Identificação de padrões, Big Data e uma história nada incomum

Um carro embica na entrada do estacionamento de um shopping na região central de São Paulo próximo das 13:00 numa terça-feira. Ao passar pela cancela e pegar o ticket, o carro percorre a garagem em uma velocidade média 10% acima do normal, comparativamente aos outros automóveis que passam naquele local.

Ao encontrar a vaga, o homem sai do carro e anda a uma velocidade 25% maior do que os pedestres costumam andar no trajeto carro – acesso ao shopping. Ao chegar no segundo andar, sem passar por nenhum outro local, o homem entra numa loja que já havia comparecido dois dias antes, com a companhia de uma mulher e dois filhos. Segundo o histórico de compras do cartão de crédito, ele havia gasto R$59,90 naquele estabelecimento. Foi sua primeira compra naquela loja nos últimos 3 anos.

A partir do reconhecimento facial do sujeito através das câmeras de segurança da garagem e da área interna, foi possível determinar com certa exatidão (93% de certeza): provavelmente ele estava aproveitando o tempo de carência do estacionamento (15min) e seu próprio horário de almoço (1hr) para efetuar uma troca de um produto que havia comprado sem pagar o valor de estacionamento.

Percebendo-se disso, uma aplicação de inteligência de mercado / analytics criada pela Equipe do shopping cruzou as informações desse cliente com o seu comportamento no Twitter, e notou que esse homem interagiu uma semana antes de forma positiva com o perfil de uma loja de sapatos vizinha do estabelecimento em que ele estava trocando o produto. Além disso, esse mesmo homem havia curtido um vídeo no Youtube de um restaurante que estava na Praça de Alimentação, dois andares acima. Combinando dados e estimando probabilidades, o algoritmo fez uma oferta sedutora e mandou uma mensagem via Whatsapp com os seguintes dizeres:

“Sr. Fulano, deixe a pressa de lado! O restaurante X dá para você 50% de desconto no prato principal. Ah, e tem mais! A loja Y pagou 1 hr de estacionamento para você para que você não se preocupe com o horário e aprecie o seu tempo de almoço.“

Nada mal. Pensou o homem saboreando a picanha que tanto gostava, ao mesmo que twittava a novidade para seus 701 seguidores.

Mal sabia ele que, aliando conceitos de analytics e Big Data, a equipe do shopping havia estimado com exatidão a sua preferência e fidelizado o cliente com um custo relativamente baixo. Estamos preparados para esse admirável mundo novo?

*A história contada nesse artigo é pura obra de ficção. No futuro, será mais comum do que você imagina.

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Sobre Arthur Solow 60 Artigos
Economista nato da Escola de Economia de São Paulo da FGV. Parente distante - diz ele - do prêmio Nobel de Economia Robert Solow, que, segundo rumores, utilizava um nome artístico haja vista a complexidade do sobrenome. Está terminando uma pós graduação na FGV de Business Analytics e Big Data, pois, afinal, a verdade encontra-se nos dados. Atualmente trabalha em uma empresa de consultoria para MPEs e possui experiência anterior de dois anos no mercado financeiro, em uma gestora de fundos de investimento.