Data-driven: vantagem competitiva com o uso produtivo dos dados

Na Nova Economia, o volume de dados disponíveis para empresas cresceu de maneira vertiginosa, não apenas em quantidade mas também em complexidade. Com o aumento do volume, diversidade, profundidade e latência, temas como Analytics, Big Data, Machine Learning, Data Science etc passaram a estar presentes no dia a dia das organizações. Apesar disso, o uso produtivo é que fica abaixo da expectativa. Destaque para “uso produtivo”. Digo isso porque é comum empresas com grandes DataLakes, ferramentas de Visualização de Dados e Dashboards não utilizarem as informações para guiar seus caminhos.

Uma recente pesquisa, realizada pela Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT, na sigla em inglês) em conjunto com o Google, aponta que 38% das empresas ainda utilizam a intuição para orientar suas decisões. Apenas 27% se consideram uma organização Data-driven, ou seja, que definem suas ações a partir das informações – foram ouvidos 3225 empresários. Acontece que, ao contrário do que se possa pensar, isso não ocorre pela falta de informação dentro das empresas. Um dos principais motivos que a pesquisa destaca é a falta de habilidade dos profissionais de marketing em se aprofundarem nas análises de forma a entender os fenômenos que compõem KPIs (Key Performance Indicator, em português, indicador-chave de desempenho) agregados.

Nos modelos tradicionais, a análise e disseminação dos conhecimentos gerados pelos dados ficavam centralizados em times específicos, como Planejamento, Inteligência de Marketing, CRM etc. Atualmente, as ferramentas de WebAnalytics empoderam o time de Marketing, que podem consultar as informações que precisam no momento que quiserem, inclusive de forma real-time. Porém, quando isso acontece de forma desestruturada, a consequência é uma incapacidade de desenvolver uma visão única e integrada do consumidor e dos resultados da empresa.

O que te impede de começar hoje?

Um artigo recém publicado pela eMarketer divulgou uma pesquisa realizada pela Snowflake Computing em parceria com a Harvard Business review e destacou que pessoas, 44%, e processos, 29%, são os principais impedimentos para evoluir uma cultura de tomada de decisão a partir da intuição da liderança para uma mais baseada em dados. Para começar a implementar processos novos, organizamos abaixo um roteiro que tem funcionado e auxiliado diferentes empresas. Veja as três fases da implementação de um processo de análise de KPIs orientado a objetivos de negócios:

1- Conheça e alinhe os objetivos de negócio

Não comece a montar nenhuma tabela ou gráfico ainda. Organize, em primeiro lugar, os objetivos de negócio da sua área ou do âmbito que você atender. Por exemplo: Melhorar a rentabilidade, ganhar maior penetração de mercado e melhorar a satisfação do cliente. Posteriormente, desça um nível e entenda quais ações táticas serão necessárias para entregar os objetivos de negócio.

2- Mapeie as métricas e priorize

Agora que está claro os objetivos e as ações táticas que permitirão entregar os resultados, você precisará de KPIs que te ajudem a medir o progresso sem a necessidade de esperar prazos muito longos para saber se as ações deram certo ou não. Nesse processo, você deve primeiro explorar o máximo de métricas, colete sugestões e debata sobre os principais drivers relacionados às ações, não se limite as informações que você já usa nos relatórios atuais. O segundo passo dessa etapa é priorizar, todo indicador é uma métrica, mas nem toda métrica é um KPI, apenas as mais relevantes serão destacadas.

3- Avalie a maturidade dos dados e planeje a execução

Após os objetivos de negócio, as ações táticas e os KPIs, chegou o momento de avaliar a maturidade de dados atual da sua empresa. Esse momento é importante para alinhar as expectativas, ajustar caminhos e planejar a implementação das métricas de acordo com o nível de disponibilidade das informações.

Existe no mercado muitas ferramentas disponíveis que se propõem a lidar com o volume crescente de dados, sua mineração e visualizações. No entanto, muitas empresas estão mergulhando de cabeça em um volume abundante de elementos, as discussões se tornam cada vez mais complexas e técnicas, falta para os líderes de negócios conclusões que lhes dê a confiança necessária para agir.

Ao final deste roteiro, você estará pronto para iniciar uma mudança de mindset, e construir um processo que te leve para além do data-driven, mais orientado aos insights e melhor preparado na tomada de decisão, de modo ágil e preciso. Veja que em nenhum momento falamos sobre tecnologias, pois acreditamos que, independentemente da plataforma e mecanismo, as empresas precisarão de processos e pessoas que permitam extrair o máximo potencial de suas ferramentas, uma cultura verdadeiramente insight-driven.

Por Felipe Ladislau, consultor de CRM da aceleradora Organica

Fonte: Inforchannel

Gestão da informação em tempo real e o aumento da produtividade das empresas

Considerado o novo petróleo por conter alto valor na geração de negócios, os dados são cada vez mais peça-chave na condução da gestão das empresas. Seja na tomada de decisão ou na capacidade de crescimento da produtividade, analisar e entender a grande quantidade de informações que temos à disposição é algo estratégico e indispensável para as companhias, independente do seu porte ou setor de atuação.

Extrair valor das iniciativas de big data analytics tem acelerado a busca por soluções e ferramentas que auxiliem nesse processo. De acordo com estimativas da consultoria IDC, os gastos com esses serviços devem crescer este ano no Brasil cerca de 18% em relação a 2017, e os gastos totais, incluindo infraestrutura, software e serviços, vão atingir US$3,2 bilhões no país.

Diversos setores já entenderam a importância da big data analytics e da gestão da informação em tempo real. Essa capacidade fornece aos gestores e tomadores de decisão informações acuradas e consistentes sobre o seu negócio, aumentando a assertividade nas ações. O principal objetivo é atingir maturidade que resulte em redução de custo, em melhor eficiência e, acima de tudo, em ganho de produtividade.

Outro ponto de extrema importância quando falamos em análise de informações é compreender possíveis falhas que podem gerar impactos negativos. O monitoramento de dados pode levar a uma maior identificação de erros, buscando a sua resolução com agilidade. O uso de ferramentas de big data analytics consegue utilizar de capacidade preditiva para encontrar problemas mais graves, o que leva a tomada de decisões eficientes para corrigi-los mais rapidamente.

 

A gestão da informação também diz respeito a dados retroativos. Ou seja, manter o histórico de dados coletados garante a realização de análises preditivas, que também possuem alto valor.

Além disso, caracterizar os tipos de dados que devem ser geridos em tempo real, a partir das melhores estratégias do seu negócio, também é fundamental para garantir ganho de eficiência. Diante de um processo que assegure que os dados sejam úteis e gerem novos insights para o gestor, é preciso criar padrões, tanto de qualidade, como de aplicações. A partir da compreensão específica do seu mercado, deve-se identificar dados que atendam à redução dos riscos operacionais, à padronização dos processos repetíveis e à melhoria dos fluxos de trabalho, por exemplo.

Em termos práticos, uma boa gestão da informação em tempo real oferece, além dos benefícios já mencionados, uma melhor realocação de recursos humanos e tecnológicos. Isso resulta em desgargalamento de operações críticas dentro da empresa. Além disso, também cria um workflow mais claro e objetivo das diversas etapas de comunicação entre os diferentes setores da companhia. Ou seja, reforça uma cultura organizacional que preze pela correção, responsabilidade e qualidade nos trabalhos desenvolvidos.

Em um mundo cada vez mais interligado, e que qualquer ação realizada gera dados e informações, é natural que todos as empresas queiram o otimizar a gestão a partir da análise correta. As companhias podem fazer essa implementação desde um profissional dedicado a essa função, até um cientista de dados, ou por meio de plataformas tecnológicas que integrem aos sistemas de gestão já presentes nas empresas.

Fonte: Ecommerce News