No best-seller Superforecasting, Philip Tetlock afirma: “O papel da inteligência é falar a verdade ao poder, não dizer aos líderes temporariamente no comando o que elas querem ouvir”. Essa frase expressa um pouco como devemos abordar o data driven, seja com inteligência de mercado, business analytics ou business intelligence, dentro das organizações.
Este artigo da Harvard Business Review, traz cases interessantes de quando a falta de dados fez com que projetos falhassem. Em julho de 2015, a Novartis (grupo farmacêutico suíço) tinha altas expectativas para o lançamento de um novo remédio para o tratamento de insuficiência cardíaca. A Forbes, um ano antes, já havia previsto que o Entresto seria um sucesso, com vendas anuais estimadas em 10 bilhões de dólares, considerando que o mercado potencial nos EUA ultrapassa 5 milhões de pessoas com condição de insuficiência cardíaca.
Entretanto, no primeiro trimestre de 2016, a empresa vendeu apenas 17 milhões de dólares de Entresto no mercado dos EUA. Mas o que levou esse remédio ao fracasso de vendas? A resistência nos EUA, tanto por parte das seguradoras quanto dos cardiologistas, a um novo e caro medicamento.
Ou seja, mesmo que uma empresa gaste milhões em uma inovação, se ela não for acompanhada de estudos e estratégias de lançamento no mercado, esses projetos vão falhar e, consequentemente, não trazer os resultados esperados. Em uma pesquisa recente da Salesforce, 92% dos analistas e executivos de TI concordam que a necessidade de dados confiáveis nunca foi tão alta.
Neste post, vamos falar sobre cultura data driven a partir de inteligência de mercado, business analytics e business intelligence, apresentando as principais aplicações, assim como o quanto elas podem ser potencializadas pela inteligência artificial.
- Inteligência de mercado: estratégias para vencer a concorrência
- Business Analytics: de insights a ações transformadoras
- Estratégias para o negócio com Business Intelligence
- O impacto da Inteligência Artificial na potencialização do data driven
- Desenvolvendo uma cultura Data-Driven nas organizações
Inteligência de mercado: estratégias para vencer a concorrência
Inteligência de Mercado é o processo de coleta e análise de informações relevantes sobre o mercado, concorrentes, clientes e outros fatores externos que podem influenciar a tomada de decisão em uma empresa.
Essa prática permite identificar tendências emergentes, acompanhar as mudanças e inovações do mercado, avaliar o seu posicionamento competitivo, analisar as estratégias dos concorrentes identificando pontos fortes e fracos, e até mesmo antecipar movimentações.
Além disso, os dados de mercado ajudam a otimizar tanto processos internos, a partir da identificação de oportunidades de melhoria, quanto a compreender melhor as necessidades e comportamentos dos seus clientes.
A HelloFresh, empresa alemã, é uma das maiores fornecedoras de kits de refeição nos Estados Unidos e também possui operações na Austrália, Canadá, Nova Zelândia e Europa.
Por atuar em mercados internacionais, ela utilizou a inteligência de mercado para centralizar os relatórios de desempenho global, fornecendo às equipes regionais de vendas e marketing dados em tempo real para uma tomada de decisão ágil.
Com a utilização desses dados, essas equipes tinham informações para atuar em cada mercado, de acordo com o comportamento dos clientes, otimizando campanhas, aumentando a taxa de conversão e a fidelização dos clientes. Outras aplicações da inteligência de mercado são:
- Desenvolvimento de produtos: análise de feedback de usuários e tendências de mercado para desenvolver produtos inovadores e atender às demandas emergentes.
- Planejamento estratégico: apoio na definição de metas e objetivos de longo prazo, alinhando a empresa às oportunidades de crescimento identificadas.
- Expansão de mercado: identificação de novos mercados e segmentos promissores, além de estratégias de entrada e crescimento.
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Business Analytics: de insights a ações transformadoras
Business Analytics (BA) é o processo de utilizar dados, análises estatísticas e técnicas de modelagem preditiva para tomar decisões melhores, para entender e prever comportamentos (como expansão de mercado e investimentos em novas tecnologias), identificar padrões e otimizar operações.
Ao analisar grandes volumes de dados, as empresas podem obter insights valiosos que orientam estratégias e melhoram a performance.
Isso vale tanto para o aprimoramento operacional, por meio da identificação de gargalos e melhorias nos processos, quanto para o monitoramento e a avaliação de KPIs, que favorecem o alinhamento das atividades com os objetivos estratégicos.
Além disso, o Business Analytics também permite a hiperpersonalização de produtos e serviços, com base nos dados de comportamento e preferência de cada cliente.
Esse é o caso da Netflix, líder no mercado de streaming de vídeo, superando até mesmo a Disney. A Netflix é responsável pela popularização de um modelo de negócio que está inserido em um mercado competitivo, que busca equilíbrio entre investimento e lucratividade até hoje.
Assim, o serviço de streaming conseguiu seu momento de disrupção no mercado, revolucionando a indústria, ao utilizar o Big Data para personalizar recomendações de conteúdo com base no comportamento de visualização dos usuários e entender o real interesse por conteúdo de seus usuários.
O algoritmo de recomendações analisa dados históricos de visualização, classificações, preferências e até mesmo o tempo gasto em visualizações específicas para oferecer sugestões altamente personalizadas.
Além disso, a Netflix utiliza o Big Data na produção de conteúdo, analisando dados de visualização para entender tendências e preferências do público, contribuindo assim para o desenvolvimento de produtos que são mais propensos a fazer sucesso, atraindo mais espectadores.
Estratégias para o negócio com Business Intelligence
Business Intelligence (BI) é o conjunto de estratégias, processos e tecnologias utilizados pelas empresas para a análise de dados.
O objetivo do BI é transformar dados brutos em informações úteis, algo que pode ser fundamental para:
- Acompanhar KPIs e outras métricas de desempenho em tempo real;
- Analisar dados de vendas, comportamento do consumidor e efetividade de campanhas de marketing;
- Analisar dados de clientes para melhorar produtos e serviços;
- Melhorar a gestão de projetos ao fornecer dados sobre prazos, recursos e desempenho das equipes.
A Amazon é um exemplo de utilização eficaz de Business Intelligence. A empresa emprega uma vasta gama de ferramentas de BI para analisar dados de vendas, comportamento do cliente, logística e cadeia de suprimentos. Uma das áreas em que a Amazon se destaca é na recomendação de produtos.
Utilizando BI, a empresa consegue analisar o histórico de compras e comportamento de navegação dos clientes para sugerir produtos que têm maior probabilidade de serem comprados. Isso não apenas melhora a experiência do cliente, mas também aumenta significativamente as vendas.
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Qual a diferença entre Inteligência de Mercado, Business Analytics e Business Intelligence?
Em síntese, essas metodologias, que podem viabilizar o data driven nas organizações, têm as seguintes aplicações:
Inteligência de Mercado
- Foco: coleta e análise de informações sobre o ambiente externo.
- Objetivo: geração de insights sobre posicionamento de mercado e oportunidades de crescimento.
- Ferramentas: pesquisa de mercado, análise de concorrência, relatórios de tendências.
Business Analytics (BA)
- Foco: análise preditiva e prescritiva.
- Objetivo: prever tendências futuras e fornecer recomendações para otimização.
- Ferramentas: modelagem preditiva, machine learning, otimização.
Business Intelligence (BI)
- Foco: análise descritiva.
- Objetivo: monitorar desempenho atual e identificar tendências e problemas.
- Ferramentas: relatórios, dashboards, consultas.
O impacto da Inteligência Artificial na potencialização do data driven
A partir da Inteligência de mercado, Business Analytics e Business Intelligence é possível fazer análises mais realistas, tanto do mercado, quanto do posicionamento interno da sua empresa. Essas análises nas mãos das lideranças se transformam na criação de planejamentos e estratégias mais realistas e compatíveis com o contexto.
E, com a utilização da Inteligência Artificial, o uso dessas metodologias será cada vez mais potencializado em organizações data driven. Isso porque, a IA oferece capacidades avançadas de processamento de dados, aprendizado de máquina e análise preditiva, permitindo que as organizações extraiam insights mais profundos, com mais agilidade e precisão. 91% dos líderes de negócios que participaram da pesquisa da Salesforce dizem que a IA generativa beneficiaria sua organização.
Os principais impactos da IA na potencialização de modelos de dados são:
Automação de processos analíticos: a automação de tarefas analíticas complexas, reduz o tempo e os recursos necessários para coletar, processar e analisar dados. Isso libera as equipes para se concentrarem em atividades mais estratégicas.
Análises preditivas avançadas: com algoritmos de aprendizado de máquina, a IA pode identificar padrões e tendências em grandes volumes de dados, proporcionando previsões mais precisas e insights sobre o comportamento futuro do mercado e dos consumidores.
Personalização em tempo real: a IA permite a personalização de ofertas e comunicações em tempo real, adaptando-se às necessidades e preferências dos clientes de maneira dinâmica.
Detecção de anomalias e fraudes: algoritmos de IA são capazes de detectar comportamentos anômalos e fraudes de maneira mais eficiente, protegendo as empresas contra ameaças e perdas financeiras.
Otimização de operações: a IA pode analisar dados operacionais para identificar áreas de melhoria e otimizar processos, aumentando a eficiência e reduzindo custos.
Ainda de acordo com a pesquisa da Salesforce já mencionada, as maiores preocupações em relação ao uso de IA na análise de dados, são:
- 73% preocupação com o viés da IA generativa;
- 60% falta de integração da GenAI com a pilha de tecnologia atual;
- 59% não ter uma estratégia de dados unificados.
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Expectativas para o futuro
Silvio Meira, professor da Universidade Federal de Pernambuco e conselheiro de empresas, em entrevista recente ao Brazil Journal, comentou sobre o rápido avanço da Inteligência Artificial e as suas aplicabilidades para o futuro.
O professor acredita que estaríamos hoje no equivalente a “idade da pedra lascada da IA”, mas que em apenas 800 dias a inteligência artificial atingirá a complexidade da filosofia; pela análise dele nós estaríamos por volta do dia 400, levando em conta o lançamento do ChatGPT. Um lançamento épico, que já entrou para a história como o sistema de informação que mais rápido atingiu 100 milhões de usuários.
Com essa a evolução, ele encara a IA não como uma ferramenta, mas sim uma extensão da inteligência, apontando para o fato de que as habilidades humanas não poderão ser substituídas, mas sim que haverá uma transformação dos negócios, a ponto de criarmos o mercado de uma só pessoa.
“Eu vou conseguir capturar tanta informação sobre a pessoa e manter essa informação coerente com um discurso interativo, que eventualmente cada pessoa poderá ser tratada como um mercado de propósito específico. Não haverá mais categorias ‘professores universitários que têm 70 anos’. Vai ter a categoria Silvio Meira. E o tipo de atendimento que eu vou ter é totalmente diferente do tipo de atendimento que outro professor de computação – que também tem 70 anos e mora no Recife no mesmo bairro que eu – vai ter”, explicou Meira durante a entrevista.
Como a tendência é que cada vez mais empresas adotem soluções de IA para potencializar seus modelos de dados, podemos esperar essa e outras inovações no mercado.
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Desenvolvendo uma cultura Data-Driven nas organizações
Uma cultura data-driven é aquela em que decisões em todos os níveis da organização são guiadas por dados e análises.
Adotar essa cultura é essencial para aproveitar ao máximo as capacidades oferecidas pela Inteligência de Mercado, Business Analytics, Business Intelligence e Inteligência Artificial. No entanto, essa transformação não é simples e enfrenta vários desafios:
Resistência à mudança: a resistência à mudança é um dos maiores desafios. Muitos colaboradores podem estar acostumados a tomar decisões baseadas em intuição ou experiência e podem resistir à adoção de abordagens baseadas em dados.
Falta de habilidades técnicas: a falta de habilidades técnicas entre os colaboradores pode dificultar a adoção de ferramentas e técnicas de análise de dados.
Silos de dados: em muitas organizações, os dados estão fragmentados em diferentes departamentos, dificultando uma visão integrada e abrangente.
Qualidade dos dados: a qualidade dos dados é fundamental para análises precisas. Dados inconsistentes ou imprecisos podem levar a insights errados e decisões equivocadas.
Segurança e privacidade: garantir a segurança e privacidade dos dados é um desafio crítico, especialmente com o aumento das regulamentações como a LGPD.
Esses desafios podem ser revertidos com o comprometimento da liderança, que deve estar ativa no processo de transformação, demonstrando o valor da abordagem data-driven e incentivando a adoção em todos os níveis.
Além disso, o incentivo também precisa vir acompanhado de treinamentos e capacitação dos colaboradores, para desenvolver as habilidades técnicas necessárias, incluindo incentivos no plano de desenvolvimento de cada um.
Também é necessário pensar na atualização da infraestrutura tecnológica para garantir uma visão unificada, na construção de uma política de segurança e governança de dados, para que as análises e insights obtidos sejam consistentes.
