O uso de dados estratégicos é uma das principais características das empresas outperforming, que geram resultados de impacto no mercado. E, para chegar a esse patamar, não basta coletar dados — é necessário se alinhar às melhores práticas de Data Science.
A extração e análise de dados pode resultar em insights valiosos, bem como produtos e serviços de alto potencial competitivo. Mas, para crescer com o uso de dados, sua empresa deve se atentar, também, às regras de segurança.
Neste post, vamos abordar dicas indispensáveis para ter uma empresa outperforming. Acompanhe!
O que é Data Science?
A Ciência de Dados é o estudo disciplinado de dados cuja finalidade é gerar insights. Para tanto, são estudadas as etapas de geração, tratamento e análise de dados, que devem ser convertidos em informações úteis.
Trata-se de uma abordagem multidisciplinar, que envolve diversos métodos e práticas, oriundos de segmentos como:
- Inteligência Artificial (IA), o que inclui o Machine Learning (Aprendizado de Máquina);
- computação;
- engenharia;
- estatística;
- matemática;
- administração.
Esse conjunto de conhecimentos resulta em recursos e métodos que ajudam as organizações a dar significado aos dados e entender o que aconteceu e por quê, além de acompanhar as tendências pertinentes a suas operações.
Um exemplo de métodos utilizados são o Big Data e o Small Data. O primeiro diz respeito à análise e interpretação de um grande volume de dados. Já o segundo se refere à análise de uma pequena quantidade de dados, no sentido de encontrar oportunidades para aproximar a empresa do seu consumidor.
Quais as diferenças entre empresas outperforming e underperforming?
Outperforming e underperforming são termos provenientes do mercado financeiro. Uma empresa outperforming é aquela com performance acima do esperado, ou seja, que gera retornos acima do esperado pelo índice de mercado. Assim, ela cresce de forma rápida e contínua, além de chamar a atenção de investidores.
Já uma empresa underperforming é o exato oposto: tem desempenho abaixo do esperado e pouco retorno financeiro. Portanto, o crescimento é lento, o que faz com que a empresa esteja em risco.
Um dos grandes diferenciais das empresas outperforming é investir pesado em análise e planejamento estratégico. Elas atuam de modo proativo, adotando uma cultura data driven para entender os resultados atuais e projetar cenários, o que possibilita a definição de metas compatíveis com a realidade.
Como empresas outperforming fazem o uso de dados? Confira 6 dicas!
Embora o uso de dados seja cada vez mais relevante para os negócios, muitas empresas ainda não investem corretamente nessa prática. Uma estimativa do Instituto Gartner, consultoria global de Tecnologia da Informação (TI), previu que 85% dos projetos falhariam em 2022 devido a erros em dados, algoritmos ou times de gerenciamento.
Veja, a seguir, como utilizar dados de modo a tornar sua empresa outperforming!
1. Crie um roadmap de casos de uso de dados
As empresas de alta performance no setor de vendas, por exemplo, não usam os dados apenas para a identificação de possíveis leads de vendas, mas também para criar roadmaps (guias) de casos de uso. Para isso, levam em consideração os dados do ciclo de vida dos clientes.
O roadmap funciona como um cronograma para gerenciar as estratégias de dados da empresa. Com essa ferramenta, você pode definir em quais processos os dados podem ser usados para potencializar seus resultados (a exemplo da fidelização de clientes).
2. Priorize as oportunidades corretamente
Aumentar as vendas é sempre um objetivo prioritário das empresas, e os dados são indispensáveis para concretizá-lo. Com uma solução para centralizar e organizar as informações de modo estratégico, é muito mais fácil identificar potenciais clientes e aumentar os níveis de conversão.
Nesse caso, o gerenciamento de oportunidades pode ser feito com base na coleta de dados do funil de vendas. As informações obtidas ajudam a identificar quais estratégias devem ser priorizadas por apresentar maiores chances de sucesso. Por exemplo, em alguns casos, é ideal investir em vendas cruzadas ou na retenção de clientes com risco de desligamento.
3. Capacite o time de vendas com foco em outperforming
Atualmente, os dados são os melhores amigos dos times de vendas. Com informações precisas sobre o comportamento do consumidor, por exemplo, os vendedores podem entender as motivações e tendências de comportamento e, então, usar isso para vender mais.
Os dados, portanto, devem ser usados para empoderar os times de vendas. Isso pode ser feito a partir da implementação de dashboards comerciais, para que a performance de vendas seja monitorada regularmente.
4. Padronize a experiência de compra
Uma experiência de compra agradável estimula o cliente a retornar no futuro. Para isso, é essencial implementar estratégias de omnichannel, para integrar diferentes canais de venda e padronizá-los.
Use os dados para segmentar seus clientes e definir quais os tipos de interações preferidas por eles e que, portanto, podem gerar melhores resultados.
5. Use bem os algoritmos
Algoritmos mal calibrados geram e amplificam vieses, ou seja, distorções sobre os dados — o que leva a estratégias equivocadas.
Além de diversificar as fontes de dados, o ideal é usar dados mais representativos de pequenos grupos de pessoas, que forneçam informações precisas sobre grupos maiores.
6. Atente-se às regras para o uso de dados
Para crescer usando dados, é imprescindível ter atenção às responsabilidades que isso envolve, a fim de evitar irregularidades.
No Brasil, o marco legal sobre IA ainda está em processo de análise. Ele trata de aspectos como responsabilidade em relação às ações executadas, diversidade e igualdade.
Contudo, a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) já está em vigor desde 2020. Ela visa proteger os direitos de privacidade, liberdade e formação de personalidade dos indivíduos, e cumpri-la é fundamental para preservar suas operações e os direitos dos seus clientes ou usuários, bem como evitar penalidades.
A quebra de integridade, confidencialidade ou disponibilidade compromete a segurança no uso de dados e, consequentemente, os resultados das suas estratégias. Então, é essencial implementar estratégias de proteção de dados, como:
- definir regras e níveis de proteção;
- investir em soluções de segurança;
- estabelecer controles de acesso;
- conscientizar sua equipe.
Case de sucesso da Semantix
A forma como os dados são distribuídos faz total diferença no acesso e produtividade das equipes que os utilizam. A Semantix ajuda a centralizar os dados, a partir da SDP, que reúne todos os dados em um só lugar. Isso acelera a transformação digital e impulsiona o desempenho das empresas.
Um dos nossos grandes cases de sucesso é o Hospital Care, que tinha o desafio de lidar com 35 ativos de dados do grupo, como hospitais. Esses ativos tinham diferentes fontes de informação, muitas vezes desatualizadas, e sistemas não integrados.
Adicionamos, então, 259 fluxos de dados construídos para a integração de sistemas, além de implementar 400 KPIs (indicadores de desempenho) para apoiar a tomada de decisão.
Tivemos resultados excelentes, como:
- um aumento superior a 30% nos índices de conversão;
- uma redução no prazo de integração de novos ativos de 2 meses para apenas 2 semanas.
O uso de dados só gera resultados consistentes quando é feito de forma estratégica e responsável. Isso requer a implementação de tecnologias facilitadoras adequadas, como uma plataforma de integração de dados, que garantam o acesso a dados precisos, integrados e distribuídos de forma otimizada.
A Semantix consegue integrar quaisquer bases de dados, seja de diferentes setores dentro de uma mesma empresa ou de diferentes filiais espalhadas pelo país. A sua empresa pode crescer muito mais com os dados que já tem. E o quanto antes fizer isso, melhor. Fale agora mesmo com um especialista Semantix para saber mais!
