Ciência Analítica para Lucratividade e Inovação

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A Ciência Analítica aA Ciência Analítica a
Serviço Da LucratividadeServiço Da Lucratividade
em Tecnologia e Inovação Empreendedorismo 
11 minutos 
Thomas Davenport, especialista em processos de
inovação, diretor do International Institute for
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EXCLUSIVO CONTEÚDO ∠
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Analytics e autor de best sellers, explica como obter
lucratividade e a identificar oportunidades por meio
da análise de dados.
 
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Vou argumentar que estamos realmente experienciando agora uma
mudança dramática nos nossos negócios e sociedade para mais
utilização da analítica.
Certamente essa não é uma ideia totalmente nova. As pessoas têm
usado a analítica por um tempo. Não é que aconteceu da noite para o
dia, essa é uma mudança gradual para mais utilização de dados e
análises, e
tomadas de decisão racionais e científicas. Isso significa, a propósito,
que todas as decisões têm que ser tomadas dessa forma? Não
significa que precisamos nos esquecer da intuição humana e
experiência. Mas, a fronteira está mudando. Não há muita dúvida que
empresas que se posicionaram para fazer trabalho analítico
podem ser muito melhores sucedidas numa piora econômica. Há toda
uma variedade de maneiras em que isso é verdadeiro, por exemplo,
todos vocês, eu suspeito,
possuem clientes que fazem com que percam dinheiro. Você gasta
mais dinheiro servindo esses clientes do que eles compram de você.
A análise de dados pode ajudá-lo a identificar quem eles são. Você
provavelmente tem produtos e serviços não lucrativos. A análise de
dados pode ajudá-lo a identificar de quais se livrar nesse aspecto
também.
Você provavelmente não está cobrando o preço ideal. Eu creio que, se
tiver que ter uma abordagem analítica,
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que quer que o ajude em tempos difíceis, preço seria minha primeira
escolha. É o laço mais direto entre a analítica e a lucratividade de
qualquer aplicação que conheço.
Quantos inventários deveríamos ter? Essa é uma das coisas que diria
que uma empresa brasileira em produção, mas agora é claramente
uma gigante global,
a InBev, ou InBev e Anheuser-Busch, seja qual for o nome, tem focado
bastante. Quanta cerveja deveria ficar em estoque? E eles usam
modelos analíticos de cadeia de fornecimento
para saber exatamente quanta cerveja ter, porque cerveja,
infelizmente, estraga em um momento, e se quer perder dinheiro, um
jeito muito rápido de fazê-lo é fabricar mais produtos do que precisa
e ter que se livrar deles, jogar fora.
Quais promoções são eficazes?
Eu estava falando disso recentemente com uma empresa, é a maior
cadeia de farmácias dos EUA, chama-se CVS. Eles têm um cartão
fidelidade
e uma abordagem analítica que têm usado com muito sucesso.
Mas eu estava falando com o cara que conduz esse programa e ele
disse: "Cada vez mais nossas promoções têm um alvo, são baseadas
no que já comprou, têm muito sucesso." Ele disse: "Mas simplesmente
não consigo acabar
com o circular." Vocês ainda têm esses em jornais? Quando há um
anúncio sobre o que está em promoção na semana seguinte?
Quem sabe se esses funcionam ou não, não temos bons dados a
respeito se você olha para eles como um consumidor.
A analítica cada vez mais pode nos ajudar a descobrir: uma promoção
como essa é eficaz? Estamos fazendo pela inércia? Ou estamos
fazendo porque realmente funciona?
E podemos descobrir.
O quão importante é o engajamento do funcionário?
A única forma de responder é através da analítica. O primeiro passo,
eu admito, ainda é olhar para trás.
É fazer um pouco de análise para criar um modelo explicativo do que
está ocorrendo no seu negócio. Então, se eu estivesse fazendo isso
com o método Balanced Scorecard, eu faria um pouco de análise
regressiva com
os dados que acumularam, e descubro que no passado o serviço ao
cliente contribuiu esse tanto com desempenho financeiro,
engajamento de funcionários contribuiu esse tanto,
seja qual for o novo produto contribuiu esse tanto, e assim por diante.
Mas, isso não é poderoso?
Não é surpreendente ser capaz de dizer: "Esses são os valores da
importância relativa dessas coisas diferentes das quais falamos em
conferências como essa?"
O Toronto-Dominion Bank tem usado o método Balanced Scorecard
por anos. Eles acreditam que serviço ao cliente é uma forma
importante de diferenciar uma agência de banco da outra.
Eles fizeram alguma análise e descobriram que 19%
da variação na lucratividade de agências de seus bancos era devido à
diferenças nos níveis de serviço ao cliente.
Esse é um fato útil. Você sabe quanto vale investir em níveis de serviço
ao cliente agora. Se nós melhorarmos em um certo percentual,
saberemos o quanto vai subir.
Então notem como mudei de olhar para trás para olhar para frente.
Começamos a dizer: "Se mudo essa variável independente saberei o
que acontecerá com a variável dependente, se tenho um modelo."
Então começamos a entrar em previsões com intervalos de confiança,
então sabemos o quão provável é o que podemos esperar desses
resultados seguindo em frente.
Isso é muito útil. E então, poderia até aprimorar, poderia dizer: "Se
quiser ter a melhor lucratividade possível na agência, qual
deveria ser meu nível de serviço ao cliente?"
Todas aquelas coisas que acontecem, eu acho, no lado esquerdo do
cérebro
são importantes para analítica. Disciplina, rigor, computadores, dados,
estatística; muito críticos.
Mas não é só isso, meus amigos. Ainda há um papel para nós
humanos aqui também.
E quando olho para essas empresas analíticas, vejo: sim, todas as
coisas na esquerda, mas também as coisas relacionadas a humanos na
direita. Vejo paixão da parte de executivos seniores a respeito dessas
ideias.
Vejo muita criatividade, ainda há um lugar para a intuição. Falamos na
analítica sobre ter uma hipótese; o que é uma hipótese se não uma
intuição sobre o que está ocorrendo nos seus dados?
Claro, com analítica, você testa essa intuição. O que a faz até mais
forte, eu acho. Resumindo, muitas questões relacionadas à pessoas
aqui
também não são discutidas muito geralmente em termos de analítica,
mas são tão importantes quanto qualquer outra coisa, talvez mais.
Então, tenho certeza que ouviram falar, provavelmente ficaram num
hotel Marriott.
Marriott é uma empresa sediada na área de Washington D.C., bastante
conservadora economicamente e politicamente,
e uma das melhores empresas do mundo em aprimoramento de
preços para quartos de hotel.
E essa primeira categoria de empresas das quais falo - a imagem
acima é de alguém polindo - essas empresas estão constantemente
polindo suas bordas.
Constantemente melhorando no seu uso de analítica. Então, o
Marriott simplesmente continua trabalhando nisso, eles foram a
primeira cadeia de hospedagem a usar
aprimoramento de preço, gestão de receita computadorizados. Foram
os primeiros a fazer um serviço baseado na Internet, então cada
propriedade não tinha que ter sua própria versão do sistema.
Foram os primeiros aperceber que é necessário pessoas inteligentes
assim como sistemas de computador inteligentes. Por exemplo, eles
tinham alguém que chamavam de "líder de receita", uma função que
tinha que olhar para fora da janela e olhar para o sistema de gestão de
receitas.
No verão de 2005, o líder de receita na área de Houston, Texas, notou:
"Algo curioso está ocorrendo aqui. Estamos tendo demanda
inesperada por quartos de hotel
no final de Agosto, início de Setembro. O que está havendo?"
O sistema de computador, é claro, vê isso acontecendo e diz:
"Demanda inesperada, o que isso diz? Aumente os preços."
O ser humano olhou para o mundo, olhou para fora da janela e disse:
"Acho que essas pessoas podem ser vítimas do furacão Katrina, vindo
do Mississipi e Lousiana."
Agora, como ficaria em grandes letras nos jornais: "Marriott aumenta
os preços para refugiados do Katrina."
Não muito bom, eu suspeito.
Então, eles ignoraram aquela recomendação. Então o Marriott
percebe que isso é algo humano também. Marriott foi o primeiro a ter
um programa de fidelidade chamado "Marriott Rewards",
o primeiro a ajustar preços baseado em níveis de fidelidade. Então, se
eu sou um cliente muito leal, eu ganho um preço melhor num quarto
de hotel.
Por outro lado, eu estava falando com meu amigo lá que é o chefe de
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Thomas Davenport Especialista em
processos de inovação, diretor do
International Institute for Analytics e
autor de best sellers
 
Criado em 10/07/2014
conhecimento de cliente, e ele disse: "Eu tomei a liberdade de olhar
sua conta Marriott Rewards."
Eu pensei: "Você pode fazer isso? Sabe, não há algum tipo de lei de
privacidade?" "Sim, eu posso." Ele disse: "A próxima vez que ficar em
um de nossos hotéis,
vai te custar um pouco de dinheiro a mais."
E eu disse: "Por que está me selecionando?" Ele disse: "Bem, porque
você é pão-duro."
Ele disse: "Eu olhei seus gastos com comes e bebes, e é muito baixo
para alguém que fica nos nossos hotéis o quanto você fica. E vai
descobrir que agora adicionamos prováveis gastos com comes e
bebes
ao nosso cálculo de qual preço de quarto te cobrar. E vai pagar um
pouco mais."
Não fiquei animado com isso, mas pensei: "Posso admirar de uma
perspectiva de negócios." E é só um exemplo de mais funcionalidade
sobre funcionalidade sobre funcionalidade.
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