZAR O BIG DATA NOS NEGÓCIOS

Agora que você já sabe qual é a importância do Big Data, vamos listar 5 casos reais de empresas de segmentos diferentes que tornaram o Big Data parte de suas estratégias:

O e-commerce da Amazon 

Para quem trabalha com e-commerce, monitorar as visitas ao site e as interações em mídias sociais são algumas das informações para acompanhar o andamento de negócio, o que só é possível graças ao Big Data. Ele também permite entender o perfil do comprador, suas preferências e percepção sobre os produtos. 

A Amazon é o e-commerce número 1 do mundo e a empresa tem muito a agradecer ao Big Data por isso. A marca utiliza seus bancos de dados constantemente para melhorar a experiência do cliente. 

Para a Amazon todas as informações são importantes: se a pessoa compra o produto, coloca no carrinho ou apenas dá uma olhada. Com esses dados, a empresa entende o que cada cliente está precisando e passa a recomendar o mesmo produto ou semelhantes - e até fazer promoções - para incentivar o consumidor a voltar para o site.

O Big Data no Marketing da 3Q Digital

O Marketing é uma das áreas com mais potencial para o Big Data! Com ele, é possível criar campanhas para um público-alvo ou nicho específico, obter informações sobre as percepções dos clientes para criar materiais de alta conversão, além de claro, direcionar anúncios com base no consumo e gosto dos usuários. 

Outra possibilidade é medir a eficácia das campanhas lançadas por meio de impressões, taxas de cliques, entre outras métricas modernas que vão além do número de vendas. 

A 3Q Digital é uma empresa de marketing digital independente que usa o Big Data para sustentar estratégias que combinam marketing para mecanismos de busca, social, mobile e vídeo marketing, para alcançar mais público e converter mais leads.

A equipe de análise de dados também utiliza o Big Data para aperfeiçoar as campanhas a partir de dados sobre o comportamento do consumidor usando a atribuição multitoque. Essa técnica permite que os analistas avaliem quais pontos foram importantes na jornada de compra do cliente. 

A logística da UPS e o Big Data

Por meio do Big Data, também é possível identificar tendências, o que é muito útil na hora de desenvolver novas soluções. No segmento de logística, por exemplo, a navegação foi transformada pela tecnologia, com os usuários utilizando smartphones para obter informações de localização. 

Mas o Big Data não afeta somente a forma como as pessoas se movem, mas também como tudo se move - incluindo objetos e meios de transporte. 

A UPS (United Parcel Service), uma megacorporação de transporte e logística, tinha um desafio: precisava aprimorar o seu cronograma de rotas, tornando o processo mais eficiente e reduzindo custos. 

Para isso, a empresa calculou todas as rotas feitas por seus veículos, velocidade, tempo de entrega, entre outras informações. Esse cálculo seria praticamente impossível de ser feito se não fosse o Big Data. 

Com o Big Data, foram instalados sensores nos veículos da empresa e os dados obtidos a partir dele foram analisados. O resultado: houve redução na manutenção de veículos, entregas foram feitas com maior rapidez e mais de 5 milhões de litros de gasolina foram economizados por ano. 

Cibersegurança na Splunk

Não é surpresa que a popularização do Big Data tenha coincidido com o aumento de ataques cibernéticos. Quanto mais dados armazenados, mais os hackers se aproveitam da vulnerabilidade dos sistemas. 

Apesar disso, o Big Data tem potencial para fortalecer a cibersegurança de uma empresa e ajudá-la a identificar ameaças e conter tentativas de ataques. 

A Splunk é uma empresa americana de tecnologia que utiliza o Big Data para identificar e responder ameaças cibernéticas e tentativas de fraude. Os dados da companhia fluem por meio de ferramentas analíticas em tempo real, permitindo que as anomalias sejam detectadas por máquinas com bastante facilidade. 

Os insights de Big Data da Splunk não só mapeiam os ataques, mas também identificam as raízes dos problemas de segurança. 

Nielsen e o Big Data no RH

O Big Data também tem auxiliado os setores de recursos humanos de empresas na hora de contratar novos colaboradores, realizar treinamentos e desenvolver os funcionários. 

Ele também é bastante útil para fornecer dados de produtividade, resultados de pesquisas de ambiente organizacional e acompanhamento de metas. 

A Nielsen atua no ramo de pesquisas, informação e análise de dados, mas estava enfrentando um problema: precisava saber porque as pessoas estavam deixando os times tão rapidamente. 

Com o Big Data, a equipe de dados começou a identificar os indicadores-chave. A partir disso, foi construído um modelo básico para medir e prever a magnitude do cenário que a empresa estava enfrentando.

Contando com variáveis e informações dos colaboradores como sexo, idade, nível hierárquico, entre outras, a Nielsen conseguiu identificar os principais motivadores do atrito voluntário e desenvolveu melhorias. 

O Big Data pode se implementado em qualquer segmento de mercado, com infinitas aplicações. Com ele, as empresas são capazes de descobrir padrões ocultos, correlações e obter insights para processar informações e identificar novas oportunidades de negócios. 

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