Três pilares que trazem analytics das áreas de tecnologia para dentro das áreas de negócio

Por Lori C. Bieda, Vice-Presidente de Customer Intelligence, SAS


A evolução das equipes analíticas mostra a importância de integrar os insights e os dados em todas as diretorias – não importa em qual você está. Considere esses pontos de progresso organizacional ao desenvolver ou revitalizar sua infraestrutura de analytics:

A integração dos PhDs

As equipes de analytics começaram com um grupo de pessoas que escavaram armazéns de informações e, mais tarde, bancos de dados de marketing. Elas executavam consultas padrão, extraíam informações e as repassavam para clientes empresariais. Em pouco tempo, os estatísticos e os PhDs apareceram e foram soltos nos grupos de dados com a lógica de que se havia alguém que podia liderar os analistas, talvez eles pudessem também falar a mesma língua que os estatísticos.

Alguns estatísticos e PhDs foram até colocados em equipes de marketing, de risco e de produtos, mas a sua habilidade foi basicamente mal compreendida, seu valor inexplorado. Eles eram os “caras dos dados”. Melhor seria se tivéssemos os deixado em paz.

A centralização de insights

Mais tarde, muitos grupos analíticos abriram os braços e receberam mais pessoas para o seu rebanho: alguns profissionais de marketing de banco de dados, alguns pesquisadores de mercado. Alguns deles foram contra sua vontade, alegando que eles eram diferentes ou não pertenciam àquele lugar – que se sentiam realmente em casa com os profissionais de marketing ou estrategistas; que o tipo de insights que eles traziam eram únicos. Todos eles falavam línguas diferentes, mas eles foram amontoados em um grupo diverso e imploramos para que eles falassem a mesma língua. A verdade é que esses especialistas analíticos eram mais parecidos com os seus colegas do que eles queriam admitir. Eles estavam todos focados em insights de negócios, mas cada um deles estava usando diferentes instrumentos para extrair ouro.

Cada vez mais, a coleção de insights de negócios surgiu sob as ordens de um único líder. O problema era que eles eram apenas isso – uma coleção de especialistas individuais com disciplinas variadas e sem um fio claro e comum que os unia. Eles operavam (e muitos deles ainda operam) em silos analíticos, da mesma forma como as empresas operam com várias linhas de produtos e líderes. Eles só respondiam ao mesmo líder, e se sentavam em torno de mesas de gerenciamento verificando um ao outro com uma curiosidade reservada.

Assim, embora os dados possam ter sido conscientemente reunidos em um só lugar, e um líder consagrado como seu chefe, chegar ao business analytics – as pepitas de ouro do insight que se encontram nos bancos de dados e “cérebros” de dados da empresa – ainda era cada vez mais difícil, como abraçar água.

Os líderes de equipes analíticas

O líder, a pessoa que gerencia essas comunidades analíticas, normalmente era um híbrido de algum tipo. Alguns eram analíticos experientes, outros eram da área de CRM ou de tecnologia da informação; às vezes, profissionais de marketing ou até mesmo homens de negócio em geral tomavam as rédeas. Nós nunca realmente sabíamos quem eles eram ou o que nós procurávamos exatamente quando a administração criava as descrições do cargo. Nós apenas esperávamos que eles soubessem alguma coisa sobre os dados e pudessem explicá-los em termos simples para as outras pessoas.

Conforme as equipes de analytics tomavam forma, os analistas trabalhavam nos bastidores mandando ver nos dados. Eles podiam tropeçar em insights que pudessem ajudar a empresa, mas eles tinham meios limitados para divulgar seus segredos. Eles dependiam grandemente das pessoas que pediam os dados. Os analistas tinham que torcer para que os solicitantes soubessem o que estavam pedindo, soubessem como a informação podia ser usada, e considerassem o problema sob uma lente bastante ampla para garantir que a análise pudesse retornar valor interessante para a empresa. Às vezes, as solicitações eram tão amplas que não ficava claro o que estava sendo pedindo. Outras vezes, as solicitações eram tão restritas que elas suplicavam pela pergunta: Qual é o sentido de uma equipe de banco de dados e insights?

    Os analistas podiam tropeçar em insights que pudessem ajudar a empresa, mas eles tinham meios limitados para divulgar seus segredos. Eles dependiam grandemente das pessoas que pediam os dados, as que soubessem o que estavam pedindo, soubessem como a informação podia ser usada, e considerassem o problema com uma lente bastante ampla para garantir que a análise pudesse gerar valor para a empresa.

    Mas à medida que os anos passaram, as equipes de analytics começaram a tomar forma. Grandes equipes análise de dados e de insights apareceram em indústrias ricas em dados, como serviços financeiros e telecomunicações, para citar alguns. Este conjunto de pessoas que pensam analiticamente sinalizava uma mudança (as contribuições de analistas estavam sendo avaliadas de forma diferente), mas também sinalizava um desafio: já era difícil o suficiente dar sentido a um problema empresarial, mas como poderíamos aproveitar toda a nossa gama de insights para dar sentido ao que estava acontecendo com a empresa toda?

    Do provedor de serviços ao impulsionador dos negócios

    A grande maioria das empresas está tentando competir conhecendo e servindo os clientes melhor que a concorrência – e estão lidando com quantidades e complexidades cada vez maiores de dados ao longo do caminho. As vantagens competitivas adicionais estão apenas mantendo as empresas em pé de igualdade umas com as outras – o verdadeiro ouro está na aplicação do domínio da análise de dados, para descobrir mais insights sobre o cliente que qualquer outra empresa. E isso requer uma camada de tradução fenomenal para chegar aos insights.

    Tudo se resume a isto: existem nuances nos dados que somente um olho treinado pode ver. Já não mais suficiente que os analistas fiquem em seus silos de especialização, escavando análises de campanhas de marketing ao consumidor final sem considerar as forças mais amplas do mercado; impacto da canibalização que uma campanha tem sobre a outra; o que a voz dos clientes está nos dizendo; como o mercado global está mudando ou convergindo; ou o impacto da marca em nossos resultados gerais.

    Se a responsabilidade por essa tradução for relegada para outros na empresa (profissionais de marketing, equipes de produto, equipes de finanças, estrategistas ou até mesmo a alta administração), esses outros nunca estarão perto o suficiente dos dados para interpretá-los corretamente na empresa como um todo. O grupo de analistas ou cientistas de dados deve fazer esta “tradução” para o bem da empresa.

    Por causa de sua herança, muitas equipes analíticas têm crescido no espaço do prestador de serviços, seu sucesso sendo definido pela capacidade entregar o que foi solicitado, no prazo e com precisão. No entanto, à medida que os dados continuam a se tornar cada vez mais fundamentais para as organizações, e um viabilizador-chave para os negócios, o papel que a comunidade de analytics desempenha precisa evoluir. Estas comunidades precisam – e certamente podem – se tornar impulsionadoras de negócios.

    Há oportunidades imediatas para empresas comprometidas em evoluir suas equipes de analytics em uma equipe impulsionadora de negócios. Leia sobre isso em detalhes baixando o White Paper completo: The Translation Layer: The Role of Analytic Talent.



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