Participei junto com Pedro Venturini do Podcast Plano de Voo – SEBRAE RS em um papo super legal com a Alexandra Zanella num papo para esclarecer o uso de dados dentro de pequenas e médias empresas, além de auxiliar os futuros empreendedores já adicionar dados no seu dia a dia do novo negócio.
Onde estão os dados dentro da sua empresa? Como usar dados para ajudar no relacionamento com os clientes? Qual a pergunta principal ou a raíz do problema ou dor do negócio? Usando dados para tomar decisões data-driven…
Essas são algumas das perguntas que discutimos durante esse podcast, pode escutar o episódio para entender um pouco mais esses tópico.
A convite da MIT Technology Review, participei de um webinar com grandes personalidades para falar sobre a criação de uma cultura de inteligência de dados para diminuir o gap analítico e impulsionar organizações data-driven, neste Webinar Big Data to Smart.
A grande quantidade de dados produzida diariamente pelos usuários representa um desafio para a elaboração de estratégias data-driven.
A difusão do uso de ferramentas de dados e analytics tem crescido de maneira geral nas empresas brasileiras. Pelo menos 2,5 quintilhões de bytes de dados são gerados todos os dias e 90% das empresas brasileiras investem em dados e Analytics, segundo pesquisa do IDC. Entretanto, ao analisar o uso dos dados pelos líderes observamos que, em média, apenas 35% estão usando dados nos seus processos de tomada de decisão.
Buscando amadurecer a cultura de inteligência de dados das organizações, a MIT Technology Review Brasil, em parceria com o SAS, Analytics Software e Soluções, promove o webinar “Big Data to Smart Data”. Rafael Coimbra, Editor-executivo da MIT Technology Review Brasil; Eduardo Santos, Head de Labs no Cappra Institute for Data Science; Fernando Teixeira, Co-fundador da KORO Martech; e Rui Bueno, Presales & Customer Advisory Director no SAS, estarão reunidos para compartilhar análises e discutir o tema.
Webinar Big Data to Smart Data MIT Technology Review
Neste artigo publicado pela MIT Technology Review Brasil em conjunto com o Cappra Institute for Data Science e Unilever, contamos um pouco de como a cultura analítica impactou áreas e tomada de decisão na Unilever Brasil, projeto do qual estive presente e rendeu oportunidades de trabalhar com a Unilever LATAM afim de replicar o modelo de difusão de cultura que co-construimos aqui no Brasil. A matéria está publicada apenas para assinantes, mas traz uma visão muito legal dos passos necessários, erros, problemas, acertos e vitórias da implantação de um projeto de cultura analítica
Hoje um dos assuntos mais discutidos é o uso do big data para melhorar o processo de tomada de decisões nas empresas, em especial nos departamentos de marketing, mas ainda são poucas as empresas no Brasil que efetivamente utilizam este recurso e, menos ainda, agências criando campanhas baseadas em dados. Vamos apontar aqui alguns passos de como começar a utilizar o big data para a tomada de decisões estratégicas. Antes de começar um projeto, é importante entender o processo de tomada de decisão, que em geral passa por 5 passos:
Se estamos interessados em trabalhar no topo da pirâmide, precisamos entender como transformar dados em informação.
Hoje existem iniciativas de uso do big data e de inteligência artificial em todas essas etapas, porém ainda é imprescindível a presença de um humano validando e complementando esses algoritmos. Em resumo, ainda é imprescindível uma análise humana dos dados para que seja possível juntar a lógica com a emoção, afinal estamos comunicando para pessoas e não para máquinas.
Por conta destes exemplos, é possível concluir que usar dados públicos presentes na internet combinados com dados presentes dentro das empresas, afim de encontrar insights valiosos, após serem processados é uma ferramenta valiosíssima, mas de nada adianta sem um processo bem definido, uma cultura analítica que passa pelo entendimento dos dados assim como pelo entendimento humano e comportamental. Só assim é possível chegar ao desenvolvimento de um produto realmente eficiente para o seu público.
Ou seja, ao se transformar dados estruturados e não estruturados em informação pode-se empoderar pessoas para tomarem decisões mais conscientes, encontrar tendências, clusters de clientes e muito mais.
Porém, para as empresas, o mais importante não é ter a informação em mãos e sim criar a cultura de tomada de decisão baseada em dados, a cultura de transformar informação em conhecimento, resumindo criar uma cultura data-driven na empresa.
Para tentar exemplificar como ações simples podem gerar essa cultura, podemos dar o exemplo de um trabalho desenvolvido pela ED Interactive junto a um de seus clientes, a D-Link, fabricante de roteadores. Depois de analisar um problema logístico dos clientes que procuravam pelos roteadores no site da empresa, foi desenvolvida uma ferramenta no seu site, na página de cada produto que mostra “Onde comprar”, o produto em questão e somente os varejos que possuem estoque naquele exato momento serão exibidos. Com os dados gerados nessa ferramenta, o fabricante consegue mostrar para os varejos quanto poderiam ter vendido a mais se tivessem aquele produto em estoque, prever tendências de compras e perfil de consumidor. Assim, tais dados servem tanto para a marca, para avaliar seus parceiros de vendas e fomentar novas negociações, quanto para seus clientes, que tem a informação precisa para efetuar a compra no momento de sua necessidade. Esse trabalho foi desenvolvido com base em uma simples análise de navegação do site, cruzando com dados de vendas de produtos e os novos dados gerados nesse projeto já deram início a alguns outros projetos junto à empresa.
Então, aqui vão 5 dicas para criação de uma cultura data-driven na sua empresa:
1) Compartilhamento de informação, relatórios de vendas, clientes, distribuição e cadastros de CRM (todos os departamentos que tem acesso a uma dessas informações devem ter acesso as demais também, afinal ninguém consegue montar um quebra cabeça com uma peça só).
2) Co-criação de indicadores de desempenho (KPIs) bem definidos que atendam à empresa como um todo, ao mesmo tempo que atende os departamentos individualmente (todos que tomam decisões para seus departamentos devem juntos definir os KPIs da empresa e juntos perseguir a melhora destes números, pois só assim vão entender o quanto um número pode influenciar o outro).
3) Criar testes AB que consigam tirar possíveis dúvidas ao longo do processo de decisão (testes sobre as mesmas condições de “temperatura e pressão” garantem um resultado comprovado pelos clientes e não por percepções infundadas). Um bom exemplo é criar comunicação ligeiramente diferentes e entender qual performa melhor, isso pode significar uma frase ou uma imagem, se for testada você saberá qual tem maior impacto em seus clientes.
4) Entender a jornada do consumidor de seus produtos e serviços (existem inúmeras ferramentas que podem ajudar nesse processo, mas o mais importante é entender quais são os momentos em que o consumidor entra em contato com a marca e o quão perto da decisão de compra ele está em cada momento, só assim é possível definir o ROI).
5) Tomar decisões baseadas nos dados e não mais no feeling individual ou do grupo, para isso existem dinâmicas que podem ser usadas. Lembrar que por mais que os números estejam presentes, normalmente existe mais de uma forma de comunicar uma mesma mensagem, então a criatividade continua sendo sua melhor arma, só que agora com uma assertividade maior.
Cada vez mais escutamos pessoas falando do uso do big data para melhorar o processo de tomada de decisões no mundo das empresas e do marketing, mas ao mesmo tempo, lemos várias matérias falando sobre o quanto projetos de big data falham.
No Brasil, inúmeras empresas estão passando ou tentando passar pela revolução do big data, numa busca incansável e muitas vezes onerosa, para implantar soluções de big data em seu dia a dia, mas quase nenhuma tem uma cultura data-driven, e por isso estão muitas vezes, no jargão popular, deixando o dinheiro ir pelo ralo.
Sim, já é possível criar ótimas iniciativas usando big data e inteligência artificial para automatizar e melhorar processos, porém ainda é imprescindível a presença de um humano, treinando, validando, complementando esses algoritmos, a fim de obter melhores resultados.
Basicamente o que estamos dizendo é que uma solução de big data implantada hoje não trará melhoria imediata para a empresa, mas tende a trazer melhorias progressivas ao longo do tempo.
Agora, se as empresas não estão preparadas para usar o big data, qual o caminho?
Começar pequeno com o small data!
O big data é muitas vezes definido por 3 Vs (variedade, volume e velocidade), contendo dados complexos estruturados e não estruturados provenientes das redes sociais, sensores, devices, textos, imagens, vídeos entre outros.
https://www.g2.com/articles/big-data
Enquanto isso, o small data está disponível dentro de qualquer empresa e consiste desde relatórios de vendas, relatórios financeiros, resultados de campanhas, visitas ao site, até cadastros em CRMs, que muitas vezes estão sob o domínio de poucas pessoas e, o que é pior, de forma desconectada.
O small data nada mais é do que dados em volume e formato facilmente acessíveis e compreensíveis pelos tomadores de decisão. Normalmente, são dados estruturados e prontos para serem analisados.
Mas falta algo na maioria dos casos: compartilhar as informações para que possam ser cruzadas e analisadas, além de automatizar a união desses relatórios de forma estruturada para que toda a empresa possa tomar decisões baseadas nas mesmas informações.
Um bom início é a criação de dashboards inteligentes que exibam a informação de forma fácil e ajudem a empresa como um todo, ao mesmo tempo que empodera cada departamento a tomadas de decisão mais ágeis e assertivas.
Então, antes de começar a pensar no big data, as vezes é necessário usar as informações que já estão dentro de casa com um olhar mais estruturado e integrado.
