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A análise de dados chegou nas marcas. E agora?

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A análise de dados chegou nas marcas. E agora?

É necessário aprender a traduzir os investimentos em dados para resultados que priorizem critérios de alinhamento estratégico, valor e impacto

10 de junho de 2021 - 6h00

(Crédito: Ostapenko Olena/iStock)

A análise de dados vem sendo apontada como uma das mais fortes tendências da transformação digital e o desejo de adotar a metodologia só aumentou com a pandemia, já que as empresas perceberam que a digitalização é um caminho sem volta. E isso não é à toa. Um estudo realizado pela consultoria IDC (International Data Corporation), divulgado em setembro do ano passado, estima que as companhias que utilizam o recurso no Brasil observaram um aumento médio de 20% nas receitas obtidas. No entanto, outro instituto renomado na área de tecnologia, o Gartner, já apontou que 60% dos projetos de big data falham. Mas, então, como lucrar, e não falhar?

Mais comum em setores que têm processos operacionais, de produção ou logísticos, onde já se utilizava algum grau de automatização, software e até recursos de inteligência artificial (IA), o data analytics está chegando nas marcas. E sabendo que precisam adotar essa inovação, muitas companhias recorrem a soluções e ferramentas prontas para tentar transformar digitalmente suas áreas de marketing, vendas e experiência do cliente. E é essa urgência de se de tornar uma “brandtech” da noite para o dia que tem induzido muitas empresas ao erro.

Tom Davenport, professor de tecnologia da informação e gerenciamento no Babson College, com PhD por Harvard e cofundador do International Institute for Analytics (atualmente chamada de “Analytics 4.0”), explica que as empresas que têm estratégias bem-sucedidas nessa área são aquelas capazes de combinar diversas tecnologias e cruzar diferentes bancos de dados, automatizados pela IA, aproveitando ao máximo todo o volume de informações geradas por diferentes áreas. Considerado o “Papa do Analytics”, ele sempre destaca que, além de se dedicarem à obtenção e interpretação dessas informações, essas companhias trazem toda a corporação junta nesse processo, com treinamentos voltados aos colaboradores e o comprometimento das lideranças.

Utilizar a análise de dados de forma eficaz engloba práticas que vão ser semelhantes tanto na operação de uma indústria quanto na transformação digital de uma marca e a forma com que se relaciona com o seu ecossistema. Porque a falha ou sucesso da prática está concentrada na estratégia e na governança. Por isso, digo que o primeiro passo nesse sentido é adotar abordagem corporativa para centralizar esforços não só dos cientistas de dados, mas de toda a empresa ou núcleos capazes de mapear onde o data analytics pode fazer a diferença e, inclusive, eliminar soluções tecnológicas que já não agregam ao negócio.

Outro ponto importante é a promoção de cultura educacional sobre análise de dados, pois só a transferência de conhecimento é que torna possível o envolvimento dos colaboradores na mudança organizacional que incorpore a cultura de tomada de decisões baseada na coleta de informações com percepção profunda sobre os seus consumidores. Também é necessário engajar os C-levels e executivos que se interessam pelo tema para orientar estrategicamente essa missão em toda a corporação.

E, por último, e não menos importante, é necessário aprender a traduzir os investimentos em dados para resultados que priorizem critérios de alinhamento estratégico, valor e impacto. Explico tudo isso porque se tornar uma brandtech ou transformar digitalmente um negócio não se trata apenas de contratar soluções, mas de uma metodologia capaz de conectar diferentes segmentos da empresa entre si e com o cliente por um propósito e identidade únicos.

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