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Você está escutando tudo o que seu cliente diz?

Cada busca realizada gera um log, onde fica registrado o termo procurado, além do dia e hora em que a busca foi realizada. Tal dado se for tratado em seu nível de registro é exatamente isto, apenas um dado. Porém, ao criar uma metodologia de análise de logs de busca, podemos levantar fluxos de interesse e impactos de sazonalidades, propor melhorias semânticas e criar uma política de sinonímia e melhoria de resultados para estes usuários.

Há algum tempo fomos provocados por um cliente a analisar seus dados de busca. Eram cerca de 75.000 registros semanais, que observados de forma não estruturada, formavam uma verdadeira colcha de retalhos com desejos, funcionalidades, informações e produtos, dispostos de forma aleatória. Ao aplicarmos uma abordagem de Big Data, estes dados passaram a ser tratados como informação preciosa para este cliente.

Criamos uma metodologia capaz de avaliar não só o comportamento dos hits de busca, mas também o que ocorria na “cauda longa” dos logs registrados em seu buscador. Com base na análise dos termos buscados foram estabelecidas categorias macro de buscas relativas ao negócio do cliente. E, a partir disso, foi possível criar grandes grupos informacionais de interesse, indicando as principais tendências de comportamento do usuário naquele sistema de busca.

O tratamento de grande volume informacional possibilita identificar de forma reativa os fluxos de interesse, indicando flutuações em relação ao que é ofertado. Tal avaliação levada à cabo semanalmente ou mensalmente é capaz de indicar os impactos de sazonalidades e pontos de atenção para a equipe de marketing da empresa.

Na minha empresa desenvolvemos esta metodologia como um dos nossos produtos e aplicamos esta avaliação em clientes como um aplicativo de refeições e uma instituição do Sistema S que lida com grande volume de informações.

Em ambos, foi possível melhorar a taxonomia de seus produtos, levar melhor resultado para o usuário e desenvolver conteúdo útil para o ambiente digital. Estes itens são observados em outras frentes de atuação e são da prática de marketing, porém quando originados na análise de logs de busca acompanha uma característica de linguagem natural, trazendo uma abordagem emergente às informações para as áreas de inovação e de produtos.

Um exemplo prático é a criação de anéis de sinônimos para a busca, recurso capaz de propor melhorias semânticas nos conteúdos e que amplia a resposta ao usuário no momento de sua pesquisa. O Brasil, um país de dimensões continentais, possui uma variedade enorme de usos de sua língua, e a análise de logs é capaz de indicar novos grupos de similaridades que necessariamente não são abarcados pelos recursos nativos das ferramentas de busca.

Assim, estrutura-se uma taxonomia capaz de suportar melhor as sinonímia originadas pelos usuários, e não somente pela teoria acadêmica de conteudistas ou cientistas da informação. O cuidado com o que o usuário busca, criando inteligência a partir de dados desestruturados, melhora, também, os processos de funis de compras que necessariamente não tenham sido considerados ou mapeados.

Muitas vezes um termo buscado teve origem longe do aplicativo ou ambiente digital do cliente. A resposta a ser dada é tanto importante quanto manter este cliente e converter sua compra a ponto de deixá-lo satisfeito.

A melhoria de resultados vem, portanto, de uma taxonomia que reflete o próprio usuário, seu modelo mental, sua amplitude cognitiva e melhora a experiência deste na busca por aquilo que vai satisfazer seu desejo de compra ou de informação.

Do lado do negócio, aprende-se a escutar um pouco mais o usuário, desta vez juntando a intenção de diversos clientes, indicando por meio de um grande volume e variedade de dados, numa velocidade importante aos negócios, tendências de consumo, produtos mais queridos e os segredos da cauda longa, o que já pode ser um diferencial de negócio.

13/05/2017 at 11:15 Deixe um comentário


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