Especialistas ensinam 5 passos para lucrar com os dados de sua empresa
Monetizing Your Data: A Guide to Turning Data into Profit-Driving Strategies and Solutions é o nome do livro recentemente lançado por uma dupla de especialistas em análise de dados que ensina empresários a transformar os dados de suas companhias em lucros reais. De acordo com Andrew Roman Wells e Kathy Williams Chiang, as empresas podem obter ainda mais resultados financeiros ao analisar melhor seus dados.
Chiang (vice-presidente de Business Insights da Wunderman) se juntou com Wells (CEO de Management Consulting da Aspirent) e viu a oportunidade de unir seus dois focos de atuação, uma vez que, enquanto ela tem sua direção mais voltada para a análise de dados, o empresário trabalha com líderes e estratégias.
Ao observarem o quanto esses dois processos costumam funcionar de maneira desconexa dentro das empresas em geral, eles descobriram que poderiam “trazer mais objetividade para o lado do planejamento e mais significado e propósito para o lado dos dados”. Ainda de acordo com a VP, “isso mostra o quanto [a análise] quantitativa e qualitativa pode ser conectada ao ambiente empresarial”.
As cinco principais fases do processo
De acordo com o livro lançado pela dupla de experts, há cinco fases essenciais a serem avaliadas e seguidas por empresários para que os dados de suas companhias sejam convertidos em resultados. São elas:
1. Descoberta
Nessa etapa inicial, a recomendação é: focar na natureza dos problemas ou nas oportunidades que estão à frente da empresa, tentando montar uma imagem clara do cenário em que a companhia se encontra, a fim de determinar quais ações tomar a seguir e prever quais serão os impactos gerados por essas ações.
Segundo Wells, essa fase de descoberta é a que vai criar a base para compreender os objetivos do negócio, permitindo que sejam criados problemas hipotéticos que serão solucionados antes mesmo que se tornem reais. “É a plataforma de lançamento para o restante do projeto”, afirma.
2. Análise de decisões
A segunda fase envolve uma postura mais analítica quanto à tomada de decisões da empresa. Para Chiang, cabe aqui chegar à raiz dos problemas, procurando vieses que a equipe possa estar trazendo para o problema em questão. Isso porque é possível que os membros da equipe já tenham tomado decisões ou pensado em soluções previamente, e só estejam procurando dados para confirmá-las.
Para Chiang, esse segundo passo serve para “ser mais objetivo sobre quais alternativas valem a pena ser consideradas, e ser mais ciente das predisposições que a equipe possa estar trazendo ao projeto”.
3. Estratégias de monetização
Passadas as etapas iniciais, é chegada a hora de determinar se as soluções propostas têm algum valor. Conforme as avaliações feitas por Chiang em seu livro, na era do Big Data, “o que constantemente está faltando é o valor”, e, nessa parte do processo, o empresário deve testar suas análises para ver se elas geram alguma vantagem.
4. Análises ágeis
De acordo com Wells, analisar agilmente os dados de sua empresa permitirá a tomada de decisões e elaborar soluções mais rapidamente. E essa agilidade significa envolver todos os diretores da companhia no processo, liberando o acesso aos dados sem que seja necessário passar por sistemas burocráticos que gastam tempo e recursos à toa.
5. Ativação
A última fase listada pela dupla de especialistas em seu livro é a etapa da ativação, que envolve “endurecer” o processo. Segundo Wells, esse passo “assegura que os dados sejam válidos, que os cálculos estejam corretos e que os usuários estejam engajados no processo”.
Essa fase é listada como a última e vem logo após a etapa de elaboração de análises ágeis, pois, uma vez que os membros da equipe estejam participando da coleta e da análise de dados, eles confiarão naquelas informações e isso fará com que eles se comprometam mais com o projeto.
Por Patricia Gnipper, via N-Experts