- 20 de Dezembro de 2018.
A tecnologia e o marketing andam de mãos dadas e isso não é de hoje. A diferença está na quantidade (e qualidade) de informações que temos em cima da mesa que hoje possibilita que os gestores tomem decisões mais bem embasadas do que nunca. Por isso, o conceito de Business Analytics está sendo tão explorado.
O próprio Google soltou uma pesquisa recente mostrando que as empresas que estão na frente em competitividade são aquelas que são capazes de entender e antecipar as demandas do público-alvo, em qualquer momento da jornada de compra.
Dessa forma, um dos pilares da competitividade das empresas hoje é o Business Analytics, ou seja, a capacidade de uma empresa analisar dados e transformá-los em ações inteligentes de mercado no curto prazo de tempo, para lucrar mais.
O que é Business Analytics
O Business Analytics pode ser definido como o uso de dados por uma organização para medir e melhorar a performance.
Esses dados podem ser tanto internos (eficiência dos colaboradores, tempo de processos, etc.) quanto externos (perfil dos consumidores, benchmarking, etc.).
No mundo tecnológico em que vivemos, existem vários softwares para ajudar nessa análise de dados.
Programas que metrificam e avaliam dados internos como a produtividade dos colaboradores, dos resultados em vendas, de compras, compliance tributário e outros medidores de performance.
Quando é virada para os dados externos, o Business Analytics é utilizado para entender melhor as tendências de mercado, consumo, perfil dos clientes e concorrência.
Esse tipo de ação gera inteligência de mercado, que impulsiona a competitividade da empresa. Uma vez que as organizações que analisam a sua trajetória, são aquelas que mais sabem para onde podem direcionar os seus esforços.
Esse é o diferencial do Business Analytics que torna ele único: não é simplesmente o fato de avaliar informações, é a capacidade de transformar informações em ações embasadas (e em planos táticos).
Seja internamente ou externamente, o objetivo é auxiliar a tomada de decisão das organizações, modernizando a gestão.
Decisões organizacionais baseadas em dados
Com boas práticas de Business Analytics, uma organização consegue facilmente projetar modelos baseados em dados para tomar melhores decisões.
Quando essa prática se torna um hábito, a empresa ganha diversas vantagens competitivas como:
- Melhor entendimento dos processos internos;
- Estudo facilitado das relações e padrões do mercado;
- Possibilidade de entender situações específicas através do uso de dados;
- Usar o histórico de dados para prever resultados de marketing e de vendas.
De forma geral, o Business Analytics pode ser dividido em dois usos distintos que geram vantagens diferentes:
Análise descritiva
Com dados atualizados é possível descrever o funcionamento de uma organização, trazendo mais inteligência para o negócio.
Ao cruzar informações e avaliar o seu padrão é possível entender porque acontecem eventos como diminuição das vendas, perda de eficiência, maior rotatividade e turn over de funcionários, entre outros.
Análise prescritiva
Esse tipo de análise tenta fazer a previsão de situações futuras e responder perguntas como “quando X vai acontecer?” ou “No próximo ano, qual produto vai ganhar relevância e qual vai perder?”, ajudando a ajustar o planejamento estratégico no tocante ao estabelecimento das metas de vendas, ou ao ticket médio do produto, ou serviço, por exemplo.
São esses dois usos que tornam o Business Analytics um assunto tão importante para as organizações contemporâneas, que usam a inteligência para aumentar a sua competitividade, elas conseguem entender melhor os processos internos e prever tendências externas (mesmo em um ambiente de crise econômica).
Estudo de Caso: Ganho de competitividade com o Business Analytics
A Harvard Business Review recentemente lançou um artigo sobre a ZF, uma indústria de suprimentos automotivos que estava passando por dificuldades sérias.
Com várias novas start-ups surgindo, a indústria estava perdendo espaço para produtos contra os quais não podia competir.
Foi nesse cenário que o time de analistas de dados da ZF decidiu focar sua atenção para problemas de produção, interrupções, retrabalho, velocidade e outros fatores de enorme importância, que poderiam onerar a estrutura da empresa, de forma a tentar reverter a situação.
Ao identificar problemas, coletar dados e criar soluções através de informações, o time conseguiu os seguintes resultados:
- Através da análise prescritiva, conseguiram criar um algoritmo que previa defeitos na linha de produção com 72% de assertividade.
- Através do gerenciamento dos dados, identificaram partes do processo que tinham um uso excessivo de energia, reduzindo os gastos com eletricidade em US$ 100k-200k ao ano.
O ganho de competitividade foi tão grande, que o departamento de análise de dados se tornou um dos principais na empresa, criando soluções embasadas que funcionam, e descartando qualquer decisão ineficiente.
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