# Como aplicar a ciência de dados nos negócios > Ciência de dados gera valor em negócios por previsão de churn, segmentação e detecção de fraude. Exemplos práticos de aplicação por área. Source: https://www.erathos.com/blog/ciencia-de-dados-nos-negocios Published: 2022-10-25 Category: Ciência de Dados & IA ![Gráficos de modelos preditivos aplicados em casos de negócio como churn e segmentação](https://cms-media.erathos.com/Fx86Z84vH78oybXNHk1MJL6VJwY-1.png) Os dados dominaram o mundo. Se na primeira revolução industrial, o ativo mais precioso era a geração de energia para máquinas e processos industriais, na [quarta revolução industrial](https://exame.com/colunistas/instituto-millenium/4a-revolucao-industrial-as-pecas-que-faltavam-para-uma-economia-circular/) (que estamos vivendo agora), saber utilizar a ciência de dados nos negócios de maneira multidisciplinar é o principal ativo. Sem dúvida estamos vivendo a revolução tecnológica do conhecimento, que se trata de otimizar a forma como os processos são feitos com o uso da internet e computação, automatizar processos repetitivos e tomar melhores decisões. Neste blog vamos explorar como aplicar a ciência de dados nos negócios, e por que esse conceito é importante para um futuro não muito distante. ## O que é a ciência de dados? Para entender o que é a ciência de dados, primeiro precisamos entender a sua importância e utilidade. Pesquisas apontam que o volume de dados gerado por dia no mundo chega a bilhões de gigabytes, valor que surpreende, mas que faz muito sentido quando pensamos que quase toda atividade humana atualmente depende de ou gera dados. Uma compra feita em uma loja sinaliza em um sistema a baixa do estoque e o valor novo de caixa. Uma fotografia gera um código de autenticação, contendo a data, horário e até mesmo a localização de onde foi tirada. Até para fugir da conectividade do mundo e se isolar da tecnologia, acabamos passando por sistemas de geração e análise de dados, de forma direta ou indireta. Esse é o papel da ciência de dados: coletar, limpar, estruturar, compreender e transformar todo esse fluxo de informação em algo útil para os indivíduos e as organizações. Quando não tratados e ignorados, os dados não servem de muita coisa, mas quando existe uma estratégia e técnica por trás desses processos, o uso de dados tem tudo para ser revolucionário. Quer saber mais sobre esse tema? Aqui no blog da Erathos temos um artigo completo sobre ele: [O que é Ciência de Dados](/blog/o-que-e-ciencia-de-dados). ### Futurismo versus Realidade Na mídia, nós vemos cientistas de dados como gênios trabalhando em laboratórios governamentais, bolando as novas tecnologias do futuro. É curioso observarmos como é natural pensarmos em ciência e negócios como dois elementos distantes um do outro, mas é aí que mora o perigo. Existe no mercado uma lacuna grande entre conhecimento acadêmico e o conhecimento prático, isso é verdade, mas a ciência de dados não deve existir como uma entidade à parte, principalmente no mundo dos negócios. As empresas que já se deram conta disso têm saído na frente no mercado, pois são capazes de entregar soluções melhores, diminuir custos, melhorar a experiência dos seus usuários, clientes e colaboradores, e ainda gerar valor com insights. Conheça alguns exemplos na prática da ciência de dados nos negócios. ## Aplicações da ciência de dados nos negócios ### 1) Previsão de churn e retenção de clientes Um dos usos mais diretos de ciência de dados aplicada a resultado de negócio é a previsão de churn: identificar, antes que aconteça, quais clientes estão em risco de cancelar, com base em padrões de comportamento (uso do produto, tickets de suporte, sinais financeiros). Detalhamos exatamente como estruturar esse tipo de modelo, e quais variáveis usar, em [Inteligência Artificial Para Previsão de Churn em Startups](/blog/inteligencia-artificial-para-previsao-de-churn-em-startups). ### 2) Segmentação de clientes Nem todo cliente se comporta igual, e tratar todos com a mesma estratégia de marketing, vendas ou sucesso do cliente deixa dinheiro na mesa. Ciência de dados permite segmentar a base por comportamento real (frequência de compra, ticket médio, canal de aquisição, uso de features), em vez de segmentação genérica por perfil demográfico. Isso alimenta desde campanhas de marketing mais direcionadas até priorização de contas para o time comercial. ### 3) Detecção de fraude e auditoria financeira Para entender como processos, fluxos de caixa, métricas e compliance vêm sendo cumpridos internamente, é possível aplicar modelos estatísticos automatizados para identificar erros, divergências e padrões anômalos que antes poderiam passar despercebidos pela gestão do negócio. Empresas que lidam com dados financeiros de clientes, particularmente, podem se beneficiar de técnicas de detecção de fraude baseadas em modelos que aprendem o padrão normal de transação e sinalizam desvios em tempo real, algo praticamente impossível de fazer manualmente em qualquer volume relevante. ### 4) Compreenda a Jornada do seu Consumidor Empresas que possuem uma abordagem mais científica para a sua área comercial acabam tendo resultados ainda melhores, pois conseguem tomar melhores decisões e se aproximar ainda mais dos clientes. Nas vendas, a ciência de dados ajuda a traçar uma jornada do consumidor ainda mais detalhada, apresentando melhores insights sobre comportamento de consumo, preferências, interação e experiência, e outras métricas estratégicas sobre como transformar leads em clientes fiéis. ### 5) Mapeie a Jornada do Colaborador Um ponto organizacional que poderia ser mais conhecido é a jornada do colaborador. Essa abordagem, emprestada da jornada do cliente, ajuda a esquematizar todos os momentos pelos quais um funcionário passa dentro da sua empresa, desde o recrutamento até eventuais promoções, aposentadoria ou desligamento. Aqui, a ciência de dados pode entrar para ajudar a mapear o nível de satisfação dos colaboradores, apontar melhorias e gaps de formação que poderiam ser resolvidos com treinamentos, entender possíveis realocações, guiar promoções e aumentar a assertividade do recrutamento e seleção. Isso é extremamente importante para reduzir o turnover e aumentar a eficiência da área de RH. ### 6) Melhore a Experiência do Usuário Em um mundo onde os conceitos de UI/UX ganharam maior protagonismo, é possível aplicar a ciência de dados para diminuir a distância entre o usuário do seu produto ou serviço e os seus desenvolvedores e provedores de serviços. Através do uso de automações, formulários de pesquisa e análise sistemática de feedbacks, é possível melhorar o LTV e oferecer uma experiência mais transformadora para o usuário final. ### Fugindo dos achismos No mundo dos negócios é comum ter insights ao longo da rotina. Sempre temos ideias do porquê um cliente decidiu parar de usar o produto, ou por que as redes sociais deixaram de trazer tantos leads quanto antes. Porém, mesmo que esse _feeling_ ajude a olhar para a direção correta, na hora de tomar atitudes somente o uso de dados é capaz de guiar as melhores decisões para a sua empresa. ## Por que a base de dados importa tanto quanto o modelo Nenhuma das aplicações acima, previsão de churn, segmentação, detecção de fraude, funciona bem se o dado que alimenta o modelo estiver espalhado entre sistemas diferentes ou desatualizado. Antes de investir em modelo, vale garantir que a ingestão de dados por trás está resolvida: fontes centralizadas, atualizadas e confiáveis num warehouse comum, que é exatamente o que a Erathos entrega. ## Perguntas frequentes sobre ciência de dados nos negócios **Preciso de um time de cientistas de dados dedicado para começar a aplicar isso?** Não desde o início. Muitas aplicações, como segmentação básica ou análises exploratórias, podem começar com um analista de dados e uma base bem centralizada, antes de justificar uma contratação dedicada de cientista de dados. **Qual aplicação de ciência de dados costuma dar retorno mais rápido?** Segmentação de clientes costuma ser a mais rápida de implementar e a que gera valor mais imediato, porque não exige modelo preditivo complexo, só dado bem organizado e critérios claros de agrupamento. **Detecção de fraude é só para empresas financeiras?** Não. Qualquer negócio que processa transações, cobranças ou tem risco de abuso de sistema (contas falsas, uso indevido de cupom, por exemplo) pode se beneficiar de modelos de detecção de anomalia, não só bancos e fintechs. **Por onde uma empresa deve começar a aplicar ciência de dados?** Pela aplicação que resolve a dor mais cara agora, seja ela churn, fraude ou eficiência de RH, e garantindo que a base de dados por trás está centralizada e confiável antes de investir em modelo. ## Conclusão Todas as áreas de uma organização podem se beneficiar de uma estratégia e iniciativa de dados: vendas, RH, gestão financeira, gestão de processos, logística, marketing, TI. Onde existe decisão, cabe uma análise de dados para guiá-la com mais assertividade. [Crie sua conta gratuita na Erathos](https://app.erathos.com/signup?slug=blog&button=cta&utm_campaign=ciencia_de_dados_nos_negocios) ou [marque uma conversa com a gente](https://calendly.com/erathos-gelsonbagetti/erathos?utm_source=blog&utm_medium=article&utm_campaign=ciencia_de_dados_nos_negocios) para saber mais sobre como impulsionar os negócios com o uso da ciência de dados.