A Mineração de Dados, também conhecida como ‘’Data Mining’’ tem como objetivo identificar em meio aos milhares de dados contidos em uma base.
informações relevantes que podem ser utilizadas na criação de estratégias para captação de novos clientes ou até na identificação de padrões entre eles.
Para melhor compreensão: toda ação que realizamos na internet é gravada em um banco de dados, seja uma compra, um clique, uma visualização, uma busca.
Até o tempo que ficamos conectados, tudo isso dá origem ao nosso padrão de navegação, o qual é possível ser identificado com auxílio da mineração de dados.
O que é Mineração de Dados (Data Mining)?
O processo de mineração de dados é comparável à mineração de ouro, a qual inicia com a extração do minério, que equivale a extração de todos os dados de uma base.
Logo após, é realizado o beneficiamento do ouro, que tem por objetivo filtrar o ouro das rochas, e o mesmo ocorre na mineração de dados, que busca extrair informações relevantes para o negócio em meio a milhares de informações que não interessam.
Nesse contexto, literalmente as informações valem ouro.
Por conta da alta quantidade de dados a serem minerados, a mineração não é um processo passível de ser realizado manualmente.
Pois além de um volume muito alto de informações, é necessário realizar uma análise detalhada para interpretação das mesmas.
Entre os benefícios de realizar a mineração de dados, está a possibilidade de consultar grandes quantidades de dados de uma vez, identificando padrões de comportamentos, além de revelar tendências de consumo entre os clientes.
Imagine que sua empresa tem relatórios listando todos os pedidos de venda no Sistema ERP, os quais foram recebidos nos últimos cinco anos; sem uma análise e interpretação, serão apenas pedidos recebidos em um determinado período.
Porém, se identificarmos características em comum nos clientes que consomem o produto X, e que o produto X é mais vendido em períodos Y, temos informações qualificadas para basearmos nossas estratégias.
Como funciona a Mineração de Dados?
A inteligência artificial da mineração de dados trabalha com diversas técnicas para análises dos dados, sendo que cada uma serve para objetivos diferentes.
Redes Neurais Artificiais:
Operam com mecanismo semelhante ao cérebro, o qual tem sua estrutura formada por bilhões de neurônios que trocam sinais entre si, formando uma rede conectada que possibilita a realização de ações coordenadas.
Esse modelo utiliza tecnologias computadorizadas e princípios matemáticos e por isso é um método eficiente para identificar padrões e relações entre os dados.
Árvores de decisão:
Esse nome é baseado no objetivo da técnica, que visa fazer a ramificação de diferentes perfis de clientes.
Suponhamos que você trabalhe com um e-commerce de roupas e que ao entrar no site você divida um espaço para roupas femininas e outro para roupas masculinas.
Sendo que os interessados devem selecionar uma vitrine de interesse para visualizar os produtos, dessa forma, você coleta um dado que permite fazer uma ramificação, o interesse do cliente.
A partir desse ponto, é possível realizar diversas ramificações, seja por sexo, localização geográfica, idade ou interesse, podendo repetir esse processo sempre que necessitar de uma nova informação.
Em cada grupo identificado é preciso indicar o número de pessoas que estão inseridas, assim tornará mais prático identificar as características dos clientes.
Quais são as Etapas da Mineração de Dados?
Para entender como funciona o processo de mineração na prática, é preciso dividi-la por etapas, de forma que possamos abordá-las conforme os objetivos de cada uma.
Definindo o Problema:
Para que a solução do Data Mining entregue resultados, é preciso definir os problemas e objetivos de uma mineração.
Você procura identificar padrões interessantes para o negócio ou precisa realizar previsões? Os dados são sazonais ou seguem um comportamento contínuo?
Com essas questões se torna mais fácil mapear os objetivos e o caminho pelos quais serão alcançados.
É importante validar a existência de todos os dados necessários e caso sua empresa não os tenha, precisará de adaptações no projeto.
Filtrando os Dados:
Realizada a identificação dos objetivos, é feita a coleta dos dados, os quais são obtidos através de diferentes fontes, sendo preciso realizar uma filtragem do que realmente é útil para solucionar os seus problemas.
É comum a presença de dados duplicados, falsos ou conflituosos, tendo em vista que a coleta pode ser feita em diferentes sistemas.
Essa etapa de filtragem dos dados visa minimizar a presença de dados que não agregam aos objetivos da mineração.
Após o filtro, é preciso verificar se de fato as informações são mineráveis, por exemplo, você coletou a informação da cidade onde mora cada cliente que realizou uma compra no site, ramificar por cidades dificulta a interpretação.
Em uma visão geral, já que tende a ser muito vasta. Nesse caso, é interessante agrupar as cidades por regiões, facilitando a visualização dos lugares onde você mais vende.
Estruturação dos Dados:
Agora que você avaliou a relevância das informações filtradas, você deve organizá-las conforme os objetivos, agrupando informações com resultados semelhantes em grupos maiores que podem facilmente ser analisados.
Imagine que você está montando um gráfico com objetivo de mostrar o crescimento das vendas do seu negócio.
No estado do Rio de Janeiro para jovens de 20 a 30 anos, para isso, precisará ter os dados estruturados das vendas por estado e pela faixa etária dos clientes.
Realizar a Mineração de Dados:
Com as informações já filtradas e estruturadas, você finalmente chegará à etapa de mineração de dados. Agora é possível identificar padrões, tendências e comportamentos com base nas informações que você estruturou. A mineração pode ser realizada através de alguns critérios:
Especificação:
Dados organizados com base em uma informação específica, por exemplo: idade.
Complementares:
Informações diferentes são agrupadas para compor um resultado completo que se baseia em duas ou mais informações, por exemplo: região e renda.
Suavização:
Elimina os dados que não são necessários para obter a informação desejada.
Agrupamentos:
Utiliza técnicas para transformar um dado específico em uma informação genérica e com maior peso, agrupando por exemplo dados sobre o nível de escolaridade de jovens de 20 a 25 anos em duas categorias, os que concluíram o ensino médio e os que não concluíram.
Qual a Importância da Mineração de Dados para sua Empresa?
A mineração de dados se tornou muito importante no decorrer da última década, com fortalecimento das marcas no digital a concorrência foi centralizada e a quantidade de conteúdo para os consumidores multiplicou-se.
Por conta disso, ganha atenção quem é capaz de criar conteúdos personalizados para o público.
Para conhecer o público é preciso analisar as informações obtidas através da mineração de dados.
É possível identificar o método de compra dos seus clientes, onde buscam pelo produto que você oferece, com que idade, onde moram, quanto ganham e até onde trabalham.
Com essas informações fica mais fácil construir planos de comunicação, programar ações de venda e até mesmo criar estratégias assertivas para gestão da empresa.
Contudo, a mineração agrega benefícios que vão além da percepção avançada de mercado e da criação de estratégias para afunilar a comunicação, elas colaboram nos seguintes aspectos:
Redução de Riscos:
Suponhamos que você investiu em uma campanha de venda para um produto X, e que obteve muitos acessos, porém não vendeu nada a mais do que o normal.
Com a mineração de dados é possível compreender os motivos pelos quais a campanha falhou e reduzir os riscos de que os mesmos erros sejam cometidos em uma próxima ação.
Seja pelos preços elevados, a oferta pouco atraente ou até uma falha na comunicação.
Construções:
As construções se dão por dados complementares, que nada mais são do que o processo de inserir um dado aleatório dentro de um grupo maior.
Os quais entregam informações semelhantes e que, analisadas juntas podem agregar muito para construção de novas estratégias e novos padrões de consumidores.
Análise de Comportamento:
Através de análises de dados que foram inicialmente minerados, podemos identificar padrões de comportamentos.
Como por exemplo, o horário de navegação do público, em quais dias os e-mails são mais abertos, ou em que períodos seus conteúdos são mais acessados nas redes sociais.
Com essas informações é possível definir os meios que você vai utilizar nos períodos em que são mais acessados.
Suponhamos que seu público abra o e-mail na primeira hora da manhã, ao meio dia acesse as redes sociais enquanto almoça e a noite acesse sites de notícia e entretenimento, com todo esse conhecimento.
você é capaz de acompanhá-lo com conteúdo durante todas as etapas do dia.
Conclusão:
Conhecendo os benefícios da mineração de dados fica difícil ignorar a prática, pois tem grande relevância nos resultados de uma empresa.
Entende-se como uma inteligência artificial, capaz de organizar as informações relevantes em meio aos inúmeros dados que são diariamente coletados para bases de dados.
Empresas com diferentes segmentações de público podem filtrá-los por região, faixa etária, gênero e outros inúmeros aspectos, sendo capazes de desenvolver estratégias diferentes para cada grupo.
A prática se aplica também na realidade de pequenas empresas, na construção de personas, no estudo para o desenvolvimento de novos produtos e até em uma análise do perfil do cliente ideal.