6 passos para implementar uma cultura data-driven

Uma cultura data-driven proporciona clareza para estratégias de rentabilização e fidelização, já que associam informações e geram insumos para uma tomada de decisão mais ágil e mais embasada. Com inteligência de dados e modelos que consideram aspectos comportamentais, transacionais, demográficos e geográficos, é possível ter uma visão integrada dos clientes, entender padrões de comportamento, traçar semelhanças entre grupos e mapear tendências.

O estudo global realizado no primeiro semestre de 2023 do IBM Institute for Business Value, “CEO decision making in the age of AI, Act with intention”, mostrou que a gestão dos dados é a principal prioridade para CEOs Brasileiros: para 44% dos executivos, padronização dos processos de coletas de dados e relatórios está no topo da lista; 40% querem implementar e promover uma cultura orientada por dados e 39% entendem a importância de melhorar as plataformas de dados atuais.

Leia mais: IT Forum Series: cultura data driven é meta, mas ainda não realidade

Essa e outras pesquisas, nacionais ou globais, evidenciam que a análise de dados é fundamental para todo perfil de negócio. Mas sabemos que ainda há muitos desafios e obstáculos para que as empresas sejam data-driven de fato. Em seus caminhos, elas ainda se deparam com falta de alinhamento entre as áreas de negócios e a área de dados, fontes de dados desconectadas e descentralizadas, dados poluídos e, por fim, com a cultura HIPPO (Highest Paid Person’s Opinion), onde a opinião da pessoa com maior nível hierárquico é a que prevalece no final do do dia.

Como impulsionar a cultura data-driven?

1. Estabeleça objetivos de curto, médio e longo prazo: um erro comum é traçar apenas objetivos grandiosos e ambiciosos – muitas vezes utópicos – e que estão fora do alcance imediato. Tais objetivos poderiam ser cumpridos somente após muito tempo e ainda dependeriam de coordenação e interdependência entre diferentes áreas da organização, o que representa um risco importante.

Isso porque raramente existe a disponibilidade em termos de tempo e esforço para algo sem resultados visíveis no curto prazo. A empresa precisa ser capaz de visualizar os benefícios para o negócio ao longo da execução das iniciativas.

2. Priorize processos críticos de negócio: para estabelecer os objetivos das suas primeiras ações data-driven em diferentes prazos, é preciso entender quais as prioridades do negócio e quais processos precisam ser impactados. As empresas podem ter centenas de ações de negócio que envolvem várias áreas, sistemas, bases de dados e profissionais. Por isso, para fazer essa definição, é preciso identificar os processos mais relevantes e que poderiam se beneficiar de uma iniciativa baseada em dados.

Não é possível abraçar todas as demandas de uma só vez. Por isso, elenquei aqui algumas perguntas que irão ajudar a tomar a melhor decisão:

• Quais são os principais processos de negócios?
• Quais sistemas os suportam?
• Quais áreas dependem disso?
• Quais dados são gerados ao longo das diferentes jornadas do cliente?
• Quais são suas métricas?

3. Desenvolva processos replicáveis: é preciso executar, repetidamente, as fases de identificação de objetivos, planejamento, definição de processos prioritários, seleção das fontes de dados, aplicação de governança sobre esses dados, realização dos tratamentos necessários e envolvimento das áreas relevantes. Tudo isso, quantas vezes forem necessárias, com os processos de negócio que estão no ranking de criticidade elaborado na etapa anterior.

Assim, as interações dos processos de negócio de acordo com a prioridade ajudam a garantir que a execução se aprofunde até atingir o nível desejado para o momento atual da sua empresa e para o mercado em que você atua.

4. Escolha os dados a serem tratados: centenas de bases de dados podem ser encontradas em uma grande organização. No entanto, uma iniciativa de implantação de uma cultura data-driven não deve tratá-las e estruturá-las de uma vez. Isso requer muito esforço, leva muito tempo, demanda muitos recursos e não entrega valor para o negócio por si só.

Em uma analogia, podemos pensar que essa iniciativa seria o alicerce de um edifício, mas não adianta construir o alicerce de todos os edifícios de uma vez, para depois começar a construir apartamentos. Identifique quais são os dados mais relevantes para os seus processos de negócio prioritários – esses devem ser tratados inicialmente.

5. Defina as métricas para avaliar as suas iniciativas: define-se um objetivo de negócio e assim são estabelecidas as métricas. Se a métrica é mal definida, de forma a gerar efeitos colaterais indesejáveis e não intencionais, ela pode se tornar perversa.

Portanto, precisam ser bem estabelecidas e devem realmente indicar o sucesso da iniciativa, sem abertura para desvio de foco em relação ao atingimento de números que podem não indicar os verdadeiros resultados das mudanças.

6. Utilize a escala de maturidade: o nível básico de maturidade analisa dados brutos gerados a partir de sistemas e de processos de negócio. Praticamente nenhuma inteligência ou nenhum uso efetivo pode ser feito com dados na sua forma bruta. É importante saber que um dado organizado é uma informação. A escala deve ter:

Acuracidade: é a validação dos dados, garante que estejam corretos e que eventuais defeitos sejam identificados e corrigidos.

Diagnóstico está relacionado à análise descritiva do dado, sendo possível extrair KPIs relevantes do negócio, identificar ao longo do processo quais são os grandes gargalos, onde estão as falhas, as perdas de receita e custos a mais do que deveriam.

O próximo nível é a recomendação. Os dados são usados como insumo para diagnósticos relacionados aos processos de negócio, mas também para prever, prescrever, recomendar direcionamentos e coordenações.

É possível olhar para dados e identificar, pelas características que o cliente tem, o que é relevante dentre os produtos e os serviços disponíveis. A empresa se torna relevante para o cliente e, em troca, ele oferece fidelidade, compra e engajamento.

Já a confirmação é justamente o feedback, esse loop de confrontamento de recomendações com o que efetivamente acontece. Isso também pode ser usado em benefício dos modelos de dados que aprendem com a realidade.

O nível máximo é inteligência e uso desse conhecimento geral do processo no planejamento e na execução da estratégia de negócio.

A cultura data-driven é fundamental para que as empresas tomem decisões precisas e de forma ágil. Ao implementar uma gestão baseada em dados, as organizações podem alcançar resultados mais escaláveis e personalizados na sua base de clientes. Isso beneficia os clientes com serviços mais adequados às suas necessidades, e também oferece às empresas uma compreensão mais integrada do que seus clientes desejam.

Siga o IT Forum no LinkedIn e fique por dentro de todas as notícias!