Com uma estratégia de Data Analytics assertiva, é possível aumentar a produtividade, reduzir custos, otimizar processos, melhorar a experiência do cliente, identificar insights acionáveis entre muitas outras iniciativas.

A normalização de fenómenos como a IoT (Internet of Things) fez com que as interações com websites, redes sociais ou dispositivos fossem uma fonte de informação sobre os seus utilizadores. Este conhecimento tem enorme potencial para criar crescimento nos negócios mas, sem organizar, estudar e analisar estes dados, a sua utilidade é limitada.

Data Analytics no processo de tomada de decisão

A tomada de decisão é um processo constante no dia a dia das organizações mas, apesar de ser tão comum, é um processo potencialmente demorado e com elevadas ineficiências. Com o crescimento dos negócios, as decisões tornam-se mais complexas, sendo humanamente mais complicada, uma escolha eficaz e que tenha em conta todas as variáveis e cenários envolvidos. Quando várias facetas de uma organização são afetadas, é difícil definir prioridades e escolher o cenário que traz maior valor. Nestas situações, uma análise de dados assertiva ganha relevância, transmitindo segurança na análise dos diferentes cenários.

A utilização de Big Data Analytics possibilita a criação de um framework de decisão. Este framework permite visualizar as diferentes áreas de um negócio, compreender a interligação de processos e as possíveis consequências que podem surgir de uma decisão. A tomada de decisão com base em dados, face à tomada de decisão com base em perceções, diminui o potencial para erros e permite avançar com soluções mais eficientes, de forma mais ágil. A aplicação de Data Analytics deve ser transversal a todos os departamentos, assumindo um papel de destaque na gestão e crescimento de uma organização.

Benefícios de adotar uma estratégia de Big Data Analytics

A análise de dados tem inúmeros benefícios para as organizações e consumidores, já que pode ser aproveitada para atingir objetivos como:

1. Controlar custos e eficiência

Tanto em novas empresas como em organizações já estabelecidas, a estrutura de custos é um fator essencial para garantir resultados e sustentabilidade. Decidir como alocar recursos ou gerir o investimento num projeto, tendo em consideração os objetivos de negócio, são processos arriscados e sujeitos a erro.

A utilização de algoritmos e ferramentas de Data Analytics permite estudar vários cenários simultaneamente, avaliar o risco de cada um e selecionar a opção mais cost-effective. Quanto à eficiência, a recolha constante de dados em tempo real permite visualizar todo o tipo de operações, quer processos ligados ao cliente, como marketing, quer processos mais técnicos como a produção. A capacidade de analisar este enorme volume de dados em tempo real e de processar esta informação permite identificar as maiores perdas de eficiência e diminuir custos operacionais.

2. Personalizar e manipular a experiência dos clientes

São múltiplas as empresas que acreditam que uma estratégia vencedora é aquela que põe o cliente no centro da tomada de decisão. O elevado acesso a informação pessoal e personalizada acerca dos clientes e da sua experiência com uma organização veio alterar a forma como as empresas abordam os seus consumidores.

A aplicação de ferramentas de Big Data Analytics permite que as empresas visualizem, em tempo útil, os pontos de interação de um cliente específico com os canais empresariais, bem como os possíveis pain points dessa interação. Isto cria a possibilidade de reagir imediatamente à jornada do consumidor, redirecionando o cliente para uma experiência mais personalizada e adequada ao momento de interação. Por exemplo, o algoritmo de recomendações da Netflix é altamente personalizado à situação e gostos de cada utilizador. Para recomendar uma escolha, o algoritmo utiliza fatores como a hora do dia em que o utilizador está a interagir com a Netflix, o dispositivo que está a utilizar e o histórico de escolhas de utilizadores com preferências semelhantes. Os dados recolhidos acerca da jornada do cliente permitem reagir ao momento exato de utilização e garantem uma personalização de modo a atingir uma maior satisfação e retenção dos utilizadores.

3. Criar estratégia para a concorrência

Com a emergência de novas empresas, a concorrência do mercado é um fator que pode limitar o crescimento de uma organização. Num ambiente cada vez mais especializado, a diferenciação é essencial para a sobrevivência de organizações. A utilização de Data Analytics pode apoiar na criação de uma estratégia de concorrência eficiente, capaz de identificar oportunidades de crescimento inovadoras e valorizadas pelos clientes.

O conhecimento das características dos consumidores e concorrentes, providenciado por sistemas de Data Analytics, pode ser a chave para a diferenciação. A análise dos consumidores permite identificar quais as características que os levam a selecionar uma organização e quais os fatores que os direcionam para um concorrente. Adicionalmente, é possível identificar padrões no comportamento dos consumidores, tais como, em que canais é que um cliente ganha conhecimento sobre uma marca, que produtos é que o um consumidor-tipo seleciona e onde é que o consumidor adquire produtos ou serviços complementares. Esta informação é essencial para uma organização se destacar da competição, já que estes dados podem ser alavancados para disponibilizar serviços valiosos para o consumidor que não estão a ser disponibilizados por concorrentes, ou até criar oferta de produtos complementares que os clientes adquirem em negócios concorrentes. Por outro lado, a análise de dados, tanto da própria organização como dos concorrentes, pode suportar o cálculo de fatores como a saturação de mercados; a definição de um total addressable market e a seleção de mercados com potencial de crescimento.

4. Antecipar problemas e desafios

A reação demorada e inadequada a problemas ou situações inesperadas pode representar perda de eficiência de uma organização. Uma empresa capaz de prever anomalias ou alterações na procura será capaz de diminuir estas ineficiências e os custos de reação a flutuações no mercado.

A recolha, em elevada escala, e estudo de dados históricos permite criar previsões capazes de identificar futuras falhas em processos (como o deterioramento de uma máquina ou uma queda na procura). É também possível identificar rapidamente anomalias que poderiam não ser observáveis sem métodos matemáticos, tais como a movimentação de uma quantia financeira inadequada ou uma queda nos stocks imprevista.

É também relevante aplicar esta capacidade de forecasting a situações cíclicas, como é o caso de épocas altas. São múltiplas as organizações que comercializam produtos ou serviços sazonais. Nestas situações, caso a oferta não seja adequada à procura, o incumprimento poderá aumentar ou, por outro lado, aumentar o desperdício de recursos. A utilização de Big Data potencia a previsão da sazonalidade de produtos, tendo em consideração fatores sociais, para que as organizações possam adaptar os seus recursos às necessidades dos seus clientes.

Como criar uma estratégia data-driven?

Criar uma estratégia data-driven não é um processo linear e igual para todas as organizações, mas existem boas práticas que devem ser seguidas para que a estratégia seja sustentável e adequada.

Fomentar uma cultura de Data Analytics

Criar uma cultura analítica passa por tornar a análise de dados a regra e não a exceção. Para isto, as organizações devem adotar uma cultura disruptiva que aceita novas tecnologias, dá prioridade ao uso de Analytics em todas as áreas da organização, comunica de forma clara qual é a relevância do uso de Data Analytics e como é que esta pode melhorar as condições de trabalho dos colaboradores.

Demonstrar alinhamento na gestão de topo

A gestão de topo estabelece o exemplo que os colaboradores da organização devem seguir. Se um membro da equipa de topo não demonstra que a análise de dados é prioritária, os colaboradores vão interpretá-la como secundária e agir em conformidade com a mensagem transmitida.

Melhorar os processos que garantem a qualidade dos dados

Devem ser identificados e adaptados os processos que garantem que a recolha e análise de dados é correta e prioritária.

Implementar um sistema de dados FAIR

Os dados utilizados pela empresa devem demonstrar quatro características: Findability (os dados são fáceis de localizar), Accessibility (os dados estão guardados e os utilizadores qualificados sabem como lhes aceder), Interoperability (os dados podem ser utilizados em vários sistemas e estar integrados com outros dados), Reusability (os dados são corretos, fidedignos e podem ser replicados noutros cenários).

Desenvolver Data Literacy

Para que uma organização seja data-driven todos os colaboradores devem ter uma cultura de leitura e interpretação de dados, sendo crítico garantir o treino das equipas na utilização das ferramentas de suporte à extração e análise de dados.

É importante compreender que a área de Data Analytics é transversal a toda a organização e não deve ser entendida como um departamento isolado.

Conclusão

Só será possível potenciar a análise de dados garantindo um alinhamento de equipas com uma estratégia data-driven apropriada aos recursos e objetivos de uma organização. Caso a implementação desta cultura de Data Analytics seja bem-sucedida, será possível crescer de forma disruptiva e assegurar a função transversal e aglutinadora que a análise de dados tem numa organização.