Por Don Peppers

Traduzido por Caroline Tardioli

O jogador de basquete profissional Jeremy Lin graduou-se em economia em Harvard, no ano de 2010, com uma nota B. Mas, apesar de seu grande desempenho jogando basquete na universidade, ele não foi selecionado pela NBA naquele ano. Somente depois do New York Knicks perder dois jogadores por conta de lesões no início da temporada 2011-12 que eles enfim o contrataram. E, claro, para a grande surpresa da diretoria da equipe, Lin começou a emocionar os fãs, marcando uma média de 27 pontos por jogo em seis vitórias consecutivas.

Mas, o que eu acho fascinante sobre a história de Lin é o fato de que quase dois anos antes de Lin começar seu primeiro jogo no Knicks, havia um homem, Ed Weiland, que previu o sucesso de Lin com base no que seu algoritmo único dizia sobre as estatísticas dos jogos de Lin na época da faculdade. Em maio de 2010 em seu blog, Weiland escreveu: “Se ele puder fazer passes e pontos, Jeremy Lin já é um jogador bom o suficiente para começar a jogar na NBA e, possivelmente brilhar.” O incrível é que Weiland não era um olheiro profissional, era apenas um ávido fã de basquete com um computador pessoal. Ele ganhava a vida dirigindo um caminhão da FedEx.

Muitos de nós não apreciamos o quão poderoso o Big Data será em breve para as pessoas comuns. Nós enxergamos os dados como uma ferramenta corporativa  – “eles” estão “nos” seguindo, e nós podemos somente esperar que as grandes organizações que possuem todos esses dados, os utilizem humanamente.

Mas, grandes volumes de dados também podem beneficiar diretamente os próprios consumidores. Os programas de análises de grandes empresas de hoje, são aplicativos dos smartphones de amanhã. O que acontecerá dentro de poucos anos, quase inevitavelmente, é que os algoritmos das empresas estarão fazendo as ofertas, enquanto que os algoritmos dos consumidores estarão tomando as decisões de compra.

Já podemos ver o esboço do modelo começando a tomar forma. Talvez você se lembre do Farecast, o serviço que previa quando uma passagem aérea em particular era susceptível a ficar mais cara ou mais barata, antes mesmo do voo. Inspirando-se em dados de 175.000 milhões de pontos de passagens aéreas anteriores e aplicando análises rigorosas, o serviço alegou ser capaz de prever quando uma passagem aérea iria ficar mais cara ou mais barata na semana seguinte, com uma precisão de mais de 70%. Fundado pelo cientista da computação e professor da Universidade de Washington, Oren Etzioni, o Farecast foi adquirido pela Microsoft por 115 milhões de dólares em 2008 e esta tecnologia hoje está disponível através da ferramenta de busca Bing.

Depois de vender o Farecast à Microsoft, Etzioni lançou outro serviço de previsão de preços chamado Decide.com, que usa ainda mais dados e análises para prever futuras mudanças de preços em toda uma gama de produtos de consumo. Hoje, por uma pequena taxa de inscrição, você pode acessar o Decide.com do seu computador ou smartphone, e descobrir se o preço de um item é susceptível a aumento ou queda nas duas semanas seguintes ou até mais. Por exemplo,

• Se você estiver considerando a possibilidade de comprar um iPad, o Decide.com prevê que o preço de 499 dólares para o atual iPad Gen 4 provavelmente cairá  53 dólares nas próximas duas semanas (82% de certeza). Então, talvez você queira esperar alguns dias para comprar.

• Ou, se você estiver pensando em comprar um aparelho de ginástica caro para sua casa, é anunciado que o modelo EFX 576i, que atualmente custa 2.999 dólares está susceptível a ficar 233 dólares mais caro dentro de duas semanas (75% de certeza), então você economizará comprando agora.

• Precisando de um assento de carro infantil? O Decide.com prevê (com 96% de certeza) que o preço de 290 dólares para o altamente cotado Chicco KeyFit 30 ficará 96 dólares mais barato nas próximas duas semanas.

Aliás, essas são as previsões do Decide.com na manhã de segunda-feira, em 8 de julho. Mas elas mudam regularmente, à medida que novos dados vão entrando.

No Decide.com você pode definir “alertas” nos itens que você está pensando em comprar, e você irá receber notificações imediatas no seu e-mail, quando as mudanças de preços forem mais de 2,5, 5, ou 10%.

O Decide.com também possui comentários de produtos úteis e informativos, resumidos de forma prestativa em intervalos percentuais com base em ambos usuários e especialistas, assim você será capaz de ver que o iPad Gen 4 é avaliado no percentual de 95 (alta qualidade) com base em 5.194 comentários de usuários e 10 comentários de especialistas, enquanto o aparelho de ginástica está classificado no percentual de 69 com base em 7 opiniões de usuários e nenhuma opinião dos especialistas.

Em um post anterior (no ano passado) eu previ o surgimento da “filtragem social”, que basicamente significa a digitalização da Internet para comentários e a aplicação de um nível mais alto de confiança para as opiniões dos seus amigos ou amigos dos seus amigos. O Graph Search do Facebook foi lançado logo após minha previsão e é uma tentativa inicial de filtragem social, enquanto a inicialização do canadense Wajam.com agora é um agregador de filtragem social, entregando as opiniões dos seus amigos sobre produtos, restaurantes, sites e outras coisas em uma variedade de diferentes fóruns.

Portanto, não é realmente muito difícil imaginar o próximo passo para um aplicativo de compras baseado em dados do consumidor, não é?

Imagine um aplicativo que convirja as análises de preços do Decide.com com a filtragem social de informações do Wajam.com. Conecte seu cartão de crédito a este aplicativo, pré-carregue o aplicativo com uma lista de compra, e autorize-o a “puxar o gatilho” em uma compra quando seu algoritmo calcular que o preço é ótimo, desde que nenhum dos seus amigos ou suas conexões sociais mais distantes tenham feito algum comentário altamente negativo no mesmo período.

Meu ponto de vista é que, provavelmente, suas próprias atividades comerciais em um futuro não muito distante, estarão mais afiadas com ferramentas de dados e análises altamente sofisticadas. E você também não precisará de um diploma de ciência da computação. Você terá acesso a estas ferramentas, mesmo que seu trabalho do dia a dia seja dirigir um caminhão da FedEx.

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