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O conceito Data Driven e a consequente monetização desses dados cresce exponencialmente e cada vez mais deve fazer parte dos negócios em todos os níveis. O mercado de transformação digital vai movimentar US$ 2,3 trilhões até 2032, com crescimento médio de 14,2% ao ano, de acordo com o relatório Market Research Report da Fact.MR. Apenas este ano, a expectativa é de que o segmento atinja US$ 621 bilhões. A consultoria Forrester avalia que as empresas que são Data Driven estão crescendo 30% ao ano.
O consultor Caio Cunha, presidente da WSI Master Brasil e membro do Global WSI Internet Consultancy Advisory Board, afirma que o novo modelo significa sobrevivência no mercado.
“Ser Data Driven hoje é um diferencial competitivo. Muitos dos concorrentes já adotam e os que não adotarem vão sair do mercado. Cada vez mais os clientes querem ações mais inteligentes”, sentencia o consultor.
Cunha explica que a empresa que é Data Driven usa uma base de dados estruturada, com informações concretas para a tomada de decisões, apoiada em ferramentas de Business Inteligence, inteligência de negócios na tradução. O sistema usa grande quantidade de dados de maneira rápida, segura e eficiente.
“Monetizar esses dados passou a ser interessante. Essas tecnologias podem ser usadas para reduzir custos com automação de tarefas, aumentar receitas identificando e servindo melhor os clientes, atrair mais clientes com engajamento reduzindo esforços, ser mais pessoal e melhorar qualidade dos serviços sem aumentar a equipe”, afirma o consultor.
Ciência de dados
Em resumo, Data Driven é um modelo de gestão orientado por dados. “O lucro vem da monetização desses dados, quanto a empresa pode ganhar com eles levando em conta custos necessários para estruturar a operação, para desenvolver softwares e operá-los”, diz Cunha. Ele cita dois novos profissionais fundamentais nesse processo, data scientists e business leaders.
Os cientistas de dados dedicam tempo para analisar os dados, avaliam a qualidade deles e os impactos das ações tomadas. Os business leaders, líderes de negócios, ajudam os data cientists a analisar os dados de forma mais ampla e completa, olhando o contexto de forma abrangente, aberto a questionar crenças.
Inteligência Artificial
Uma das principais bases desse modelo é a inteligência artificial ou artificial inteligence (AI), metodologia de soluções automatizadas para executar ações humanas como conversar, aprender, planejar, prever. O Machine Learning (ML) é capacidade do sistema de aprender padrões com dados a partir da programação do software e o Deep Learning (DL) é uma técnica de ML que usa modelos do funcionamento do cérebro humano. Há ainda os processos robóticos para automação de tarefas de rotina.
“Resumindo, DL é uma técnica de ML que alimenta as aplicações da Inteligência Artificial. Essas ferramentas analíticas avançadas criam uma mensagem certa para o público certo no momento certo. É preciso ao menos de um a dois anos de dados para criar os modelos”, diz Cunha.
Receitas maiores
Segundo o presidente da WSI, a Inteligência Artificial e as tecnologias de Analytics podem aumentar as receitas das empresas que são Data Driven quando identificam potenciais negócios, aprimoram o entendimento para servir melhor os clientes, além de atraí-los com engajamento. Ao mesmo tempo, reduzem os custos de operação, já que automatizam tarefas e melhoram a qualidade dos serviços sem a necessidade de aumento de sua equipe.
“Esses pilares, Analytics, IA e Banco de Dados, formam um tripé de sustentação nas empresas e contribuem para crescimento exponencial no mundo digital em que vivemos hoje”, garante Cunha. Ele comenta que outras ferramentas já foram desenvolvidas para serem usadas na rotina de busca e fidelização de clientes mais rentáveis, para forecasting (estatísticas e previsões), segmentação, targeted marketing (marketing direcionado ao público alvo) e taxa de churn (rotatividade do cliente), entre outras funções operacionais.
Segurança dos dados
O consultor alega que a segurança dos dados não impede a monetização, mas deve receber a devida importância e obedecer à legislação. “Se as informações são sensíveis, use-as para fins estatísticos apenas. Hoje é muito comum acumular e trabalhar dados próprios junto com dados de terceiros. Mas cuidado porque dados em excesso também podem não servir muito. Sempre considere valor e risco”, alerta.
O presidente da WSI explica que empresas de diferentes portes podem se tornar Data Driven e a implantação pode ser feita na nuvem (cloud) ou nas instalações da própria empresa (on premisse). “A base de dados estruturada utiliza informações concretas e não suposições para a tomada de decisões”, comenta.
Valor da voz
Cunha aponta que cada vez mais as pessoas usam celulares para fazer negócios e isso tem levado à criação de aplicativos que estão se direcionando para voz e chats.
“Os clientes não querem mais ficar preenchendo formulários para pedir ajuda nem clicar muitas vezes para chegar à solução”, diz. Para melhorar posicionamento online ele sugere transformar conteúdo em forma de conversas, criar tarefas específicas para produtos em voz, alternativas para dizer a mesma coisa, focar no seu mercado local (Make it Local) e ir direto ao ponto.
Caio Cunha é Presidente da WSI Master Brasil, co-Fundador da WSI Consultoria e membro do Global WSI Internet Consultancy Advisory Board. Com mais de 25 anos de experiência na indústria de tecnologia, atingiu cargos executivos de alto nível, em grandes empresas multinacionais como PWC (com clientes IBM e Unisys), SAP e Hitachi Data Systems, no Brasil e no exterior.
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