Com Business Analytics, que combina análises estatísticas e tecnologias em dados, empresas conseguiram melhorar suas áreas de negócios.
Você já ouviu falar de Business Analytics (BA)? Essa abordagem é a aplicação prática de análises estatísticas e tecnologias em dados para identificar e antecipar tendências e prever resultados de negócios.
Na definição da consultoria Gartner, é a adoção de um conjunto de soluções para “construir modelos de análise e simulações para criar cenários, entender realidades e prever estados futuros”.
Um estudo de 2018 da MicroStrategy mostrou que organizações de todo o mundo estão usando dados para:
- Impulsionar o processo e a eficiência de custos (60%)
- Direcionar estratégia e mudança (57%)
- Monitorar e melhorar o desempenho financeiro (52%)
Aqui vale um adendo sobre a diferença entre Business Analytics, Business Intelligence (BI) e Data Analytics(ou análise de dados).
A análise de dados é usada em todas as disciplinas (FinOps, DevOps e outras abordagens analíticas) para resolver problemas utilizando:
- Mineração de dados ou data mining.
- Limpeza de dados (entenda por que ela é importante aqui).
- Transformação de dados.
- Modelagem de dados.
Já BA é um subconjunto do Data Analytics. Porém, apesar de utilizar os mesmos processos citados acima, essa abordagem é focada na condução de melhores tomadas de decisão de um negócio.
Quanto ao Business Intelligence, os dados também terão papel importante, mas em BI, eles serão usados para entender o passado, enquanto em Business Analytics eles servem para prever o futuro.
As 4 técnicas de Business Analytics
Existem quatro tipos de técnicas de Business Analytics. Três principais foram classificadas pela Harvard Business Review Online:
– Análise descritiva: o que está acontecendo em sua empresa agora? A análise descritiva usa dados históricos e atuais para descrever o estado atual da organização, identificando tendências e padrões. Este é o escopo do BI.
– Análise preditiva: o que provavelmente acontecerá no futuro? Análise preditiva é o uso de técnicas como modelagem estatística, previsão e Machine Learning para fazer previsões sobre resultados futuros.
– Análise prescritiva: o que precisamos fazer? A análise prescritiva é a aplicação de testes e outras técnicas para recomendar soluções específicas que fornecerão os resultados de negócios desejados.
Já a quarta técnica, Análise de diagnóstico, foi explicada pela Simplilearn, empresa de treinamento de habilidades digitais.
– Análise de diagnóstico: ela pergunta “por que isso está acontecendo?”. A análise de diagnóstico usa técnicas de análise para descobrir os fatores ou razões do desempenho passado ou atual.
3 empresas que tiveram sucesso com BA
Os benefícios de adotar o Business Analytics são vários. Dependendo das ferramentas utilizadas e da maturidade da empresa com dados, ela pode perceber:
- Melhorias na eficiência operacional por meio de atividades diárias.
- Um entendimento de seus clientes com mais precisão.
- Fornecimento de visualizações de dados que oferecem projeções para resultados futuros.
- Insights para auxiliar na tomada de decisões e planejamento para o futuro.
- Mensuração do desempenho e impulsionamento do crescimento.
- Descoberta de tendências ocultas, geração de leads e ajuda para dimensionar seus negócios na direção certa.
Abaixo, separamos 3 exemplos de empresas que utilizaram essa abordagem para aprimorar seus respectivos negócios.
1. Microsoft aumenta a colaboração
Desde 2016, um time de analytics da Microsoft trabalhou com a CBRE, empresa do ramo imobiliário comercial, para estudar como o espaço de trabalho físico promove a colaboração.
Todo o layout do local de trabalho da CBRR foi baseado nos insights do projeto analítico. A Microsoft estima que as alterações feitas como resultado pouparam um total de 100 horas de trabalho por semana para 1.200 funcionários.
O resultado foi que a CBRE teve uma economia de custos estimada em US$ 520 mil por ano em carga horária de funcionários e maior colaboração dentro das equipes.
2. Uber aprimora o suporte ao cliente
Em 2018, a Uber criou o Customer Obsession Ticket Assistant (COTA), uma ferramenta que aproveita o Machine Learning e as técnicas de processamento de linguagem natural para ajudar seus agentes a oferecer melhor suporte ao cliente.
Versões posteriores usariam Deep Learning e testes A/B para melhorar ainda mais o COTA. Por meio do teste A/B, a empresa determinou que a implementação da versão 2 do COTA melhoraria o atendimento ao cliente e economizaria milhões de dólares ao simplificar o processo de resolução de tíquetes.
3. Blue Apron prevê pedidos
A Blue Apron usa análise preditiva para prever a demanda de seus kits de refeição para otimizar o estoque e reduzir o desperdício, bem como otimizar a equipe, determinando quantas pessoas serão necessárias para enviar a mercadoria.
Principais destaques desta matéria
- Business Analytics (BA) é o uso de análise estatísticas e tecnologias em dados para prever resultados.
- Abordagem poder utilizada a partir de técnicas que ajudam as empresas a tomarem decisões.
- Confira 3 exemplos de marcas que usaram BA para aprimorar os negócios.
