O Big Data Marketing — e seus 5Vs — está em voga e a sua relevância para a comunicação aumenta conforme ele ajuda no mapeamento dos consumidores. É um recurso que otimiza as estratégias de comunicação e marketing, uma vez que parte da coleta e da estruturação de dados gerados pelos próprios clientes.

A diferença para uma pesquisa de mercado está no volume de informação utilizada para gerar insights. Com o Big Data, todo e qualquer repositório de dados que esteja disponível para consulta passa a valer, o que significa um volume de informações muito maior.

Todo o processo de captação, tratamento e posterior transformação desses dados brutos em informação estruturada deve ser orientado por 5 elementos. Todos eles se iniciam pela letra “V” e compõem o alicerce para o uso inteligente dos dados em massa. Vamos conhecê-los mais a fundo?

Volume

O marketing digital se diferencia do tradicional em função da via de mão dupla representada pelo seu fluxo de informações. Enquanto, nas ações offline, o consumidor só gera informação quando solicitado, no meio digital, esses dados são produzidos em tempo real.

Isso significa que toda e qualquer atividade na web é, por si só, geradora de informação a respeito dos nossos hábitos de consumo, atividades preferidas e até do que não gostamos.

Com o Big Data, esses dados passam a ser processados por poderosas ferramentas de Data Mining, que, em seguida, transformam cada um deles em informação útil. Seja como for, eles só produzem insights quando são coletados em volumes adequados. Não por acaso, as ferramentas que utilizam Big Data realizam varreduras em bancos de dados de órgãos públicos, redes sociais e tudo que possa ser rastreável digitalmente. Quanto mais informação, melhor.

Velocidade

Outra premissa pela qual o Big Data Marketing e seus 5Vs ganham relevância é a da velocidade. De pouca utilidade seria a aplicação de informação em volumes colossais se esses dados não fossem reinterpretados em tempo hábil, concorda?

Se fosse diferente, o próprio conceito de Big Data não faria sentido, já que qualquer computador caseiro seria capaz de processar dados em grandes volumes. Quando imensas quantidade de bytes passam a ser transformadas em insights em tempo recorde, temos, então, o salto de qualidade.

Não por acaso, a demanda por dados estruturados em alta velocidade impõe aos profissionais da área a necessidade de análises on going, ou seja, em tempo real. Quanto mais rápida for a atuação na coleta e o tratamento de dados, melhores serão os resultados e mais valor o Big Data deve gerar.

Variedade

O Big Data também seria de pouca utilidade se suas fontes de informação fossem reduzidas ou limitadas a poucos repositórios. Quanto mais variado o contexto, mais insights serão gerados e, assim, os dados em massa poderão cumprir seu papel.

Deve-se destacar, ainda, que os dados extraídos com base em uma estratégia de Big Data podem ser estruturados ou não.

Como vimos, dados estruturados são aqueles que permitem a tomada de decisões por já mostrarem um panorama desejado. É o caso de bancos de dados gerenciados por softwares de Customer Relationship Management (CRM).

Já os dados não estruturados são todos aqueles em “estado bruto” e que, por isso, devem ser submetidos a análises para posterior estruturação. Nessa categoria, entram os dados com origem em mídias digitais e de interações em sites e redes sociais diversas.

É preciso destacar também que a vastíssima variedade dos dados no contexto de Big Data produz uma espécie de efeito colateral. Trata-se do Dark Data, um verdadeiro universo de informação não utilizada e disponível, em função da incapacidade das empresas em usá-las com proveito.

Sobre isso, a IBM revela que, do total de dados em circulação hoje, 90% foi criado somente nos últimos dois anos. Diariamente, estamos produzindo um volume titânico de 2,5 exabytes de dados, o que equivale a 2684354270.08 gigabytes!

Veracidade

Um banco de dados, seja ele qual for, só tem utilidade quando é confiável. Portanto, onde não há veracidade, não há informação e, dessa forma, o conceito de Big Data não pode se aplicar.

A questão torna-se ainda mais séria se considerarmos que, hoje, o Big Data é usado até mesmo para fins políticos. Portanto, o uso de informação falsa é um tremendo desafio a ser superado, já que vai de encontro aos princípios elementares do uso de dados em massa.

Outro aspecto a ser considerado é que dados inverídicos colocam em xeque a efetividade do seu uso em estratégias de marketing. Imagine, por exemplo, que sua empresa está partindo do Big Data para formar perfis de clientes. Se os dados tomados como referência forem falsos, o resultado não será outro que não um tremendo fracasso comercial.

Finalmente, veracidade também tem relação direta com a confidencialidade. Nos países mais avançados em termos de legislação, no caso da Europa, existe o chamado Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados. Com esse conjunto de regras, espera-se disciplinar a forma como as empresas coletam dados sobre as pessoas e como essa informação será usada posteriormente.

Valor

Quando uma estratégia que usa dados em massa está amparada pelos 4Vs elementares, surge um quinto “V”, tão importante quanto. O V de Valor, dessa forma, diz respeito aos resultados que espera-se atingir com a aplicação do Big Data.

A partir do momento em que a coleta e o processamento de dados produzem resultados efetivos, não só para a empresa, mas também para seus stakeholders, pode-se dizer que foi gerado valor. É um princípio que vai muito além do lucro, se tomado como uma das soluções que uma empresa oferece para as pessoas.

Não raramente, o conceito de valor é confundido com preço. Enquanto o primeiro trata dos aspectos tangíveis e intangíveis ligados a produtos e serviços, o outro não passa de uma referência monetária. Sendo assim, preço é algo muito circunstancial se confrontado com o real significado do valor em uma estratégia de marketing.

Você pôde conhecer, ao longo deste artigo, o significado dos 5Vs no Big Data Marketing e de que forma eles resultam em mais valor para empresas e clientes. Aplique-os em seus negócios sem jamais abrir mão de todos eles. Afinal, não existe Big Data pela metade!

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