Equívoco na análise de big data pode levar loja a vender cerveja junto com fralda

publicado 01/02/2016 12h02, última modificação 01/02/2016 12h02
São Paulo – Estudar ao máximo e com isenção os efeitos possíveis para determinada causa é de suma importância
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Quando se trata de analisar dados de big data, todo cuidado é pouco, ressalta o empresário e ex-executivo Mauro Jeckel, CEO da agência de marketing digital Spumenews. A grande vantagem do uso de big data é a possibilidade de gerar análises mais intuitivas e preditivas (voltadas ao futuro) para potencializar o desempenho comercial de um produto ou serviço.

“Conforme o intermediário (que analisa os dados), o resultado do big data muda. Com eles, você pode recomendar ao executivo vender fralda perto de cerveja. Outro analista que estuda o mesmo dado pode afirmar o contrário”, exemplifica o empresário, no comitê estratégico de Marketing da Amcham – São Paulo na quarta-feira (28/1). Independente do mérito da decisão comercial, Jeckel disse que dividir o mesmo espaço com uma bebida alcóolica e um produto para bebê não costuma ser boa ideia. O exemplo foi usado para ilustrar que os dados de big data têm que ser filtrados com experiência profissional e conhecimento intuitivo.

Isso não significa que o interpretador de dados é mal-intencionado ou despreparado, segundo Jeckel. Para ele, o problema está na formulação das perguntas e no distanciamento em relação ao tema. “Para trabalhar com big data, é preciso lembrar que o interpretador tem crenças e preconceitos. É inevitável que ele, até inconscientemente, estude mais uma ou outra variável e deixe de se concentrar em outra.”

Para garantir o máximo de isenção na pergunta, ela tem que ser abrangente e formulada em termos de causa e efeito, recomenda o empresário. “Encontrar um efeito exige levantar as causas, descobrir quais as que mais geram aquele resultado. Talvez o analista se surpreenda por não ser da maneira que pensou.”

Jeckel também recomenda que a alta direção acompanhe de perto as análises. “Para validar uma campanha de marketing, o analista poderia rodar uma análise que sustente essa hipótese. É preciso entender que big data não é mágica, e os decisores têm que perder o medo de decidir (sem o recurso).”

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