Por exemplo: assim que o internauta acessa um e-commerce, o Big Data disponibiliza os dados que serão usados para desenhar seu perfil em milissegundos por meio do cruzamento de IP e bases de marketing. Com estas informações é possível saber que, digamos, o cliente é um executivo com cerca de 40 anos e mora nos Jardins, em São Paulo. Seu padrão de navegação inclui buscas de artigos masculinos em lojas como Hermès e Versace. Instantaneamente, o site é capaz de sugerir as melhores opções de compra que condizem com sua renda e gosto.
Outra vantagem da predição do Big Data: os varejistas podem encomendar mercadorias com maior exatidão, mesmo em datas sazonais. Assim, itens têm menor chance de se esgotarem ou ficarem parados na prateleira; o estoque fica organizado e, o orçamento, mais enxuto. Isso aumenta a produtividade e agilidade do negócio.
Na Inglaterra, a RS Components é um dos e-commerces líderes na distribuição de eletrônicos e partes mecânicas. Com a utilização do Big Data, eles modificaram um sistema no qual clientes solicitavam dados técnicos e, algum tempo depois, recebiam suas encomendas. Agora, com a nova tecnologia, a empresa consegue apresentar as informações assim que os clientes entram em seu site. Isto se tornou possível por meio de históricos de compras, de preferências e hábitos. O resultado é uma economia de 100 mil libras anuais em catálogos e até 1.200 pedidos adicionais por dia.
Para entender o internauta, basta ouvi-lo ? ou melhor, analisar o rastro de dados que ele está deixando na internet. E este é o maior desafio do marketing para e-commerce: analisar informações desestruturadas. Elencar o furacão de novos dados que surgem a cada segundo e saber interpretá-los é fundamental para o sucesso do negócio on-line.