Por: Peter Rosenwald

O Big Data está envolvendo a todos nós.

Está em toda parte. Chegou até à capa das revistas e tornou-se tema dos apresentadores de televisão. Porém, pouquíssimos de nós sabem do que se trata e, ainda menos, se realmente vale a pena. Como o influente emarketer.com publicou recentemente:

“Big Data é o assunto mais lembrado por comerciantes de todos os setores, mas colocá-lo em funcionamento é um grande desafio que poucos dominaram. Dessa forma, a maior parte dos comerciantes ainda vê os dados ao mesmo tempo como um obstáculo e uma oportunidade. E eles estão bem cientes de que têm um longo caminho a percorrer antes de realmente fazer o melhor uso disso.”

Existem muitos grandes problemas relacionados ao Big Data. O primeiro é a necessidade de criar uma definição que todos entendam. A IBM ajuda com seu livro sobre Big Data:

“Big Data é qualquer tipo de dado – estruturado ou não – como um texto, áudio, vídeo, cliques, registros e outros. Novos insights surgem ao analisar esses tipos de dados em conjunto. (…) Big Data é mais do que apenas uma questão de tamanho: é uma oportunidade de descobrir insights em novos tipos de dados e conteúdos, para tornar o seu negócio mais ágil e responder a questões que antes eram consideradas fora do seu alcance. Até agora, não havia uma forma prática de colher essa oportunidade.”

Enquanto oferece um quadro explicativo, essa definição levanta a questão de se o Big Data é antes para o uso de analistas de dados, que darão informações valiosas sobre os clientes e seu comportamento, ou se pode ser usado de forma mais próxima à função de entregar mais vendas a um menor custo por venda. Seus defensores diriam que atende a ambas opções.

O que nos traz ao segundo problema: descobrir como usar o Big Data para aumentar as vendas. A resposta óbvia, mas simplista, é que o big data pode nos ajudar a atingir um determinado cliente ou um grupo de clientes em pontos críticos de contato, por exemplo, quando uma mulher com um filho recém-nascido começa a comparar fraldas descartáveis ou quando um motorista começa a visitar sites procurando outros carros ou até mesmo (questões de privacidade a parte neste momento) começa a conversar com seus ‘amigos’ do Facebook sobre novos modelos de carros. Reunir o Big Data aos smartphones e geolocalizadores, pelo menos em teoria, deve habilitar o comerciante a enviar a mensagem correta para que o cliente potencial experimente a sua cerveja assim que entrar no bar.

Se olharmos para a forma como, hoje, o comerciante com um cliente e/ou um banco de dados pode compartilhar isso com o Facebook, que por sua vez vai entregar anúncios relevantes sobre o produto ou serviço diretamente a essas pessoas quando elas acessarem as suas páginas no Facebook, podemos ver o futuro. Talvez isso não seja ainda Big Data na sua definição mais abrangente, mas pode ser corretamente definido como Quase Big Data. Enquanto tudo isso parece – e é potencialmente – fantástico, nós somos agora confrontados com o terceiro e mais difícil problema: quanto vale o Big Data e para quem? Quanto vai custar para reunir os dados relevantes e comunicar à compradora de fraldas para chegar à venda ou ao dono do bar para influenciar a compra da cerveja? Quantos desses contatos teriam comprado o produto de qualquer forma? E quantos tomarão a decisão de compra não-influenciados ou até aborrecidos pela intromissão da comunicação?

A resposta para a pergunta “quanto vale o Big Data?” é, na verdade, a resposta para outra questão: o quanto o retorno precisa aumentar do nível gerado pelo esforço de marketing atual para justificar o custo maior? Abaixo, está um modelo que pode ajudá-lo a avaliar a economia do seu próprio Big Data.

Se começamos determinando de quanto podemos dispor atualmente para fazer uma venda – a “Despesa de Marketing Permitida” (ACPO, na sigla em inglês) – colocando nossos próprios dados nos espaços em branco, certificando-se da inclusão do “Lucro Desejado” como um custo, estaremos no caminho certo. As células sombreadas com fórmulas embutidas farão a matemática e entregarão as respostas.

O próximo passo é inserir os nossos custos com Big Data (expressos por milhares) nesta seção do modelo. Obviamente, você precisará de dados como nome e endereço. Mas isso dificilmente pode ser considerado “big” data. O Big Data vai introduzir novos e valiosos atributos adicionais, mas cada um deles terá, quase com certeza, um custo exclusivo (mostrado aqui como 30.00 para cada novo atributo, mas muito suscetível à variação, dependendo do valor atribuído a cada um). O custo real da promoção por mil seria provavelmente uma constante. Como pode ser visto, quanto maior o número de atributos, maior o custo.

O número de vendas por mil necessário para sustentar esses atributos adicionados e o empate cada vez mais alto em relação ao percentual (ACPO) refletem o aumento do custo de dados relativamente pequenos para se tornarem Big Data. Neste exemplo, o aumento do retorno necessário para pagar por cada atributo adicional é de 0,34%.

Se adicionarmos todos ao mesmo tempo, o retorno deve aumentar mais de 1%. Lembre-se que a geração do Big Data significa uma constante “aspiração” da internet, incluindo redes sociais, e isso certamente terá um custo significativo e contínuo. Obviamente, os custos mudarão na medida em que mudarem os atributos.

Podemos medir com precisão todos esses custos e os elementos do Big Data que tiveram impacto positivo sobre as vendas?

Até agora, a resposta é que, embora existam muitos esforços interessantes nesta direção, ninguém parece ter desvendado a fórmula mágica.

O ponto principal é que os custos do Big Data utilizados serão sustentáveis apenas se eles concretamente reforçarem as vendas. A questão-chave sempre será: o quanto usar Big Data elevará as vendas e a que custo? É quando constatamos que o Big Data não será mais a moda do mês, mas trará mudanças profundas para o panorama do marketing.

Peter Rosenwald é especialista em Data-Driven Marketing, professor, e autor do livro “Accountable Marketing: Otimizando resultados dos investimentos em Marketing”.

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