Os pequenos negócios que capturam e analisam essas informações – também chamadas dados ou métricas – também as usam para detectar tendências e padrões que podem ajudar a evitar buracos e a aumentar os lucros. No mundo das empresas, isto é conhecido como "data mining" (análise de dados). Mas os donos de empresas mais pequenas podem fazer isto com uma simples folha de cálculo, um add-in para o Microsoft Office ou com ferramentas de gestão de vendas, como o QuickBooks.

Se tem a informação, o objectivo da análise de dados é procurar pelos filões de conhecimento que podem enformar a sua tomada de decisões. Muitas vezes, isto significa ver as coisas de outra perspectiva.

De acordo com os especialistas em análise de dados na Microsoft, uma das razões pelas quais as empresas usam esta técnica é conseguir um melhor conhecimento dos seus clientes, para melhorar assim as suas estratégias de marketing. A ideia é criar alguma distância e olhar para ligações que, provavelmente, sempre lá estiveram, mas que nunca conseguiu ver.

As informações que você já tem, por exemplo, poderiam dizer-lhe que a maioria dos seus clientes mora numa determinada parte da cidade ou que provêm de outras cidades ou áreas. Mas se não aprofundar os dados, não verá que a maioria tem mais de 65 anos, tem um cão pequeno, prefere a cor vermelha e faz as suas compras com mais frequência ao fim-de-semana.

Isto poderá ser útil porque se sabe que o seu cliente-alvo tem 65 anos e é dono de um cão, poderá especificar precisamente estes dados na sua estratégia de marketing. Poderá abrir lojas ou sucursais em áreas onde a população tem maioritariamente mais de 65 anos. Poderá aumentar o tamanho de letra nos seus produtos. Poderá construir parcerias com outras empresas que oferecem serviços a pessoas mais velhas ou a pessoas com cães. Conhecer a informação é essencial, mas agir sobre ela também o é.

A maioria dos empresários e empreendedores apenas pensa na informação "de cima", como lucros, margens de lucro e contas a receber. A análise de dados vai mais longe. É uma forma de pensar que as empresas bem sucedidas utilizam para desvendar relações ocultas entre diferentes dados.

Consideremos, por exemplo, a Amazon. Quando vê uma potencial compra na Amazon, o site automaticamente analisa os dados para exibir, instantaneamente, produtos relacionados que as pessoas como você também compraram. Você pode fazer o mesmo. Poderá determinar que as pessoas que compraram um determinar produto também comprarão outro. Ou poderá reparar que os clientes que compram directamente no seu website passam menos tempo consigo, mas que compram com mais frequência.

À medida que analisa os dados e começa a reconhecer padrões e ligações, também poderá descobrir novas oportunidades de vendas cruzadas e formas que ainda não tinha considerado de melhorar a satisfação e retenção dos clientes. A análise dos dados também poderá ajudar com a identificação dos seus clientes mais lucrativos (e menos lucrativos).

Mesmo que a sua empresa não recolha dados de clientes, agora é uma óptima altura para começar. Lembre-se de que cada "ponto de contacto" que tenha com clientes e potenciais clientes – pessoal ou online – representa uma oportunidade para recolher dados.

A informação que recolhe não tem de ser altamente sofisticada. Comece com coisas básicas como nome, endereço (ou pelo menos código postal), e-mail, hábitos de compra (quando, com que frequência e o que compram), como encontraram o site e, se possível, a idade e nível de rendimentos. Se faz negócios com empresas, poderá adaptar estas categorias a empresas em vez de pessoas.

Se planeia pesquisar os filões de ouro, lembre-se que não é um simples exercício. O objectivo é apenas "juntar os pontos" – reconhecer e agir sobre novas oportunidades que estão escondidas à vista desarmada.

A Microsoft oferece ajuda e informações extensivas sobre a prospecção de dados no seu website, incluindo livros brancos e webcasts, bem como pormenores sobre os seus add-ins para o Office. Vá a office.microsoft.com e pesquise "análise de dados" (data mining) na caixa de pesquisa.