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Estratégia de dados

Como criar uma estratégia de dados desde o zero



Já pensou em como começar uma estratégia de dados para crescer o poder de decisão baseadas em dados no seu negocio?

Falar que é data-driven é fácil, mas criar uma estratégia para elevar o patamar da área é outra realidade.

Nesse artigo não vou abordar questões de stacks e estruturação dos dados.


#1 - Informação

É crucial identificar e coletar as informações relevantes para o nosso projeto. Estas informações podem residir em diversas fontes, desde softwares específicos, bancos de dados corporativos até arquivos em formatos como Excel ou TXT.


A compreensão da origem dessas informações é essencial para garantir que tenhamos uma base sólida para avançar no desenvolvimento do projeto de forma precisa e consistente.


Ao buscar esses dados, é importante considerar a qualidade, a integridade e a atualidade das informações. Uma avaliação cuidadosa da fonte e da confiabilidade dos dados é fundamental para assegurar a precisão dos resultados obtidos no processo de análise e modelagem. Além disso, a conformidade com regulamentações e políticas de privacidade também deve ser uma preocupação constante ao lidar com informações sensíveis.


Lembre-se: Nem sempre será fácil localizar as informações e muitas vezes teremos informações sem relevância.


#2 - Business Intelligence

Um BI bem desenvolvido é uma etapa crucial para a estratégia da empresa. Nessa fase, concentramos esforços em responder perguntas essenciais utilizando os dados disponíveis:

  • Onde está meu cliente?

  • Por que ele compra?

  • Quanto ele compra?

  • Como ele compra?

Responder a essas perguntas oferece uma visão abrangente do negócio, permitindo compreender o comportamento do cliente e suas interações com os produtos ou serviços oferecidos.


O "onde" indica a localização ou os canais pelos quais os clientes se envolvem com a empresa. Já o "por que" busca entender os motivos que levam à decisão de compra, enquanto o "quanto" fornece insights sobre o volume ou frequência das transações. Por fim, o "como" explora os métodos ou padrões de compra utilizados pelos clientes.


#3 - Analytics & Big Data

Agora, avançamos para um estágio em que focamos no futuro e na modelagem de diversas informações. Nesta fase, direcionamos nossa estratégia para projetar cenários, realizar estudos mais estáticos e comportamentais.


Assim como no passo anterior, utilizamos princípios similares de análise, mas agora nos concentramos em questões voltadas para a previsão e o entendimento dos comportamentos futuros dos clientes:

  • Em que momento o cliente vai comprar?

  • Quando ele vai entrar em contato?

  • Existem similaridades entre os padrões de comportamento de diferentes clientes?

Essas perguntas nos permitem explorar não apenas o comportamento atual, mas também antecipar e modelar possíveis ações e interações dos clientes no futuro.


#4 - Machine Learning

Compreendemos o comportamento do nosso cliente e agora temos insights sobre quando ele entrará em contato. É hora de direcionar nossos esforços para informações mais estratégicas, incorporando modelos de machine learning que nos permitam fornecer serviços mais inteligentes e personalizados, tais como:

  • Recomendar o produto mais adequado para nosso cliente, levando em conta suas preferências e histórico de interações.

  • Identificar possíveis atividades fraudulentas, usando padrões e anomalias nos dados para detectar comportamentos suspeitos.

  • Avaliar a probabilidade de um cliente realizar o churn (ou seja, deixar de utilizar nossos serviços), permitindo ações preventivas para retenção.


A utilização de modelos de machine learning nos permite não apenas antecipar as necessidades e desejos dos clientes, mas também agir proativamente para melhor atendê-los e garantir sua satisfação contínua com nossos produtos ou serviços.


Esses modelos ajudam a automatizar processos de tomada de decisão, proporcionando uma experiência mais personalizada e segura para nossos clientes.


#5 - Inteligência Artificial

Neste estágio final, possuímos uma grande inteligência de dados sobre nossos clientes e um entendimento profundo de suas necessidades e comportamentos. Agora, avançamos para incluir a Inteligência Artificial (IA) para interagir diretamente com eles. Com essa implementação:

  • Podemos oferecer um atendimento mais ágil e eficiente, resolvendo reclamações, fornecendo suporte e esclarecendo dúvidas de forma personalizada e em tempo real.

  • Conseguimos recomendar produtos e serviços de maneira altamente personalizada, levando em consideração o histórico de compras, preferências e comportamentos anteriores.

  • Agilizamos processos operacionais, automatizando tarefas rotineiras e repetitivas, liberando tempo e recursos para atividades mais estratégicas e complexas.


A IA não apenas aprimora a experiência do cliente, oferecendo interações mais rápidas e personalizadas, mas também otimiza a eficiência operacional da empresa. Ao integrar essa tecnologia avançada, garantimos uma abordagem mais inteligente e ágil em nossos serviços, elevando a satisfação do cliente e a eficácia de nossas operações.


Considerações

Esta metodologia serve como base para orientar o processo de estratégia e evolução dos dados, e é importante ressaltar que essa jornada pode demandar um tempo variável, dependendo do conhecimento técnico inicial da sua empresa ou negócio.


Cada etapa dessa abordagem terá sua própria complexidade e profundidade. Em certas situações, ter um Business Intelligence (BI) mais avançado pode ser estratégico, enquanto em outras, uma Inteligência Artificial (IA) mais robusta pode lidar melhor com desafios específicos. Em geral, cada passo é essencial e fundamental para impulsionar uma empresa em direção a uma cultura orientada por dados.


A chave para se tornar verdadeiramente orientado por dados está na compreensão de que cada etapa é um componente vital no caminho para maximizar o potencial dos dados. Ao adotar e evoluir através desses steps, uma empresa estará cada vez mais apta a utilizar seus dados de forma inteligente e estratégica, impulsionando a tomada de decisões informadas e a excelência operacional.



Odemir Depieri Jr


Escrito por Odemir Depieri Jr

Fundador Data Viking, Lead Analytics Itaú.



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