Dez práticas para operacionalizar e embarcar analytics em sua organização e, de quebra, aumentar suas vendas

O avanço significativo das tecnologias vem gerando novas experiências de compra entre consumidores e empresas. Não se trata mais de vender um produto único para muitos. Organizações que estão atentas ao novo mercado consumidor já perceberam que essa tática tende a morrer. A tendência é a venda personalizada, customizada de acordo com os interesses de cada cliente.

Os consumidores sabem que hoje as companhias têm acesso a todo tipo de informação sobre comportamentos e interesses deles. Desta forma, eles esperam que a organização use esses dados de forma inteligente para criar ofertas personalizadas e uma experiência de compra relevante. De acordo com a pesquisa Operacionalizando e Embarcando Analytics para Resultados produzida pela TDWI, gerar essas informações personalizadas, no momento exato, é fundamental para o sucesso de qualquer tipo de negócio.

O estudo conduzido em diferentes países com 276 executivos ressalta a importância do uso de analytics como ferramenta estratégica das organizações. “Ajuda a gerar valor na experiência de compra do usuário”, destaca um diretor de uma companhia americana. “Também é importante porque conseguimos detectar possíveis erros e agir imediatamente antes que eles ocorram”, acrescenta um executivo de uma empresa da África do Sul.

Contudo, salienta o report, há alguns passos para serem observados na implantação de um modelo de analytics para o devido sucesso do projeto:

1. Comece pelos objetivos. Independentemente do tipo de analytics que a organização opte é sempre bom alinhar os resultados dele aos objetivos estratégicos da companhia (ou algum outro indicador-chave da organização). Desta forma, o projeto tem chances maiores de causar impacto positivo no resultado dos negócios.

2. Convença os executivos da sua empresa. O apoio de executivos-chave na empresa é fundamental para que esse tipo de projeto saia do papel. Algumas organizações tem um executivo mentor desse tipo de projeto, mas não é a realidade da maioria. Portanto, é preciso construir laços com os executivos para que eles sejam embaixadores do projeto.

3. Controle seus dados. A governança e o manejo adequado dos dados são fundamentais para o sucesso da operacionalização do analytics. Para tanto, é preciso ter um dono do projeto dentro da organização — aquele que vai evangelizar os demais colegas de trabalho em direção aos objetivos do projeto.

4. Considere a operacionalização do analytics dentro da cultura de sua organização. A implantação de novas tecnologias muitas vezes esbarra em questões culturais da organização. Para tentar diminuir problemas com o fit cultural da empresa, muitas organizações elegem um executivo C-level que patrocina o projeto dentro da companhia.

5. Pense no design. O software de analytics precisa se encaixar ao fluxo de trabalho da empresa. É preciso ser bem pragmático nesse item, não adianta adquirir uma ferramenta que redesenhará todos os processos de uma organização. O software deve se moldar à companhia e não o contrário.

6. Não esqueça do modelo implantado. Lembre-se o funcionamento pleno do modelo analytics só é possível se houver a correta integração e implantação das funcionalidades do modelo elegido. Em outras palavras, é preciso eleger alguém na companhia para acompanhar esse procedimento. Organizações de sucesso planejam essa implantação.

7. Transparência no diálogo. Antes de colocar em prática as políticas envolvendo o modelo de analytics, instale um debate na organização sobre a implantação dessas rotinas, quanto mais transparente for esse primeiro passo, maior o engajamento das pessoas no projeto.

8. Considere as novas ferramentas. Softwares modernos de decisões permitem às organizações registrar, implantar, monitorar e reutilizar modelos ligados aos processo dos negócios. Em outras palavras, o business analytics é valioso apenas se a organização tomar ações a partir das informações por ele fornecidas.

9. Leve em consideração um modo avançado de analytics. A pesquisa da TDWI indica que conforme as companhias se tornam mais habituadas com os resultados do analytics, elas tendem a comprar modelos mais avançados de analytics. Esse tipo de evolução é necessário, mas lembre-se de fazer a correta conexão entre a estrutura antiga e a nova de analytics.

10. Novas habilidades devem ser necessárias. As empresas facilmente terceirizam serviços relacionados às tecnologias de análise de dados, todavia, é importante que elas treinem pessoas dentro da organização para avaliar as informações e efetuar uma estratégia a partir desses dados.

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