Os dados transformaram a forma como realizamos nossos trabalhos e gerenciamos empresas. Ela existia inicialmente como uma métrica que tínhamos que rastrear, mas nos últimos anos está sendo coletada em lagos e oceanos com informações valiosas. Esta água, se você quiser, tem que ser domada e analisada. Sua complexidade levou empresas e provedores de soluções a criar sistemas e softwares inteligentes. Não, ele não responde, mas realiza análises estatísticas sobre os dados disponíveis e, em seguida, direciona o sistema para recomendar determinadas ações ou realizá-las por conta própria. Este não é necessariamente um conceito novo, mas continua a ser mais possível do que nunca com a disponibilidade de inúmeros ativos de dados, técnicas de ciência de dados e softwares capazes de processar essas informações na velocidade das decisões.
As fontes disponíveis hoje abrangem as principais categorias de dados selecionadas, cada uma com uma infinidade de recursos de informação reais dentro delas. Seja originado de sistemas internos ou de fontes externas, a ecosfera digital continua a tornar esses dados estruturados e não estruturados mais acessíveis do que nunca. Algumas dessas categorias incluem:
As muitas fontes específicas dentro de cada uma das categorias acima incluem dados transacionais internos de sistemas de gerenciamento de clientes e propriedades, soluções de ponto de venda, estoques de suprimentos, estatísticas de demanda, benchmarking competitivo, posicionamento e preços de canais, dados de eventos, feedback de clientes, análise de sites, publicidade segmentações, atividade de mídia social e muito mais.
Como executivo de negócios, cercar-se de métricas de desempenho de qualidade é importante. A próxima etapa natural é transformar esses dados em entradas para seus principais processos e sistemas de decisão, permitindo que esses sistemas analisem dados com a orientação de um usuário qualificado. Isso permite que um sistema receba mais entradas do que uma pessoa comum pode coletar na mesma quantidade de tempo e, posteriormente, tomar melhores decisões para um negócio.
Agora vamos ver alguns exemplos de como os dados estão sendo combinados com o software para criar uma solução que antes não era possível devido a várias limitações.
Gerenciamento de receita
O gerenciamento de receita continua a aumentar em sofisticação no que se refere ao uso de fontes de dados. Desde os primeiros dias desses sistemas, eles contavam com interfaces para outros sistemas internos. No entanto, o uso crescente de informações de fontes externas os tornou mais inteligentes e capazes de realizar tarefas com mais eficiência. Essas soluções agora incluem entradas, incluindo estatísticas de oferta e demanda locais, preços competitivos, atividade de voo no nível do mercado, clima e eventos para fornecer previsões mais precisas e definir preços. Explore LodgiQ, Maxim e IDeaS para obter exemplos de soluções habilitadas por esse tipo de informação.
Remarketing
Várias soluções de publicidade permitem que as empresas façam o remarketing de produtos para indivíduos que visitaram seu site anteriormente. Essa oportunidade de publicidade apresenta os produtos do anunciante para a mesma pessoa quando visita um site diferente que faz parte de uma rede de anúncios. A pessoa geralmente é identificada por meio de técnicas de rastreamento anônimo, como um cookie, mas outras técnicas também podem ser empregadas. Efetivamente, esse é o resultado da análise da web pertencente a um anunciante sendo redirecionada para uma rede de anúncios para identificar uma pessoa específica que anteriormente demonstrou interesse em seu produto para revitalizar o interesse dessa pessoa. AdRoll, Google, Facebook, Perfect Audience e Sojern fornecem soluções de remarketing ou retargeting.
Publicidade comportamental e intencional
Esse tipo de solução de publicidade é construído sobre uma base de dados. No entanto, a diferença aqui é que as informações são baseadas no histórico de navegação anterior de um indivíduo, transações reais de compra ou outras fontes que representam os interesses da pessoa e a provável intenção de compra. As informações são agregadas e são feitas suposições para classificar uma pessoa ou segmento de público-alvo em um grupo de interesse de determinados anunciantes. Empresas como Adara, Journera, Sojern, Cendyn/ONE, Acxiom e AdTheorent podem ser consideradas exemplos desse tipo de serviço, assim como diversas soluções de análise preditiva.
Muitas dessas tecnologias de software estão produzindo capacidades que antes não eram possíveis. Além disso, cada um deles é único em seu próprio direito. Esses sistemas geralmente são capazes de proteger a privacidade dos titulares dos dados, inserindo-os em seus algoritmos principais, em vez de expô-los a uma interface. Eles então facilitam as decisões e recomendações a serem executadas por uma pessoa ou pelo próprio sistema.
Embora as listas de produtos dentro de uma categoria sejam muitas vezes úteis, é imperativo entender as grandes diferenças entre os produtos mencionados dentro de uma categoria, apesar de algumas semelhanças no nível superficial. Compreender esses recursos exclusivos é fundamental para gerar desempenho de negócios. Na verdade, os executivos devem perceber rapidamente que a implementação de um aplicativo com base em dados requer planejamento estratégico. Se a aplicação ficar desalinhada com a direção pretendida, uma organização pode ser forçada a fazer uma mudança não planejada. Embora existam esses riscos, os aplicativos de dados infundidos devem ser capazes de criar uma vantagem competitiva significativa.
