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Como um robô de vendas pode coletar dados de leads para seu negócio

Um robô de vendas não é nada parecido com um ser de aparência humanoide, sempre encontrado nos filmes de ficção científica. Diferente dos modelos apresentados no cinema, o robô de vendas é baseado na inteligência artificial. Outro fator que os aproxima do mundo real é a facilidade com que são projetados. Em vez de super laboratórios e cientistas com alta formação, o robô de vendas é programado por pessoas comuns.

Pode ser uma surpresa para muitos, mas eles já estão por toda parte. Na maioria das vezes, interagem com as pessoas por meio de aplicativos de mensagens. Essa tecnologia também é conhecida pelo nome de chatbot.

Esses bots reproduzem a linguagem humana e conseguem atender milhares de indivíduos simultaneamente. Essa virtude faz do robô de vendas uma excelente ferramenta de atendimento e também de captador de leads.

Por que utilizar um robô automático de vendas?

Quem trabalha com vendas sabe o quanto é complicado realizar essa tarefa. Vender pode ser considerado uma arte. É insuficiente apresentar um produto ou serviço, e indicar o preço. Apenas com essa estratégia, dificilmente um negócio conseguirá atrair novos clientes. A venda pede relacionamento.

Muitas vezes, é preciso conversar horas com o cliente. Em outras situações, esse lead precisa ser nutrido por meses, com bom conteúdo e atendimento. Entretanto, um ser humano possui uma capacidade limitada para realizar essa tarefa. Mesmo um excelente vendedor tem dificuldades para conversar com mais de 10 clientes por dia.

É nesse cenário que o robô automático de vendas mostra a sua relevância. Ele pode ser programado para apresentar as primeiras informações para o cliente e responder perguntas frequentes. Além disso, um robô de vendas tem a oportunidade de apresentar suas próprias perguntas. Com base nas respostas, a equipe de vendas tem a chance de criar uma oferta sob medida para o cliente.

Por isso, é um erro pensar que um robô de vendas online é um concorrente dos vendedores. Na verdade, ocorre o inverso. Essa tecnologia é uma aliada desses profissionais.

Benefícios de um robô de vendas.

Um robô de vendas pode executar diferentes ações. Entre elas, é possível destacar é a coleta de informações e a classificação de leads. Quando um robô automático de vendas está integrado a um CRM, uma empresa tem uma vantagem competitiva relevante em comparação aos clientes.

O bot, por meio da inteligência artificial, consegue captar esses dados e anexá-los ao software. Dessa forma, o algoritmo consegue classificar os leads e encaminhá-los para a fase correta do funil de vendas.

Basta que a empresa crie botões de ação predefinidos. O robô de vendas pode perguntar, por exemplo, quais produtos interessam mais ao cliente. De acordo com o botão que ele apertar, o fluxo conversacional segue um novo caminho e essa informação sobre o lead permanece gravada no sistema.

Como criar um robô de vendas?

Como citado anteriormente nesse artigo, é fácil criar um robô de vendas online. Não são necessários conhecimentos em linguagem de programação e, caso a empresa tenha um software de CRM, essa tarefa é ainda mais simplificada.

Nessa conjuntura, o robô de vendas funciona como um anfitrião para esses leads. É pode meio dele que ocorrem as primeiras interações entre um cliente em potencial e uma empresa. Assim, quando um lead envia um contato pelo aplicativo de mensagens, o robô de vendas está pronto para dar boas-vindas.

Na plataforma de CRM a criação de um robô automático de vendas é muito simples. O fluxo conversacional está pré-programado, e basta que a empresa crie perguntas relevantes para os clientes. Por meio dele, a empresa tem a oportunidade de coletar dados de leads como endereço de e-mail, telefone, entre outras informações.

Quando usar um robô de vendas?

Um robô automático de vendas é muito indicado para empresas que desejam economizar recursos com mão de obra. Afinal, um bot consegue executar o trabalho de inúmeros atendentes e vendedores. Esse fator é muito relevante, sobretudo para empresas de pequeno porte. Com orçamentos enxutos, o uso de um robô de vendas destaca-se como uma ótima solução.

Essa tecnologia também é indicada para as empresas que desejam melhorar a experiência do cliente. Boa parte das pessoas, principalmente os mais jovens, não tem muita paciência para conversar por meio de uma ligação telefônica. Por outro lado, é muito mais atrativo para eles interação com a inteligência artificial diretamente pelos aplicativos de mensagens.

O atendimento é imediato, e o robô de vendas está pronto para tirar as dúvidas mais frequentes do público. Esse processo permite ainda que a equipe de atendimento da empresa, e outros profissionais envolvidos com marketing e vendas, tenham mais foco em trabalhos que demandam maior capacidade analítica. Assim, o robô de vendas se encarrega de realizar as tarefas repetitivas.

Portanto, investir em um robô automático de vendas é uma excelente decisão para as empresas. Por meio da coleta de dados é possível saber o que realmente importa para o cliente e, assim, atendê-lo cada vez melhor.

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Noções básicas sobre ETL

ETL – Extract, Transform, Load – é o processo de coletar dados de fontes de dados brutas e transformar esses dados em um tipo comum. Esses novos dados são carregados em um local final para serem disponibilizados para análise e inspeção analíticas. Em ambientes modernos baseados na nuvem, geralmente nos referimos a esse processo como ELT (Extract, Load, Transform). As etapas são simplesmente executadas em uma ordem diferente, mas o resultado é o mesmo.

Extração de dados

A fase de extração desse processo é, sem dúvida, a mais importante de todas as fases. Os dados necessários para a maioria das transformações de data analytics provavelmente virão de vários locais e serão de vários tipos, como logs de transações, bancos de dados de produtos, fontes de dados públicas ou fluxos de aplicativos.

Há quatro áreas principais para as quais você deve planejar.

  1. Você deve identificar onde todos os dados de origem residem. Esses dados podem ser armazenados localmente pela sua empresa, mas também podem incluir dados encontrados on-line.
  2. Você deve planejar cuidadosamente quando a extração ocorrerá devido ao possível impacto do processo de cópia no sistema de origem.
  3. Você deve planejar onde os dados serão armazenados durante o processamento. Isso geralmente é chamado de local de preparação.
  4. Você deve planejar afrequência com que a extração deve ser repetida.

Depois de determinar de onde os dados estão vindo e o que deseja, você extrairá essas informações e as colocará em um local de preparação.

Transformação de dados

Transformar seus dados em um formato uniforme e consultável é realmente o centro do processo de ETL. Essa fase envolve o uso de uma série de regras e algoritmos para inserir os dados em sua forma final. A limpeza de dados também ocorre durante essa parte do processo.

As transformações podem ser básicas, como a limpeza de dados para atualizar formatos ou realizar substituições de dados. Isso pode ser a substituição de valores NULL por zero ou a substituição da palavra feminina pela letra F. Essas alterações aparentemente pequenas podem ter um grande impacto sobre a utilidade desses dados para analistas posteriormente, no processo de visualização.

As transformações também podem ser mais avançadas, incluindo a aplicação de regras de negócios aos dados para calcular novos valores. Filtragem, operações de junção complexas, agregação de linhas, divisão de colunas e validação de dados são tipos muito comuns de transformações aplicadas nessa fase.

Os serviços de ETL podem até mesmo fazer uma transformação entre diferentes tipos de fontes de dados, como transformar dados não relacionais em um formato de dados relacional ou levar dados relacionais e transformá-los em arquivos JSON a serem armazenados em um data lake.

Alguns dados já podem estar em seu estado final e podem passar para a próxima fase.

Carregando dados

A fase final do processo de ETL é escolher um local para carregar os dados recém-transformados. As etapas de planejamento realizadas na fase de transformação ditam a forma que o armazenamento de dados final deve assumir. Isso pode ser um banco de dados, um data warehouse ou um data lake. Assim que o processo for concluído com êxito, os dados nesse local estarão prontos para serem analisados.

Resumo

Então, por que percorremos o processo de ETL?

  1. Para garantir que os dados tenham a precisão, a precisão e a profundidade necessárias
  2. para reunir dados de diferentes fontes e obter uma visão completa
  3. para criar conjuntos de dados específicos para responder às principais perguntas comerciais
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Data Analytics e soluções de análise de dados

Análise é um exame detalhado de algo para entender sua natureza ou determinar suas funções essenciais. Análise de dados é o processo de compilar, processar e analisar dados para que você possa usá-os para tomar decisões.

Analytics é a análise sistemática de dados.

O Data Analytics é vital para empresas de pequeno e grande porte. Os processos analíticos de dados são combinados para criar soluções de análise de dados, que ajudam as empresas a decidir onde e quando lançar novos produtos, quando oferecer descontos e quando comercializar em novas áreas. Sem os dados fornecidos através de Data Analytics, muitos responsáveis por tomar decisões se baseariam em intuição e pura sorte.

À medida que as empresas começam a implementar soluções de análise de dados, surgem desafios. Esses desafios são baseados nas características dos dados e das análises necessárias para o caso de uso dessas empresas. No passado, esses desafios foram definidos como desafios de “Big Data”. Entretanto, no ambiente baseado na nuvem atual, esses desafios podem se aplicar a conjuntos de dados pequenos ou lentos quase tão frequentemente quanto a conjuntos de dados muito grandes e rápidos.

Existe um mito muito grande no Big Data, a falsa ideia de que o Big Data abrange todos os casos de uso de análise de dados.

Conforme nos tornamos uma sociedade digital, a quantidade de dados que criamos e coletamos aumentou significativamente. Além disso, o ritmo de crescimento está acelerando. Criamos sistemas para lidar com a coleta de dados, e esses sistemas armazenam todos esses dados de forma muito eficiente.

Mas pense no seguinte: o que acontece se você receber suas correspondências todos os dias durante meses e, em vez de as abrir, apenas colocá-las sobre a mesa da cozinha? Elas se acumulam. Você nunca abre. Você vai deixar de saber algumas coisas. Agora, pense em uma grande corporação. As organizações podem gastar milhões de reais em armazenamento físico de dados. E, exatamente como as correspondências sobre essa mesa, esses dados nunca são analisados. Às vezes, é porque isso parece muito caro para ser analisado, ou analisá-los parece algo muito técnico.

Agora, vamos falar sobre de onde esses dados vêm. Como provavelmente você deve saber, podemos obter dados de uma grande variedade de fontes. Os dados gerados por humanos são dados criados diretamente por humanos que digitam informações em um sistema ou aplicativo. É a maior e mais conhecida forma de dados. Ele inclui e-mails, documentos, planilhas, imagens, dados armazenados em bancos de dados e muito mais.

Os dados gerados por computador são criados por aplicativos sem instruções humanas diretas. Geralmente, isso resulta da combinação de entradas geradas por humanos com informações adicionais coletadas por um sistema. Por exemplo, posso preencher um formulário on-line e colocar meu nome, minha ocupação e meu endereço. Com base nesses dados gerados por humanos, o aplicativo pode pesquisar minha ocupação e descobrir a renda média da minha ocupação no CEP que listei. O aplicativo pode correlacionar essas informações com vagas de emprego e até mesmo enviar um e-mail para mim informando sobre essas vagas. Assim, a renda média e as vagas de emprego são dados gerados por computador.

Há outra forma de dados gerados por computador que tem ainda menos a ver com humanos. Esses dados são gerados registrando as ações dos aplicativos e o comportamento de sistemas e dispositivos de rede dentro de uma rede. Esses dados geralmente estão na forma de arquivos de log semiestruturados, mas também podem ser armazenados no formato binário. Essas estruturas de dados às vezes são difíceis de analisar, mas fornecem grande valor para a correspondência de padrões e a realização de correlações entre eventos. Isso ajuda as empresas a tomar decisões mais rapidamente, com melhores informações.

Então veja que, o problema não é encontrar os dados; o problema é não conseguir fazer nada com eles. Isso pode resultar na perda de oportunidades, no aumento de custos, na redução da produtividade e na diminuição da competitividade. Desenvolver uma estratégia sólida para analisar quantidades tão grandes de dados pode ajudá-lo a reduzir custos e obter eficiência operacional. As soluções de análise de dados, que são mais amplas do que as soluções de Big Data, são compostas de coleta, armazenamento, processamento e visualização de dados.

Agora vem a pergunta, como o Big Data se encaixa em soluções de análise de dados? As soluções de Big Data podem fazer parte das soluções de análise de dados. O termo Big Data tem sido usado para descrever os desafios de trabalhar com conjuntos de dados massivos, a velocidades incríveis, produzindo insights rápidos. Mas nem todas as organizações estão fazendo todas essas três coisas ao mesmo tempo. E nem todas as soluções de análise de dados serão executadas em grande escala. Essa é a principal diferença entre as duas.

Empresas que lutam por uma vantagem digital reconhecem a necessidade de aprender sobre seus clientes e usar essas informações para atendê-los melhor. Essas empresas precisam de uma solução de análise de dados. Grande ou pequena, o processo para implementar uma é o mesmo. Isso é o que discutiremos nas próximas lições.

Hoje as empresas usam soluções de análise de dados para extrair valor dos seus dados. O que uma solução de análise de dados faz? Ela ajuda você a gerenciar todo o ciclo de gerenciamento de dados, desde a coleta de dados brutos até o armazenamento, o processamento e a análise, além de visualizá-los na forma de um relatório ou painel.

Benefícios de Data Analytics em grande escala

Personalização de cliente: Quais produtos devem ser mostrados ao cliente com base nos hábitos de compra dele?

Detecção de fraude: Essa transação pendente é fraudulenta?

Detecção de ameaça à segurança: Quais padrões de uso indicam possíveis riscos de segurança de agentes mal-intencionados?

Comportamento do usuário: Com base em feeds de mídia social, quanta influência essa pessoa tem? Que tipos de produtos ou serviços eles estariam interessados em promover?

Modelagens e previsões financeiras: Quais tendências podem ser detectadas nesses terabytes de dados financeiros? Como isso pode ser usado para prever futuras mudanças de mercado?

Alerta em tempo real: Qual é o problema e quem precisa ser notificado?

Os dados são gerados de várias maneiras. A grande questão é onde colocar todos eles e como usá-los para criar valor ou gerar vantagens competitivas. Os desafios identificados em muitas soluções de análise de dados podem ser resumidos por cinco desafios principais: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor.

Nem todas as organizações enfrentam desafios em todas as áreas. Algumas organizações têm dificuldades com a ingestão de grandes volumes de dados rapidamente. Outras se esforçam com o processamento de volumes massivos de dados para produzir novos insights preditivos. E ainda há outras que têm usuários que precisam executar análises de dados detalhadas dinamicamente em enormes conjuntos de dados.

Componentes de uma solução de análise de dados

Uma solução de análise de dados tem muitos componentes. O Analytics realizado em cada um desses componentes pode exigir diferentes serviços e abordagens.

Uma solução de análise de dados inclui os seguintes componentes.

O processo de big data começa com dados brutos que são ingeridos ou coletados, armazenados, processados, analisados e, por fim, consumidos para produzir respostas e insights.

Inserir e coletar: A coleta de dados brutos de transações, logs e dispositivos de IoT é um desafio. Uma boa solução de análise de dados permite que os desenvolvedores façam a ingestão de uma grande.

Armazenar: Uma boa solução de análise de dados deve fornecer armazenamento seguro, escalável e durável. Esse armazenamento deve incluir datastores que possam armazenar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.

Por exemplo
, data warehouses armazenam com eficiência dados analíticos estruturados, bancos de dados podem armazenar dados estruturados e semiestruturados, e data lakes podem armazenar as três formas de dados.

Processar/Analisar: Primeiro, os dados devem ser processados, transformando-os para torná-los mais consumíveis. Como parte do processamento, os dados também serão analisados. Isso geralmente significa classificar, agregar, unir e aplicar lógica de negócios para produzir conjuntos de dados analíticos significativos. A etapa final é carregar esse conjunto de dados analíticos em um novo local de armazenamento, como data lake, banco de dados ou data warehouse.

Consumir/visualizar: Você tem duas maneiras de consumir dados: consultando ou usando ferramentas de Business Intelligence (BI – Inteligência de negócios). A consulta produz resultados excelentes para análise rápida por analistas de dados. As ferramentas de BI produzem visualizações agrupadas em relatórios e painéis para ajudar os usuários a explorar dados e determinar as melhores ações a serem executadas.

Os 5 Vs da análise de dados, volume, velocidade, variedade, veracidade e valor.

Volume: As soluções devem funcionar com eficiência em sistemas distribuídos e ser facilmente expansíveis para acomodar picos no tráfego.

Velocidade: Velocidade significa a rapidez dos dados que entram em uma solução. Muitas organizações agora exigem a ingestão e o processamento de dados próximo do real.

A alta velocidade dos dados resulta em um tempo de análise mais curto do que o processamento de dados tradicional pode fornecer.

As soluções devem ser capazes de gerenciar essa velocidade com eficiência. Os sistemas de processamento devem ser capazes de retornar resultados dentro de um período aceitável.

Variedade: Os dados podem vir de muitas fontes diferentes.  Variedade significa o número de fontes diferentes – e os tipos de fontes – que a solução usará.

As soluções precisam ser sofisticadas o suficiente para gerenciar todos os diferentes tipos de dados, fornecendo uma análise precisa dos dados.

Veracidade: Veracidade é o grau de precisão, exatidão e confiança dos dados.
As soluções devem ser capazes de identificar as falhas comuns nos dados e corrigi-las antes que os dados sejam armazenados. Isso é conhecido como limpeza de dados. Deve ser possível concluir esse processo dentro dos requisitos de tempo da solução, inclusive contando com as velocidades de processamento em tempo real.

Valor: Valor é a capacidade de uma solução extrair informações significativas dos dados que foram armazenados e analisados. As soluções devem ser capazes de produzir a forma correta de resultados analíticos para informar os tomadores de decisões de negócios e as partes interessadas sobre insights usando relatórios e painéis confiáveis.

Saiba de onde os dados vêm os dados

A maioria dos dados consumidos por soluções de análise de dados vem de bancos de dados e armazenamentos de arquivos existentes no local. Esses dados geralmente estão em um estado em que o processamento necessário dentro da solução será mínimo.

Os dados de streaming são uma fonte de dados de negócios que está ganhando popularidade. Essa fonte de dados é menos estruturada. Pode ser necessário programas especializados para coletar os dados e aplicativos de processamento específicos para agregá-los e analisá-los corretamente, próximo do tempo real.

Conjuntos de dados públicos são outra fonte de dados para as empresas. Isso inclui dados de recenseamento, dados de saúde, dados populacionais e muitos outros conjuntos de dados que ajudam as empresas a compreender os dados que estão coletando sobre seus clientes. Esses dados podem requerer ser transformados para que contenham apenas o que o negócio precisa.

Conheça as opções para processar seus dados

Existem muitas soluções diferentes disponíveis para o processamento de seus dados. Não há uma abordagem única, que se encaixe em todas as opções que surgirem. Você deve avaliar cuidadosamente os requisitos do seu negócio e corresponder com os serviços que vai combinar para fornecer os resultados necessários.

Durante este curso, abordaremos os serviços que a AWS oferece para cada um dos componentes mostrados abaixo.

Saiba o que você precisa aprender com seus dados

Você deve estar preparado para aprender com seus dados, trabalhar com equipes internas para otimizar os esforços e estar disposto a experimentar.

É essencial identificar tendências, criar correlações e administrar de forma mais eficiente e rentável seus negócios. É hora de colocar seus dados em funcionamento.

Aqui falei um pouco sobre os desafios resultantes do trabalho com grandes conjuntos de dados que devem produzir rapidamente insights significativos. Também sobre os cinco Vs da análise de dados e algumas perguntas para explorar quando você deve começar a planejar sua solução de análise de dados.