A cultura orientada a dados é basicamente sobre a tomada de decisões com base em dados.
No entanto, muitas empresas confiam em ações infundadas e acabam perdendo grandes oportunidades. Em um post anterior sobre big data, contei algumas verdades para entender melhor onde está o erro dessas empresas.
A cultura orientada a dados, ou cultura orientada a dados, existe quando uma empresa organiza seus processos e métricas com base em dados reais, escapando assim a decisões baseadas em intuição, instinto, exemplos e crenças anteriores.
Na minha equipe, valorizamos muito essa cultura, pois ela é essencial para o sucesso do meu negócio. Portanto, neste post, compartilharei minha experiência com a estruturação de equipes orientadas a dados nos mais diversos segmentos.
Abordaremos os seguintes tópicos:
A história Avengers: Infinity War reúne todos os heróis dos filmes da Marvel existentes, envolvidos no enredo dos Vingadores.
Claramente, essa é uma narrativa contada o tempo todo e que continuará por muito mais.
No final, essas parcelas são muito lucrativas. O filme anterior à Guerra do Infinito, Pantera Negra, é hoje o décimo em número de vendas em toda a história do mundo. Outros filmes que também estão nesta lista são: Vingadores (4º) e Vingadores: Era de Ultron (7º).
Mas o que os Vingadores têm a ver com o Data Driven?
Este é um filme totalmente marcado por Serviços de fãs. Isso significa que a análise dos dados dos fãs traz diferenças significativas para os filmes.
Além disso, o final do filme Avengers: Infinity War surpreendeu muitos espectadores.
Mas como não acredito em tendências, sei muito bem que não houve coincidência nesse processo, afinal, se a Guerra do Infinito já está quebrando recordes de audiência, imagine o tamanho das vendas nos próximos dois filmes da Marvel, que será o Homem Formiga e a Vespa, e depois o Capitão Marvel. Filmes que provavelmente revelam informações muito importantes sobre a continuidade dessa história.
Então, pense nas bilheterias dos Vingadores 4, que serão exibidas nas telonas em um ano, contando o que realmente aconteceu.
De acordo com Quartz que divulga a lista da ComScore, Avengers: Infinity War, quebrou todos os recordes mundiais e é o primeiro da lista dos 10 filmes com a maior bilheteria da história, faturando US $ 630 milhões.
E lembrando que o primeiro filme da saga, Vingadores (2012) está em 10º lugar na lista anterior, com um faturamento de US $ 393 milhões.
Ser orientado por dados é aproveitar ao máximo o potencial existente nos dados, para que você possa obter informações com base em dados reais sobre seus clientes atuais e potenciais.
Por esse motivo, trago algumas dicas que aprendi ao implementar projetos de consultoria de cultura orientada a dados para clientes reais.
Você já tem quase tudo o que precisa em sua casa ou escritório. Produtos como Google Analytics, Hubspot ou CRM são ferramentas que permitem obter grandes quantidades de dados. Usados corretamente, eles podem dar o primeiro passo para os seus negócios, a fim de criar sua cultura orientada a dados.
Acho que você já consegue extrair o máximo de informações do Google Analytics, certo?
Caso contrário, não se preocupe, conheça este guia que preparamos com todas as informações para alcançá-lo.
Da mesma forma, se você leu sobre Big Data , já sabe que apenas os dados não geram valor.
Neste artigo, eu serei seu guia sobre o que fazer com seus dados, além de explicar como você poderá eliminar toda e qualquer decisão infundada em seu processo de decisão.
Ao estruturar uma equipe orientada a dados, você poderá saber o que seu cliente realmente deseja, quando ele deseja e por que você deseja. Conhecendo seus verdadeiros hábitos de consumo, qual valor você deve cobrar é essencial.
Ao trabalhar com produtos, uma das vantagens da equipe do Data Driven é prever demandas por meio de análises prescritivas e preditivas. Você também pode tomar decisões estratégicas sobre toda a sua cadeia logística com análise e diagnóstico descritivos.
E se você trabalha com serviços?
Você poderá orientar sua equipe de atendimento ao cliente com a previsão das demandas e a rotatividade (cancelamento) para saber quais partes do serviço não estão agregando valor, medir seu CAC de uma maneira muito mais precisa, com insights preditivos sobre a satisfação e sucesso de seus clientes.
Um exemplo significativo de uma empresa que utiliza muito bem a cultura Data Driven é a Amazon. A empresa de Jeff Bezos usa-o para:
1) Ofereça ao usuário uma experiência significativa por meio de algoritmos de recomendação, criados a partir da análise comportamental dos clientes, garantindo que eles ofereçam os produtos que melhor se encaixam em seus perfis. Essa tática, junto com o botão de compra com um clique (chamado de botão de um milhão de dólares), tornou mais difícil sair da página sem comprar nada.
2) Ao analisar os dados de sua cadeia logística, a Amazon construiu uma patente em um modelo preditivo que consegue antecipar as necessidades de mercadorias de seus armazéns. Dessa forma, ela consegue estar preparada para sempre atender seus clientes o mais rápido possível, diminuindo os custos logísticos da empresa.
3) A empresa também consegue ser muito mais competitiva em relação ao menor preço de seus produtos. Ao analisar sua grande quantidade de informações, é possível criar uma otimização das ofertas da empresa, entendendo quando e por que há menos concorrência em seu mercado.
Netflix e suas coisas estranhas
Certamente você deve saber qual é a série Stranger Things , uma das séries da gigante Netflix.
Talvez o que você não sabe é que esta série foi escrita inteiramente com base em dados , no final, caso você tenha visto um filme dos anos 90 como Thing, ET, o alien e Alien, você notará as várias referências usadas na narrativa. de Stranger Things.
Claramente, a Netflix não é apenas uma empresa de cinema, mas é uma empresa de grande volume de dados.
Afinal, a partir dos scripts, personagens, trailers e até todas as imagens que aparecem na tela, elas são feitas com base em análise de dados e algoritmos de recomendação.
Algumas pessoas, como eu, acreditam que os projetos de séries e filmes da Netflix são escritos por um algoritmo de análise de dados e aprendizado de máquina que escreve um script com tudo o que um determinado público deseja ver, possibilitando que os diretores sejam muito mais criativo, por meio de uma boa atualização de Big Data.
De acordo com o que aprendi na apresentação de Michelle Ufford, gerente de engenharia da Netflix, em outubro de 2016, a empresa tinha 86,7 milhões de membros, suportando mais de 1000 tipos de dispositivos de entrada (smartphones, tablets) e mais de 125 milhões de horas visualizadas por dia.
Atualmente, possui mais de 125 milhões de usuários.
Hoje, esse valor é provavelmente muito maior e você pode ver claramente que o conteúdo está cada vez mais segmentado, as recomendações para filmes ruins são cada vez menores e a experiência e a usabilidade do usuário melhoram a cada dia.
O co-fundador da Netflix, Reed Hasting, está acostumado a dizer que, quando você vai orientar alguém sobre o uso de dados, precisa usar o Google Analytics, rumo ao foco, análises e dinheiro.
Ao estudar o uso da análise preditiva na empresa, podemos concluir algumas de suas aplicações. Portanto, suas fontes de dados consistem em:
- Sua experiência assistindo ao conteúdo: Você provavelmente volta a uma cena, avança em um episódio para ver o final ou pausa a série em um determinado momento;
- O momento exato em que você vê o conteúdo: saber a data e a hora exata em que seus clientes usam seus serviços permite que a empresa saiba muito mais sobre seus usuários;
- O dispositivo no qual você usa o Netflix também é muito importante para entender os hábitos dos usuários;
- Sim, a empresa também usa aplicativos de aprendizado de máquina e análise de dados para seu UX e interface do usuário. Conhecer o comportamento de navegação dos usuários junto com o lançamento traz muitos insights;
- Talvez uma das variáveis mais importantes da Netflix seja a classificação que os usuários atribuem aos filmes. A empresa, em determinado momento, descobriu que dois botões, um igual e outro não, trazem informações muito melhores do que uma classificação de 1 a 5.
Definindo uma organização orientada a dados
Uma organização orientada a dados é aquela em que dados críticos de negócios conduzem automaticamente as decisões e ações da sua empresa.
Como não deve ser feito
- Os executivos tomam uma decisão e encontram imediatamente dados para apoiá-la;
- Confie no "instinto", isto é, crenças e palpites.
Como deve ser:
- Os dados não apenas informam que uma decisão deve ser tomada, mas também informam com freqüência qual decisão deve ser tomada;
- Os gerentes devem ser responsáveis por moderar a decisão com base nos dados que mostram.
- Muitos gerentes passam muito tempo procurando relatórios enormes. Isso não é "ouvir". Isso é "investigar";
- Poucas pessoas têm acesso aos relatórios, pois esse é um buraco negro em potencial pelo tempo que será gasto.
Se você conseguir identificar o que deseja que seus dados informem, é possível permitir que eles conversem com você (e com pessoas com acesso a eles) quando essas condições existirem em seus negócios.
Você precisa avaliar o poder dos dados
Principalmente, você deve saber que as grandes empresas que estão fazendo a diferença no mundo já vivem com base na cultura orientada a dados e seu desempenho gigante está completamente conectado às decisões orientadas a dados.
Embora a corrida espacial tenha como premissa quem chegaria à lua primeiro, hoje a corrida é pela busca de ferramentas com o objetivo de integrar todos os tipos de dados e automação, criando modelos preditivos de aprendizado de máquina, que trarão ao coordenador, decisões mais rápidas e com maior probabilidade de estar corretas.
Depois de ter uma grande quantidade de dados relevantes para o seu negócio, é necessário criar métricas e KPIs que deixem claro o desempenho real gerado pelos dados. Muitas vezes o problema dos negócios de hoje é precisamente que as métricas e os KPIs são escolhidos com base no que eles acreditam, e repito: não acredito em palpites ou intuições.
O objetivo como diretor que procura implementar a cultura orientada a dados deve ser:
- Deixe claro para sua equipe, através de exemplos claros, a importância dos dados;
- Procure aumentar a capacidade analítica da sua empresa todos os dias;
- Use ferramentas de automação para ter uma fonte de banco de dados. Depois disso, organize os dados;
- Invista em tecnologias que trarão resultados de negócios. A tecnologia que não gera resultados é inútil;
- O foco na contratação de profissionais já é essencialmente orientado por dados, mesmo que eles não o conheçam.
Como você sabe se sua empresa já é orientada por dados?
- As decisões são tomadas com base nos dados?
- Sua equipe sabe o que significa data driven?
- Você usa ferramentas que sempre permitem capturar novos dados e melhorar sua análise?
- Seus diretores justificam suas decisões com base em dados?
- Você está contratando profissionais orientados a dados?
Conclusão
Desta vez, vou me despedir com uma citação de Allan Sene , consultor de engenharia de dados e cofundador da Data Hackers , uma comunidade que surgiu para ajudar os profissionais a mudar de carreira, compartilhando conhecimento sobre as melhores práticas e as disciplinas de engenharia. de dados, análise e ciência de dados.
Portanto, os ensinamentos de Allan em seu post sobre como criar uma equipe de dados eficiente são:
A democratização dos dados é necessária para facilitar a tomada de decisão.
Dessa forma, criamos como requisitos de uma arquitetura de dados democrática:
Inteligência : Toda área deve poder ver e entender os dados que lhes interessam, sem a necessidade de consultoria especial da equipe de dados o tempo todo.
Integrabilidade: todas as fontes de dados devem ser mutuamente integráveis, para que partes do negócio não sejam isoladas, deixando de fornecer valor para toda a organização.
Rastreabilidade: todos os dados devem ser rastreáveis e acompanhados de ponta a ponta, para que, pelo menos, a equipe de dados tenha autoridade sobre as fontes, suas transformações e disponibilidade final, sejam brutas ou insights.
Escalabilidade : toda a arquitetura de dados deve ser construída de forma a suportar o crescimento exponencial da empresa, evitando problemas e erros, fornecendo informações valiosas para os tomadores de decisão.
Confiança: toda a arquitetura de dados deve fornecer confiança completa dos dados disponíveis. Isso implica dados idealmente sem erros, sem demora ou sem perdas.
