Tecnologia

Como integrar analytics a todas as áreas da sua empresa

Carl Carande, Paul Lipinski e Traci Gusher
20 de dezembro de 2017

Quando o assunto é analytics, é comum focar primeiro em tecnologia. Ter a ferramenta certa é essencial, mas é muito comum ignorarmos ou subestimarmos a importância das pessoas e dos componentes organizacionais necessários para criar um modelo de analytics de sucesso.

Quando isso ocorre, as iniciativas de análise podem falhar — deixando de dar os insights necessários para levar a empresa a frente ou de inspirar confiança para ações que precisam dela. As apostas são altas segundo pesquisas da International Data Corporation, que estimam um investimento global superior a 200 bilhões de dólares por ano até 2020.

Uma estratégia sólida e bem sucedida de analytics engloba mais do que apenas uma enorme quantidade de tecnologias, ou alguns funcionários isolados em um andar da empresa. Analytics deveria ser o coração da empresa e ser incorporado a toda decisão importante dos setores de vendas, marketing, suprimentos, atendimento e outras áreas fundamentais.

Qual seria então a melhor maneira de desenvolver capacidades efetivas no uso de analytics? Comece criando uma estratégia geral para a empresa que inclua uma visão clara do que se espera alcançar e como o êxito será medido.

Uma das maiores ligas de esporte americana serve de ótimo exemplo de uma organização que soube aproveitar as análises ao máximo, usando o resultado para planejar um calendário de jogos que reduziu gastos e minimizou a necessidade de os times viajarem de um lugar para o outro em dias de jogos consecutivos. Inúmeros obstáculos foram levados em consideração na temporada de 2016-2017, pertinentes a viagens, cansaço dos jogadores, lucro dos ingressos, disponibilidade dos estádios, e a três grandes emissoras de TV. Com 30 times e 1.230 jogos em uma temporada que se estende de outubro a abril, as possibilidades de calendários eram infinitas.

A organização da liga usou então analytics para chegar em um calendário que:
•   reduziu em 8,4% o número de jogos consecutivos de um mesmo time.
•   diminuiu em 26% a ocorrência de 4 jogos de um mesmo time dentro de um período de 5 dias.
•   diminuiu em 19% a ocorrência de 5 jogos de um mesmo time dentro de um período de 7 dias.
•   aumentou em 23% o número de jogos consecutivos sem que o time precisasse viajar.
•   permitiu que cada time tivesse ao menos um jogo transmitido por uma das principais emissoras de TV, um êxito que ainda não havia sido alcançado na história do campeonato.

Tecnologia à parte, a chave para o sucesso da liga foi uma estratégia clara que consistia na elaboração de um novo calendário e no comprometimento de toda a organização que manteve o foco para melhorar a experiência de todos envolvidos — incluindo, jogadores, fãs, juízes e redes de TV.

Qualquer empresa pode seguir o exemplo da liga se compreender primeiro que uma iniciativa de analytics de sucesso começa pelo topo da hierarquia. Certifique-se de que as equipes de liderança estejam inteiramente comprometidas em definir e estipular o comportamento esperado de todos os setores da empresa. Evite que a definição de estratégias e a tomada de decisões ocorra em silos organizacionais, pois isso pode alimentar a Shadow IT (sistemas e soluções usados sem aprovação explícita da empresa) e um entrave nos analytics. Antes de iniciar qualquer nova abordagem de analytics, questione: a meta é ajudar a melhorar o desempenho da empresa? É aprimorar o processo e a rentabilidade? Definir uma estratégia e acelerar a mudança? Aumentar a participação no mercado? Inovar com mais eficiência? Todas as alternativas acima?

Ao responder a tais perguntas, é importante entender que a equipe de analytics não é um depósito de dados que executa funções administrativa. Analytics deve ser um colaborador chave para o desenvolvimento e execução das estratégias de negócio promovendo insights para funcionários e clientes, mostrando oportunidades de mercado desconhecidas, novas tendências e outros.

Os líderes devem reconhecer que o sucesso demanda coragem, posto que uma vez aceito o desafio, os insights provenientes das análises apontarão, com frequência, a necessidade de decisões para corrigir o curso dos negócios. Os líderes precisam ser honestos consigo mesmos e analisar se estão dispostos a incorporar os insights à tomada de decisão e assegurar que não somente eles, mas também outros líderes assim o façam.

Outro problema difícil de prever é a resistência cultural da empresa. Dois estudos recentes, porém, ressaltam que apenas 51% dos executivos de alto escalão apoiam inteiramente as estratégias fundamentadas em analytics. O Gartner, empresa de pesquisa e assessoria responsável por um dos estudos, estima que 60% dos projetos de analytics fracassam. Por que? Em razão da frequente falta de apoio da estrutura organizacional correta e alinhamento com a estratégia de negócio.

Algumas empresas dividem a função de analisar dados de Big Data e Analytics entre vários setores ou simplesmente confiam em alguns poucos cientistas de dados para gerar insights. Algumas dependem demais de ferramentas tecnológicas e arquiteturas rígidas e não se empenham em criar o ambiente certo para incentivar os funcionários que têm a expertise certa para levar os projetos de análise adiante. Esses modelos de organização, em geral, não conseguem concluir um projeto que seja realmente transformador.

Consideremos o caso de uma multinacional de ciências da vida que gastou uma quantia significativa para criar uma plataforma de análise avançada sem antes determinar o que ela deveria de fato fazer. Os diretores aprovaram a compra de vários produtos mas ninguém entendia o que a ferramenta deveria proporcionar ou como usá-la. Felizmente, os executivos identificaram o problema antes que fosse tarde demais, conduzindo uma avaliação das necessidades gerais da empresa e reconstruindo a plataforma de modo que inspirasse confiança para trazer eficiência e apoio às modificações na empresa.

Outro exemplo foi uma importante empresa de serviços financeiros que criou uma plataforma sólida com base nas necessidades dos investidores. Entretanto, depois de pronta, os diretores logo descobriram que não havia uma estrutura corporativa e funcionários para fazê-la operar com eficiência. Uma vez resolvido o problema, a empresa pôde usar a plataforma para reduzir custos operacionais significativamente.

Segundo a pesquisa sobre CIO’s de 2016 da KPMG, analytics são a competência tecnológica mais procurada pelo segundo ano consecutivo, mesmo assim quase 40% dos líderes de TI dizem sofrer com o déficit de qualificação dessa área que é crucial. Além disso, de acordo com a International Data Corporation, menos de 25% das empresas sentem que seu uso de analytics cresceu a ponto de otimizar os resultados.

Sistemas, processos e pessoas devidamente preparados para analisar dados podem ser uma vantagem competitiva. Muitas empresas, porém, claramente perdem essa grande oportunidade. Nossa experiência nos ensinou que empresas que desenvolvem capacidades de analytics que atendem as necessidades de seu negócio têm equipes de engenheiros de dados e software capacitados para usar big data e cientistas de dados totalmente focados em iniciativas de analytics.

Ainda que haja variação na estrutura, a equipe deve estar perfeitamente integrada com os provedores e consumidores das análises dentro da empresa, devendo operar em harmonia com os colegas de outras áreas — que realmente compreendem os desafios do negócio e como ele funciona — para assim, delinear metas estratégicas de relevância. As equipes também devem ter total apoio dos diretores executivos e seu objetivo deve estar alinhado com a estratégia de negócio.

Em um época onde dados são criados em um escala muito além da capacidade humana de processá-los, os gestores precisam de analytics confiáveis para sinalizar as decisões mais importantes — não apenas para reduzir gastos mas também para obter progresso. Assim, os melhores líderes utilizarão os analytics para antecipar o que seus clientes querem ou precisam antes mesmo que estes queiram ou precisem.
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Carl Carande é vice-presidente do setor de Advisory da KPMG, assessorando as principais empresas com estratégias de crescimento e transformação de negócios.
Paul Lipinski é parceiro da equipe de People & Change da KPMG.
Traci Gusher é diretora administrativa da KPMG Lighthouse, um centro de excelência de analytics.
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Tradução: Patrícia Lopes Ribeiro

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