Uma das vantagens de administrar uma empresa de transformação digital é trabalhar com talentos incríveis no espaço digital. A equipe da minha empresa, Centric Digital, trabalha nas trincheiras com nossos clientes todos os dias e eles estão na vanguarda das últimas tendências em nosso campo.
Portanto, com base em meu artigo recente sobre benchmarking, pedi à minha equipe para compartilhar como as tendências atuais em dados podem ajudar a impulsionar o sucesso dos negócios. A visão que eles forneceram pode ajudar os líderes de qualquer organização a considerarem novas maneiras de usar os dados para melhorar os negócios, economizar dinheiro e até aumentar a receita. Aqui está o que eles têm a dizer.
Casando KPIs digitais e analógicos
“Uma empresa pode ter muitas ferramentas digitais hoje e pagar por muito rastreamento”, explica o estrategista de dados Asher Feldman. 'Mas você precisa ter uma estratégia para que possa complementar esses dados com informações do mundo real - você precisa casar indicadores-chave de desempenho (KPIs) digitais com os analógicos para obter a imagem completa.'
'Uma estratégia digital funciona para repensar um processo analógico e torná-lo melhor para o consumidor. Ao substituir esses pontos de contato analógicos, você ainda precisa prestar atenção à versão do mundo real do que isso significa para o seu negócio. Infelizmente, muitas empresas encontram problemas de atribuição, em que a empresa tem problemas para atribuir os dados digitais ao mundo real. As empresas inteligentes são as que fazem o trabalho braçal nos pontos de contato analógicos, levando em consideração itens como pontuação de imagem da marca, reconhecimento, pontuação de satisfação, pontuação líquida de promotor e reconhecimento geral e popularidade. '
Disney Parks é uma excelente ilustração do ponto de vista de Asher. Há alguns anos, a Disney World lançou o MagicBands - um tipo de pulseira do tipo FitBit que os hóspedes da Disney podem usar dentro dos parques. Essas faixas acompanham o movimento, podem ser utilizadas nos portões de entrada, barracas de alimentação e quiosques, e permitem aos usuários acesso rápido para fotos do passeio, podendo até abrir a porta do quarto do hotel. A Disney investiu US $ 1 bilhão nessa ferramenta digital que forneceria dados valiosos - incluindo registros de transações, passeios populares, dólar médio gasto, etc. Mas a Disney conseguiu casar os dados que coletou dessas bandas e os usou para melhorar as operações em ordem para acomodar mais 3.000 visitantes nos parques por dia.
Permitindo a automação total da coleta e análise de dados
Com a enorme - e crescente - quantidade de big data disponível hoje, a necessidade de automação total para coleta e análise é necessária. Muitas empresas estão se voltando para plataformas de gerenciamento de dados ou outras soluções de software para coletar, hospedar, classificar e analisar informações de uma maneira que os usuários finais possam ver e compreender facilmente. Esse processo de automação funciona para agilizar a análise de dados e também pode acabar com os silos de dados fragmentados em uma organização.
'A ideia de automação total é muito popular agora', explica Taylor Wallick, Diretor de Estratégia Digital da Centric Digital. “As ferramentas digitais de hoje podem permitir que você forneça informações em tempo real para várias partes interessadas em uma organização, sem que uma única pessoa tenha que vasculhar os dados e construir uma apresentação em torno deles. Em vez disso, um executivo pode puxar os números em um painel e ver exatamente o que está acontecendo em tempo real. '
Além de painéis de visualização de dados e plataformas de gerenciamento de dados - como Adobe Audience Manager - outra ilustração interessante de automação total pode ser encontrada na popularidade crescente das interfaces de programação de aplicativos (APIs). Esses sistemas de ferramentas podem ser usados para automatizar aplicativos usando dados de várias maneiras. Pode ser tão simples quanto automatizar a comunicação com base nas ações de um usuário - como uma mensagem de resposta automática enviada a cada novo seguidor do Twitter - ou tão complexo quanto construir um site inteiro preenchido com pontos de dados.
Weather.com e Zillow são exemplos de APIs que são construídas usando um conjunto de lógica que exibe certas informações em tempo real acessando pontos de dados públicos. Portanto, se começar a chover em Alpine, Texas, o Serviço Meteorológico Nacional coletará e publicará esses dados, que serão enviados ao Weather.com. À medida que esses dados se movem pela lógica do site, o site renderizará a imagem de uma nuvem de chuva ao lado das informações de previsão atuais da cidade.
Mesmo as empresas menores estão usando APIs em seus sites. Isso é mais comumente usado com fabricantes ou distribuidores de pequenas empresas que fornecem conjuntos de dados sobre estoque e preços às pequenas empresas. Esses dados serão então enviados para os sites da empresa em tempo real.
Fazendo suposições fundamentadas
“A análise preditiva está ganhando cada vez mais força”, explica Michael Aiello, estrategista digital da Centric Digital. 'As empresas estão usando mineração de dados e matemática complexa para cavar grandes quantidades de informações e produzir insights sobre algo que pode acontecer no futuro.'
Embora não seja necessariamente uma tendência nova, está se tornando cada vez mais sofisticada. Em 2012, o algoritmo de Target conseguiu prever que uma adolescente estava grávida antes que seus próprios pais soubessem. Os padrões de compra das meninas correspondiam a tendências semelhantes que a Target identificou como comportamento exibido por mulheres grávidas. A empresa então começou a enviar cupons para roupas para bebês com base em seus
previsão de gravidez.
Hoje, no entanto, agora é comum ver a análise preditiva em ação quando fazemos compras na Amazon ou procuramos um filme na Netflix. A Amazon oferece aos clientes produtos adicionais com base em comportamentos de compra previstos, e a Netflix declarou recentemente que quase 80% das horas transmitidas são o resultado das recomendações de seu algoritmo.
Adicionando contexto às suas métricas
Uma tendência importante com a qual todos os três especialistas concordaram é garantir que seus dados tenham contexto. Isso ajuda a evitar a prática de usar dados apenas por causa. Claro, é ótimo saber que seu aplicativo teve três milhões de downloads no dia em que foi lançado, mas há mais do que isso. Os usuários excluíram o aplicativo no dia seguinte? Eles estão usando o aplicativo da maneira que deveria ser usado? O aplicativo aumenta ou diminui a satisfação do cliente? Esses são os tipos de perguntas contextuais que você deve fazer em torno de quaisquer métricas ou KPIs.
Palavra final
A capacidade de coletar dados e usá-los para impulsionar o sucesso aumenta com o nível de maturidade digital de uma empresa. Quanto mais pontos de contato digitais uma empresa tiver, mais ricas serão as informações que ela poderá analisar e usar. Mesmo assim, deixando de lado a maturidade digital, o primeiro passo para qualquer empresa é garantir que ela tenha uma estratégia de dados em vigor primeiro. Só então eles podem avaliar com precisão se as últimas tendências em dados farão ou não sentido para seus negócios ou se serão usadas de uma forma que beneficie o cliente.
