A tecnologia é fundamental para uma empresa gerar valor ao consumidor, especialmente depois que a transformação digital adentrou em muitos setores e causou mudanças profundas. Nesse cenário, as organizações precisam estar atentas às novas tendências e soluções, do contrário, ficarão atrás da concorrência e terão dificuldades em atrair e reter clientes.
Além da tecnologia, é fundamental que os colaboradores da empresa estejam aptos para lidar com essas soluções, no intuito de obterem o máximo aproveitamento delas. Em outras palavras, além das habilidades técnicas para lidar com as ferramentas, é preciso que os profissionais desenvolvam um novo mindset corporativo — uma nova cultura organizacional voltada para dados.
Quer saber mais sobre a importância do uso de dados na estratégia da sua empresa? Continue, então, a leitura do nosso artigo!
Por que a empresa deve utilizar dados para gerar valor ao cliente?
O cliente da atualidade está mais conectado, o que significa, na prática, que ele tem um acesso muito mais fácil à informação do que antigamente. Antes de alguém se decidir pela compra de um produto ou contratação de um serviço, é possível obter referências a respeito de uma empresa, o que obviamente vai impactar a sua decisão.
Dado o contexto, quanto mais as empresas utilizam ferramentas de análises de dados, mais elas serão capazes de identificar tendências de consumo e inúmeras outras informações relevantes sobre o público.
O Big Data e o Business Intelligence são responsáveis, respectivamente, por coletar um grande volume de dados e auxiliar na obtenção de insights que sirvam de base para a tomada de decisão e o planejamento estratégico. Acompanhe a seguir algumas dicas que daremos sobre como gerar valor ao cliente por meio da análise e interpretação de dados.
Previsão de demanda
Uma informação essencial para a empresa é saber o quanto ela terá de demanda em uma determinada época. Coletando dados dos consumidores e do mercado, é possível obter estimativas bastante precisas, possibilitando que campanhas de publicidade sejam voltadas para a promoção de um produto, além de gerir melhor os itens do estoque, por exemplo.
Monitoramento de indicadores relevantes
Medir a performance é fundamental para dizer se o planejamento estratégico está ou não surtindo os resultados esperados. Sobre esse aspecto, deve-se escolher quais são os indicadores mais relevantes e relacionados ao segmento do negócio, visto que existe uma infinidade deles. Vale salientar que o monitoramento é um processo cíclico, portanto, deve ocorrer continuamente na empresa.
Compreensão das necessidades individuais dos clientes
OBig Data e o Business Intelligence são ferramentas capazes de prover informações detalhadas sobre os consumidores. Isso contribui para uma abordagem mais personalizada e humanizada, o que aumenta as chances de fechar negócio com esse cliente. Em termos de software, um ERP e um CRM são exemplos de ferramentas que podem ser adotadas para obter os benefícios das duas tecnologias.
Que cuidados a empresa deve tomar na hora de interpretar dados?
Um dos principais equívocos que os gestores e colaboradores podem cometer é com relação à escolha equivocada dos indicadores de monitoramento. Se as decisões de negócio forem tomadas nessas condições, haverá o risco de prejudicar a entrada de receitas, ou a empresa pode ter custos desnecessários que não foram identificados previamente. Não obstante, se a equipe tiver pouca capacitação e expertise para interpretar os dados, os resultados também não serão satisfatórios.
Para uma empresa gerar valor ao consumidor, ela deve se inserir na transformação digital. A análise e a interpretação de dados fornecem insights valiosos, que servem de base para a tomada de decisão e o planejamento estratégico. Portanto, não perca tempo e faça com que o seu negócio cresça e tenha cada vez mais capacidade de atrair e reter clientes!
Agora que você entendeu como os dados ajudam a empresa a gerar valor ao cliente, continue no blog da Know Solutions e conheça a relação entre banco de dados e Business Intelligence!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?