“Estar um passo à frente do exército adversário é mais importante do que a superioridade numérica ou os cálculos mais perfeitos”, foi o que disse o Mestre Sun Tzu no livro “A arte da guerra”. Embora escrito com base no cenário militar de 1519, a frase representa perfeitamente a realidade atual da competitividade corporativa.
Embora fatores como a estrutura, escala de atuação e representatividade que a organização possua sustentem a sua solidez de mercado atual, são as habilidades preventivas que a manterão no páreo a longo prazo e agregarão competitividade a ela. É isso que torna a inteligência de mercado tão essencial para a saúde financeira e longevidade da sua empresa.
Confira neste artigo porque a inteligência de mercado é crucial para encontrar, desenvolver e manter o diferencial competitivo da sua organização.
Desmistificando o termo
Comumente referenciada como “inteligência competitiva”, o termo inteligência de mercado representa o processo de analisar grandes quantidades de dados, estruturados ou não, de fontes internas e externas, a fim de encontrar insights que possam ser valiosos para o negócio.
Esses insights podem representar uma tendência de mercado que tem crescido, uma necessidade ainda não atendida, uma insatisfação dos clientes por parte de algum produto ou serviço da empresa, algum padrão de comportamento e afins.
Por meio destas informações, a empresa pode identificar o que o mercado vem projetando para o futuro, permitindo a ela direcionar as estratégias para um público-alvo melhor definido, agregando assertividade nas ações e iniciativas, o que, por conseguinte, manterá a empresa sempre à frente do seu estado atual – e dos concorrentes.
Entendendo o poder da predição para os negócios
Empresas que trabalham com o desenvolvimento de dispositivos tecnológicos, como Apple, Samsung e Motorola, costumam utilizar esta prática para identificar o comportamento e preferência dos consumidores sobre diversas características dos aparelhos, como tamanho e qualidade da tela, potência do processador, desempenho de câmera e outros.
Para fazer a identificação são analisadas – muitas vezes, em tempo real e com o auxílio de ferramentas de Big Data – informações de diversas fontes, como blogs, redes sociais e pesquisas da própria empresa, permitindo uma lapidação precisa do perfil dos consumidores e, consequentemente, o desenvolvimento de um produto que atende às necessidades do mercado.
Além disso, analisando os concorrentes, é possível avaliar a que nível eles estão atendendo estas expectativas, quais estratégias estão usando para isso e o quão efetivas elas são. Com previsões bem elencadas e produzidas, informações dos concorrentes e do público-alvo, a tendência de obter sucesso nos negócios é muito maior.
Colocando a inteligência de mercado em prática
Existem diversas formas de usar a inteligência competitiva a favor dos processos internos e dos negócios com os clientes. Confira algumas delas abaixo:
CRM
O CRM é uma das mais ricas fontes de dados sobre os seus clientes. Lá, existem informações como as suas preferências em relação aos produtos e às soluções oferecidas pela empresa, o nível de satisfação com estes produtos, com o atendimento, o suporte prestado etc.
Com estas informações você pode identificar o nível de efetividade das soluções oferecidas aos clientes e quais não estão surtindo efeito e que podem ser descartas para poupar tempo e recursos. Estes dados auxiliarão a otimizar processos e negócios.
Mineração de dados com Big Data
A tendência Big Data está ganhando o coração das empresas mundo afora. Trazendo metodologias e ferramentas para mineração e análise de dados, ela vem empoderando o setor de BI na busca por insights valiosos para os negócios.
Permitindo a coleta e análise instantânea e automatizada de informações internas e externas – como blogs, redes sociais e afins – o Big Data dá mais efetividade ao BI da organização por facilitar a análise de mercado e a busca por novas atuações.
Buscar a inteligência de mercado é uma prática essencial para qualquer organização que queira se manter no topo. A agilidade e complexidade com que os negócios acontecem exige que as estratégias sejam cada vez mais certeiras, ágeis e, sobretudo, preditivas. Não dá mais para reagir, é preciso prever.
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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?