Muitos gestores e analistas que atuam com o desenvolvimento de modelos preditivos ainda trabalham sobre a tese de que toda ou a maior parte da informação sobre o cliente esta no Data Warehouse (DW) da empresa.
Ainda que o modelo apresente um KS alto, existem muitas informações relevantes sobre o cliente que não estão no DW, os bayesianos concordariam sem hesitar com essa afirmação.
O que você acha de ouvir diretamente do seu cliente o que ele pensa sobre os seus serviços ou produtos e poder analisar estas informações e gerar novos insight para o seu negócio?
Que tal identificar os clientes que não têm alta propensão ao churn, mas que podem apresentar o evento porque as pessoas as quais ele tem relacionamento são altamente propensas ao churn?
Como e onde então podem ser obtidas tais informações?
A resposta é, nas redes sociais, tais como Orkut, Twitter, Facebook e Linkdin. São nestes espaços online que cerca de 40 milhões de brasileiros, segundo a Folha Online, expressam suas idéias, pensamentos e anseios.
Mas o fato e’ que, muitas destas informações não estão sendo utilizadas como insumo no desenvolvimento dos modelos analíticos.
Estudiosos do assunto afirmam que o comportamento das pessoas pode ser refletido nas redes de relacionamentos, desta forma, o uso das redes sociais como um dos insumos para a modelagem preditiva, pode trazer diversos benefícios para os projetos que envolvem inteligência analítica, alguns deles são: a oportunidade de obter, com baixo custo, informações sobre a opinião dos clientes a respeito de um determinado serviço ou produto, ter um melhor entendimento de relacionamento “virtual” entre os clientes e a sua rede de influência e estudar a associação entre a rede de relacionamento e os eventos de interesse.
Como conseqüência os projetos analíticos poderão obter resultados provenientes de uma visão mais ampla e realista sobre o comportamento do cliente e gerar insumos mais consistentes para a tomada de decisão.
Confira os Web-seminários que iremos realizar sobre o assunto.
By Marcus Vinicius
