O dia 27 de agosto de 1859 mudou totalmente o rumo da história e foi fundamental para o mundo e a sociedade que vivemos hoje. Não foi a chegada do homem à lua nem o lançamento do primeiro computador. Na cidade de Titusville, Pensilvânia, um empresário descobria o petróleo. A partir de então, esse combustível gerou uma riqueza sem precedentes para seus detentores.
Nos últimos anos, muitos executivos adotaram a frase “Dados são o novo petróleo”, do matemático inglês Clive Humby, como um mantra para justificar investimentos de baixo desempenho em análises avançadas de dados. Empresas tradicionais, como o Itaú e o Walmart, atualmente ocupam o topo das reservas de dados — como a Arábia no ranking do petróleo — mas ainda possuem um enorme valor inexplorado.
Via de regra, o conceito de transformação digital vem sendo cada vez mais difundido e as organizações precisam estar prontas para ele e principalmente para a avalanche de dados que propicia. Hoje, a personalização é lei e vence quem consegue customizar melhor uma oferta, seja de produto ou serviço. Essa assertividade está diretamente ligada à capacidade de interpretar esses dados. Quem faz a interpretação melhor, vence!
Os e-commerces têm acesso a bilhões de ‘data points’ que proporcionam melhores insights. Com aplicações mais amplas de ciência de dados, os e-commerces são capazes de otimizar, refinar e automatizar muitos de seus processos; tomar decisões mais estratégicas e assertivas sobre seu negócio e mercado — e, principalmente, alinhadas às necessidades individuais dos seus clientes.
Essa é realmente uma ferramenta poderosa na hora de encontrar a melhor solução para um determinado problema. Saber usufruir dessa informação mudará substancialmente a maneira como os e-commerces operam e tornará os dados tão valiosos quanto o petróleo. Temos três pontos a serem compreendidos e avaliados para que o uso da ciência de dados e de decisão juntas melhorem os resultados.
Transformação digital: as empresas estão prontas?
Por ser um conceito muito falado no mercado, muitas vezes é o pontapé inicial para a jornada de uso de análises preditivas e insights disruptivos que vêm do Vale do Silício. Depois de infinitas pesquisas sobre modelos de negócios inovadores e maneiras exponenciais de crescer em pouco tempo, as empresas chegam ao mais profundo nirvana corporativo e à decisão que é cada vez mais comum: minha loja precisa se tornar uma organização orientada a dados.
A partir daí, infraestruturas em nuvem são criadas e mais consultores são contratados para construir um Data Lake. De repente, todos; do recém-nomeado Chief Data Officer ao estagiário de marketing, todos parecem estar falando sobre bancos de dados NoSQL e afins. Mas a realidade, nua e crua, é que os resultados neste estágio são raros para aumentar as vendas ou mover substancialmente o ponteiro de quaisquer KPIs financeiros. É o momento de partir para a próxima etapa: encontrar cientistas de dados para entender e interpretar todos os dados.
Ciência de dados: análise para insights factíveis
Dentre as possibilidades profissionais em voga nos últimos anos, certamente ser cientista de dados está entre elas. Quanto mais dados, maior a necessidade de mentes capacitadas para interpretar e saber o que fazer com esse petróleo bruto. Mas não é fácil, pelo menos por hora, encontrar esses especialistas.
Como as estrelas do rock, os melhores profissionais querem tocar de acordo com suas próprias melodias. Isso é um presságio da grande incongruência entre as recomendações de estratégia e a execução prática de negócios em grandes organizações. Em suma, os cientistas de dados integram matemática e tecnologia para extrair insights de grandes conjuntos de informações.
A máquina é treinada pelo ser humano para aprender modelos preditivos e tornar os sistemas, integrações e dados ainda mais inteligentes dentro de cada empresa. Os algoritmos são poderosos em todos os setores: de saúde a finanças, passando por telecomunicações, pelo varejo físico e finalmente o online. Conseguir interpretá-los também traz outra vantagem competitiva que muitas vezes não é falada: possibilita diminuir o abismo entre os diferentes mundos que são vendas e marketing, em que escolhas exigem mais do que conhecimento e manuseio de números.
Decision Science: análise avançada para melhores escolhas
O sucesso de um e-commerce passa por tomadas de decisões precisas. Os líderes são avaliados pela qualidade de suas escolhas. Assim, o elemento humano à frente de uma empresa é amplamente insubstituível. No entanto, desenvolver hipóteses baseadas em lógica e probabilidade usando dados é um indício de alternativas mais precisas.
Por meio da aplicação interdisciplinar de matemática, negócios, tecnologia, design thinking e ciências comportamentais, as organizações estão mais bem preparadas para consumir análises que satisfaçam a responsabilidade pelos resultados. O objetivo final da ‘decision science’ é alavancar dados e estatísticas para melhorar esse processo de definição e, por exemplo, aprimorar campanhas de marketing digital e omnichannel.
O caminho não é tão simples e rápido quanto parece. Mas depois de entender como usufruir dos dados de maneira correta, o impulsionamento da sua loja online é certo.