O Business Intelligence ganhou vários mercados na última década por ser uma tecnologia capaz de agregar valor a dados e otimizar processos. No setor de ensino, por exemplo, é possível utilizar o BI na retenção de alunos. Assim, negócios conseguem manter boas taxas de lucratividade mesmo em momentos difíceis.
Quer saber como fazer isso? Então continue a leitura e entenda como adotar o BI na retenção de alunos!
Por que é importante reter alunos?
A retenção de consumidores é um dos principais fatores para garantir o sucesso de um negócio. Além disso, manter clientes fiéis é um sinal de que a marca é competitiva.
Quando isso ocorre, a empresa terá benefícios como:
- facilidade em manter um fluxo de lucro contínuo a médio e longo prazo;
- mais resiliência em momentos de crise econômica;
- menor perda de consumidores após problemas no atendimento;
- maior capacidade de conquistar novos clientes.
Como utilizar o BI na retenção de alunos?
O uso de BI na retenção de alunos pode ser aplicado para otimizar processos internos e avaliar as medidas adotadas pela empresa para lidar com os seus consumidores. Veja a seguir que caminhos a sua marca pode adotar nesse cenário.
1. Análise de indicadores de qualidade
Os indicadores de qualidade são fundamentais para entender como a marca está posicionada em relação aos seus clientes e identificar possibilidades de melhorias. Além disso, eles ajudam gestores a otimizarem investimentos a médio e longo prazo.
Nesse sentido, o BI permite integrar dados de vários setores em um único dashboard. Isso facilita a avaliação da qualidade das decisões tomadas, assim como a identificação de pontos que demandam melhorias. Desse modo, será mais fácil priorizar investimentos que possam impactar nas taxas de retenção da empresa.
2. Identificação de tendências do mercado
A identificação de tendências do mercado ajuda a marca a planejar-se a médio e longo prazo de um modo inteligente e bem estruturado. A partir desse processo, os gestores podem antecipar investimentos e, com isso, posicionar a empresa antes dos concorrentes. Como consequência, os consumidores passarão a identificar o negócio pela sua facilidade em inovar e a sempre manter-se em dia com as suas demandas.
3. Avaliação de estratégias de pós-vendas
O pós-vendas é um momento muito relevante para que negócios possam manter clientes fidelizados. Nesse sentido, entender o que dá certo e errado nessa etapa facilita a otimização de abordagens de relacionamento e, ao mesmo tempo, amplia a competitividade da marca.
Por isso, não deixe de integrar o BI nas suas rotinas de benchmark para maximizar a sua habilidade de planejar boas rotinas de contato com os seus consumidores.
Como escolher uma solução de BI?
Escolher uma solução de BI para adotar essa tecnologia na retenção de alunos é um processo que demanda planejamento. Ele deve ser orientado para reduzir riscos e otimizar ganhos.
Os passos são os seguintes:
- entenda as suas demandas;
- busque uma ferramenta compatível com o seu orçamento;
- organize os seus dados corretamente;
- opte por soluções com boa credibilidade no mercado;
- conte com o apoio de um parceiro especializado.
A análise de dados ajuda empresas a otimizar rotinas e a ter um padrão de funcionamento alinhado com as demandas do mercado. Além disso, permite que empresas entendam pontos críticos da sua jornada, como a retenção de alunos. Por isso, inclua o investimento em Business Intelligence em seu planejamento!
Como você mantém consumidores fidelizados? Conta pra gente nos comentários!
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?