Como o Big Data vai revolucionar o cenário dos negócios no futuro próximo: Parte 1

A previsibilidade nas tendências de negócios e padrões de consumo é um dos tesouros de sabedoria mais procurados no mundo dos negócios. A maneira científica de fazer isso é analisar grandes volumes de dados estatísticos e históricos, também chamados de Big Data.

Empresas em todo o mundo sempre quiseram obter insights de dados históricos para tomar decisões mais inteligentes, melhores e em tempo real. É essa demanda por dados e informações que desencadeou o crescimento das plataformas e ferramentas de big data. O big data basicamente mudará a maneira como as empresas, grandes ou pequenas, operam e competem. As empresas que investem e extraem valor de seus dados teriam uma clara vantagem no mercado sobre seus concorrentes. À medida que os recursos de computação evoluem, as empresas colheriam mais benefícios de big data e análises.

Um estudo recente da AT Kearney IT diz que mais de 46% das empresas implementaram uma iniciativa de big data nos últimos 18 meses. Outras pesquisas de TI estimam que bem mais de 85% das empresas da Fortune 500 implementariam uma iniciativa de big data dentro de um ano. A criação de recursos e o uso eficaz de big data não apenas aumentarão o desempenho e a produtividade em funções e segmentos convencionais, mas também criarão oportunidades eficazes para expandir as ofertas de serviços e produtos.

Big Data Transformando Modelos de Negócios

O big data impulsionará a vantagem competitiva para empresas em todo o mundo. Para muitas empresas, os insights derivados de big data resultaram em crescimento sustentável e lucrativo em três áreas principais: operações, inovação de produtos e aquisição e retenção de clientes.

Operações

Os dados da cadeia de suprimentos fornecem várias interações ricas em dados, como movimentos físicos de produtos que são capturados por meio de microssensores e identificação por radiofrequência (RFID). Por exemplo, o esquema de Visibilidade da Cadeia de Valor da Airbus usa transportadores, sensores de movimento e leitores RFID para monitorar movimentos de ativos, materiais e processos em tempo real. O escopo se espalha por parceiros em serviço, clientes, fábricas e fornecedores; resultando em custos mais baixos, produtividade melhorada e estoque reduzido.

Uma cadeia de varejo usa dados abrangentes de estoque da unidade de manutenção de estoque (SKU) para identificar excesso de estoque em uma loja específica que pode ser vendida em outras lojas. Sua abordagem anterior de logística reversa rápida pode identificar apenas 50 ou 60 SKUs com excesso de estoque, enquanto sua abordagem de big data leva todo o conjunto de dados, criando um modelo extensivo de SKU em várias lojas. Agora, a cadeia de varejo movimenta rapidamente milhões de dólares em excesso de estoque para outras lojas e construiu um modelo eficaz de distribuição baseado em uma análise cuidadosa com a ajuda de big data para restringir o excesso de estoque. Além disso, a rede captura dados de cartões de fidelidade, promoções e preços para criar insights mais profundos sobre quando, por que e o que seus consumidores compram.

Inovação do produto

Oportunidades de big data podem ser vistas surgindo em todo o mundo para coletar e sistematizar dados de várias fontes ou acumular informações offline. Os dados, se capturados e organizados adequadamente, podem permitir que empresas novas e estabelecidas melhorem seus produtos, serviços e gerem receita de novas maneiras. A empresa multinacional americana General Electric planeja desenvolver novos equipamentos conectados, incluindo geradores, scanners de tomografia computadorizada, motores a jato e usinas de energia equipadas com sensores, que serão capazes de enviar terabytes de dados pela internet de volta aos engenheiros. A GE está planejando usar esses dados para tornar seus serviços e produtos mais eficientes, o que, por sua vez, economizaria milhões de dólares para seus clientes anualmente.

Métodos de crowdsourcing e inovação de produtos sociais são possíveis com a ajuda de big data. Agora, é possível transformar milhões de tweets em insights sobre serviços e produtos que ressoam com os clientes. O cerne deste trabalho é usar linguística computacional sofisticada para realizar análises de sentimento sobre a gama de produtos da empresa e seus consumidores. A saída resultante informaria a inovação do produto e as estratégias de marketing do produto.

Os dados e as análises associadas estão se tornando produtos independentes. As empresas de análise e tecnologia fornecem informações úteis de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados. Por exemplo, compilar e avaliar dados de transações entre fornecedores e varejistas. Os varejistas que possuem esses dados junto com as análises podem usá-los para melhorar as operações de negócios, fornecer serviços e produtos adicionais aos consumidores e substituir membros ou organizações terceirizadas que atualmente fornecem esses serviços, gerando novos fluxos de receita.

Aquisição e retenção de clientes

Big data realmente coloca o cliente no centro da estratégia corporativa. Empresas e negócios são inundados com dados de consumidores de comunidades online, sites e bancos de dados de terceiros e governamentais. Além disso, os usuários compartilham quase 32 bilhões de dados ou conteúdo todos os dias em plataformas de mídia social como Twitter, Facebook, LinkedIn, Instagram, etc. Por meio de big data, é possível reunir feeds de mídia social com diferentes fontes, incluindo eventos culturais , dados meteorológicos e dados internos na forma de informações de contato do cliente. Além disso, as ferramentas de análise avançada permitirão um processamento eficaz, mais rápido e econômico e criarão rapidamente potencial para desenvolver novos insights.

Um banco asiático examina as ligações dos clientes para reunir sentimentos verdadeiros, enquanto um banco americano analisa as atividades de mídia social para identificar clientes de risco. Esse tipo de coleta de fatos ou opiniões capturaria feedback direto e evitaria o viés inato das pesquisas com consumidores. Ao mesmo tempo, desenvolverá rapidamente metas de desempenho e clientes. Agora, as empresas não precisam esperar por relatórios semanais, mensais ou anuais para definir estratégias de negócios.

Da mesma forma, a varejista norte-americana Macy's usa big data para criar sortimentos centrados no cliente. Anteriormente, a empresa analisou pontos de dados como promoções de preços, falta de estoque e taxas de venda dentro do sistema de merchandising. No entanto, com big data, a Macy's pode avaliar facilmente esses pontos de dados no SKU ou no nível do produto em um local específico em um determinado momento e, em seguida, gerar vários cenários para verificar a perspectiva de venda de um produto ou serviço em um determinado local e horário - otimizando os sortimentos por tempo, localização e rentabilidade.

Conclusão

Quando as empresas começam a aproveitar o big data para extrair insights para seus negócios, as ações que realizam têm a capacidade de renovar os negócios. Se uma equipe de marketing pode obter feedback instantâneo ou comentários sobre uma campanha de branding mais recente, avaliando conversas em redes sociais e comentários em blogs, as pesquisas com clientes e os grupos de foco se tornam obsoletos? As empresas que entendem rapidamente o valor real do big data não apenas desafiam seus concorrentes, mas também podem definir a forma como os negócios são conduzidos em seu setor. As relações com os clientes passariam por transformações à medida que as empresas se esforçassem rapidamente para entender conceitos e noções que antes não podiam ser verificados ou capturados, como percepção e sentimento da marca.

Fique ligado para a próxima parte desta série de blogs.

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