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Monetização de dados é componente importante da Transformação Digital

Segurança dos dados não impede a monetização, mas deve receber a devida importância e obedecer à legislação.

 

O conceito Data Driven e a consequente monetização desses dados cresce exponencialmente e cada vez mais deve fazer parte dos negócios em todos os níveis. O mercado de transformação digital vai movimentar US$ 2,3 trilhões até 2032, com crescimento médio de 14,2% ao ano, de acordo com o relatório Market Research Report da Fact.MR. Apenas este ano, a expectativa é de que o segmento atinja US$ 621 bilhões. A consultoria Forrester avalia que as empresas que são Data Driven estão crescendo 30% ao ano.

O consultor Caio Cunha, presidente da WSI Master Brasil e membro do Global WSI Internet Consultancy Advisory Board, afirma que o novo modelo significa sobrevivência no mercado. “Ser Data Driven hoje é um diferencial competitivo. Muitos dos concorrentes já adotam e os que não adotarem vão sair do mercado. Cada vez mais os clientes querem ações mais inteligentes”, sentencia o consultor.

Cunha explica que a empresa que é Data Driven usa uma base de dados estruturada, com informações concretas para a tomada de decisões, apoiada em ferramentas de Business Inteligence, inteligência de negócios na tradução. O sistema usa grande quantidade de dados de maneira rápida, segura e eficiente.

“Monetizar esses dados passou a ser interessante. Essas tecnologias podem ser usadas para reduzir custos com automação de tarefas, aumentar receitas identificando e servindo melhor os clientes, atrair mais clientes com engajamento reduzindo esforços, ser mais pessoal e melhorar qualidade dos serviços sem aumentar a equipe”, afirma o consultor.

Ciência de dados

Em resumo, Data Driven é um modelo de gestão orientado por dados. “O lucro vem da monetização desses dados, quanto a empresa pode ganhar com eles levando em conta custos necessários para estruturar a operação, para desenvolver softwares e operá-los”, diz Cunha. Ele cita dois novos profissionais fundamentais nesse processo, data scientists e business leaders.

Os cientistas de dados dedicam tempo para analisar os dados, avaliam a qualidade deles e os impactos das ações tomadas. Os business leaders, líderes de negócios, ajudam os data scientists a analisar os dados de forma mais ampla e completa, olhando o contexto de forma abrangente, aberto a questionar crenças.

Inteligência Artificial

Uma das principais bases desse modelo é a inteligência artificial ou artificial inteligence (AI), metodologia de soluções automatizadas para executar ações humanas como conversar, aprender, planejar, prever. O Machine Learning (ML) é capacidade do sistema de aprender padrões com dados a partir da programação do software e o Deep Learning (DL) é uma técnica de ML que usa modelos do funcionamento do cérebro humano. Há ainda os processos robóticos para automação de tarefas de rotina.

“Resumindo, DL é uma técnica de ML que alimenta as aplicações da Inteligência Artificial. Essas ferramentas analíticas avançadas criam uma mensagem certa para o público certo no momento certo. É preciso ao menos de um a dois anos de dados para criar os modelos”, diz Cunha.

Receitas maiores

Segundo o presidente da WSI, a Inteligência Artificial e as tecnologias de Analytics podem aumentar as receitas das empresas que são Data Driven quando identificam potenciais negócios, aprimoram o entendimento para servir melhor os clientes, além de atraí-los com engajamento. Ao mesmo tempo, reduzem os custos de operação, já que automatizam tarefas e melhoram a qualidade dos serviços sem a necessidade de aumento de sua equipe.

“Esses pilares, Analytics, IA e Banco de Dados, formam um tripé de sustentação nas empresas e contribuem para crescimento exponencial no mundo digital em que vivemos hoje”, garante Cunha. Ele comenta que outras ferramentas já foram desenvolvidas para serem usadas na rotina de busca e fidelização de clientes mais rentáveis, para forecasting (estatísticas e previsões), segmentação, targeted marketing (marketing direcionado ao público alvo) e taxa de churn (rotatividade do cliente), entre outras funções operacionais.

Segurança dos dados

O consultor alega que a segurança dos dados não impede a monetização, mas deve receber a devida importância e obedecer à legislação. “Se as informações são sensíveis, use-as para fins estatísticos apenas. Hoje é muito comum acumular e trabalhar dados próprios junto com dados de terceiros. Mas cuidado porque dados em excesso também podem não servir muito. Sempre considere valor e risco”, alerta.

Ele explica que empresas de diferentes portes podem se tornar Data Driven e a implantação pode ser feita na nuvem ou nas instalações da própria empresa. “A base de dados estruturada utiliza informações concretas e não suposições para a tomada de decisões”, comenta.

Valor da voz

Cunha aponta que cada vez mais as pessoas usam celulares para fazer negócios e isso tem levado à criação de aplicativos que estão se direcionando para voz e chats. “Os clientes não querem mais ficar preenchendo formulários para pedir ajuda nem clicar muitas vezes para chegar à solução”, diz. Para melhorar posicionamento online ele sugere transformar conteúdo em forma de conversas, criar tarefas específicas para produtos em voz, alternativas para dizer a mesma coisa, focar no seu mercado local (Make it Local) e ir direto ao ponto.

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