Data driven: como usar dados para mudar a cultura organizacional

Qual é a importância dos dados para as organizações modernas?

Desde que a primeira empresa surgiu, sempre foi necessário usar dados. No entanto, o volume destes tem aumentado tanto que se tornaram necessárias tecnologias capazes de processá-los em tempo hábil.

Falando de modo específico da internet, somente uma boa coleta e análise de dados consegue identificar oportunidades e padrões de consumo das pessoas.

Dificilmente, um gestor consegue, nos dias de hoje, tomar todas as suas decisões baseadas na própria intuição.

No passado isso até era possível, mas, hoje, quem administra equipes ou empresas inteiras precisa ter ciência do seguinte: é impossível para uma pessoa, por mais que seja experiente e tenha boa intuição, tomar decisões rápidas e certeiras sem usar dados.

Temos uma capacidade de processamento muito inferior aos computadores. Estes assumiram um papel de protagonismo nas empresas, realizando cálculos e várias atividades manuais em pouquíssimo tempo.

Isso foi ruim para o colaborador? De forma alguma, visto que o seu trabalho agora é feito com maior rapidez e precisão pela máquina, liberando-o para trabalhar mais com a mente.

É justamente do nosso cérebro que surgem as estratégias e decisões a serem implementadas no negócio. Quanto mais tempo damos para ele, maiores as chances dele indicar caminhos que talvez os concorrentes não iriam trilhar.

Os dados, portanto, têm esse papel de atribuir melhor as funções ao homem e à máquina. O primeiro é mais analítico, criativo e estratégico, enquanto o segundo faz o ‘trabalho braçal’ com grande velocidade e excelência.

Podemos também destacar o aumento da visibilidade que os dados proporcionam. Existem empresas que, por medo do novo ou por puro comodismo, optam por fazer tudo do mesmo jeito.

Mesmo sendo processos demorados e burocráticos, ninguém na companhia tem a iniciativa de querer mudar, e isso pode fazer o negócio fracassar no futuro.

Concorrentes podem surgir e inovar mais, e clientes podem sair da base da empresa ou até permanecerem, mas gerando menos receita. Por um tempo, esse declínio será pouco percebido, principalmente quando os dados do negócio não são usados de maneira adequada. No entanto, a conta sempre chega, obrigando a empresa a tomar medidas drásticas para se manter operacional.

Esse cenário nos faz chegar a mais uma conclusão: dados ajudam a empresa a gerir suas finanças e acompanhar o movimento dos consumidores e do mercado. Para completar, um negócio competitivo de verdade deve focar no cliente praticamente o tempo todo, monitorando, por exemplo, as suas interações com as redes sociais da empresa.

Na prática, os dados ajudam a saber se um produto ou serviço está com a aceitação devida pelas pessoas. Com o passar do tempo, muitas coisas que consumimos outrora hoje não consumimos mais; por outro lado, diversos produtos, soluções e serviços surgiram.

Tudo isso tem como pano de fundo não a mera necessidade de uma empresa vender e faturar, mas sim o rastreio das necessidades dos clientes.

Tal fato foi proporcionado pelos dados, independentemente se eles foram coletados de modo rudimentar ou com ferramentas tecnológicas modernas.

O que é data driven e como funciona?

Uma empresa data driven é aquela em que as decisões são feitas baseadas em dados. Isso significa que a companhia, para realizar ações de marketing e melhorias de processos, por exemplo, fez a coleta e análise de dados, visando extrair informação e conhecimento úteis.

Para explicar o funcionamento do data driven, é crucial falar do conceito de ciência de dados. Esta é uma área multidisciplinar, que engloba, por exemplo, métodos estatísticos e Inteligência Artificial.

Na prática, os dados para análise e tratamento costumam ser coletados de:

• planilhas e relatórios de vendas;
• interações dos consumidores em dispositivos móveis, incluindo sites, aplicativos e redes sociais;
• sensores acoplados em máquinas e equipamentos diversos, o que é conhecido por IoT (Internet of Things ou Internet das Coisas).

Quando uma grande massa de dados é coletada, esta é submetida a vários processos. Dentre eles, podemos citar a limpeza, agregação e manipulação, sendo que o intuito disso é identificar padrões e correlações plausíveis entre esses registros.

Funcionamento

Com o data driven, a empresa pode resolver problemas corriqueiros das operações, saber o que a fez vender menos e até mesmo reestruturar processos. Tudo isso é feito com auxílio do Big Data e da análise computacional. O primeiro é um termo em alta no momento, designando o grande volume de dados gerados todos os dias e coletados pelas empresas. Já o segundo conta com o auxílio da Inteligência Artificial e do Machine Learning para solucionar tais problemas.

A Inteligência Artificial tem o intuito de encontrar formas efetivas de usar dados no negócio. Para isso, são empregados algoritmos e técnicas, capazes de processar com rapidez uma grande massa de dados, de modo a trazer a agilidade operacional que a empresa precisa.

Sobre o Machine Learning, a ideia é tornar aplicações empresariais e comerciais mais inteligentes, por meio do aprendizado de máquina. Para exemplificar, existem e-commerces dotados de algoritmos em seus sites, visando captar dados referentes às preferências de compra dos clientes.

Desse modo, quando os consumidores visitam a loja virtual novamente, os produtos selecionados em suas contas estarão mais alinhados aos seus gostos, o que aumenta a chance de adicionarem itens ao carrinho.

Vale ainda salientar que há uma forte relação entre data driven, Inteligência Artificial, Machine Learning e automação de processos. Um dos objetivos de coletar e analisar dados é encontrar meios mais rápidos de realizar algumas tarefas, como a consulta de informações.

Imagine, por exemplo, o quão é difícil a um colaborador extrair algum insight de uma extensa planilha do Excel. Em vez de levar horas, dias ou até semanas para produzir um documento na empresa, a automação do processo de consulta faz esse tempo cair sensivelmente.

Uma empresa data driven conta com softwares modernos, além de profissionais capacitados e alinhados com uma mentalidade orientada a dados. Muito mais do que usar a tecnologia, a companhia deve ter em mente que precisa de uma equipe focada em explorar novos horizontes a cada dia.

Dados podem trazer muitos desafios, e estes precisam ser superados o mais rápido possível. Caso contrário, o concorrente pode passar à frente e conquistar aqueles clientes que estavam no radar da empresa.

Qual sua importância?

Se o data driven é algo que demanda dinheiro, capacitação e mudança de mentalidade, porque então adotar quando a empresa está indo bem? Vamos ilustrar esse raciocínio com o seguinte exemplo: suponha que você está indo para uma viagem sem saber os perigos que o esperam na estrada.

A sua experiência na direção, por mais que seja de muitos anos, não é suficiente para lidar com as situações adversas, que podem ser, por exemplo, assaltos e condições climáticas desfavoráveis. Ao longo do percurso, você teve muitos problemas, tendo que demorar mais tempo do que o previsto para chegar até o destino.

Falando agora da realidade empresarial, o exemplo apresentado serve para ilustrar um pouco a importância da análise preditiva dos dados. Quando o gestor consegue identificar riscos e oportunidades no futuro, ele certamente irá se preparar melhor.

O data driven, portanto, não serve apenas para a empresa vender mais e resolver os seus problemas presentes. A cultura organizacional, os processos e a gestão, uma vez orientados a dados, dão o suporte que a companhia precisará na hora de mudar o seu posicionamento no mercado e criar novos produtos, por exemplo.

Certamente, você já deve ter visto muitas empresas que passaram a atuar em mais de um segmento. Isso aconteceu porque elas identificaram oportunidades, que costumam ser brechas de demandas não atendidas pelas outras empresas.

E quantas outras empresas passaram a abrir filiais cada vez mais longe da matriz e até mesmo em outros países? Em geral, o crescimento em escala está atrelado aos dados, sendo ainda mais efetivo e sustentável quando se usa uma metodologia data driven.

Quais seus benefícios?

De forma geral, o maior benefício do data driven está na obtenção de conhecimento. Quando se sabe as necessidades dos clientes, por exemplo, todas as ações envolvendo marketing e vendas estão mais aptas a trazer bons resultados ao negócio.

O conhecimento dos clientes, somado à experiência do mercado é o que faz a empresa ser cada vez mais relevante e competitiva. Com o data driven, nada passa despercebido, servindo de insumo para a obtenção de informação e conhecimento atualizado constantemente.

Outra consequência desse conhecimento é a personalização de produtos e serviços. Trata-se de um elemento crucial para fidelizar clientes ao negócio, fazendo-o comprar com recorrência.

Um dos indicadores de performance ligado a isso é o LTV, ou Lifetime Value. Este consiste basicamente no quanto de receita um cliente gera só longo de todo o seu relacionamento com a empresa.

Em alguns casos, por mais que um cliente não procure o concorrente, pode acontecer dele não comprar com recorrência. O data driven pode ser útil nesse sentido, mostrando aos gestores quais fatores têm levado aquele consumidor a não fechar mais negócios com a empresa.

Às vezes, ações simples como uma promoção ou desconto já são capazes de fazer o cliente comprar mais. Vale também destacar a economia que a empresa obtém em relação à captação de novos clientes.

A prática tem mostrado que é muito mais barato vender para o mesmo cliente do que fazer a captação de novos compradores. Isso implica que outro benefício do data driven é a construção de um relacionamento sólido com o cliente, aumentando, assim, a chance dele recomendar o negócio a outras pessoas.

Quando isso acontece, o novo cliente não mais precisa passar pelas etapas de conscientização acerca dos benefícios de um produto ou serviço. Em outras palavras, essa pessoa que veio por indicação já pulou algumas etapas, estando já mais preparada para comprar algo.

Outra consequência importante do conhecimento é a eficiência dos processos e redução de custos. Para uma empresa operar com máxima fluidez e excelência, a padronização e a integração entre os departamentos é fundamental. Com o data driven, é possível alcançar ambas, de modo a eliminar gargalos e ruídos na comunicação entre os setores do negócio.

Um problema que muitas empresas precisam resolver é a falta de integração entre os sistemas. Sem uma cultura orientada a dados, eles tendem a ser pouco aproveitados, visto que ficam confinados nos programas de cada setor, sem serem compartilhados.

Todavia, quando a empresa adota o data driven, haverá um software com interface central, recebendo todas as informações oriundas de setores como financeiro, contábil e RH.

Dessa forma, eles podem ser combinados e correlacionados, gerando relatórios e gráficos bastante completos. Por consequência, os gestores passam a ter uma visão sistêmica do negócio, podendo tomar decisões mais alinhadas com as reais necessidades e desafios da companhia.

Essa possibilidade de enxergar a empresa de forma integral é o que faz os processos serem constantemente aprimorados, eliminados, automatizados ou até criados do zero. Todos os custos que eram invisíveis passam a ser do conhecimento dos gestores, de modo que os recursos podem ser agora melhor direcionados.

Com isso, as deficiências operacionais de um setor específico podem ser resolvidas mais rapidamente. À medida que isso acontece, a companhia passa a ter potencial de escalar as suas operações de maneira sustentável, sem que as despesas cresçam na mesma proporção.

Quando o colaborador tem uma mentalidade data driven, ele pode desempenhar bem o trabalho que seria antes designado a duas ou mais pessoas. Em outras palavras, em vez de contratar profissionais em caso de expansão do negócio, um único colaborador pode acumular funções e não ficar sobrecarregado.

A razão disso está justamente no fato de que muitas atividades repetitivas, demoradas e suscetíveis a erros foram delegadas ao software. Além disso, todo o trabalho de consulta de dados é muito mais rápido e automatizado, fazendo-o ter um tempo maior para pensar em como o negócio pode agregar mais valor à experiência dos seus clientes.

Qual é a diferença entre data driven e analytics driven?

As análises de dados em uma empresa podem ser simples ou mais complexas, a depender das suas necessidades. Exemplificando, imagine que o gestor precisa tomar alguma decisão em cima do histórico de compra dos clientes.

Por mais que ali tenham inúmeras informações, elas não serão, a princípio, combinadas com outros dados da empresa. Trata-se, portanto, de uma análise quantitativa, que é justamente o propósito da abordagem data driven.

Agora, se esse histórico do cliente é cruzado com outras informações (como pesquisas de mercado e hábitos de compra), tem-se uma análise qualitativa.

Neste caso, o que ocorre é o analytics driven, uma abordagem mais complexa, visto que o gestor precisa de um tempo maior para analisar os cenários apresentados e tomar uma decisão.

A diferença, como podemos notar, está no nível de complexidade nas análises data driven e analytics driven. Todavia, são etapas convergentes e aplicáveis na empresa, visando trazer melhoria contínua dos processos, vantagem competitiva e eficiência operacional.

Como é a estrutura do data driven?

Podemos trazer para o data driven a estrutura necessária para uma empresa adentrar na transformação digital. Em outras palavras, uma cultura organizacional orientada a dados é composta por processos, tecnologia e pessoas, sendo que os três precisam ter uma boa harmonia entre si.

Na prática, tudo acontece quando se tem bons softwares, pessoas capazes de operar e extrair valor desses sistemas e processos padronizados. Em relação aos softwares, uma tendência global é o uso deles ser baseado na nuvem. A razão disso é que a companhia pode não só reduzir alguns custos, como terceirizar certos aspectos a uma empresa terceirizada.

Na prática, não é mais preciso se preocupar, por exemplo, com licenças, atualização e licenças de software — tudo fica a cargo do provedor de nuvem, que também fica encarregado dos aspectos ligados à segurança dos dados.

Isso significa que a empresa terá condições de trabalhar com mais afinco em torno da sua atividade-fim (ou core business). A nuvem é considerada um componente essencial do data driven, permitindo que o negócio:

• tenha uma disponibilidade praticamente integral em seus sistemas;
• consiga aumentar ou diminuir a demanda por recursos de armazenamento e processamento, pagando de forma proporcional;
• tenha uma segurança de dados capaz de fazer a empresa não se preocupar, por exemplo, com violações à LGPD.

Como adotar uma cultura data driven nas empresas?

O princípio para adotar o data driven deve estar nas pessoas. Quando estas se mostram dispostas a abraçar o novo, a tecnologia, os softwares e processos são consequência. Dito isso, é preciso estabelecer uma cultura voltada para a análise de dados, algo que muitas vezes pode ser desafiador e exigir bastante do colaborador.

Para essa cultura de dados ser implementada, o gestor precisa atuar de modo massivo. É preciso comunicar a todos essa mudança de mentalidade, buscando a adesão do máximo de pessoas em torno desse propósito.

Depois disso, deve-se traçar um robusto planejamento estratégico, contendo as necessidades, objetivos e metas do negócio. É nesta parte que todo o resto deve se basear, sendo também crucial apresentar quais indicadores de performance serão adotados. O intuito é fazer uma comparação entre os resultados esperados e obtidos.

Em relação ao software, ele deve refletir ao máximo o que a empresa precisa naquele momento e precisará no futuro. Em outras palavras, o gestor não deve cair na vaidade, por exemplo, de adotar o mesmo software que os concorrentes estão usando, sem examinar com acurácia o que o negócio realmente precisa.

É importante também que essa solução tenha integração com outros programas, tendo em vista a escalabilidade do negócio no futuro. Do contrário, pode acontecer de o software precisar ser trocado lá na frente, o que fará esse processo de crescimento ocorrer de modo mais dispendioso.

Nesse sentido, contar com o apoio da Semantix é uma excelente estratégia. Somos referência no mercado e contamos com produtos de alta tecnologia para gerar insights e criar inteligência por meio de dados.

Quais erros você deve evitar?

Um erro que se deve evitar a todo custo é querer implementar o data driven todo de uma vez. Existem várias razões para isso não ser recomendável, sendo uma delas a baixa adesão dos colaboradores e a falta de expertise em interpretar dados.

Independentemente do tamanho da empresa, a recomendação é começar em setores menos estratégicos da companhia. À medida que os profissionais ficam familiarizados com o data driven, pode-se estender o seu uso aos demais departamentos, nunca esquecendo de monitorar os indicadores de performance.

Outro erro que pode prejudicar a efetividade do data driven é não treinar e capacitar o time. Em relação a isso, existem duas coisas a serem ponderadas: o manuseio dos softwares e a capacidade de extrair dados relevantes deles. A ideia, portanto, é investir em cursos voltados ao uso desses sistemas e análise, de modo que os colaboradores não tenham dificuldades nas suas atividades diárias.

Podemos ainda citar como erro na implantação do data driven a pouca conscientização da cultura de dados para com os colaboradores. Por mais que o gestor queira estabelecer essa nova mentalidade, ele precisa saber externar isso, usando uma comunicação clara e sem espaço para ambiguidades.

Querendo ou não, isso acaba entrando nas habilidades comportamentais e de liderança desse gestor, implicando no seguinte questionamento: “será que eu, gestor, tenho as minhas equipes na mão?”. Se a resposta for sim, o processo tende a ocorrer com mais fluidez; do contrário, é preciso avaliar o que precisa ser melhorado, antes de partir para a implementação do data driven.

O data driven consiste em uma cultura organizacional orientada por dados. Abrange pessoas, processos e tecnologias, de modo que a harmonia entre essas partes deve trazer um entendimento sobre os dados e transformá-los em informação relevante, conhecimento de mercado e vantagem competitiva.

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