Para conduzir suas decisões de forma mais estratégica e eliminar risco de erros, sua empresa precisa de informações técnicas confiáveis. Nesse sentido, tanto a inteligência competitiva quanto a inteligência de mercado podem auxiliar você e, assim, conquistar os resultados esperados.
Entretanto, tanto a inteligência competitiva quanto a inteligência de mercado possuem focos diferentes, de forma que não devem ser confundidas na hora que o planejamento estratégico de um projeto for realizado. Neste post, separamos para você as principais diferenças entre inteligência competitiva e inteligência de mercado.
Quer tirar todas as suas dúvidas sobre o assunto? Continue a leitura do nosso post!
Inteligência competitiva
A Inteligência Competitiva é conhecida por ter o foco na concorrência. Isso faz com que ela tenha a visão da empresa ao aplicar técnicas de análise de dados. Também está voltada para as ações das organizações que pertencem ao mesmo segmento de mercado.
Outra característica importante da inteligência competitiva são os planejamentos e as construções de longo prazo. Isso é importante para que a empresa consiga mapear novas oportunidades de mercado e também mitigar riscos.
Portanto, a inteligência competitiva utiliza a coleta e a análise de dados para verificar os processos da concorrência, sendo mais direcionada aos negócios, e atua com informações sobre táticas da concorrência, bem como suas posições no mercado, pontos fortes e fracos e como tudo isso impacta no seu negócio.
Por que a análise preditiva é importante para a inteligência competitiva?
Para lidar com um grande volume de dados, a empresa precisa de mecanismos para extrair informações úteis para a sua estratégia. O foco principal da análise preditiva consiste na prevenção de acontecimentos do mercado com base na coleta de dados. Por meio desse levantamento, a empresa consegue evitar perdas de receita em casos de crise e enxergar novas oportunidades antes não exploradas. Outras vantagens da análise preditiva são:
- segurança: ao detectar com antecedência fraudes e ameaças;
- clientes: uma vez que auxilia na construção de uma base sólida e fiel;
- estoques: por contribuir para o melhor gerenciamento dos produtos.
Inteligência de mercado
Resumidamente, a inteligência de mercado está relacionada à coleta e análise de dados para que se possa compreender mercadologicamente em qual posição sua organização está inserida. A inteligência de mercado é focada no cliente e sua função é compreender o comportamento de compra do público-alvo.
Para isso, são utilizadas análises de estatísticas econômicas e sociais, como informações relacionadas à demanda, demografia, consumo, população, entre outros. Também é válido frisar que muitas empresas estão começando a marcar presença nas redes sociais. Logo, conseguem ter uma ideia sobre os desejos dos clientes por meio de comentários e feedbacks.
Com as informações de inteligência de mercado é possível definir, entre outras coisas, as diretrizes que serão adotadas pela empresa em um período de tempo. A ideia é sempre observar o mercado para aplicar todas as informações de forma a se identificar oportunidades importantes de negócios, antecipando tendências, demandas de consumo, entre outras oportunidades.
Diferentes estratégias
A inteligência competitiva viabiliza a montagem de diferentes métodos para tomar a frente nos mercados de atuação e desenvolver diferenciais competitivos para melhorar seu posicionamento no mercado.
A inteligência de mercado busca informações que possibilite à sua empresa desenvolver novos produtos, adequar ao mercado aqueles que já fabricam ou comercializam, para alcançar novos clientes e torná-los parceiros.
Se bem aplicado, todo o conhecimento de inteligência de mercado tende a se espalhar sobre uma série de produtos da empresa, o que permite uma maior abrangência da sua marca.
Desafios da inteligência competitiva em meio à transformação digital
É inegável que o surgimento da transformação digital praticamente eliminou as barreiras de comunicação. Novos mercados foram criados e isso torna a concorrência entre as marcas mais acirradas. A facilidade de comprar pela Internet aliada com as tecnologias em nuvem também contribuem para essa competitividade.
Uma boa estratégia de inteligência competitiva deve prezar pela experiência do cliente. Na prática, isso significa monitorar e acompanhar o consumidor em toda a sua jornada; desde a prospecção e os primeiros contatos com a marca até a comunicação pós-venda. Mesmo após uma compra, o cliente pode ter dúvidas quanto ao uso daquele produto ou serviço.
A inteligência competitiva auxilia no big data de modo a contribuir na filtragem e interpretação correta dos dados coletados. Com cada vez mais pessoas conectadas na rede, o volume de dados que devem ser tratados e interpretados é gigantesca.
Tipos de inteligência competitiva
No intuito de melhor cumprir os objetivos traçados, a inteligência competitiva é dividida em dois tipos: tático e estratégico.
Inteligência competitiva estratégica
O foco principal está nas análises preditivas. Logo, é necessário levantar uma grande massa de dados, a fim de prever riscos e novas oportunidades de mercado antes não exploradas. A inteligência competitiva estratégica é feita pelos gestores da empresa.
Inteligência competitiva tática
O estilo tático é mais voltado para ações de curto prazo. Seu foco está em fornecer informações sobre aumento de receitas, participação de mercado e satisfação dos consumidores. A massa de dados coletada é menor que na inteligência competitiva estratégica; por isso, a análise é feita com maior rapidez. É usada pelos setores operacionais da organização como produção e vendas.
A ligação entre inteligência de mercado e inteligência competitiva
Para se manter competitivo no mercado é preciso oferecer diferenciais. Por isso, a necessidade de se investir nos processos de inteligência competitiva e de mercado. Em conjunto, elas conseguem gerar uma inteligência efetiva para o negócio, proporcionando a definição de estratégias empresariais, além de contribuir para o desenvolvimento de ações inovadoras.
Juntas, elas ajudam a entender a concorrência e as demandas de mercado para melhorar seus indicadores, atingir os resultados em vendas e argumentar com mais precisão suas ações de marketing. Assim, é fundamental considerar os preceitos tanto da inteligência de mercado quanto da inteligência competitiva para traçar futuras estratégias e planejamentos.
O big data deve ser o elo entre a inteligência competitiva e de mercado. É por meio da coleta, tratamento e interpretação dos dados que os gestores e os setores operacionais da empresa serão capazes de traçar objetivos e implementar planos de ação no intuito de melhorar o posicionamento da marca no mercado, se destacar da concorrência e obter mais clientes.
Embora possam atuar juntas, a inteligência competitiva é diferente da inteligência de mercado. A primeira possui foco em ações de longo prazo voltadas para a concorrência; já a segunda lida com ações de curto prazo voltadas para a experiência do cliente. A empresa que souber unir as duas inteligências por meio do big data certamente terá um diferencial no mercado e obterá vantagem sobre os concorrentes.
Quer saber mais sobre inteligência competitiva e inteligência de mercado? Entre em contato conosco!
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.
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?
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] 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 […]
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
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.
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.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
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.