Tag gestão de dados

Conheça 4 erros comuns na gestão de dados – Por Cláudio Santos

Atualmente, a gestão de dados é uma das áreas mais importantes dentro das companhias. O setor é responsável em desenvolver e administrar, de modo centralizado, as estratégias, procedimentos e práticas no processo de gerenciamento dos recursos, incluindo todo o planejamento para a sua definição, padronização, organização, proteção e utilização.

Entretanto, durante as atividades que demandam uso de dados, eventualmente ocorrem erros. No dia a dia da gestão organizacional, estamos presos a padrões corporativos que exigem um gerenciamento eficiente. São eles: identificar e resolver problemas.

Dessa forma, confira quatro erros comuns relacionados à gestão de dados:

1. Não definir metas

A falta de objetivos já ocasionou a falha de projetos por conta do problema na gestão dos dados. Nesses momentos, a principal pergunta que deve ser feita é: “Onde desejo chegar?” Dessa forma, é possível gerenciar as informações de maneira mais assertiva, criando um bom plano de ações em conjunto.

2. Não estipular qual o seu público

Atirar para todos os lados não significa acertar o alvo. É importante esclarecer que quanto mais pessoas a empresa quiser atingir, sem que ocorra um padrão ou critério que defina as características desses indivíduos, mais difícil será de obter os resultados desejados. Além de uma boa definição de metas, é preciso realizar uma profunda análise de segmentação, onde o uso dos dados possa ser mais específico. Tendo uma mira certa, a decisão torna-se mais eficiente e gera bons frutos.

3. Não saber utilizar o volume dos dados coletados

Com a expansão constante do big data, o conceito da importância dos grandes volumes de dados se expandiu rapidamente dentre diversos setores da indústria. Possuir um montante de informações é fundamental, mas não é preciso abusar. Em sua maioria, a base necessária para a realização de algumas ações está no small data, que são pequenos dados essenciais para o embasamento do processo decisório. É importante se concentrar nos que realmente vão ao encontro do objetivo para que haja sucesso.

4. Estruturação de informações

O processo final de uma coleta de dados é a estruturação dos mesmos. Identificar padrões de respostas e mapeá-los são essenciais para identificar os resultados. Na maioria das vezes, diversos erros podem ocorrer nesse momento e não dar a devida atenção na correção dos problemas pode prejudicar a documentação dos objetivos atingidos, impactando na tomada de decisões.

É importante manter o foco no gerenciamento para obter um bom desfecho. Evitar os erros mais comuns pode ser um primeiro passo para aumentar o índice de assertividade nas companhias.

Cláudio Santos é CEO da Santo Digital, empresa líder em Google Cloud e G-Suite.

Tags, , , ,

Serasa Experian lança plataforma de gestão de dados no Brasil

A Serasa Experian lança no Brasil o Pandora, plataforma voltada a oferecer uma gestão completa de dados das empresas. O novo produto identifica, investiga, avalia e melhora a qualidade das informações, automatizando e controlando o processo, e executando proativamente centenas de operações. A ferramenta foi projetada para uso de profissionais de negócios, com interface amigável e acesso rápido e preciso.

Pandora é adaptável a diferentes casos de uso de gerenciamento de dados, como qualidade, migrações e visão única do cliente, por exemplo, com foco em redução de tempo, menos recursos e otimização do investimento. “Com Pandora, as organizações podem aproveitar seus bancos de dados para tomar decisões estratégicas de negócios com mais agilidade e inteligência. Além disso, é uma plataforma leve e fácil de implementar”, explica Michelle Carneiro, gerente de produtos de Marketing Services da Serasa Experian. Pandora já está disponível nos Estados Unidos, Reino Unido e Austrália, e agora chega ao Brasil.

Esta tecnologia de ponta elimina as barreiras entre as áreas de TI e negócios e permite a colaboração para resolver os desafios de dados, com ininterruptas análises. A solução também garante que as informações que estão sendo colocadas no sistema atendam às necessidades de negócio,
O Pandora faz parte do portfólio de Data Quality da Serasa Experian, que conta com uma gama de produtos com que as empresas podem organizar seus bancos de dados, eliminar duplicidades e garantir informações precisas e atualizadas desde o momento da captação da informação em todos os pontos de contato até a manutenção da qualidade das informações na base de dados legada.

Tags, , , ,

Inteligência analítica em tempo real como arma secreta dos varejistas

Por Nélito Pereira, consultor de pré-vendas do SAS Brasil

Um cliente entra na loja, a única perfumaria em um raio de um quilômetro, e coloca produtos na cesta. Um bom e atento vendedor, ao reconhecê-lo e sabendo de suas preferências, comportamento e tendências de consumo, recomenda outros dois produtos. O cliente adiciona os itens à cesta e o valor de sua compra aumenta de R$ 94 para R$ 131,10. Bom este vendedor! Mas, e se ele não conhecesse o cliente, o que recomendaria? Esse exemplo parece ser uma história dos anos 80, naquela cidadezinha do interior.

Em um momento de crescente pressão por melhores resultados, empresas do segmento varejista têm procurado aumentar o valor do ticket médio de suas transações no e-commerce através de melhores recomendações de produtos para seus clientes. Para isso, é necessário entender o perfil de cada consumidor, conhecer seu histórico de compras e seu comportamento – de preferência em tempo real. Estamos falando de uma solução de recomendação inteligente, que define a próxima melhor oferta para cada cliente, utilizando técnicas de Big Data, inteligência analítica, regras de negócio e o comportamento do consumidor – tudo isso em real-time.

A decisão da ‘Next Best Offer’ (NBO) para um cliente específico passa pela gestão dos dados disponíveis e por um processo analítico, no qual técnicas de modelagem preditiva e de auto-aprendizagem automatizadas (self-learning analytical process) identificam suas propensões de compra. Consumidores não identificados assemelham-se a perfis comportamentais conhecidos e a recomendação inteligente e relevante também é uma realidade. Um motor de decisão orquestra toda esta inteligência analítica acrescida com as regras de negócios e estratégias da empresa e disponibiliza as recomendações personalizadas de forma dinâmica (em tempo real), no momento de cada interação do cliente com a loja.

Recentemente, na tentativa de aumentar seu ticket médio, uma empresa brasileira do segmento varejista e reconhecida por inovações, iniciou um piloto com um subconjunto de clientes definidos por amostragem randômica. O objetivo era avaliar a capacidade de entrega de inteligência analítica, regras de negócios e NBO em real-time em seu site de e-commerce. O primeiro passo foi a criação de modelos preditivos utilizando técnicas estatísticas para a determinação das propensões de cada perfil de cliente e a melhor associação entre os produtos. Em seguida, foram configuradas as regras de negócios e a integração do motor de decisão ao site. Para a avaliação e mensuração dos resultados, o motor de recomendação considerou dois diferentes grupos de controle (um exposto a recomendações aleatórias e um segundo a recomendações padrões) e registrou o histórico de tudo.

O sucesso desse piloto definiria a adoção ou não da solução e isso deu-se através de análises e comparações dos resultados dos grupos de controle com o grupo de clientes, que recebeu a NBO determinada pela recomendação inteligente. Após três meses de piloto, os resultados demonstraram que o aumento do valor do ticket médio obtido, projetado para todos os clientes, representou um incremento no lucro capaz de pagar o investimento em poucos meses, ou seja, do prazo de recuperação do capital investido na solução (payback).

Por essas razões, a mesma empresa varejista decidiu expandir o uso da solução para outros canais de interação com o cliente, como televendas e aplicativos móveis bem como para outros países onde também mantém operação. A inteligência analítica em tempo real é o “bom vendedor” do mundo atual, aumentando o ticket médio no varejo on-line.

Tags, , , , , ,