Nova onda de analytics vai impactar tomada de decisão das empresas data driven

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Post content- As duas próximas ondas do mercado de analytics vão gerar um "tsunami" batizado de "next best experience", que vai oferecer capacidade de tomada de decisão em tempo real ao usuário final, para que as organizações efetivamente possam surfar na verdadeira transformação digital.

Essa visão foi reforçado na 2ª edição do evento on line "Be in The Know Live", promovido pelo SAS, nesta terça-feira, 21, com a participação de Carlos André Pinheiro, principal Data Scientist da SAS; Marcos Sousa, diretor executivo – CDO – Head de AI e Advanced Analytics do Ally Bank dos Estados Unidos e Luiz Riscado, diretor de vendas da SAS no Brasil, que reforçaram a necessidade das empresas contarem com sistemas analíticos integrados, "com a partes trabalhando como instrumentos de uma orquestra".

Mas que para isso aconteça, os painelistas reforçaram que antes de tudo as lideranças executivas precisam criar uma visão de valor, com um budget único, influenciar diferentes níveis para que haja uma mudança cultural para quebrar o paradigma de donos de silos, e todos vejam o cliente como um só, não como de áreas dentro das empresas.

Segundo Carlos André Pinheiro, empresa que já nasceram data driven, como as chamadas GAFA (Google, Amazon, Facebook e Apple) isso não é complicado, mas que as empresas tradicionais podem superar as dificuldades e almejar essa maturidade analítica. "É viável, mas é mais difícil por conta da cultura, superar os hábitos do dia a dia. Não basta mudar as pessoas, tem que mudar o ambiente anterior. Tem que se mudar como um organismo vivo".

"Os executivos precisam ter mais conhecimento, deixar de achismos e incorporar os dados para interpretar os modelos, pois isso é crítico para se avançar na maturidade analítica", ressaltou.

Marcos Sousa, brasileiro, diretor executivo do Ally Bank com sede em Detroit, EUA, reforçou que as empresas GAFA não precisam fazer qualquer migração, pois já nasceram no mundo digital com uma infraestrutura que oferece disponibilidade dos serviços sem que haja qualquer preocupação dos profissionais.

Ele reforçou a ideia que o líder precisa se comunicar bem, estabelecer um ambiente maduro, para que as pessoas se sintam confortáveis para mudar, sem sentir ameaças que normalmente acomete as pessoas nessas circunstâncias. "A liderança tem que ter um road map muito claro, transparente, para as pessoas se sentirem seguras para adotar essas mudanças. Tem quer ter mais rapidez, flexibilidade, estabelecer as fundações de tecnologia e regras viabilizadoras dessa transformação cultural que tem de acontecer ", enfatizou Sousa.

Next best experience

Tem a melhor experiência no relacionamento com cliente é o objetivo buscado pelas áreas de "martech" (marketing &e tecnologia) das empresas dentro do campo do CRM. No entanto, a "next best experience" exige que o ecossistema integre todas as áreas das empresas, um investimento na execução de processos que vão transformar isso numa realidade,

Sousa explica que 2007 a Amazon lançou a "best offer" para determinar qual melhor produto para comunicar ao cliente. "Hoje, as empresas devem conseguir conversar de forma inteligente, reconhecendo quem é o cliente, deixando-o se sentir confortável, reconhecendo que o tempo dele é muito importante, que é inaceitável o cliente ficar esperando numa ligação".     .

"Se não tem essa base, não apresente nada o cliente, só dê bom dia e diga em que pode atendê-lo, como tornar isso realidade", disse

Para que isso acontece o papel do Customer Engagement Hub Solution é fundamental, pois, ela processa todas as informações, modela os dados, otimiza todas as informações históricas, quais foram as últimas interações, que aconteceu nessas interações, etc. É preciso medir todo o comportamento do cliente de em todas os pontos que tem interseção, para oferecer um produto ou proposta assertiva naquele momento.

Uma plataforma analítica avançada deve ter capacidade de simulação de eventos, otimização matemática, reunir grande quantidade de dados, linguagem diferentes, etc, para que o cientista de dados tenha flexibilidade na análise e monitoramento.

Esse último aspecto, os participantes do painel, considerara que mesmo sendo um sistema self learning, deve haver um controle disso, sempre precisa ter governança, com transparência, com limite para que o produto cresça ou se modifique "Quando se coloca o modelo em produção, pouco depois pode não estará performando, não traz benefícios  para as empresas, acabou sua vida útil".

Como exemplo, citaram que um possível fraudador captura o modelo que você tem, o que o torna descartável. Portanto é essencial monitorar a qualidade e desempenho do que está em produção, é tão importante quanto fazer o próprio modelo.

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