Neste artigo, discutiremos:
- O que é um Data Flywheel?
- Coleta de dados – a base para um Data Flywheel bem-sucedido
- O Data Flywheel pode ajudar no desenvolvimento e marketing de novos produtos
- Manter um Data Flywheel bem-sucedido pode melhorar o ROI (retorno sobre o investimento)
O que é um Data Flywheel?
Um flywheel de dados aumenta o impulso de um produto ou processo a uma taxa acelerada por meio do uso estratégico de dados. Um flywheel acumula energia à medida que gira até se tornar autossuficiente. Ele usa informações para criar um ciclo virtuoso em que mais dados levam a curvas de aprendizado mais rápidas, produtos melhores e maior aquisição/retenção de clientes. Uma estratégia eficaz de flywheel de dados gera inovações em novos produtos, aumento de receitas e impulsiona os lucros.
Um exemplo clássico de flywheel de dados é o recurso de recomendação baseado em algoritmos da Netflix. Quando lançaram esse recurso pela primeira vez, a Netflix recomendava os vídeos mais populares. Com o passar do tempo, a Netflix reuniu Pontos de dados de visualização e classificação dos usuários, alimentando um “mecanismo de recomendação”. Isso, por sua vez, gera sugestões mais personalizadas “recomendadas para você” para cada usuário individual, o que, por sua vez, contribui para o aumento da audiência.
Os usuários da Netflix agora assistem a mais de 200 milhões de horas de conteúdo por dia.
Quanto mais dados você conseguir coletar sobre um produto, processo comercial/de consumo ou concorrente, mais poderá impulsionar o crescimento. Como um flywheel, ele começa devagar e acelera gradualmente. O conceito de volante foi pioneiramente apresentado por Jim Collins em seu livro Good to Great: Why Some Companies Make the Leap… and Others Don’t (Do bom ao excelente: por que algumas empresas dão o salto… e outras não). Sua história de sucesso mais famosa foi como ele apresentou o conceito a Jeff Bezos em 2003, tornando-se, por fim, uma parte fundamental da filosofia centrada no cliente da Amazon.
Coleta de dados – a base para um volante de dados bem-sucedido
A coleta de dados em grande escala serve como base para uma estratégia de volante de dados. Os dados são o combustível que move o motor do volante. Embora existam muitas maneiras de coletar dados de sites e aplicativos proprietários, coletar dados de fontes externas, como sites, pode ser um desafio. Por exemplo, os profissionais de marketing de empresas de comércio eletrônico gostariam de ter acesso aos dados da taxa de venda (STR) de produtos semelhantes em mercados concorrentes. Eles poderiam se beneficiar de Pontos de dados como:
- Avaliações e comentários dos vendedores
- Preços dinâmicos
- Imagens, títulos e categorias dos produtos
- Resultados do mecanismo de busca do mercado
- Ofertas especiais
Infelizmente, muitos sites criam barreiras para complicar a coleta de dados por entidades concorrentes. Coisas como CAPTCHAs, restrições de servidor baseadas em geolocalização e limites de volume/taxa de solicitações podem muitas vezes levar ao seu endereço IP ser colocado na lista negra, bloqueado ou receber informações falsas. Você poderia escrever seus próprios scripts Python para coletar dados, mas isso é um trabalho intensivo e pode levar à suspensão da sua conta por “atividade suspeita” em certos casos. Você também pode contratar DevOps, especialistas em dados, pessoal de TI e desenvolvedores para desenvolver e manter sistemas para atividades operacionais de coleta de dados, mas essa é uma solução muito cara e difícil de dimensionar (para cima ou para baixo).
O que as empresas realmente precisam é de uma solução automatizada, ágil e financeiramente viável que possa otimizar a coleta de dados da web. Essa solução deve operar em escala global e ser capaz de acessar qualquer site de código aberto. Ela deve aproveitar seu poder tecnológico para contornar bloqueios de sites usando uma lógica sofisticada de repetição de tentativas. Qualquer ferramenta/serviço também deve estar em conformidade com as diretrizes de uso ético líderes do setor para garantir que os dados coletados mantenham seu valor comercial a longo prazo. Além disso, as empresas vão querer receber dados que já tenham sido estruturados, limpos, sintetizados e formatados de forma que possam ser importados e usados imediatamente por equipes e sistemas.
Flywheel de dados para aprimorar o desenvolvimento e o marketing de produtos
A Amazon é líder no uso da estratégia de flywheel de dados para desenvolver e comercializar novos produtos. A assinatura Prime da Amazon é um bom exemplo. Os preços baixos do Amazon Prime atraem muitos clientes. Muitos clientes conseguem ver claramente a proposta de valor, como opções de envio no mesmo dia ou no dia seguinte. No entanto, o Prime é usado pela Amazon como um ponto de contato inicial para vendas cruzadas/adicionais; os membros são expostos a muitos outros serviços, como Prime Video, Amazon Music, Audible, Amazon Pantry, etc., impulsionando mais vendas e assinaturas. A Amazon usa dados coletados sobre as preferências dos clientes e tendências de um serviço para informar as táticas de marketing sobre vendas adicionais. Por exemplo, os clientes que compram brinquedos infantis podem se interessar em assinar o Amazon Prime por seu conteúdo infantil.
Outro exemplo é a Quby, uma empresa de tecnologia sediada na Holanda que oferece tecnologias domésticas focadas na redução do desperdício de energia. A Quby utilizou uma estratégia de flywheel de dados para expandir significativamente seu mercado e sucesso.
A Quby começou oferecendo um display doméstico e um termostato inteligente vendidos por empresas de serviços públicos em toda a Europa. Esses produtos são capazes de monitorar o uso refinado de energia. Eles utilizaram essas informações no contexto de algoritmos de treinamento de dados para poder detectar o uso de eletrodomésticos. Em 2017, a Quby lançou seu primeiro serviço alimentado por IA, o “Waste Checker”. Eles foram capazes de detectar o uso ineficiente de eletrodomésticos, desde máquinas de lavar roupa e lava-louças até sistemas de aquecimento central e chuveiros. Uma vez detectado o comportamento de desperdício, a Quby ofereceu conselhos personalizados sobre quais ações poderiam ser tomadas para reduzir o desperdício de energia. Os termostatos inteligentes da Quby capturam e analisam dados a cada segundo. Eles conseguiram aproveitar esses dados coletados para lançar uma nova revisão da composição da conta de energia, ajudando a reduzir os custos do lado do cliente, a pegada de carbono e o desperdício de energia.
Um terceiro exemplo é a Reddico, uma agência de marketing digital que fornece serviços de marketing de busca líderes do setor para empresas em todo o Reino Unido. Um dos principais desafios para as empresas de otimização de mecanismos de busca (SEO) é fornecer aos seus clientes insights em nível global. A coleta de dados sobre resultados de pesquisa em várias regiões geográficas é complexa e demorada. A Reddico conseguiu oferecer um novo serviço altamente competitivo com segmentação geográfica altamente focada, estabelecendo uma parceria com uma rede de coleta de dados. Esse parceiro proporcionou a eles a capacidade de direcionar o tráfego usando dispositivos pares nas regiões geográficas alvo, permitindo que os clientes otimizassem e localizassem campanhas com base nos resultados reais de pesquisa do lado do cliente.
Aumentando o ROI com um flywheel de dados bem-sucedido
Um flywheel de dados pode melhorar o ROI de marketing de três maneiras:
Primeiro, um flywheel de dados eficaz pode aumentar as receitas, fornecendo dados para melhorar continuamente os produtos e serviços, o que, por sua vez, pode levar à geração de mais clientes. Isso é conhecido como um “ciclo virtuoso”: mais dados, aprendizado mais rápido, produtos melhores, mais clientes. Repita o processo.
Segundo, uma estratégia eficaz de flywheel de dados leva a custos de aquisição de clientes (CAC) mais baixos. À medida que o produto é constantemente aprimorado com base nas avaliações dos usuários e nos dados de interação com o produto. É possível atingir um ponto em que o produto se adapta ao mercado de tal forma que reduz o atrito, bem como os custos de aquisição de clientes, melhorando assim o ROI. No mercado de software, empresas de crescimento orientado por produto (PLG), como Dropbox, Slack e Calendy, exemplificam como uma estratégia de flywheel de dados pode reduzir o CAC.
Em terceiro lugar, quando implementada corretamente, uma estratégia de flywheel de dados pode mitigar os riscos associados à conformidade regulatória para a coleta de dados da web em grande escala. A coleta de dados para uso comercial está sujeita à supervisão regulatória, como é o caso do Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) da UE e da Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA). Se sua empresa ou subcontratados violarem qualquer uma dessas regulamentações, você poderá enfrentar multas substanciais e comprometer o valor de seus produtos e serviços baseados em dados.
Considerações finais
Os flywheels de dados são uma estratégia eficaz para impulsionar o crescimento e a receita. Eles permitem um ciclo virtuoso de aprendizado, produtos aprimorados e maiores taxas de conversão/retenção de clientes. Como um flywheel, o processo de aprendizado baseado em dados continua acelerando, usando essa inércia para ajudar os sistemas a evoluir de forma mais independente.
Os flywheels dependem de dados. Coletar dados de sites externos como Amazon, LinkedIn e Google em grande escala é um desafio. Soluções eficazes de coleta de dados da web devem contornar esses desafios de maneira ética e em conformidade com as regulamentações. Contate-nos hoje mesmo para encontrar a solução de dados perfeita para o seu negócio.
