Data driven business: análise de dados já é considerada prática essencial na rotina das empresas

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O data driven business (DDB), metodologia que emprega o cruzamento de dados para análise preditiva mais eficaz, notadamente no que diz respeito à inteligência de negócios, é hoje uma ferramenta fundamental. O motivo é que ela proporciona tomar decisões e adotar estratégias efetivas para o melhor desempenho de uma empresa.

Então, imagine que a sua companhia está em um momento crucial, e você precisa tomar decisões que podem levá-la a dois caminhos distintos: ao sucesso ou ao declínio. Você confiaria no seu feeling para fazer essa escolha? Se a resposta for não, talvez você tenha consciência de que é necessário muito mais do que intuição aguçada e bons palpites para garantir a prosperidade do seu negócio. É aí que entra o data driven business, que estrutura a coleta de informações, muitas vezes vindas da experiência do cliente ou usuário, e desenvolve sistemas com análises rápidas, claras e certeiras.

Organizações exponenciais, negócios escaláveis, empresas de valor: essas expressões definem empresas que estão ganhando espaço significativo no mercado. Mas o que elas têm em comum? Todas entendem a importância do levantamento, da análise e da interpretação de dados, tanto da companhia quanto do mercado em que está inserida. Ou seja, sabem a relevância da inteligência de mercado para obter bons resultados e traçar estratégias mais precisas.

"Como tornar minha marca relevante?", "como precificar de maneira assertiva?", "vale a pena vender na internet?" são questões facilmente respondidas por meio do DDB, ou negócio guiado pelo dado. Esse é o modelo mais acertado para esclarecer qualquer questão, pois minimiza as chances de erro e torna mais estratégica a tomada de decisão.

Spotify e Alibaba

Um estudo do Google mostrou que as empresas que mais cresceram nos últimos anos têm o mindset data driven. Um exemplo conhecido é o do Spotify. Em 2016, a plataforma de streaming entendeu que, a partir do universo dos dados, poderia transformar o modo como as pessoas se relacionam com a música, identificando padrões de dados ao longo do tempo. Hoje o aplicativo reúne informações de todos os usuários e fornece serviço personalizado para cada um deles

Outro case de sucesso é o Alibaba.com. A empresa chinesa conta com três plataformas de e-commerce, opção de pagamento mobile, empresa de vídeos e site de notícias próprios. Em 2017, ela se consolidou como a 12ª empresa em capitalização de mercado por conta do valor dos dados. Atualmente a empresa utiliza os algoritmos de recomendação de produtos para extrair valor de toda informação coletada por ela, e ainda aplica essa inteligência na personalização de anúncios para os parceiros do seu marketplace. Desta maneira, incrementa ainda mais o volume de vendas da companhia.

Se você ainda não está convencido de que a inteligência de mercado pode, sim, transformar o seu negócio, outro estudo realizado pela Google em parceria com o Boston Consulting Group (BCG) mostrou o contrário. A pesquisa incluiu oito indústrias de diversos países europeus e comprovou os resultados que uma empresa pode obter quando utiliza os dados para guiar a suas ações: companhias mais maduras na transformação data driven estão vendo até 30% mais de eficiência e 20% de aumento em receita.

Rastros digitais

Toda e qualquer pessoa produz dados e rastros digitais. A menos que ela viva completamente fora do convívio social, não tenha acesso à internet, não faça compras com cartão e não forneça seus dados pessoais em hipótese alguma, estará gerando informação sobre seus hábitos, comportamentos, desejos, rotinas e, sobretudo, sobre quem ela é no mundo e o que espera dele. Uma vez que essas informações são captadas, viram insumo para que as empresas utilizem a favor de suas estratégias de venda e persuasão, principalmente no e-commerce. Os clientes, por sua vez, passam a receber um serviço cada vez mais personalizado, direcionado e de qualidade.

É o caso da Netflix ­– um exemplo de muito sucesso quando o assunto é análise de dados. A empresa tem em seu cotidiano a cultura analítica, na qual os assinantes são a essência. Partindo disso, a empresa orienta tanto a sua atuação e posicionamento de mercado como, inclusive, os roteiros das suas séries originais, garantindo uma entrega de valor aos usuários. Isso porque só uma boa experiência faz a assinatura ser renovada por mais um mês.

A Nike é outro case que merece destaque. Uma das maiores fabricantes de materiais esportivos do mundo, a companhia é também uma das pioneiras em análise de dados. Em parceria com uma empresa de tecnologia, desenvolveu um software que informa a frequência dos batimentos cardíacos, velocidade e distância percorrida por pessoas que praticam corridas diariamente – tudo isso ligado às redes sociais. A estratégia contribuiu para aumentar a base de dados da empresa sobre seu público-alvo, possibilitando o desenvolvimento de novos produtos, campanhas mais direcionadas e com maior probabilidade de sucesso.

A Amazon começou vendendo livros on-line e, desde o início de sua trajetória, investe em tecnologia de ponta e em formas de compreender melhor o seu público. Para isso, utiliza de algoritmos avançados que reúnem e cruzam diversos dados sobre seus consumidores de acordo com o que eles buscam na internet. Com a análise de dados, a empresa passou a sugerir produtos aos clientes antes mesmo de serem solicitados por eles.

Como se vê, o mercado de dados abre um horizonte de infinitas possibilidades em favor do consumidor e a serviço do mundo dos negócios.

Laísa Mendes, produtora de conteúdo da WebGlobal.

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1 COMENTÁRIO

  1. […] O que a Netflix, o Spotify e a Amazon tem em comum? São empresas de sucesso que adotaram a cultura data driven business (DDB). Isso significa dizer que todas as decisões de gestão são baseadas em coleta e análise de dados. Em 2016, o Spotify entendeu que poderia transformar a maneira como as pessoas se relacionam com a música, identificando padrões de comportamento do cliente ao longo do tempo. Atualmente o aplicativo oferece um serviço personalizado para cada usuário. […]

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