Business Intelligence e o Big Data nas empresas

A tão conhecida Sociedade em Rede proporcionou a produção acelerada e em grande escada de dados e informações. Para entender um pouco mais sobre como transformar essas informações em insghts para empresas e marcas, entrevistamos Katia Furtado, coordenadora de mídia e inteligência da agência Vert, que possui clientes como CVC, SmartFit, Diesel, Applebee’s, entre outros.

The Way – Big Data e Business Intelligence são conceitos que estão cada vez mais sendo discutidos. No entanto, são poucas as empresas que investem nesse sentido. Por que isso acontece? Como o mercado brasileiro trabalha essas questões?

Katia Furtado – No caso de Business Intelligence (BI), grande parte das empresas no Brasil já tem projetos que envolvem inteligência de mercado para vários fins. O que tende a acontecer é que os projetos ocorrem em áreas específicas e, na maior parte das vezes, os estudos e aprendizados ficam restritos à área que conduziu o estudo. Por exemplo, todas as empresas que trabalham com franquias ou têm diferentes pontos de vendas trabalham com BI para criar planos de expansão e abrir novos pontos de vendas.

Porém, os dados ficam com a equipe de engenharia ou de franquias e muitas vezes não chegam até outros departamentos que poderiam usufruir deles de outra maneira, cruzando com dados que estão disponíveis da equipe de Marketing, por exemplo. E, no caso do Marketing, acontece o mesmo: coleta-se uma série de dados de entendimento sobre o público-alvo que não são cruzados ou repassados para os setores operacionais que poderiam usufruir dos dados para gerar melhorias na parte operacional e assim por diante. Daí o que acontece é que existem muitos dados, porém eles não são analisados em conjunto. E assim vai-se embora um projeto de Big Data com um belo potencial.

O maior impeditivo da utilização do Big Data nas empresas vem do próprio conceito “BIG”. Para de fato ser Big Data, os dados têm que ser volumosos o suficiente a ponto de ser necessário aplicar técnicas como map reduce para poder entendê-los. Se é possível fazer uma estruturação ou visualizar um conjunto de dados somente com gráficos dinâmicos e planilhas simples de Excel, há uma chance de estarmos falando de análise de dados volumosos, porém não de Big Data. Nem todas as empresas têm bases de dados grandes e muitas vezes, quando tem, não possuem o controle total sobre eles para poder cruza-los e transforma-los em informação.

No caso das empresas que tem um volume grande de dados, para eles poderem ser trabalhados, tem a questão do investimento. Muitas vezes não é claro para elas que a utilização e análise dos dados pode – e vai – trazer lucros ou savings. Neste ponto, entra a maturidade da empresa e dos profissionais que têm poder de decisão para alocar esforços para esta área. Big data é algo o qual muito se fala, que é importantíssimo para empresas, principalmente em épocas de crise, pois ajuda a entender melhor praticamente qualquer aspecto da empresa de forma a alocar esforços onde realmente é necessário. Porém, nem todas elas conseguem ter recursos financeiros e mão de obra para fazê-lo.

The Way – Há um perfil específico de empresa em que o BI pode ser melhor aplicado?

 

Katia Furtado – O BI pode – e deve – ser aplicado a qualquer tipo de empresa, de qualquer tamanho. Um erro muito comum que tenho observado no mercado é que as pessoas tendem a associar muito o BI com volumes grandes de dados (talvez por algum tipo de erro de concepção sobre a relação do Big Data com BI). Não precisa ter um volume imenso de dados para fazer uma análise sobre um mercado, um negócio, uma empresa. É necessário só ter uma base de dados de qualidade. Uma empresa que tem 100 acessos por dia em seu site pode trabalhar com análise dos dados de Web Analytics, cruza-los com os dados do sistema de CRM de seus clientes muito bem para fazer, por exemplo, uma campanha de e-mail marketing bem estruturada e assertiva. Assim, a empresa pode atingir seus clientes de forma assertiva e gerar mais retorno de forma imediata. Ao mesmo tempo, um grande varejista pode fazer exatamente a mesma coisa, de forma mais automatizada e em grande escala. A única coisa que realmente é necessária é o cuidado para que todas as ferramentas necessárias para rastrear os passos dos clientes estejam rodando corretamente – e isso independe do porte da empresa.

The Way – Qual é a essência do BI?  Como ele pode ser relacionados às mídias digitais e redes sociais?

Katia Furtado – A essência de um bom projeto de Business Intelligence está na capacidade de transformar dados em informações úteis. De nada adianta coletar e estruturar dados se eles não forem transformados em conhecimento e não gerarem um retorno para a empresa. A grande relação entre o BI e as mídias digitais é justamente o fato de que, no ambiente digital, a maior parte dos passos das pessoas são rastreados e podem virar dados. Na medida em que a empresa entende o comportamento de seus clientes, mais fácil fica de entregar o que o cliente espera e assim apresentar uma boa oferta e uma boa experiência para o consumidor, gerando fidelização.

No caso das mídias sociais temos a oportunidade de entender a percepção dos clientes em relação às marcas e produtos. E isso não tem preço. As menções feitas de forma espontânea são uma fonte muito rica de informação para as empresas e deveriam ser muito melhor exploradas nas estratégias das empresas. Em 2013 uma pesquisa da IBM mostrou que apenas 2% das empresas brasileiras de médio e grande porte estavam utilizando os dados provindos de mídias sociais em projetos de Big Data. Num país que tem uma frequência de acesso aos sites de mídias sociais tão alta como o Brasil, isso é um desperdício. Talvez nos últimos dois anos isso tenha mudado, mas creio que ainda é baixo esse número.

Mas tem uma coisa muito mais aprofundada que vai além de conhecer a opinião do público diretamente sobre uma marca, que é simplesmente conhecer o público. Algumas redes como Twitter e Instagram entregam dados que podem ser organizados em ferramentas, como o Scup, de forma que hoje é possível monitorar e estudar grupos específicos de pessoas, seus hábitos e comportamentos sociais. Estudos deste tipo podem trazer uma série de informações que podem ajudar muito as marcas a entender seu público de uma forma muito aprofundada.

The Way – Como as marcas podem tirar melhor proveito do BI para seus negócios e relacionamento com o cliente? 

Katia Furtado – No caso de Social Listening, que é uma parte de BI e pode, em alguns casos, ser parte de um projeto de Big Data, é possível extrair uma quantidade imensa de informações e transforma-las em insights de relacionamento com clientes.

Ao escutar como o público fala sobre um assunto é possível identificar oportunidades de negócios, como as carências e dores de um público que se sente órfão de um tipo de produto, ou que sente falta de alguma coisa numa experiência de compra em um setor e então passar a entregar isso para estas pessoas como diferencial.

Em um estudo recente feito na Vert em parceria com o Scup sobre expectativas de pessoas em relação à Black Friday, descobrimos que grande parte das pessoas que declaravam estar interessadas em comprar uma nova televisão queriam que fosse uma TV para o quarto. Ou seja, um tipo de TV com especificações diferentes de uma TV de sala, por exemplo.

É um detalhe tão simples que pode gerar retorno imediato se for usado como insight de planejamento e está na rede, como dado público, esperando para ser transformado em ação. Mas não é visto, pois a maior parte das marcas que já trabalha com Social Listening está procurando entender somente o que falam sobre elas mesmas ao invés de escutar de fato o que seu público fala sobre assuntos relacionados ao universo da marca.

The Way – Na sua opinião, qual é o maior desafio para quem trabalha com Social Listening?

Katia Furtado – Creio que o maior desafio de quem trabalha com social listening, e grande parte da razão para muitas empresas não colocarem este tipo de dado junto de outros para análises de Big Data, é o medo da amostra. A amostra que vem de Social é muitas vezes vista como pouco qualificada por não ser tão volumosa e em alguns casos enviesada por se tratar de algo que a pessoa pode estar expondo por capricho. Mas toda amostra tem suas limitações. A partir do momento que os cientistas de dados passarem a contemplar em seus estudos as informações provindas de menções espontâneas em mídias sociais, os estudos de público ficarão muito mais ricos e interessantes. O nosso mercado está cada vez mais perto deste caminho, espero que no ano que vem entrevistas como esta possam ter um tom diferente e apontar essas dificuldades que abordamos como coisas do passado.