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Big Data para auxiliar na tomada de decisão

Big Data para auxiliar na tomada de decisão

20/02/2017 Eduardo Santos

Como começar a utilizar o big data para a tomada de decisões estratégicas.

Cada vez mais se discute o uso do big data para melhorar o processo de tomada de decisões nas empresas, em especial nos departamentos de marketing, todavia 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 ser 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.

Alguns casos recentes que demonstram isso, aconteceram com gigantes como o Facebook, que dispensou a equipe que fazia a curadoria de conteúdo do Trending e no primeiro dia em que as máquinas assumiram a sessão, várias notícias falsas e bizarras acabaram ganhando destaque.

Outro case foi o da Amazon com a série Alpha House que, mesmo usando o big data para escolha do tema mais desejado pelos telespectadores, falhou em pontos importantes que fizeram o concorrente, também desenvolvido a partir de análises baseadas em dados, House of Cards, da Netflix, despontar como uma das melhores séries da atualidade.

Por conta destes exemplos, é possível concluir que usar dados públicos presentes na internet combinados com dados presentes dentro das empresas, após serem processados, é uma ferramenta valiosíssima, mas de nada adianta essa iniciativa ser realizada sem um processo bem definido, uma cultura analítica que passa pelo entendimento dos dados, assim como pelo entendimento humano e comportamental.

Só por meio desse filtro 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 assertivas, 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, ou seja: 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”.

Ali, 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 varejistas quanto poderiam ter vendido a mais se tivessem aquele produto em estoque, prever tendências de compras e definir melhor o 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.

Como resultado, os novos dados gerados já deram início a alguns outros projetos junto à empresa. Após essa descrição de cases, é possível concluir que, para se criar uma cultura data-driven, uma empresa deve focar em alguns pontos:

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 chave de desempenho (KPIs) bem definidos e que atendam à empresa como um todo, ao mesmo tempo em 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 comunicações ligeiramente diferentes e entender qual performa melhor, isso pode significar que se uma frase ou uma imagem 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.

* Eduardo Santos é diretor da agência ED Interactive.



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