Com o big data se tornando mais predominante do que nunca, a demanda por ferramentas de mineração vem crescendo. Está se tornando indispensável saber exatamente quais ferramentas são capazes de lidar com grandes quantidades de dados. Neste artigo, discutiremos os complexos algoritmos de prospecção e bibliotecas de visualização de dados que serão suas principais ferramentas na construção de sua plataforma de geração de leads.
Processamento de dados
Antes de nos aprofundarmos nos detalhes, primeiro precisamos de uma visão clara de como uma grande quantidade de dados se transforma, de um emaranhado de informações desordenadas, em um conjunto organizado e estruturado de listas, pronto para ser usado profissionais de marketing, vendas ou até mesmo pelos RHs.
O processamento de dados comum se parece com isto:
- Encontre uma fonte de dados do lead. Este é o local principal de onde todos os seus dados serão extraídos. Esta pode ser uma plataforma de mídia social popular, como Facebook, LinkedIn e Twitter. Por enquanto temos dados em massa, porém a maioria deles inúteis.
- Segmente os dados relevantes. Aqui, definimos o tipo de dados e a fonte de destino adequados para nossos propósitos. Podemos ter vários tipos de dados associativos, bem como várias sub-fontes das quais extrair dados.
- Pré-processe os dados puros para uso futuro. Esta parte do processo de mineração de dados envolve a alteração dos dados de um formato puro para um que seja aceitável para futuras interações.
- Converta os dados pré-processados em um formato legível. Seu idioma de dados original será determinado e transformado em um que seu sistema seja capaz de processar.
- Crie padrões/modelos de dados. Com base nos dados que você possui, você pode determinar relacionamentos comuns entre os subtipos de dados e identificar padrões ou criar conjuntos de tabelas conectadas por relacionamentos de dados.
Visualização de dados
Com os padrões de dados relacionais identificados, podemos construir todos os tipos de infográficos significativos e visualizá-los usando serviços ou bibliotecas de terceiros. Essas soluções de terceiros não têm uma alta curva de aprendizado, no entanto, analisar as bibliotecas diretamente exigiria a ajuda de um desenvolvedor que esteja familiarizado com as linguagens usadas em qualquer biblioteca. Aqui você pode ver a lista das ferramentas de terceiros mais comumente usadas para visualização de dados:
- Tableau (ferramenta de big data para uso corporativo)
- Infogram (ferramenta simples para big data)
- Datawrapper (ferramenta de dados para jornalistas e editores de notícias)
- D3.js (JavaScript biblioteca para exibição de dados em plataformas da web)
- Google Charts (biblioteca amigável baseada em HTML5 e SVG para Android, iOS e navegadores)
Com essas ferramentas podemos criar infográficos que mostrarão todos os dados necessários, para que os departamentos de vendas e marketing criem uma campanha de marketing de sucesso. Além disso, os dados coletados podem ser usados no alcance de clientes em potencial. A geração de leads não pode existir sem uma base de dados sólida. Se você deseja gerar leads – gere dados.
Então, o que é mineração de dados, por que precisamos e como podemos usá-lo para gerar dados de lead qualificados? Vamos explorar, começando com o que realmente é a mineração de dados.
O que é mineração de dados?
Mineração de dados é o processo de análise de dados em massa para encontrar novos padrões desconhecidos e correlações ocultas. Com empresas de mineração de dados, podemos usar esses modelos e padrões para gerar leads de qualidade.
A mineração de dados foi criada para trabalhar nas seguintes tarefas:
- Prever. Ter a capacidade de prever valores indefinidos ou futuros em algum aspecto de seus dados.
- Descrever. Organizar seus dados de forma compreensível por meio de padrões e modelos amigáveis ao usuário.
Dentro dessas tarefas estão várias técnicas essenciais para o processo de mineração de dados que não podem ser negligenciadas:
Técnicas de descrição
- Associação. Os dados estão sendo gerados pela análise da associação entre itens de um determinado conjunto de dados. Essa técnica é frequentemente usada por vendas para determinar quais produtos os clientes compram juntos.
- Clustering. Aqui, os dados são tratados como um objeto que é armazenado em classes definidas automaticamente. Para deixar mais claro, os dados são mantidos em clusters, agrupados através de semelhanças particulares entre eles.
Técnicas de previsão
- Classificação. Essa técnica divide os dados em classes e grupos relativos. Com ele, você pode classificar os leads em grupos separados, como quem tem mais probabilidade de se tornar o seu lead de vendas ou quem não tem nenhum potencial.
- Regressão. Usado para prever uma gama de valores numéricos em um objeto de dados preciso. Com a regressão, você pode prever o fluxo de leads para sua plataforma.
É importante conhecer essas técnicas, mesmo que você não saiba como usá-las corretamente. É aqui que as ferramentas de mineração de dados são úteis para realizar as análises de seus dados. Essas ferramentas possuem diferentes recursos e formas de implementá-las.
Alguns deles são mais complexos e levam muito mais tempo para serem implementados. Tudo se resume aos objetivos que você está tentando alcançar. Você pode perguntar se é tão complexo, por que eu deveria me importar? Bem, vamos pular para a próxima seção e explorar o porquê.
Por que as ferramentas de mineração de dados são tão úteis?
Dados são o petróleo do século 21, e petróleo é igual a dinheiro. As ferramentas de mineração de dados o ajudarão a gerar mais receita criando ativos informativos, usados tanto pelos departamentos de vendas, quanto pelos de marketing. Eles podem estudar o comportamento de seus clientes, sua localização, posição e criar estratégias de marketing sólidas.
As empresas prosperam com os recursos das ferramentas de mineração de dados. Com elas podem obter informações de negócios detalhadas, planejar suas decisões de negócios e cortar custos drasticamente. Elas também podem ajudá-lo a detectar anomalias dentro de seus modelos e padrões para evitar que seu sistema seja explorado por terceiros.
Com todos esses recursos a bordo, você não precisará implementar algoritmos complexos desde o início. Além disso, você pode ajustar esses recursos com alguns ajustes adicionais na base de código (se for uma ferramenta de código aberto), conforme suas demandas aumentam.
No geral, as ferramentas de mineração de dados foram criadas para definir e atingir diversos objetivos, ajudando você a gerar mais lucro no final. Agora você vê por que essas ferramentas são genuinamente úteis. Vamos terminar com a última, mas não menos importante, questão – como.
Como podemos implementá-los?
Ferramentas diferentes requerem abordagens diferentes. Algumas exigem zero ou nenhuma experiência de codificação, enquanto outras podem exigir algumas habilidades de programação, dependendo da codificação usada. Essas ferramentas são, geralmente, de código aberto e não possuem planos pagos.
Aqui está uma lista das ferramentas de mineração de dados mais comumente usadas. Começando do nível básico, até negócios de nível empresarial:
RapidMiner
É uma ferramenta de código aberto, pronta para usar, que não requer nenhum conhecimento de programação e possui recursos para análise de dados. Graças às estruturas de modelo integradas, esta ferramenta acelera o trabalho do minerador de dados e reduz o número de erros durante o tempo de execução. Esta ferramenta foi escrita em Java e possui várias opções de mineração, como técnicas de pré-processamento, conversão e previsão. Ele pode ser usado com outras ferramentas como WEKA e R-tool para fornecer modelos escritos no código desses dois. Os padrões, modelos e algoritmos existentes podem ser aprimorados pelas seguintes linguagens de programação:
- R – uma linguagem de programação usada para mineração de dados, extração, exploração e tarefas analíticas;
- Python – uma linguagem de programação usada para prototipagem rápida de soluções de software.
Eles são adequados para prototipagem rápida e manipulação de dados.
RapidMiner possui todos os recursos de análise de dados, desde os mais simples aos mais avançados. Com os plug-ins do Rapidminer Marketplace, eles estendem a já vasta funcionalidade. Além disso, os desenvolvedores e analistas de dados podem usar o Marketplace para publicar seus plug-ins ou algoritmos.
WEKA
WEKA contém uma seleção de algoritmos, ferramentas de visualização para aprendizado de máquina e análise de dados. Você pode usar essa ferramenta diretamente em seus conjuntos de dados. Com o WEKA você pode realizar inúmeras tarefas de dados, regressão, agrupamento, classificação, visualização e processamento de dados. As principais vantagens deste software são:
- Completamente grátis
- Portátil: pode ser usado em várias plataformas
- Compilação de vários algoritmos de machine learning e data mining.
- Experiência do usuário atraente com interface gráfica do usuário
Além disso, esta ferramenta pode ser usada para criar vários esquemas de machine learning.
Orange
Orange é uma biblioteca Python com uma estrutura baseada em componentes para machine learning, mineração de dados, análise e visualização. Esses componentes também são chamados de widgets, e ajudam não apenas com tarefas simples – como pré-processamento e visualização de dados -, mas também com a criação de algoritmos complexos e modelos de previsão.
Orange tem programação visual implementada para criar um fluxo de trabalho sólido vinculando widgets feitos pelo usuário. Ele também pode ser usado como uma biblioteca Python para alterar widgets e manipular dados.
R
R é uma linguagem de programação livre e um ambiente para manipulação de dados e computação estatística. Graças aos seus vários pacotes, R é comumente usado para mineração de dados e criação de estatísticas por cientistas e analistas de dados. Esses pacotes incluem bibliotecas criadas pela comunidade para manipulação de dados.
O que aprendemos
As ferramentas de mineração de dados são uma parte essencial para aumentar e qualificar sua base de leads. Com essas ferramentas à sua disposição, você pode criar padrões baseados no comportamento do usuário e aplicá-los às suas estratégias de marketing. Esses padrões também podem ser usados para qualificar seus leads com novos dados. Existem várias técnicas para descrever dados por associações ou dividi-los em clusters separados, para prever as mudanças nos dados classificando-os ou usando regressão.
No geral, as ferramentas de mineração de dados nos ajudam a enriquecer nossos leads e tornar nossas campanhas de geração de leads mais bem-sucedidas.
