Hoje, vamos entender na prática um processo completo de tomada de decisão e extração de insights em um ambiente de empresa. Estaremos usando nesse post a Bella Cosmetics, uma franquia de maquiagens e perfumes ficcional criada para este conteúdo do site do curso de Ciência de Dados e Negócios da ESPM – no entanto, é um exemplo que poderia, tranquilamente, ser real.
Vamos do começo, contando um pouco do business para aclimatar os leitores: a Bella Cosmetics é uma empresa líder no mercado de cosméticos, está empenhada em melhorar sua presença online e fornecer uma experiência de compra de alto padrão para seus clientes. Para alcançar esse objetivo, a Bella Cosmetics decidiu analisar sua base de dados de clientes para extrair insights valiosos que possam ser aplicados em seus sites por meio de um planejamento mais direcionado em alta performance.
O primeiro passo foi organizar e limpar a base de dados da empresa, garantindo que as informações estivessem atualizadas e consistentes. A equipe de análise de dados da Bella Cosmetics utilizou técnicas de limpeza e padronização para remover dados duplicados, corrigir erros ortográficos e preencher lacunas.
Em seguida, a empresa realizou uma segmentação detalhada de seus clientes com base em características demográficas, geográficas e comportamentais. Utilizando algoritmos de clustering, como K-means, a Bella Cosmetics identificou diferentes grupos de clientes com base em fatores como idade, localização, frequência de compra e valor do pedido médio.
Com os segmentos de clientes definidos, a equipe de marketing da Bella Cosmetics começou a desenvolver personas detalhadas para cada grupo. Essas personas incluíam informações como interesses, desafios e motivações comuns aos membros do segmento. Essa abordagem permitiu que a empresa criasse conteúdo e ofertas personalizadas para cada público-alvo.
Para entender melhor o comportamento de navegação e compra de seus clientes, a Bella Cosmetics também analisou os dados de tráfego e conversão de seus sites existentes. Utilizando ferramentas de análise web, a empresa identificou os caminhos mais comuns percorridos pelos clientes, os pontos de abandono e as páginas com maior taxa de conversão.
Com base nesses insights, a equipe de UX da Bella Cosmetics começou a projetar novos layouts e fluxos de navegação para seus sites de planejamento. O objetivo era criar uma experiência intuitiva e envolvente que facilitasse a descoberta de produtos e o processo de compra.
Além disso, a Bella Cosmetics também analisou os dados de pesquisa de seus clientes para entender melhor suas necessidades e preferências. Utilizando ferramentas de análise de pesquisa, a empresa identificou as principais preocupações e dores dos clientes em relação a produtos cosméticos, bem como as características mais valorizadas.
Esses insights foram então incorporados ao desenvolvimento de novos produtos e à criação de conteúdo relevante para os sites de planejamento da Bella Cosmetics. A empresa também utilizou esses dados para otimizar suas campanhas de marketing e garantir que suas mensagens e ofertas fossem relevantes e atraentes para cada segmento de cliente.
Ou seja, a Bella Cosmetics está utilizando uma abordagem baseada em dados para melhorar sua presença online e fornecer uma experiência de compra excepcional para seus clientes. Ao organizar e analisar sua base de dados, a empresa está extraindo insights valiosos que estão sendo aplicados em seus sites de planejamento, resultando em uma maior satisfação do cliente e em um crescimento sustentável do negócio.
Dados são sobre isso. Sobre construir inteligência de negócios. Sobre fazer a empresa crescer com direcionamento.
