O setor empresarial está atualmente imerso em uma avalanche de dados. Existem vários estudos, relatórios, análises e postagens de blog que falam sobre a importância dos dados e a necessidade de definir uma estratégia de negócios com base nele, no entanto, isso é relativamente novo para a maioria das empresas.

Embora muitas empresas ainda estejam tentando entender por que precisam investir em analistas de dados e definir uma estratégia de negócios com base neles. O número de organizações que base sua estratégia de negócios na análise de dados para criar uma vantagem competitiva estão crescendo em uma média de mais de 30% anualmente e são esperados para chegar a US$ 1,8 trilhão em lucros por 2021.

Desbloqueio de dados

Diferentemente das empresas tradicionais, as organizações orientadas por dados não crescem linearmente, mas exponencialmente. Para isso, só temos que observar o crescimento dramático de empresas como a Amazon e a Google, que construíram seus modelos de negócios em torno da exploração e exploração de informações.

O que essas empresas têm em comum é uma abordagem centrada em dados que vai além da excelência operacional. Isso requer que você traga dados e análises para a vanguarda dos processos de negócios cotidianos, e pense além dos silos e até mesmo as próprias paredes da empresa (literalmente e metaforicamente) para construir colaborações significativas.

O potencial de análise de dados para alcançar maior impacto positivo permanece grande para muitas empresas. Aproximadamente seis em cada dez empresas fazem a maioria das decisões com base na sensação e experiência, em vez de dados e informações. E o 40% das melhores empresas tomar decisões com base em sensações ou experiências viscerais.

Não há um único caminho certo para se tornar uma empresa orientada a dados, mas há recursos comuns e as melhores práticas compartilhadas por aqueles que fazem bem.

Informações de qualidade são o segredo para o sucesso de empresas que conseguem aumentar suas taxas de conversão, aumentar suas vendas e quebrar registros de fidelidade do cliente e isso é confirmado por alguns dados:

  • Por 2020, a experiência do cliente superará o preço e o produto como o diferenciador chave das marcas.
  • As empresas americanas perdem aproximadamente US$ 83 bilhões em vendas por ano devido à má experiência do cliente causada pelo gerenciamento ineficiente de dados.
  • A 91% de clientes insatisfeitos não fará negócios com uma marca que não atenda às suas expectativas.
  • Em média, os clientes leais valem cerca de 10 vezes o valor de sua primeira ordem.
  • 80% de dados do cliente serão desperdiçados devido à imaturidade no gerenciamento de dados.

Obstáculos

Uma vez demonstrada a importância da boa gestão de dados, o que impede as organizações de adotar amplamente as análises? De acordo com as últimas pesquisas, a falta de conhecimento para implementar a análise de dados efetiva e a falta de habilidades internas na linha de negócios são as principais barreiras para se tornar uma empresa orientada a dados em 100%.

Esses obstáculos são apenas alguns dos que a figura do analista de dados pode ajudá-lo a se locomoficar. Por exemplo, os analistas podem ajudar a “nivelar” seu conjunto de habilidades e podem ser mais pró-ativos em fazer um bom trabalho e comunicar seu valor para seus gerentes e para o negócio. Eles podem investigar mais para desvendar estudos de caso sobre como outras organizações abordaram problemas de negócios semelhantes por meio da análise.

Por outro lado, os gerentes seniores podem promover ou exigir maior intercâmbio de dados e designar a propriedade e o gerenciamento mais claros de dados, como a nomeação de um gerente de análise ou Gerenciador de dados.

Tudo isso deixa claro é a importância de investir recursos para que os funcionários tenham as habilidades necessárias. E é que, mais do que um simples cálculo de números, uma sensibilidade especial é necessária para a ciência dos dados.

Não é uma tarefa fácil encontrar pessoas que entendam a informação, entendendo o funcionamento da empresa e tendo um profundo conhecimento tecnológico.

Devido à superabundância de soluções de dados, muitas empresas hoje estão lutando para encontrar uma boa opção para o seu caso específico. Identificar e implementar com sucesso as tecnologias mais apropriadas continua a ser um dos principais desafios na estrada para a grandeza orientada por dados.

Histórias de sucesso

A tomada de decisão após a análise dos dados pode trabalhar para uma organização de qualquer tamanho, de gigantes multinacionais para empresas familiares, desde que haja um compromisso com os princípios do método.

Grandes empresas de tecnologia têm sido pioneiras e aperfeiçoaram esta metodologia, principalmente porque têm uma combinação única de mentes analíticas, conhecimentos técnicos e cultura aberta que é propício a essas ações. No entanto, não são apenas eles que têm uma chance.

  • Facebook:

A rede social da antonomasia descobriu desde o início que a democratização do acesso aos dados, ou seja, sua ampla disponibilidade, permitiu que a empresa fosse muito mais ágil e responsiva às mudanças de mercado e ao desenvolvimento de produtos.

Em um exemplo do impacto desta abordagem, o Facebook observou quantas pessoas começaram a usar um recurso através do qual eles poderiam pedir a um amigo para removê-los de uma foto, mesmo que eles iriam então deixar esse pedido quando eles perceberam que tinham que escrever um mensagem para o seu amigo explicando o porquê.

Os analistas do Facebook descobriram que, se eles preencheram automaticamente uma mensagem de amostra, o número de usuários que completavam a solicitação aumentava para 60% de 20%. Essa informação levou à decisão de transformar a mensagem de AutoCompletar em uma parte oficial da ferramenta.

  • Southwest Airlines:

Empresas mais tradicionais também aprenderam a aproveitar o poder das análises. Por exemplo, a Southwest Airlines descobriu que poderia usar análises para economizar combustível de avião.

A empresa também descobriu que poderia determinar quais portões do aeroporto estavam abertos para receber aeronaves para que os clientes tivessem que gastar tão pouco tempo esperando possível.

  • Walmart:

Às vezes, os resultados da análise de dados são um pouco menos glamoroso, mas eles ainda vêm como benefícios para um negócio. Por exemplo, o Walmart usou dados de compra de produtos de áreas onde os furacões causaram danos para descobrir o que as pessoas estavam comprando quando estavam fornecendo antes de uma tempestade.

A empresa queria usar a análise preditiva para determinar como fornecer lojas antes das tempestades futuras. Eles descobriram que, além de grampos e lanternas, as lojas estavam em alta demanda por itens inesperados. As vendas de tortas de morango aumentaram Sevenfold como um saboroso produto não perecível que não requer cozimento, e a cerveja foi o produto mais vendido.

O varejista dos EUA começou a enviar caminhões carregados com esses itens para lojas em áreas onde os furacões eram previsão e as vendas estavam em ascensão.

  • Boston:

A cidade de Boston, Massachusetts, adotou gerenciamento orientado por dados com um programa chamado CityScore. A iniciativa consiste em um painel on-line que mostra o desempenho do governo em 24 áreas-chave em relação aos seus objetivos, como a resposta a chamadas de emergência e coleta de lixo.

Os sensores registram automaticamente grande parte dos dados, e os funcionários da cidade registram informações em aplicativos móveis quando concluem uma atividade. O sistema torna os problemas óbvios e ajuda a garantir que a cidade aloca recursos onde eles terão o maior impacto para os cidadãos.

  • Ups:

UPS queria se tornar o melhor serviço de entrega, acrescentando valor para a velocidade em que você receber o seu pedido. Em sua análise, eles descobriram que eles poderiam alcançar esse objetivo, reduzindo o número de possíveis voltas à esquerda na rota de entrega do condutor.

Como resultado, entre 2004 e 2012, eles economizaram 100 milhões galões de gás e reduziram suas emissões de carbono em 100.000 toneladas métricas. Isso também os salvou 83 milhões euros em minutos inativos, que custam 22 milhões euros em custos de mão de obra a cada ano.

  • Paychex

É uma empresa de folha de pagamento, recursos humanos e benefícios de funcionários que atende principalmente pequenas empresas. Eles perderam 25% de sua base de clientes a cada ano e decidiram analisar e construir modelos preditivos para detectar clientes de alto risco.

Sua estratégia era desenvolver um programa de retenção de fim de ano destinado a clientes que eram mais propensos a sair, fornecendo folhas pagamento livre e descontos de fidelidade. Isso reduziu sua taxa de perda de clientes em 7%.

Esta é apenas uma pequena seleção de empresas que adotaram uma estratégia de negócios orientada a dados para maximizar os lucros e a eficiência. Embora a maioria são grandes corporações, não é um caminho destinado apenas para eles, mas um guia a seguir para empresas de todos os tamanhos.

Uma das razões pelas quais essas empresas cresceram e continuam a crescer é porque estão explorando ativamente como se tornarem mais eficientes graças aos dados.

Conclusões

Para a maioria das empresas, os dados e as análises são principalmente importantes na condução da excelência operacional e na promoção de melhores relacionamentos com clientes.

As organizações inovadoras usam novas tecnologias e ideias para dar um passo adiante e reconsiderar toda a sua estratégia, ou até mesmo criar modelos de negócios novos e criativos.

Por exemplo, os governos podem fornecer melhores serviços aos cidadãos, os hospitais podem cuidar de pacientes além das paredes das clínicas, e as empresas podem construir plataformas orientadas por dados que convidam mais clientes e parceiros para criar novos produtos e serviços e desbloquear novas fontes de valor.