Inovação e Dados: Como surpreender o cliente na era da Sociedade 5.0
Por Danielle Franklin.
Vivemos a era da Sociedade 5.0, totalmente centrada no ser humano. Com a aceleração da transformação digital no dia a dia das pessoas, tornou-se essencial para as empresas pensarem em seus clientes como indivíduos, cada um com seus hábitos de consumo e desejos, com sua rotina e seus pensamentos. É cada vez mais importante investir na personalização das experiências. Mesmo as empresas B2B têm o desafio de se preocupar com os clientes de seus clientes e como ajudá-los a encarar cada pessoa como única. A pergunta que todos os dias se fazem é: como posso inovar e oferecer ao meu cliente algo que o atraia para estar comigo e não com meu concorrente?
Num universo cada vez mais conectado, em que a informação chega às pessoas quase na velocidade da luz, fazer diferente e melhor tem sido mandatório. É o que tem separado as empresas de sucesso das que estão brigando para sobreviver em um mercado cada vez mais competitivo. Inovação é a palavra de ordem. Além de cabeças criativas e engajadas no conceito de Open Innovation, a principal base da inovação na Sociedade 5.0 é entender os dados que são gerados por cada pessoa.
Cada aparelho celular, tablet, notebook e seus aplicativos carregam uma quantidade gigantesca de dados sobre os indivíduos – preferência de leitura e música, onde esteve, onde comeu, que tipo de restaurante mais aprecia, o que comprou na última estação do ano, que tipo de roupa gosta, quanto veste, onde se exercitou e como, com quem falou, para onde viajou, como estão batimentos cardíacos e a pressão, quando e onde fez os últimos exames, bem como as redes sociais mais utilizadas.
Assim, com tantos dados disponíveis e tratados de acordo com a Lei Geral de Proteção a Dados (LGPD), é possível ter uma infinidade de soluções inovadoras que olhem para o ser humano como único, tornando intolerável, por exemplo, que seja oferecido a ele, em uma campanha de marketing, algo que nada tenha a ver com seus hábitos de consumo. O X da questão passou a ser como transformar esses dados em insights que possam servir de base para inovações que contemplem perfis diferenciados de maneira personalizada. O cliente quer ser reconhecido como único pelas marcas com as quais se relaciona. Além disso, precisa perceber que a empresa realmente o conhece a ponto de oferecer algo que traga mais valor à sua vida.
Na era da Sociedade 5.0, ajudar os clientes em seus desafios cotidianos deve ser uma preocupação constante entre as empresas que desejam permanecer no coração do consumidor. Não é por acaso que várias corporações contam com especialistas para o desenvolvimento de produtos e serviços orientados a dados.
Você já deve ter ouvido que os dados são o novo petróleo do mundo, que as empresas que desejam sobreviver na nova economia precisam adotar uma cultura data-driven. Seguindo esta premissa, a informação tornou-se o maior ativo de uma empresa, que, por sua vez, precisa saber entender os dados para extrair os principais insights para seu negócio. Com a informação certa, no lugar certo, a vantagem competitiva das empresas passa a ser gigante.
Os dados, quando bem avaliados, podem contribuir para o desenvolvimento de novas estratégias centradas no cliente. Porém são os seres humanos, com sua criatividade intrínseca, que irão definir a melhor maneira de trabalhar com as informações para gerar experiências memoráveis entre os clientes e as marcas.
Danielle Franklin é diretora comercial da Scala, empresa do Grupo Stefanini com foco na implantação de abordagens tecnológicas que exigem alto grau de especialização em negócios, como Analytics, Inteligência Artificial, Hiperautomação, Integração e Cloud.
O que é cultura data driven e por que é importante para a sua empresa
Uma única decisão errada, dependendo do seu nível de gravidade, pode comprometer todo o futuro do seu negócio. Adotar a cultura Data Driven pode evitar que isso aconteça, já que contribui para que a sua empresa se oriente por dados precisos, tendo condições de tomar decisões mais embasadas e com maiores chances de sucesso.
Em um mercado dinâmico, em que tudo muda rapidamente, é fundamental que os empreendimentos tomem decisões rápidas. Porém, isso não significa tomar qualquer decisão, já que um passo errado pode gerar muita dor de cabeça e prejuízo financeiro. Com o acesso e análise dos dados referentes às suas operações e tendências da sua área de atuação, é possível construir planejamentos mais seguros.
Quer fortalecer a sua estratégia de negócio? Neste post, vamos explicar tudo o que você precisa saber sobre a cultura Data Driven. Confira!
O que é a cultura Data Driven?
Em plena a era da tecnologia, o Data Science (Ciências dos Dados) se tornou um dos pilares do mundo dos negócios. Isso porque, promove o estudo e análise de dados, a fim de melhorar a performance nas organizações. Nesse cenário, surgiu a cultura Data Driven que compreende as metodologias que funcionam por meio de um banco de dados, como Business Intelligence, Big Data e Business Analytics, e geram insights valiosos para elaborar planejamentos e tomar decisões mais assertivas.
A sua finalidade é ajudar as empresas a entenderem a sua realidade e identificar as suas potencialidades para que possam suprir as necessidades dos seus clientes, se antecipar às tendências do mercado e aproveitar oportunidades que alavanquem os seus resultados. Vale ressaltar que o Data Driven não está alicerçado apenas no quanto a organização sabe a respeito do seu público consumidor, mas também no que ela não sabe.
De modo direto, a cultura orientada por dados os coloca como base para o planejamento estratégico das companhias, tanto em se tratando das ações internas quanto das externas. Em resumo, é um modo de agir estruturalmente, que trata os dados produzidos pela empresa de uma forma sistemática e com o máximo de transparência, para que sirvam de suporte para a tomada de decisões dos gestores e colaboradores em todos os processos da organização.
Qual é a importância da cultura Data Driven para a empresa?
A transformação digital mudou o mindset das empresas. Afinal, o conceito visa a incorporação do uso das ferramentas digitais na resolução dos problemas tradicionais dos negócios, o que também inclui a automatização das atividades manuais. Diante disso, a agilidade e qualidade são vistos como aspectos imperativos para manter a sua competitividade no mercado.
Com a implementação da cultura Data Driven, você consegue tomar decisões mais ágeis e precisas, diminuindo consideravelmente as chances de erros do negócio. Portanto, você passa a atender as demandas dos seus clientes em menor tempo e de forma mais eficiente — combinação essencial para conquistar a preferência do seu público-alvo em meio à concorrência.
Ao se basear em dados, a empresa pode ter um amplo conhecimento de todas as suas operações e otimizá-las, sabendo exatamente quando é a hora de fazer novos investimentos, lançar produtos ou de simplesmente cortar custos desnecessários. Portanto, o Data Driven é uma poderosa ferramenta para a condução do empreendimento, já que reduz falhas, prejuízos e amplia a sua eficiência.
Quais são os benefícios da cultura Data Driven para o meu negócio?
Imagine uma empresa em que o gestor e a sua equipe não têm dados concretos sobre o que acontece no seu ambiente de trabalho, sobre o comportamento do seu público consumidor ou as tendências do mercado. Nessas circunstâncias, as decisões são tomadas com base em “achismos” e na intuição dos profissionais, o que pode levar a ações incertas e suscetíveis a erros. Por outro lado, a orientação por dados agrega segurança às suas operações. Veja quais são os principais benefícios da cultura Data Driven.
Possibilita decisões assertivas
Sem dúvidas, uma das maiores vantagens da cultura Data Driven é oferecer um apoio sólido e zelar pela qualidade de dados para que o gestor possa tomar decisões embasadas em informações que retratam a realidade do negócio e que, portanto, são mais seguras.
Isso acontece porque quando a empresa tem acesso a estatísticas e dados reais, a tendência é que tenha mais facilidade para conceber insights estratégicos e desenvolver projetos alinhados à sua proposta de negócio. Assim, as chances de errar são reduzidas drasticamente, elevando o seu potencial de crescimento.
Traz capacidade de predição
Elaborar um planejamento estratégico é uma iniciativa fundamental para definir as metas e ganhos que o negócio deseja alcançar a longo prazo. Para isso, você necessita de diversas informações que vão desde as demandas do seu público-alvo em cada período do ano até previsões de mudanças para a sua área de atuação.
Todos esses pontos só podem ser identificados e colocados no seu planejamento quando você faz uma análise anual dos seus resultados. E para realizar esse tipo de avaliação, o gestor necessita de dados sobre o histórico de performance da empresa. Sendo assim, a cultura do Data Driven traz capacidade de predição, pois o negócio pode se basear nas informações relacionadas às operações anteriores para entender as suas tendências e projetar os passos futuros.
Otimiza os seus processos
Uma vez que você e a sua equipe têm um banco de dados à disposição, é possível analisar esses dados e transformá-los em informações preciosas para o direcionamento do seu negócio. Entre as principais consequências dessa possibilidade está a otimização dos seus processos internos, pois a gestão deixa de gastar tempo, esforço e dinheiro em ideias incertas e passa a atuar de forma estratégica, se concentrando apenas em ações que realmente podem ser bem-sucedidas.
Reduz custos
A partir da implementação da cultura Data Driven, a empresa estabelece uma gestão de risco mais eficiente, impedindo que eventuais possibilidades de falha se concretizem. Sem falar que a tecnologia também é usada como uma aliada para o funcionamento de todos os seus setores, o que faz com que os seus recursos sejam melhor aproveitados. As combinações desses dois pontos contribuem para redução de custos, já você deixa de desperdiçar dinheiro com projetos ineficazes e retrabalhos.
Quais são as melhores estratégias para reforçar a cultura Data Driven?
Não basta contar com diversos sistemas que geram dados valiosos para o seu negócio, se você não os utiliza adequadamente na rotina operacional. Dito isso, é necessário que a cultura Data Driven seja reforçada em todas as ações da empresa para que se torne algo natural e parte do pensamento estratégico do gestor e colaboradores. Acompanhe quais são as melhores práticas para fortalecer a adoção do conceito no ambiente de trabalho.
Faça do Data Driven uma prática de gestão
Os líderes da organização devem ser os primeiros a valorizar a tomada de decisão orientada por dados. Esse comportamento é substancial para estimular as equipes que estão sob o seu controle a agir da mesma forma, deixando para atrás opiniões não fundamentadas que levam a empresa a seguir ideias e projetos que não condizem com a realidade do próprio empreendimento ou do mercado.
Defina métricas adequadas
É importante ter em mente que tudo aquilo que não pode ser mensurado, consequentemente, não pode ser melhorado. Partindo desse princípio, é altamente recomendado definir métricas relevantes para monitorar o uso de dados na companhia. Com isso, pode-se verificar a eficiência da coleta, análise e aplicação das informações obtidas, melhorando esses processos continuamente.
Corrija problemas de acesso
A democratização do acesso é um dos maiores desafios dentro da cultura de orientação por dados, visto que requer a utilização de informações alocadas em diferentes setores da empresa. Levando isso em consideração, há de se criar iniciativas que facilitem o acesso seguro aos dados para os profissionais que necessitam deles para a execução de suas atividades.
A cada dia que passa a tecnologia potencializa a performance das empresas. Mediante a alta competitividade do mercado, você não pode se dar ao luxo de errar seguidas vezes, já que isso abre espaço para que a concorrência ultrapasse o seu negócio com maior facilidade. O futuro do mundo dos negócios vai ser analítico, assim, a implementação da cultura Data Driven é vital para acessar informações que retratam as suas operações com alto grau de fidelidade e tomar decisões mais acertadas que impulsionem os seus resultados.
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Data Science: o que é e qual é a sua importância?
Na atualidade, deixar de analisar os dados do negócio na hora de tomar decisões de gestão ou operacionais é como tentar acertar um alvo no escuro. Isso porque os dados podem ser considerados recursos infinitos que, quando trabalhados corretamente, permitem insights valiosos para qualquer empresa. Nesse cenário, saber o que é Data Science ajuda a orientar os processos e, consequentemente, melhorar os resultados.
As empresas estão cada vez mais conectadas, utilizando plataformas que geram um grande volume de dados. E eles podem e devem ser utilizados no aprimoramento das operações. É exatamente isso que o Data Science, ou Ciência de Dados, propõe. Quer saber mais?
Neste post, vamos mostrar o que é Data Science e como esse recurso se tornou indispensável para qualquer companhia que deseja crescer de forma estratégica. Confira!
O que é Data Science?
Nunca se produziu tantos dados como nos dias de hoje. A cada operação realizada dentro da plataforma de atendimento de uma empresa, por exemplo, são gerados novos dados. Porém, de nada adianta gerá-los em grande quantidade se não forem devidamente aproveitados.
A Data Science vem justamente para dar sentido aos dados coletados pelas organizações. Trata-se de um conjunto de teorias, técnicas, algoritmos, parâmetros de observação e princípios que ajudam as companhias a entenderem esses dados e transformá-los em informações úteis para o direcionamento do negócio.
Para isso, o recurso prevê a coleta de dados das mais variadas fontes utilizadas pela empresa e a sua análise para a tomada de decisão, de maneira preditiva.
Também chamada de Ciência de Dados, a Data Science está alicerçada no estudo disciplinado dos dados e informações não focadas, que resultam de todas as tarefas executadas pelas organizações. Entre os pilares desse estudo estão:
- matemática;
- estatística;
- mineração e visualização de dados;
- área de negócios;
- programação;
- computação.
Apesar de essa área se caracterizar como multidisciplinar, a matemática e a estatística são cruciais na aplicação de Data Science, visto que possibilitam a construção de modelos de análise de dados para realizar predição futura. Portanto, sua finalidade principal é gerar insights que ajudem os gestores e suas equipes a compreender quais são os melhores caminhos a serem seguidos a partir das análises efetuadas.
Qual é a sua importância?
Em um mercado extremamente dinâmico e de alta competitividade, a informação vale ouro. Diante disso, a Data Science se torna fundamental para que os negócios possam extrair dados e convertê-los em informações e conhecimentos que aperfeiçoam a tomada de decisão — trazendo melhorias contínuas aos processos internos.
Os profissionais que atuam na Ciência de Dados fazem a interpretação pura das informações obtidas, tendo como objetivo resolver os problemas urgentes detectados na empresa. Todas essas informações podem ser repassadas à equipe de Business Intelligence para que as utilizem a fim de criar estratégias que conduzam a organização ao alcance de suas metas.
Sendo assim, a Data Science é imprescindível para o mundo dos negócios, pois permite que as empresas identifiquem padrões e similaridades e tenham acesso a informações tratadas que aumentam a eficiência das suas operações. Em suma, o recurso contribui para capacitar as companhias de modo que desenvolvam estratégias baseadas em dados, trazendo resultados mais efetivos.
Quais são os benefícios da Data Science?
Ter como base apenas a intuição e o achismo dos gestores da empresa é extremamente perigoso, já que podem levá-la a seguir caminhos equivocados, que acarretam uma série de prejuízos, como investir na oferta de produtos com pouca demanda pelo seu público consumidor.
Por outro lado, quando o trabalho é orientado por Data Science, você pode entender melhor o cenário em que a organização está inserida e desenvolver planejamentos certeiros. Veja, a seguir, quais são os principais benefícios do recurso!
Aumenta a segurança dos dados
Os cientistas de dados são preparados por meio de técnicas específicas para identificar dados que se diferenciam da média recorrente dentro do banco de dados da empresa. Com isso, pode-se estabelecer metodologias estatísticas, que envolvem rede, caminho e Big Data. Juntos, esses elementos dão origem a modelos preditivos e que apontam possíveis falhas.
Na prática, isso significa que você pode criar alertas diante de situações atípicas — fator que permite que a área de TI reaja rapidamente a ações incomuns, como tentativas de ataques aos seus dados, o que ajuda a preservá-los de eventuais fraudes. A iniciativa protege não só as informações da organização, mas também as dos seus colaboradores e clientes, mantendo sua credibilidade no mercado.
Traz previsibilidade ao negócio
Ao estruturar os seus dados, a empresa adquire a capacidade de trabalhar com análise preditiva, que garante previsibilidade para o negócio. Isso é possível porque a análise de dados aponta tendências de comportamentos dentro de cada área da organização, mostrando o que pode acontecer em todas elas, tanto questões positivas quanto negativas.
Assim, os gestores podem se antecipar aos acontecimentos, bem como tomar decisões no presente que vão beneficiar o futuro da empresa. Esse ponto é um importante aliado da gestão, pois viabiliza a correção de problemas antes que causem maiores impactos ao negócio ou, ainda, o desenvolvimento de serviços que apresentam uma demanda elevada.
Facilita a interpretação de dados complexos
O grande número de tecnologias utilizadas nos processos internos das empresas gera um enorme volume de dados diariamente. Se as ferramentas, conhecimentos e técnicas adequados não forem utilizados, o cruzamento desses dados pode se tornar altamente complexo e inviável.
Nesse sentido, a Data Science também é uma solução indispensável para facilitar a interpretação de dados complexos. Por meio dela, você pode cruzar dados de diferentes categorias e operações a fim de visualizar o negócio como um todo. O cruzamento de dados do setor de vendas e de atendimento, por exemplo, possibilita entender o nível de recepção de um produto lançado recentemente.
Ajuda a tomar decisões acertadas
Devido a todos os benefícios apresentados anteriormente, a Data Science melhora o processo de tomada de decisão, uma vez que a empresa tem acesso a dados em tempo real, além de informações muito mais precisas. Dessa forma, pode-se tomar decisões embasadas em cenários verídicos, que não são somente frutos da intuição do gestor.
O uso de Data Science diminui significativamente a ocorrência de erros na rotina de operações e planejamentos. Sem falar que o recurso agrega agilidade nas ações da equipe, tendo em vista que ela pode se orientar por dados que apontam eventuais problemas, dando suporte para que possam neutralizá-los antes que causem estragos irreparáveis.
Agora que você sabe o que é Data Science, pode aplicá-lo na sua empresa e impulsionar seus resultados. Afinal, essa ciência pode ser usada em qualquer segmento e auxilia na estruturação de dados que são convertidos em insights preciosos, que favorecem o desenvolvimento de estratégias seguras e eficientes.
Se a sua empresa ainda não utiliza a Ciência de Dados na sua organização, saiba que está perdendo oportunidades de crescimento. A Scala oferece soluções de alta performance e conhecimentos especializados para que você não só saiba o que é Data Science, mas faça uma análise dados precisa, de acordo com as peculiaridades das suas operações, e aumente a sua competitividade no mercado.
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Como ter (e manter) um banco de dados saudável?
Durante um workshop, o executivo Rajeev Priyardashi, da IBM, disparou a pergunta: por que devo cuidar da minha saúde? E ele mesmo respondeu: porque pretendo correr e brincar com meus netos quando chegar aos 70.
Governança de dados para quê? Devemos investir nisso?
Como fazer o cross sell e vender mais para quem já é cliente? Quem, no nosso imenso banco de dados, está propenso a comprar um novo produto? Que decisão tomar e qual estratégia adotar em relação ao futuro?
Análise de dados para previsão de demanda: Modelando o Futuro
A previsão de demanda é algo crítico para empresas no mundo inteiro e em todas as indústrias, como manufatura, bens de consumo, varejo, farmacêutica, automotiva, eletrônicos e finanças, entre outros.
Sua função é crítica porque não apenas diminui ineficiências no supply chain, como afeta todas as partes da empresa. A previsão de demanda, por exemplo, determina a quantidade de matéria-prima a ser comprada, a quantidade de produtos a ser produzida, o número de produtos a ser entregue, o número de pessoas a se contratar ou o número de plantas a se construir.
ESTIMATIVAS
A análise preditiva permite não apenas estimar a demanda, mas também entender o que impulsiona as vendas e como os clientes provavelmente se comportarão sob certas condições.
Já a previsão de demanda é a estimativa de uma provável demanda futura de um produto ou serviço, enquanto o planejamento da demanda é um processo mais amplo que começa com a previsão, mas não se limita apenas a ele.
MAIOR PRECISÃO
Chegar o mais próximo possível da realidade é a chave para melhorar a eficiência em toda a cadeia de suprimentos. Mas, como alcançar a maior precisão possível? É aí que entram a previsão estatística tradicional e os algoritmos de aprendizado de máquina.
A previsão estatística tradicional é a abordagem mais popular para prever as vendas. As soluções de planejamento de demanda, baseadas em técnicas estatísticas, se integram perfeitamente ao Excel e aos sistemas existentes de Enterprise Resource Planning (ERP), sem a necessidade de conhecimento técnico adicional. Os sistemas consideram a sazonalidade e as tendências do mercado e a partir disso aplicam vários métodos para ajustar os resultados.
ABORDAGEM AMPLA
Para ajudar a descobrir o que pode acontecer no futuro, o software de análise preditiva executa o seguinte conjunto de operações:
- Agrega os dados históricos de diferentes fontes, incluindo sistemas de ERP e Customer Relationship Management (CRM).
- Faz a limpeza e tratamento dos dados.
- Determina qual algoritmo de previsão se adapta melhor ao produto.
- Constrói modelos preditivos para identificar resultados prováveis e descobrir relações entre vários fatores.
As ferramentas de análise preditiva permitem que as empresas combinem informações da empresa com importantes indicadores econômicos, eventos promocionais, mudanças climáticas e outros fatores que afetam as preferências do cliente e as decisões de compra. Facilita a identificação de novas oportunidades de mercado e gera insights mais granulares sobre a demanda futura.
DESAFIO
A previsão de demanda é uma tarefa desafiadora. Porém, com a adoção de ferramentas de análise preditiva, pode-se reduzir a lacuna entre antecipação e realidade. Contudo, por mais inteligente que seja a solução de previsão, as principais decisões ainda estão no capital humano.
Os especialistas do setor precisam definir quais fatores devem ser considerados em seus modelos preditivos. A lógica humana ainda é necessária para avaliar a relevância dos resultados produzidos pelos modelos preditivos e para extrair os insights obtidos pelos sistemas.
Aproveitando o que a inteligência artificial e a humana oferecem, podemos visualizar e planejar um futuro melhor para o nosso negócio.
Rogério Rocha, Data Scientist
Empresas têm a oportunidade de passar de “orientadas por dados” para “guiadas por insights”. Inspire-se!
Nos dias de hoje, em que estamos rodeados de dados, uma solução de Inteligência Artificial capaz de entender e extrair valor de conteúdos de forma automatizada vem a calhar. Quer saber o que estão falando sobre um novo lançamento de sua empresa nas redes sociais? Quer saber qual o sentimento de quem escreveu, se estava zangado ou satisfeito? Quer estudar personalidades diferentes entre internautas de forma a oferecer produtos mais específicos?
Independentemente do setor, de sua base de clientes ou de seus desafios corporativos, a IA pode ajudá-lo a criar vantagem competitiva, aumentar produtividade e receitas. As soluções da AI podem se integrar a inúmeras práticas de negócios, agilizar os fluxos de trabalho, fornecer insights e enriquecer as tarefas diárias de muitos profissionais.
Com o advento da Inteligência Artificial e da análise avançada de dados, as empresas têm a oportunidade de passar de “orientadas por dados” a “guiadas por insights”. Para isso, precisam fazer bom uso dos dados não estruturados, como textos e documentos, o que representa um desafio que só pode ser alcançado com plataformas eficientes.
Líder segundo estudo da Forrester
Estudo conduzido pela Forrester Research em 2018 comparou diferentes plataformas de análise de conteúdo com base em IA. A avaliação levou em conta oito fornecedores e cada oferta foi testada e analisada segundo 22 critérios, agrupados em três categorias: oferta atual, estratégia e presença no mercado. Foram feitas, também, pesquisas com fornecedores, demonstrações de produtos e pesquisas de referência de clientes.
Três ferramentas da IBM foram avaliadas: Watson Discovery, Watson Explorer e Watson Natural Language Understanding. Elas foram classificadas em posição de destaque, atingindo nota máxima em 16 dos 22 critérios. Um diferencial importante da IBM na avaliação da Forrester foi a extração de conceitos complexos, como a demonstração de emoção, esforço e análise de intenção. Recebendo a maior pontuação possível em análises, abrangência e profundidade de funcionalidade e foco em nuvem, a IBM ficou em primeiro lugar no ranking geral, em Estratégia e Presença no Mercado, e na posição mais avançada do quadrante Líder.
Inteligência Artificial para sua Empresa
IBM Watson, plataforma de Inteligência Artificial da IBM, conta com diversas APIs que facilitarão muito o trabalho em sua empresa. Eis algumas delas:
Watson Discovery – Busca e análise de conteúdo de forma cognitiva, para identificação de padrões, tendências e insights para uma melhor tomada de decisões. Unifique dados estruturados e não estruturados, usando estratégias de raciocínio baseadas em Inteligência Artificial. Permita que a solução localize respostas pelo contexto da pergunta – não apenas as palavras nos documentos analisados.
Watson Explorer – Plataforma de análise de conteúdo que pode revelar tendências e padrões de dados não estruturados e estruturados. Ótimo para melhora a tomada de decisões e o atendimento ao cliente.
Watson Natural Language Understanding – Permite aos desenvolvedores extrair e analisar, com facilidade e rapidez, metadados a partir de textos não estruturados. A ferramenta oferece várias opções de enriquecimento para o processamento de linguagem natural, incluindo a incorporação de modelos personalizados. API facilmente incorporável, que analisa o texto para retornar entidades, palavras-chave, relacionamentos, sentimento geral e emoção de um documento e compreende nativamente o texto em treze idiomas.
Natural Language Classifier – Este classificador usa algoritmos de aprendizado de máquina. Você cria e treina um classificador e ele aplica essa classificação a novas entradas de dados. Uma mão na roda!
Tone Analyzer – Análise do tom do conteúdo. Ótimo para melhorar o relacionamento com cliente.
Personality Insights – Identificação de características de personalidade de pessoas em mídia social, dados corporativos ou outras comunicações digitais. Ótimo para entender perfis e ofertar produtos e serviços adequados.
Para suas demandas de Inteligência Artificial, conte com especialistas da Stefanini Scala. Eles estão à sua disposição.
Com a análise preditiva, é possível prever o futuro. E isso é Ciência de Dados
Um cliente será bom pagador? Um aluno ficará matriculado até o final do curso? Uma pessoa tem perfil para comprar um determinado produto? Qual a projeção de vendas para os próximos seis meses? Você não precisa de bola de cristal para responder questões como essas. A ciência de dados (data science) pode ajudá-lo.
Antecipar respostas é possível quando se tem dados históricos, conhecimento estatístico, experiência e um bom software em mãos, capaz de fazer o trabalho pesado de cálculo e cruzamento de informações. Conhecida por análise preditiva, essa área do conhecimento permite às empresas um melhor planejamento e a tomada de decisões mais precisas, mesmo em cenários nebulosos e num mundo em constante transformação. A análise preditiva não se debruça apenas em dados passados, como ocorre com a área e os softwares de BI, mas utiliza também modelos estatísticos para projetar o futuro.
O que dá para fazer com Data Science
Na Stefanini Scala, nossos especialistas criam modelos estatísticos com o suporte do IBM SPSS, que inclui SVM – Support Vector Machine, modelador capaz de mapear e categorizar dados através de funções matemáticas. Parece complicado, mas o que importa é que podemos ajudá-lo a fazer:
- Forecast – antecipando o desempenho financeiro dos meses a seguir;
- Previsão de demanda, para melhor planejamento;
- Previsão orçamentária, para garantir a saúde financeira da empresa;
- Previsão de estoques, pois ninguém quer errar nesse ponto nevrálgico;
- Previsão de desempenho de campanhas de marketing, cujos resultados parecem impossíveis de serem antecipados;
- Detecção de risco de fraude, sejam elas em seguradoras, no varejo online etc;
- Manutenção preditiva de equipamentos, antecipando quais equipamentos sofrerão pane;
- Previsões estatísticas variadas, como o tempo em que uma pessoa ficará internada na UTI ou qual a melhor oferta de produto para um determinado grupo de consumidores.
- Ciclo de vida do cliente.
EXEMPLOS
Todo o trabalho da Stefanini Scala começa com o entendimento do negócio. Depois, estudamos quais dados são necessários e quais estão disponíveis em databases até chegar a modelos estatísticos a serem implementados.
Para definir o ciclo de vida do cliente, por exemplo, estudamos perfis de clientes e as ações de marketing capazes de mantê-los ativos pelo maior tempo possível, sem que migrem para a concorrência. Se conhecemos o cliente, podemos oferecer um determinado produto, um crédito, um investimento, montar uma oferta. Podemos fazer com que consumam mais.
A área de telecomunicações, por exemplo, sofre com a migração de clientes para a concorrência. O trabalho de análise preditiva, nesse caso, inclui pontuar os clientes de forma que, quanto maior for a pontuação, maior a chance de perder aquele cliente num determinado período de tempo (churn rate ou taxa de evasão de clientes). Monitorar o churn rate é fundamental pois significa ter a oportunidade de criar ofertas especiais capazes de reverter o cenário de perda.
A análise preditiva pode, também, determinar quais são os clientes ouro, prata ou bronze, com base no potencial futuro de compra. E pode definir quais produtos cada grupo está propenso a comprar. Imaginou o tanto que é possível fazer?
Todas as áreas, sejam Indústria, Varejo, Saúde, Educação, podem se beneficiar. E na Stefanini Scala temos uma equipe especializada, pronta para ajudá-lo.
Saiba mais aqui.