Se a sua empresa está tendo dificuldades para enxergar resultados concretos a partir do seu programa de dados, talvez seja hora de recomeçar.
Veja como fazer isso — e o que os executivos seniores precisam fazer pessoalmente nesse processo.
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Para um novo começo, as empresas devem seguir três frentes em paralelo:
1. Atacando a qualidade dos dados
As empresas são atormentadas por uma ampla gama de problemas comuns de qualidade de dados.
O ponto-chave está em minimizar as “fábricas ocultas de dados” reduzindo erros nos pontos de criação. E a chave para isso está em Vendas esclarecer o que precisa, discutir essas necessidades com Marketing e o Marketing eliminar as causas-raiz dos erros, uma a uma. Os benefícios são fáceis de perceber e surgem rapidamente.
2. Iniciando a jornada de ciência de dados com técnicas mais simples
A ciência de dados é ideal para encarar todo tipo de problema que as empresas enfrentam. Em ordem de complexidade crescente, alguns métodos e os problemas que ajudam a resolver incluem:
— O controle e a melhoria estatística de processos são imbatíveis para reduzir custos, tempo de ciclo e incerteza nos processos de negócios.
— O desenho experimental (incluindo testes A/B) ajuda a melhorar a qualidade dos produtos.
— A modelagem estatística ajuda as empresas a entender o comportamento dos clientes, prever as vendas do próximo mês, decidir onde localizar uma nova loja e estimar o preço justo a pagar por uma aquisição (entre outros exemplos).
— O aprendizado de máquina/inteligência artificial, usado para analisar grandes conjuntos de dados, revelar relações antes desconhecidas, melhorar a tomada de decisão e automatizar muitos tipos de trabalho.
Para começar, os líderes devem iniciar pelo topo da lista acima, selecionar alguns processos de negócios importantes (novamente, conduzidos por pessoas de mente aberta), pedir que cada um monte uma pequena equipe, aprender sobre controle estatístico e, então, fazer o trabalho necessário para colocar seus processos sob controle.
Aprenda ao longo do caminho, mas, para deixar claro, esse exercício não é apenas para ganhar confiança em ciência de dados. Espere ver benefícios reais para o negócio em pouco tempo.
3. Colocando os dados para trabalhar e criar vantagem competitiva
Embora a IA tenha concentrado a maior parte da atenção no último ano, há muitas outras maneiras de gerar benefícios para o negócio a partir dos dados. Quatro ótimos exemplos incluem:
— Tornar produtos e serviços mais valiosos ao incorporar mais ou melhores dados. Isso pode ser feito com praticamente qualquer produto. Meu exemplo favorito é a lata de cerveja Coors — as montanhas ficam azuis quando a cerveja está fria o suficiente para beber.
— Empacotar e vender produtos de dados.
— Criar vantagem sustentada explorando dados proprietários — isto é, dados que ninguém mais possui. Um bom exemplo é o Cusip da S&P, que identifica de forma única produtos financeiros.
— Levar mais e melhores dados para as decisões, cumprindo a promessa da “tomada de decisão orientada por dados”.
No longo prazo, as empresas precisarão escolher uma ou duas dessas opções que melhor se adequem a elas, com base em seus conjuntos de habilidades, nos dados que possuem ou podem obter e nos mercados em que competem.
A incorporação de dados quase sempre é um bom ponto de partida, em parte porque o trabalho é direto: peça a alguns dos seus melhores profissionais de marketing que documentem seu entendimento do que os clientes realmente querem e precisam.
Em seguida, conduza uma simples “análise de lacunas” para determinar o que eles gostariam e que você não está entregando. Procure preencher essas lacunas com dados.
c.2026 Harvard Business Review. Distribuído pela New York Times Licensing
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