Novas perspectivas para geração de receitas

Seria possível passear por toda uma cidade cruzando cada uma de suas pontes apenas uma vez? A teoria dos grafos remonta a 1735, quando Leonard Euler resolveu o problema das Sete Pontes de Königsberg através de um desenho composto por nós e relacionamentos, respondendo então à ilustre pergunta.

Essa teoria, acreditem, vem sendo aplicada para armazenamento e gestão de dados, pois se trata de uma maneira muito intuitiva para representar as relações entre dados. As tecnologias tradicionais são adequadas para se trabalhar dados “tabulares”. Mas, surpreendentemente – ou talvez nem tanto – boa parte do mundo real não é uma tabela. As situações podem ficar realmente complexas ao se transformar, por exemplo, um sistema biológico, uma rede social ou a web em um arranjo de tabelas.

Um relacionamento entre amigos que compram alguns artigos em uma loja de departamentos, pode ser descrito por grafos. Vejamos:

Alguns dos mais conhecidos usos de grafos incluem o Knowledge Graph do Google, Social Graph do Facebook e o Interest Graph do Twitter. Vale ressaltar que essas ferramentas não são apenas para os pesquisadores ou grandes empresas de Internet, seu uso comercial vem despontando, como:

• Gestão de Rede e de Nuvem: Empresas de telefonia utilizam bancos de dados de grafos para modelar suas redes, o que oferece suporte às atividades de otimização de rede e conduz análises “what if” de falhas em elementos de rede, melhorando a qualidade do serviço e reduzindo custos de operação:

o A empresa Passo 2 está mudando e melhorando a experiência de compras enquanto promove a descoberta social: permite que os usuários sigam individualmente os produtos e categorias de produtos e receba atualizações diretamente em seus feeds de notícias. Melhor ainda, a ferramenta “seguir um revisor” permite que as pessoas se inscrevam para revisões de produtos avaliados por indivíduos com preferências similares.

o Existe um componente social, e tudo é opt in, sendo também uma oportunidade de marketing com potencial de aumentar diretamente a receita. Esta empresa utiliza os grafos de interesse para fazer recomendações aos usuários, que por sua vez, estão se conectando de forma autêntica, baseada em interesses reais.

o A Amazon.com é um dos melhores exemplos de empresas que atualmente utilizam a personalização baseada em grafos. Quando um cliente se autentica, seus dados são carregados pelo sistema, que passa a sugerir produtos de acordo com o perfil de compras.

o Comparando este processo à moda antiga – porém já inovadora de recomendações, quando a Amazon sugeria produtos com base no seu perfil de compras: caso um cliente tivesse comprado um livro sobre golfe para seu irmão e um perfume para sua esposa? As recomendações com base nessas informações não seriam muito relevantes.

o Todos esses pontos são aperfeiçoados com a abordagem de grafos. A Amazon pode garantir que a primeira coisa que os usuários verão são opções profundamente conectadas com suas preferências pessoais. É uma sacada inteligente para manter os usuários no site, aumentar a probabilidade de compra e gerar mais receita de curto e longo prazo.