Estratégia de dados vai organizar e integrar os dados de uma empresa para entender como eles fornecem insights para uma jornada sem ruídos.
Escrever que dados são o novo petróleo não é mais novidade. Até porque, companhias de diversos portes e segmentos já fazem a coleta deles para os seus negócios. Mas a grande questão é: como eles são unificados para uma melhor tomada de decisão?
Antes de aprofundarmos nos motivos de toda empresa precisar de uma estratégia de dados, vamos voltar algumas casas e mostrar a diferença entre eles e informações, como já explicamos aqui no Mundo + Tech. Clique aqui para saber mais.
De acordo com o escritor Peter Drucker, considerado o pai da administração moderna, informações são “dados dotados de relevância e propósito”. Enquanto isso, os dados possuem um valor limitado quando não estão integrados a outros ou transformados em informações.
Pense na seguinte situação: um e-commerce do varejo criou um programa de fidelidade e, aos participantes, oferece um cashback em cima de todas as compras realizadas no site. Alguns dados estão disponíveis ao time de marketing e de negócios:
- Taxas de retenção de clientes.
- Número de adesão ao programa.
- Número de vendas dentro da iniciativa.
- Custos de fornecer o cashback.
Analisando cada dado separado, eles não vão agregar muito no planejamento estratégico do e-commerce. Porém, se eles são colocados em um contexto histórico ou de mercado, o varejista conseguirá obter respostas para oferecer uma melhor experiência ao cliente.
Estratégia de dados: por que ela é necessária?
O cliente digital é inquieto. No caso do e-commerce, citado no tópico anterior, o consumidor espera ter informações sobre uma compra realizada. Por exemplo, a resposta para a pergunta “quando ela chega?” Por isso, o primeiro passo de uma estratégia de dados pode ser a previsibilidade.
Neste mesmo exemplo, considere que o e-commerce faça o rastreio de todas as etapas de venda de um produto para manter o fluxo das operações. Assim, a empresa pode compartilhar esses dados (geralmente coletados em tempo real) para mostrar ao consumidor que a compra está a caminho.
Ou seja, se os dados estão integrados – do momento do pedido de compra até a entrega do produto – a estratégia aqui seria notificar o cliente sobre cada etapa de maneira personalizada. São notificações que podem vir por e-mail, SMS e/ou até mesmo WhatsApp.
Isso é só um exemplo de como uma estratégia de dados faz sentido ao momento atual. Conseguir acompanhar o consumidor e deixá-lo confortável quanto à entrega da compra foi possível, porque os dados estavam conectados entre si, permitindo essa experiência do cliente positiva.
Outro caso, desta vez real e focado no cliente intermediário, é o da companhia de equipamentos industriais John Deere. Ela tem utilizado dispositivos IoT (confira aqui um infográfico mostrando como funciona a tecnologia) para a ajudar os agricultores a melhorarem as operações.
O compartilhamento dos dados — com os agricultores e fornecedores — permitiu aos produtores escolherem os melhores equipamentos, analisarem o desempenho deles, decidirem o que plantar, como, onde e como, além realizar pedidos automáticos aos fornecedores.
O que é preciso considerar no desenvolvimento de uma estratégia
Numa resposta ágil: pessoas e tecnologias. Os agentes humanos serão encarregados de gerenciar as plataformas que irão catalogar e conectar os dados. Uma Inteligência Artificial, por exemplo, pode ser usada para essa tarefa, como explicamos no blog post disponível aqui.
Mas, antes da adoção de IA para essa especificidade, é preciso entender como a arquitetura dos dados está organizada. Geralmente, em uma empresa, ela é estruturada da seguinte forma:
- Coleta.
- Armazenamento.
- Tratamento.
- Distribuição.
- Consumo.
Essa infraestrutura vai ditar também as regras de governança entre todos os ambientes. Ou seja, do banco de dados e sistemas de arquivos às plataformas usadas para conectá-los e aos processos de negócios (por exemplo, o marketing do e-commerce) que os utilizam.
A governança é fundamental numa estratégia, porque vai estabelecer como os dados podem ser utilizados e por quem. Além de cumprir regras de privacidade, mantendo a conformidade regulatória com a LGPD e outras leis, vai assegurar a qualidade deles.
Com a arquitetura dos dados organizada, é a vez de alimentar a arquitetura de informação com tudo o que foi obtido dos clientes: de dispositivos móveis, sensores de IoT, interações nas redes sociais, publicação de análises em sites etc.
A arquitetura de informação são todos os processos e regras que vão converter os dados em informações úteis. No exemplo do e-commerce, os dados brutos podem alimentar diariamente um dashboard, que vai integrar esses dados para análise.
Assim, a empresa pode entender como o cliente se relaciona com o programa de fidelidade, quais itens ele mais compra, qual região mais consome e qual o ticket médio.
Neste caso, é possível ter apoio de um cientista de dados ou outro especialista para ajudar a tomar uma decisão que vai transformar a experiência e fornecer benefícios aos clientes e empresa.
Dados integrados potencializam o omnichannel
O isolamento social devido ao novo coronavírus impulsionou as vendas digitais. Só em abril, o e-commerce brasileiro faturou R$ 9,4 bilhões – um aumento de 81% em relação ao mesmo período do ano passado.
Isso potencializou a necessidade de uma estratégia omnichannel, em que o cliente está no centro das decisões tomadas por uma marca. Até porque, se uma empresa usa os dados para reconhecer o consumidor, as chances de ele ser fiel aumentam.
Mas, se você utiliza somente uma plataforma CRM, a experiência pode não ser totalmente satisfatória. O motivo é que uma ferramenta de relacionamento vai apenas armazenar, de forma organizada, os dados de um cliente ou de um consumidor potencial.
Nesse cenário, integrar uma plataforma CRM a uma solução Omnichannel, como a da Embratel, vai fornecer todo um contexto. Além de você saber quem é o seu cliente, de onde ele veio e todo o histórico de compra, você terá todas as interações dele com a sua marca registrada.
Com os dados conversando entre si, é possível traçar uma estratégia mais personalizada e uma comunicação mais transparente ao criar ofertas e campanhas que vão atingir aquele perfil de consumidor de forma positiva.
Em um momento que o consumidor passa bastante tempo conectado, fazer um bom uso desses dados integrados gera uma vantagem competitiva para o seu negócio, resultando em receita e melhoria nas métricas de atendimento e desempenho.
Otimização é a chave para essa estratégia
Você já tem as pessoas e tecnologias certas para integrar os dados disponíveis na sua empresa. Como, então, gerenciar a estratégia de dados uma vez que eles estão conectados? Simples, é auditar (verificar a autenticidade do dado) e monitorar todas as possíveis fontes do seu negócio.
Olhando para o exemplo desse texto, provavelmente a empresa coleta dados dos perfis das redes sociais, dos pontos de contato, do chat disponível no site etc. Cruzá-los vai permitir que todos os departamentos tenham insights que vão atender as necessidades do cliente.
Porém, vale ressaltar o seguinte: uma estratégia de dados é mais efetiva quando ela é pensada em módulos. Por exemplo, se o e-commerce tem a jornada do cliente desenhada, usar esses insights nela toda pode gerar uma experiência com ruído, porque não vai considerar as etapas de interação entre pessoa e site de forma individual.
Isso quer dizer que os dados utilizados para entender por que um cliente abandona o carrinho podem não ser efetivos sem saber por qual canal ele chegou até o site. São descobertas sem respostas iguais, ainda mais se analisadas por departamentos diferentes, como TI e marketing.
Aqui, a estratégia de dados vai exigir objetivos claramente definidos, assim, você consegue integrar os dados corretos para uma melhor experiência do cliente.
Principais destaques desta matéria
- Estratégia de dados vai ajudar empresas a melhorar experiência do cliente.
- Isso porque empresas vão utilizar pessoas e tecnologias para organizar e integrar os dados existentes.
- Mas para uma estratégia de sucesso, ela deve ter metas definidas para saber quais dados serão usados.
