Big Data: Aumentando a rentabilidade do negócio.

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A informação é um dos principais elementos que contribuem para o sucesso das empresas em ambientes altamente competitivos, afinal os clientes estão a cada dia mais exigentes e com possibilidades de escolha a uma tela de distância.

O Big Data auxilia o negócio a descobrir os padrões, o negócio por sua vez atribui significado aos dados coletados e os usa para aumentar a rentabilidade do negócio, isso vale para o processo operacional, mas também para retenção e aumento da base de clientes.

 

Inúmeros são os cases de sucesso no uso da tecnologia, alguns deles:

  • Amazon
  • Nike
  • American Express
  • Intel
  • Danone
  • Shell
  • Netflix
  • Ministério da Justiça
  • Pão de Açúcar
  • Visa
  • Bancos públicos e privados.
  • Delta Airlines
  • Vivo
  • Monsanto
  • Zara
  • Renner
  • Nasa

O que é Big Data?

O Big Data é um conjunto de ferramentas que consegue analisar uma enorme quantidade de dados, a partir dessa análise é possível extrair informações que serão utilizadas em todos os processos do negócio.

A base dele está em cinco pilares: velocidade, volume, variedade, veracidade e valor.

Obviamente que o foco não está na quantidade de dados, mas o que os profissionais que trabalham na empresa fazem com as informações extraídas dos dados e como elas contribuem com os resultados do negócio. Através dele é possível conseguir entender a demanda de forma mais inteligente e com isso antecipar eventos frente a concorrência, direcionar de forma mais efetiva a estratégia de marketing, inclusive individualmente (caso muito comum do varejo, ou então simplesmente aumentar a produtividade e reduzir os custos, o que irá elevar a margem e o resultado final.

Qualquer ação estratégica de negócio precisa ser amparada por informações, e quanto maior o volume de dados maior o alcance para entender o que de fato irá contribuir para o negócio, o que é irrelevante. Aqui uma leitura complementar para reforçar o entendimento – Forças de Porter.

 

No caso do Big Data temos:

Dados estruturados: com base nas informações disponíveis, o exemplo mais comum são as informações de um formulário, onde os campos são definidos, seja em atributo/formato, onde a estrutura é rígida e foi previamente planejada.

Dados Não Estruturados: aqui temos uma estrutura flexível e dinâmica, o exemplo mais comum são as redes sociais com seus textos, imagens e vídeos.

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Exemplos da utilização por segmento

Indústria

Na indústria o foco é aumentar a produtividade mantendo a qualidade e reduzindo os custos, podendo ser através da coleta de informações em tempo real do processo produtivo, ou seja, com foco em solução de problemas imediatos a ocorrência, o que facilita a diminuição dos retrabalhos e das perdas que são vilões da produtividade.

Isso significa dizer que a utilização é feita desde o planejamento de suprimentos até a previsão de saída da mercadoria.

A Intel é um exemplo, ela reduziu muito o número de testes necessários para garantia de qualidade dos chips e isso gerou uma economia de milhões, ou seja, houve otimização dos fluxos nos processos, o aumento da produtividade com custo menor.

Isso tudo aliado a otimização da ofertas dos produtos, demandas e preços em sintonia com o público alvo, que continua sendo a maior utilização da tecnologia na maior parte das empresas.

 

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Outro case de sucesso é o da Danone, devido ao curto tempo de validade do produto foi necessário otimizar a rede, ou seja, a produção precisava estar de acordo com a demanda do varejo, assim diminui a taxa de perdas com produtos vencidos, parece simples mas na prática é necessário que a informação esteja disponível e seja real.

 

Varejo/E-commerce

A forma de abordar o cliente, estratégias de retenção, aumento do número de clicks que se efetivam em compras, os acessos repetidos, etc.

Aqui podemos citar:

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Amazon

No caso dela a utilização da big data tem a função de oferecer ao cliente produtos específicos, um atendimento personalizado com base nas preferências, o que aumenta a conversão de tráfego em vendas.

A geração de ofertas personalizadas.

Você é uma fonte preciosa de informações cliente, e receberá ofertas pensadas a partir dos seus clicks, das suas preferências de pesquisa.

A Zara é outro exemplo, a big data auxilia através de uma rede de análise ela obtém a informação do que os já clientes e também potenciais desejam, a partir daí as peças são desenhadas e em um curto espaço de tempo estarão disponíveis na loja (menos de um mês). Ou seja, a coleção não é antecipada a estação, a peça é pensada e produzida com base no desejo expresso e com isso a dinâmica muda, e também a percepção de atendimento a demanda.

Na Renner também funciona assim, e também podemos destacar a cadeia desde o posicionamento dos centros de distribuição para um atendimento mais eficiente e eficaz das lojas, até o próprio modelo de reposição inteligente que organiza a distribuição com base nos produtos que são mais vendidos, e não um mix pré pronto que era distribuído antigamente em araras padrão para todas as lojas, sem levar em consideração o padrão do consumidor de cada loja em cada região específica. O método pushpull.

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Renner

Ela mantém um conselho de fornecedores (mais relevantes) e de executivos da rede para aprimorar o relacionamento, além do IDGF, que é o índice de Desenvolvimento Global dos Fornecedores, que monitora as operações logísticas, comercial, qualidade, financeira e de responsabilidade social.

No Pão de Açúcar a utilização além da fidelização dos programas de recompensa e da geração de ofertas personalizadas, a diferença pode ser percebida nos números através da gestão de estoques, que sabemos ser essencial para a rentabilidade do negócio. Ele compra só o que vale a pena manter em relação ao custo do estoque, reduzindo assim as perdas. Novamente fácil no papel, mas em um grande processo não é tão simples de executar.

 

Nike

A Nike usa com excelência a tecnologia, você já deve ter visto alguma propaganda de tv/internet onde ela divulga um aplicativo de monitoramento de corrida, pois então, quem usa está gerando informações que em larga escala (big data) são preciosas para a decisão de produção de uma linha/produto, ou até mesmo estratégia de marketing a um determinado público.

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Eles sabem o quanto você corre, onde, qual exercício você prefere etc., assim ela produz produtos cada vez mais adequados aos desejos do público para cada tipo de esporte praticado, fideliza e ganha mercado.

 

Serviços Financeiros

Casos como o Da Visa, American Express e Bancos em geral, com o intuito principal de prevenir fraudes detectando imediatamente e assim diminuindo as perdas, pois sabemos que o custo com fraudes em instituições assim é enorme.

Então sempre que uma operação não é comum aos padrões do cliente, ela é impedida ou o cliente avisado imediatamente para confirmação da transação, e isso gera um grande economia com fraudes evitadas, obviamente melhora o resultado final.

No caso do Bradesco a mudança veio principalmente em relação aos casos de fraude nos caixas eletrônicos que teve um incidente grave em 2013. Com a tecnologia o banco passou a analisar em tempo real, e assim reduziu o índice de perda.

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Na Visa a economia foi na casa dos 2 bilhões somente evitando fraudes, e junto com essas medidas eles estão usando as informações para fidelizar clientes, através do oferecimento de serviços e promoções vinculadas ao uso do cartão.

 

Netflix

Aqui a informação é essencial para os novos produtos lançados ou o que é excluído da plataforma, tudo é feito com base na sua preferência, o gênero mais assistido, quantidade de horas, título mais pesquisado, ou seja, a partir daí lança-se um produto que cai como uma luva para a maioria do público consumidor. Eles sabem o que você gosta e quer assistir.

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Ministério da Justiça

Você assiste a série O Mecanismo da Netflix?

O Ministério da Justiça utiliza a tecnologia, dentre as utilizações estão o agrupamento de processos que tenham tido decisões similares, ou para monitorar ações ilícitas, dentre elas lavagem de dinheiro (padrões).

 

Concluindo

A Delta Airlines otimizou o processo e diminuiu o índice de bagagem extraviada, a Monsanto otimiza o plantio através dos dados estatísticos de local e tempo de plantio, a NASA usa para monitorar o clima entre outras diversas utilizações.

A Shell para monitorar as ondas sísmicas e assim projetar os recursos que poderão ser extraídos, assim ela reduziu os riscos e os custos do processo de perfuração, na Vivo através do rastreamento dos celulares, assim a empresa tem dados suficientes para decidir a expansão da rede, além do que existe a utilização dos padrões para oferecer ao cliente o “pacote” que mais se encaixa a sua demanda de uso.

Enfim, são inúmeras as utilizações de empresas que utilizam a big data, então investigue se o negócio onde você investe seu dinheiro tem, e se aproveita de maneira eficaz essa tecnologia.

Informação é dinheiro, para a empresa e para o investidor.

Patrícia Rossari.