POWER ANALYTICS
O presente é DATA-DRIVEN
Seminário de Power Analytics tratou sobre a importância do uso dos dados para empresas e discutiu quais são as melhores estratégias para o refinamento dessas informações
Por Carlos Eduardo Vasconcellos
QUASE NA TERCEIRA DÉCADA DO SÉCULO 21, é praticamente impossível desassociar inteligência corporativa de uma coleta robusta e refinada de dados digitais. Em maior ou menor proporção, todas as empresas se orientam a partir dessas informações, e a tendência é que, ao longo do tempo, o número de organizações data-driven, isto é, que guiam as tomadas de decisões por meio de um estudo meticuloso dos dados dos consumidores, aumente exponencialmente.
Com uma enorme gama de informações, o processo de coletar, analisar e identificar insights é, hoje, uma tarefa essencial para o bom funcionamento de uma empresa. No entanto, esse é também um desafio que envolve algumas perguntas: Quais dados realmente importam? Quais metodologias utilizar? Como transformá-los em insights?
Estas e outras perguntas foram respondidas no Seminário de Power Analytics, iniciativa do Grupo Padrão, que contou com a participação de executivos de grandes empresas atuantes no Brasil.
DADOS DETERMINAM DECISÕES
Com o enorme volume de informações existentes hoje, o refinamento dos dados acaba sendo um desafio para as organizações. Isso porque falta uma cultura analítica para grande parte das organizações, inclusive por haver uma carência de pessoas com expertise para lidar com analytics. Afinal, tendo esses dados, como processar essa imensidão de informações da melhor maneira?
“Dados são tudo que se pode tratar. É tudo o que você pode analisar e, destas análises, converter em ação, programas e planos, como vendas, aquisições e campanhas. Temos um mundo de informações”, classificou Gabriel Domingos, diretor de Marketing B2B da Vivo, em debate mediado por Diego Selistre, proprietário da Sel Histórias de Comportamento.
Dia após dia, as organizações se atêm cada vez mais a essas informações. O futuro parece mesmo ser data driven e aquele clichê que disse que “os dados são o novo petróleo” parece se confirmar.
Marcelo Penteado, diretor de Solutions Sales & Alliances da Wittel, avaliou o avanço da tecnologia na promoção de resultados no comportamento tanto do consumidor quanto da empresa. “Cada vez mais, a tecnologia caminha para transformar dados não estruturados em dados estruturados, os quais podem ser agrupados em métricas que se baseiam no que é transação, jornada e voz do cliente. Ao se obter a capacidade de criar um score dessa qualidade de dados e aplicar isso dentro do analytics, é possível entender a reação da empresa e do consumidor”, disse.
Cada vez mais, a tecnologia caminha para transformar dados NÃO ESTRUTURADOS em dados estruturados, OS QUAIS podem ser agrupados em MÉTRICAS (…). Ao se obter a CAPACIDADE DE CRIAR UM SCORE DESSA QUALIDADE DE DADOS E APLICAR NO ANALYTICS, é possível entender a reação da empresa e do consumidor.”
Na cultura data-driven, o achismo e o palpite ficaram para trás. Não dá para se guiar pela intuição empreendedora. Os dados, agora, atuam para comprovar e sustentar ideias e investimentos. Mas essas informações digitalizadas não trazem gratificação apenas às empresas, como explicou Wellington Alves dos Santos, CEO da Trigg Brasil: “Os dados são muito importantes principalmente para ofertar os melhores produtos aos clientes. No fim do dia, o cliente é que é o impactado; é para ele que estamos olhando todos esses dados e ofertando sempre os melhores produtos.”
A tecnologia decerto é facilitadora para ambos os lados, mas nota-se que não basta ter apenas os melhores softwares; executar eficientemente essas informações é o que, geralmente, difere as empresas que obtêm êxito das que lotam suas bases com informações inutilizadas, como destacou Tatiana Mazza, Chief Data Officer do Carrefour. “Nós trabalhamos para organizar essas informações e entender quais são relevantes. A gente fala de dados não estruturados e estruturados, mas esse conjunto de informações é que precisa estar acessível para quem gera o insight”, disse.
Na cultura data-driven, o achismo e o palpite ficaram para trás. Não dá para se guiar pela intuição empreendedora. Os dados, agora, atuam para comprovar e sustentar ideias e investimentos. Mas essas informações digitalizadas não trazem gratificação apenas às empresas, como explicou Wellington Alves dos Santos, CEO da Trigg Brasil: “Os dados são muito importantes principalmente para ofertar os melhores produtos aos clientes. No fim do dia, o cliente é que é o impactado; é para ele que estamos olhando todos esses dados e ofertando sempre os melhores produtos.”
A tecnologia decerto é facilitadora para ambos os lados, mas nota-se que não basta ter apenas os melhores softwares; executar eficientemente essas informações é o que, geralmente, difere as empresas que obtêm êxito das que lotam suas bases com informações inutilizadas, A tecnologia decerto é facilitadora para ambos os lados, mas nota-se que não basta ter apenas os melhores softwares; executar eficientemente essas informações é o que, geralmente, difere as empresas que obtêm êxito das que lotam suas bases com informações inutilizadas, como destacou Tatiana Mazza, Chief Data Officer do Carrefour. “Nós trabalhamos para organizar essas informações e entender quais são relevantes. A gente fala de dados não estruturados e estruturados, mas esse conjunto de informações é que precisa estar acessível para quem gera o insight”, disse.
Segundo Victor Seca, head de Marketing, CLM e Data da OLX Brasil, é necessário ter uma governança, que seja responsável pela acuracidade das informações e pela modelagem dos dados. “A escolha do que modelar é bastante importante para que haja dados acionáveis no fim das contas. Os dados não nos contam uma história sozinhos; é preciso criar uma hipótese e, aí, é preciso entender o ambiente digital, a jornada do usuário. Então, é preciso ter uma governança que coloque as áreas em acordo sobre como mensurar cada um dos Key Performance Indicators (KPIs) do negócio”, afirmou em conversa realizada com a head de Conteúdo do Grupo Padrão e editora-chefe da Consumidor Moderno, Ana Weiss.
QUAIS DADOS REALMENTE IMPORTAM?
Cada post curtido, cada comentário publicado, cadastro feito ou compra realizada, tudo gera informações acerca do seu comportamento de um consumidor ou potencial consumidor. Mas nem tudo é útil para as empresas. Isso é percebido inclusive na vivência de grandes empresas. Segundo Celso Mateus, vice-presidente de Operações e Transformação da AeC, é importante delimitar motivações específicas para que a análise seja construída da melhor forma.
“Na AeC, os principais líderes que olham para as áreas relacionadas à tecnologia estão em constante atualização, consumindo o que tem de mais moderno de tecnologia no mercado, conversando sempre com empresas de tecnologia que tragam para a gente criação de soluções” disse o executivo em painel mediado pelo editor da plataforma Whow!, Eric Visintainer. “Nossa missão é buscar formas para atender melhor, com mais qualidade, vender e cobrar o cliente com o menor atrito possível. Os dados são escolhidos para viabilizar uma melhor jornada para o cliente.”
Na curadoria de dados, há três passos que auxiliam muito: o primeiro é definir uma fonte única de dados; o segundo, uma fonte única de definição de conceitos. Se a empresa passar pelos passos 1 e 2, precisa organizar sua capacidade analítica.”
Para Gustavo Fonseca, vice-presidente de Marketing e Estratégia da SKY, o primeiro risco que as organizações correm com o analytics acontece na multiplicação de diferentes análises de dados. “Na curadoria de dados, há três passos que auxiliam muito: o primeiro é definir uma fonte única de dados; o segundo, uma fonte única de definição de conceitos. Se a empresa passar pelos passos 1 e 2, precisa organizar sua capacidade analítica, que pode ser waterfall, pode ser modelo ágil”, explicou o executivo.
Sobre tecnologia, Fonseca disse que a SKY tem usado Machine Learning. “Temos tido uma experiência muito exitosa. Tratando-se de descontos, principalmente, há sempre um desafio em entender onde faz sentido e onde não faz. Temos usado muito o Machine Learning para isso. A tecnologia em si não é muito difícil de compra; o difícil é plugar ao serviço do business”, complementou.
No Gympass, como contou Rogério Nunes, Global VP of Customer Experience, há uma área de analytics baseada em Nova York, na qual dados são avaliados durante todo o dia. “Nós segmentamos parte da estrutura para criar o que chamamos de Customer Insights. O nosso objetivo para o ano que vem é trazer machine learning para essa estrutura.”
Nós trabalhamos para organizar essas informações e entender quais são relevantes. A gente fala de dados não estruturados e estruturados, mas esse conjunto de informações é que precisa estar acessível para quem gera o insight.”
PANDEMIA TROUXE NOVOS DESAFIOS
A pandemia e o isolamento social trouxeram novos hábitos tanto para a população quanto para as empresas. Companhias que já eram digitais cresceram como nunca durante o confinamento e tiveram valorização dos seus ativos. Aquelas que ainda resistiam à já consolidada digitalização, tiveram de se adaptar ao novo modelo. A Konecta, que é destaque em inovação e aplicação de soluções tecnológicas, percebeu essas mudanças, como contou Gabriel Fortes, diretor de Planejamento, em debate mediado por Jacques Meir, diretor-executivo de Conhecimento do Grupo Padrão.
“Devido ao contexto, tivemos operações com quedas significativas de resultado, enquanto outras sofreram um aquecimento muito grande – por exemplo, a concessão de crédito. Subiu a demanda por crédito via canais remotos”, afirmou. Para ele, talvez o maior desafio que as empresas vêm enfrentando durante esta nova realidade no Brasil seja a readaptação de espaços onde a venda de produtos e serviços era exercida de modo físico e presencial. Não deu tempo de se programar, não houve processo de adaptação. A digitalização, nesse caso, foi imposta.
Devido ao contexto, tivemos operações com quedas significativas de resultado, enquanto outras sofreram um aquecimento muito grande – por exemplo, a concessão de crédito. Subiu a demanda por crédito via canais remotos.”
“Muitos restaurantes deixaram de vender em espaços físicos e passaram a vender via delivery, então, isso afetou a nossa cadeia de entrega. Todos os algoritmos sofreram um choque com a pandemia; precisamos adaptá-los a esse período”, explicou o Chief Data Scientist do iFood, Sandor Caetano.
Observa-se que, ao mesmo tempo em que consumidores tiveram de se adaptar a uma nova realidade, empresas passaram a desenvolver um novo mecanismo de venda, com entrega rápida e eficaz de serviços. O diretor de Planejamento da Konecta destacou ainda a importância do desenvolvimento de modelos de seleção, tendo em vista melhores resultados.
“Tivemos de desenvolver novos modelos, bem como ferramentas que têm nos auxiliado a obter o máximo de desempenho”, complementou.
Nossa missão é buscar formas para atender melhor, com mais qualidade, vender e cobrar o cliente com o menor atrito possível. Os dados são escolhidos para viabilizar uma melhor jornada para o cliente.”
Além de dificuldades envolvendo algoritmos, Rodrigo Guerrero, diretor de Negócios da CONEXT Digital, afirmou que aspectos culturais e operacionais dificultam a retomada das atividades no meio tradicional. “Com isso, as empresas vêm se dedicando a mapear, com base em dados, as necessidades e a promover soluções para os clientes em meio à pandemia. Os dados tiveram grande responsabilidade no processo de união entre criação e comunicação nas empresas. Em conversa com nossos clientes, nossa empresa adotou a estratégia de aumentar a comunicação, que foi fundamental para entender os dados e criar um produto diante desta nova realidade”, completou.
