ADICIONANDO O TOQUE HUMANO NO MUNDO COMPLEXO DE GRANDES DADOS

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Os tempos mudaram! Pense na experiência de compra em uma loja de tijolo e argamassa. No momento em que um comprador entra na loja, há uma persona do comprador gerada na mente do vendedor. Com base nessa persona e em uma conversa cara a cara, o vendedor começa a recomendar produtos ou soluções. É fácil avaliar as emoções do comprador e agir em conformidade. No entanto, hoje, as lojas estão online e os modelos de negócios mudaram. Os vendedores não têm o luxo de conhecer os clientes pessoalmente. Além disso, acredita-se que o tempo de atenção humana seja o mais baixo de todos os tempos.

Um estudo da Microsoft realizado alguns anos atrás destaca que o tempo médio de atenção humana é de apenas 8 segundos – menor que o de um peixe dourado. Portanto, os vendedores on-line precisam reagir instantaneamente ao comportamento do consumidor para chamar sua atenção antes de decidirem mudar para outro vendedor.

A importância da tomada de decisão em tempo real

Tim acaba de comprar um carro e está tentando segurá-lo. Como seu primeiro carro é segurado pela seguradora A, ele entra em contato com a Seguradora A on-line. Tim recebe um formulário longo que ele deve preencher. Isso significava claramente que os departamentos de seguros existentes e novos da Seguradora A não estavam conectados, devido ao qual, apesar de ser um cliente existente, Tim precisou reinserir seus detalhes novamente. Desapontado, ele visita a Seguradora B online. Ele também era um cliente da seguradora B há alguns anos. Tim digita alguns detalhes pessoais para acessar cotações, e pronto! A seguradora B reverte em um minuto com um formulário pré-preenchido e uma mensagem: “Parabéns pela compra do seu carro novo. Você está a apenas cinco minutos de seguro do carro. Esse é o poder do big data quando usado da maneira certa!

Assim que Tim se deu ao trabalho de inserir detalhes pessoais básicos, a Seguradora B percebeu que poderia ser um possível candidato. A seguradora recuperou as informações públicas disponíveis na Internet e nas plataformas de mídia social, bem como os dados dos registros mais antigos da empresa e os apresentaram a Tim no formulário pré-preenchido, solicitando que ele editasse apenas os detalhes que podem ter mudado agora. Tim, muito satisfeito com a experiência do cliente, segurou seu carro através da Seguradora B em questão de minutos.

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O que isto significa? Os sistemas da seguradora B estavam todos conectados e sincronizados. Big data e análise de dados em tempo real foram aproveitadas da maneira certa e no momento certo para influenciar o cliente.

Uma pesquisa de 2018 da New Vantage focada em big data e inteligência artificial destacou que 97,2% das organizações estão investindo em big data e IA. No entanto, outro estudo apontou que apenas 41% das organizações que usam big data o utilizam para melhorar seus esforços de marketing. Um estudo da Dell revelou que as organizações que utilizavam dados cresceram 50% mais rápido que seus pares. Esses números provam que a posse de dados não significa nada se uma empresa não os usar com sabedoria.

Pequenas e médias empresas na encruzilhada

A digitalização mudou a arena dos negócios. Jogadores maiores estão introduzindo múltiplas variações de seus produtos e soluções para as massas, diminuindo a barreira à entrada. Suas ofertas são acessíveis a todos os consumidores, independentemente do status econômico, e é por isso que as pequenas e médias empresas (PMEs) precisam agir rapidamente!

O big data é parte integrante do novo ambiente de TI, e as PME parecem estar lutando para aproveitar o verdadeiro potencial dessa inovação tecnológica. Eles não sabem o que fazer! Eles não sabem como aproveitar os insights ou tirar proveito da mudança.

Segundo um artigo no site do Fórum Econômico Mundial, até 2025, estima-se que 463 exabytes de dados serão criados a cada dia em todo o mundo. Com a disponibilidade de uma quantidade tão grande de dados coletados de indivíduos, as PMEs precisam entender que as estratégias tradicionais de marketing baseadas em segmentação estão se tornando obsoletas. Cada indivíduo é único e, independentemente da idade, sexo, etc., um indivíduo pode ter diferentes personas em um horário e local diferentes. O marketing personalizado, e não o marketing baseado em pessoas, é o caminho a seguir e as PME precisam se empenhar com sabedoria!

O caminho a seguir!

Vamos analisar a situação explicada anteriormente nesta postagem do blog e entender o que as empresas precisam fazer para aumentar o retorno dos investimentos em big data.

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  1. Análise preditiva em tempo real: A Seguradora B aproveitou informações acionáveis ​​imediatamente para influenciar a decisão de Tim. Se a seguradora tivesse reunido os dados necessários, analisado e contatado o cliente após algumas horas ou dias, a decisão de Tim já teria sido tomada. Ele teria comprado o seguro de carro de uma organização diferente. A tomada de decisões em tempo real foi o principal fator que levou ao impacto.
  2. Acesso a dados históricos: A integração de dados é outro fator importante que determinará o sucesso de iniciativas de big data. Os executivos de vendas devem poder acessar dados históricos e informações que já estão disponíveis no sistema. A seguradora B não apenas extraiu informações públicas sobre Tim, mas também extraiu detalhes de seus registros de clientes para entender melhor o possível cliente e fornecer uma experiência personalizada.
  3. Satisfação do cliente: A seguradora B conseguiu automatizar a jornada do cliente até certo ponto preenchendo o formulário de seguro com as informações disponíveis, e Tim precisou fazer apenas algumas alterações necessárias. Isso tornou a jornada mais suave e o ciclo de vida da cotação para venda significativamente mais curto.
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Como as mentes mais felizes têm ajudado!

O Happiest Minds tem alavancado big data, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) para ajudar as empresas a se manterem competitivas e relevantes. Nosso Centro de Excelência em Big Data e Análise (CoE) tem ajudado clientes em vários setores – varejo e bens de consumo embalados, bancos, assistência médica, manufatura, telecomunicações e imóveis – obtém insights poderosos e acionáveis. Aqui está um instantâneo de como o Happiest Minds tem efetivamente permitido que as empresas tenham sucesso no mundo real:

Previsão de desempenho e atrito do aluno para um provedor de curso de certificação profissional on-line: Modelar o comportamento do aluno para prever: a probabilidade de rotatividade versus probabilidade de conclusão, tempo para conclusão ou tempo para conclusão bem-sucedida, desempenho do aluno em tópicos, etc., ajudou o cliente a melhorar o desempenho do aluno, obter insights preditivos para a intervenção do corpo docente e derivar o curso currículo e idéias de design.

Chatbot da central de atendimento ao cliente de um provedor de serviços de risco e administrador de declarações: Para esse cliente, desenvolvemos um bot da central de atendimento ao cliente que capturava os requisitos do cliente e também fornecia autoatendimento para consultas simples, oferecendo economia de tempo para o pessoal da central de atendimento e clientes e diminuindo o ressentimento das mídias sociais.

Análise de imagem para filtrar palavrões para uma empresa líder de mídia e entretenimento familiar: Um modelo de aprendizado profundo baseado em tensor- fluxo detectou nudez e outras posturas estranhas nas fotos, para que pudessem ser filtradas, reduzindo o esforço manual para a triagem de imagens.

Plataforma de análise de dados do consumidor para uma empresa líder de mídia esportiva: Um algoritmo baseado no Spark ML analisou dados de fluxo de cliques de sites e aplicativos móveis para identificar a afinidade dos usuários em relação a um esporte, equipe, liga e país, para microssegmentá-los, e isso facilitou um melhor conteúdo e veiculação de anúncios, resultando em maior taxa de cliques .

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Bot de geração de leads de propriedade para uma empresa líder em desenvolvimento de propriedades: Um chatbot interativo que entendeu as preferências do usuário e ajudou na navegação por várias opções antes de finalizar o interesse do cliente, aumentou significativamente os leads.

Detecção de danos visível para processamento de reclamações de um provedor de seguro móvel líder: Um modelo de aprendizado profundo baseado em tensor-fluxo para identificar danos foi capaz de classificar imagens com mais de 90% de precisão, resultando em muitas reivindicações que não exigem inspeção manual das imagens carregadas.

Recomendação de produtos para uma cadeia de varejo líder: Um mecanismo de recomendação que coleta dados do fluxo de cliques para identificar as preferências do usuário e recomenda o produto mais apropriado aumentou as vendas cruzadas em 10 a 12%.

Detecção de anomalias no tráfego de rede para um provedor de serviços de rede e aplicativos: Nossa plataforma de detecção de anomalias baseada no Spark ML e no Spark Streaming identificou acontecimentos anômalos sem a necessidade de definir regras, aumentando a conscientização de tais atividades e diminuindo o tempo para identificar problemas.

O poder do big data e da análise é ilimitado e os benefícios são reais. Como você pode ver acima, a Happiest Minds tem trabalhado com várias e variadas partes interessadas nos negócios nos últimos anos, definindo declarações de problemas e gerando impacto!

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