Saia do Hype e aprenda com Small Data pra ter chances de chegar ao Big Data

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É notório que o termo Big Data virou mainstream e já se tornou cotidiano em muitas empresas. Porém, claro que há um mundo de interpretações e confusões sobre o que é realmente Big Data e como se beneficiar com ele.

Começando do básico

Um número impressionante é que 90% dos dados coletados até hoje foram gerados nos últimos 2 anos. O volume de informações produzidas em diferentes sites, ferramentas e dispositivos é avassalador e pode parecer que o foco principal disso é tecnologia. Porém, esse é um engano e os dados devem ser muito mais o meio do que o fim. Como começar a usar isso HOJE então?

O propósito de qualquer estudo ou análise deve ser o aprendizado sobre alguma questão importante para nós. Por exemplo: queremos conquistar nossos clientes e surpreendê-los com algum presente nas suas viagens. Estamos em dúvida se é melhor oferecer um passeio, um jantar ou talvez algumas fotos profissionais durante a viagem.

Podemos arbitrariamente oferecer um presente diferente para cada cliente e medir o impacto disso na satisfação deles com a viagem. Com algumas segmentações, talvez alguns casais jovens fiquem muito mais propensos a viajar novamente se eles forem surpreendidos com um passeio ou com um jantar. Talvez eles demorem a viajar novamente, mas as chances de eles nos recomendarem para amigos sejam 5 vezes maiores.

Repare no experimento que acabamos de propor. É necessária alguma tecnologia sofisticada para testar isso? Se testarmos a idéia do presente com 200 casais, não precisamos de mais do que uma planilha básica pra acompanhar o comportamento de todos eles.

Formulando hipóteses e experimentos

Vamos formalizar um pouco o nosso estudo, descrevendo uma hipótese e um experimento.
Hipótese: acredito que um presente durante a viagem dos nossos clientes aumentará a satisfação deles e a probabilidade de eles nos recomendarem para amigos.
Experimento: vamos escolher um grupo/cluster de clientes e oferecer presentes para alguns deles e medir o índice de satisfação deles após a viagem.

Vamos então executar o experimento. Vou escolher casais que visitem o hotel Blue Tree Búzios em um mesmo final de semana, para que os eventos no local e também o clima sejam constantes nesse experimento. Para isolar ao máximo as variáveis e sermos de fato capazes de aprender com os dados, vamos montar 4 grupos de 50 pessoas:

  • Casais que não ganharão nenhum presente
  • Casais que ganharão um passeio em Búzios
  • Casais que ganharão um jantar em Búzios
  • Casais que ganharão uma sessão de fotos profissionais na viagem

Finalizada a estadia dos clientes, vamos pedir no checkout do hotel que eles respondam a uma pesquisa simples de satisfação, na qual vamos pedir que eles respondam perguntas simples e objetivas

  • Uma nota geral sobre a satisfação na viagem
  • Qual a probabilidade de que eles voltem a visitar aquele hotel?
  • Qual a probabilidade de que eles voltem a viajar através da agência em questão?
  • Qual a probabilidade de que eles indiquem o hotel a amigos?
  • Qual a probabilidade de que eles indiquem a agência a amigos?

Com os dados da pesquisa de cada um dos grupos, conseguimos medir o impacto na satisfação que teve cada um dos presentes que oferecemos. Conseguimos aprender sobre o impacto disso na relação dele com o Hotel e também na relação com a agência.

Se eu sei o quanto custa um determinado presente e o quanto isso impacta na relação com o hotel e o quanto isso impacta na relação com a agência, eu sou capaz de propor inclusive um modelo compartilhado de “investimento”, pois os 2 saem beneficiados.

Métricas de curto e de longo prazo

Um processo cuidadoso de métricas e experimentos será capaz de qualificar métricas distintas dentro destes experimentos. Uma delas é a satisfação, que é bem objetiva e rápida de contabilizar. Duas outras delas são muito valiosas e contínuas, não terminam nunca. O Customer Lifetime Value (CLV) e o valor gerado através de recomendações (Referral) daquele cliente.

O Customer Lifetime Value é razoavelmente fácil de acompanhar e deve ser sempre uma das métricas mais importantes de qualquer relação comercial. O valor gerado através de recomendações é bem mais difícil de acompanhar porque muitas vezes não sabemos a real origem do novo cliente. Ele pode ter sido indicado por um amigo ou pode ter se empolgado com alguma campanha no Facebook. Analisando diferentes campanhas e experimentos é possível gradualmente medir o nosso Custo de Aquisição de Clientes e entender qual é o nosso custo em diferentes origens. Conhecendo nosso Custo de Aquisição de Clientes e acompanhando o Lifetime Value gerado por eles, temos uma boa medida se nosso negócio está saudável ou não.

Reflexões finais sobre o experimento

Tivemos aqui a proposição bem simples de um experimento que pode nos ajudar muito em decisões pertinentes ao relacionamento com os clientes. Com um experimento que qualquer hotel e qualquer agência consegue realizar, conseguimos conhecer o impacto na satisfação de algumas ações triviais. Especialmente no Brasil, a frustração com a qualidade dos serviços é enorme e a sensação de ser bem tratado melhora muito a fidelização dos clientes. Você consegue ter aprendizados super valiosos HOJE sem depender de nenhuma tecnologia!

Big Data é um termo que parece imponente, mas a maioria das idéias são válidas mesmo com Small Data. Que tal refletir agora e escolher um novo experimento simples pra começar já essa semana? Tenho certeza há muitas oportunidades de aprendizado te esperando! 😉

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