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Dados acionáveis: a revolução em analytics que acelera o sucesso do cliente

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Por Mateus Pestana
Atualização:
Mateus Pestana. FOTO: DIVULGAÇÃO Foto: Estadão

Sempre que falamos em dados, existe uma tendência muito grande a pensar em dashboards, BI, análises ou em algumas palavras da moda atualmente, como big data. Sim, tudo isso faz sentido e está dentro do conceito de dados e transformação digital. Mas, é importante falarmos de um conceito muito poderoso e impressionante: Dados acionáveis.

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O que são dados acionáveis e em que momento você está sendo impactado por esse princípio? Vamos pensar em três aplicações práticas que estão no nosso dia a dia: LinkedIn, Netflix e Spotify. Três soluções que podemos chamar de nativas digitais, com abrangência global, com dezenas de milhões de dados e informações.

Quando o LinkedIn te sugere uma vaga, quando o Netflix diz que você potencialmente pode gostar de uma série, porque baseado no seu perfil tiveram outras que vocês gostou anteriormente do ator/diretor/estilo, ou quando o Spotify cria uma lista personalizada para que você escute músicas que tem mais relevância com o seu gosto musical e suas preferências, há dados acionáveis no jogo. Assim fica um pouco mais claro entender o quão esse conceito é poderoso e impressionante. São eles que melhoram a sua experiência com essas empresas e faz com que você se engaje mais com essas plataformas.

No final do dia, dados acionáveis é sobre conseguir tomar a ação certa, no cliente correto e no momento mais adequado. Esse ponto é muito importante, afinal de contas, o contexto que estamos usando os dados hoje está mudando. Antes usávamos dados para contar histórias: meu volume de vendas foi tanto, meu churn foi tanto, a aquisição de clientes foi tanto, e isso continua válido, obviamente. Para construir o futuro não precisamos apagar o passado, mas precisamos ir além. Não é uma "destruição", trata-se de uma evolução.

Dados estão construindo uma história. Empresas têm o desejo de usar dados imediatamente e esse é mais que um desejo, é uma necessidade. Quando pensamos em um e-commerce, por exemplo, não há tempo hábil para esperar que uma empresa extraia dados, analise os dados, coloque-os num dashboard e pense "Nossa, o Fulano colocou esse produto no carrinho e não fechou a compra, deixa então eu fazer uma plano de ação e ver se ele consegue comprar agora". É preciso agir na hora, em questão de segundos.

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Saímos de dashboards e vamos para insights. Insights esses, que não são nada se não gerarem ações imediatas. Um segundo exemplo acontece na indústria. Existe um tipo de análise que a indústria/varejo faz com muita frequência que se chama RFV (recência, frequência, e valor).

"Recência" é quando o cliente fez a última compra, "frequência" é a frequência média de compra e "valor" é o ticket médio. Com os dados acionáveis, é possível trabalhar o RFV em escala, cliente a cliente, para tomadas de ações muito mais rápidas e assertivas.

Podemos ainda sair da indústria e pensarmos no contexto de empresas SaaS. Ilustrando um pouco melhor: um cliente que reduziu 20% de engajamento de uso, tem dois chamados abertos acima do SLA, está inadimplente e na última pesquisa de satisfação entrou dentro da linha detratora, o que sinaliza que está correndo sério risco de cancelar seu serviço.

Porém, se você tem centenas ou até milhares de clientes, como saber diariamente dentre esses inúmeros clientes quais estão nessa situação para agir com rapidez?

Como fazer os dados trabalharem por nós e não o contrário? Essa é a revolução atual. Precisamos começar a fazer os dados trabalharem pela gente, o próprio dado automatizar o processo, e nós "somente" avaliarmos se as configurações de jornada do cliente, de regras de negócio e algoritmo estão corretas, se estão dando resultados, ao invés de dedicar horas a fio em frente a dashboards, cruzando esses dados e buscando respostas que façam sentido.

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Netflix, Spotify e LinkedIn não precisam ter um humano atrás de uma tela, visitando perfil por perfil, avaliando competências para recomendarem um filme, uma música ou uma vaga de emprego. O manual impossibilita o processo em alta escala, é preciso dados orquestrando o negócio.

A questão chave é a de mudar a mentalidade para um pensamento factual, baseado em dados, buscar os recursos e ferramentas necessários para essa transformação, e usá-la para orquestrar e alavancar o seu negócio. Existe uma infinidade de outras aplicações para o uso de dados acionáveis, fato é, que são um recurso extraordinário para empresas e negócios que buscam crescimento e desenvolvimento em um mercado com clientes cada vez mais decididos, que buscam agilidade e praticidade não só na aquisição de um produto, mas em toda a experiência.

*Mateus Pestana, CEO e cofundador da SenseData

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