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Algoritmos: matemática, Big Data e inovação para os negócios

Algoritmos: matemática, Big Data e inovação para os negócios

O que Deezer, Blablacar e Alelo têm em comum? Toneladas de dados são fundamentais para a execução de seus modelos de negócio. Entenda como

Vivemos em um mundo pautado por números. Dados são gerados o tempo todo em todas as nossas interações online – redes sociais, e-mail, aplicativos. Essas informações são insumos para as empresas aprimorarem seus negócios. O Whow! Festival de Inovação procurou entender como esses modelos se formatam.

No painel “A matemática a serviço da inovação”, o mediador foi Frank Meylan, sócio-líder da prática de Digital da KPMG no Brasil. Em sua visão, dentro desse contexto de como aplicar a matemática na inovação, é preciso entender como tirar proveito dessa técnica nos negócios. “Mesmo dentro de atividades altamente regulamentadas existe muita oportunidade. Em consultorias, todas as atividades terão que ter ativos de tecnologia para oferecer junto aos serviços. Isso é crucial para a proposta de valor”, exemplificou.

Como as empresas podem coletar dados e transformar dados em valor para os clientes? “Isso é fundamental para possibilitar a implementação dos algortimos”, destaca. Big Data Analytics é transversal na empresa, pode ser aplicado em todos os departamentos. Mais do que isso, traz muito valor para o consumidor final. Em um mercado em que é necessário errar e consertar com rapidez, isso é crucial. Assim, o mediador questiona, que competências as empresas precisam ter para performar com números da melhor forma?

Mundo de dados
Ricardo Leite, Diretor da BlaBlaCar Brasil, conta que para aprimorar o aplicativo é necessário um grande número de análises de dados. E isso para qualquer tipo de aprimoramento da plataforma. “Somos uma plataforma de caronas a longa distância, temos um grande banco de dados dos usuários”, explica. “Precisamos mapear os pontos de encontro, analisar e ranquear esses pontos para a experiência ser sempre melhor”. Existem diversos números e dados que precisam ser lapidados para o app evoluir.

A análise de dados também entra no marketing. A empresa procura entender se faz sentido determinadas campanhas, ações de retenção, iniciativas de engajamento. Os números entram em praticamente tudo, os famosos KPIs são determinantes nos resultados.

Muitos acordes
Mesmo em um negócio totalmente diferente do BlaBlaCar, a realidade do Deezer é bastante semelhante. Bruno Vieira, Diretor-geral do Deezer Brasil, lembra que os algoritmos são a alma do negócio de streaming musical hoje. Afinal, é necessário aprimorar sempre os gostos e preferências dos usuários. “Criamos, por exemplo, uma função de playlist (o flow) porque entendemos que nem todos os usuários querem criar uma playlist do zero”, conta. “A experiência de simplesmente apertar o play e ser bem impactado faz toda a diferença. Isso faz com que o tempo que o usuário fica com a gente aumente”.

O cruzamento de dados é fundamental no flow, ele observa desde divisões geográficas até idade, preferências, hábitos. Se em um determinado horário o usuário está na academia, as músicas são mais animadas, e assim por diante. “Nós costumamos tirar as músicas que tiveram rejeição e vamos observando o que funciona melhor”, conta.
A análise de dados não fica apenas no produto em si. As informações são fundamentais para a conversão de usuários Premium, por exemplo. “Temos diversas ações para aumentar o engajamento do usuário com o serviço”. Além da aquisição, a empresa tem as ações de marketing e campanhas de engajamento – tudo pautado por dados.

Nesse sentido, Meylan, da KPGM, destaca como os dados dão confiança para as empresas perfomarem da melhor forma. “É importante que os dados sejam confiáveis, eles dão insumos para estratégias consistentes”, analisa.

Mundo financeiro
A Alelo, atualmente, é uma das maiores empresas de benefício do mercado. São 8 milhões de downloads do seu aplicativo, 500 mil estabelecimentos conveniados, 100 mil RHs que consomem o produto pelo país. “Sempre que eu penso, para qualquer estratégia, preciso pensar em uma escala maior. Por isso a matemática sempre me ajuda”, analisa Demetrio Teodorov , head de inovação da empresa.

A empresa utiliza algoritmos voltados ao comportamento de consumo. Assim, é possível entender onde o cliente vai, com que freqüência, em que horário. “Como tenho 18% da base de empregados normais, consigo entender até mesmo quando tem um alto volume de demissões”, explica.

É entendendo o comportamento do usuário que a empresa consegue aprimorar sua jornada de consumo. “Se uma loja tem necessidade de fluxo às três da tarde, é possível auxiliar. Se eu tenho usuários passando, por que não oferecer um café para ele? É uma questão de olhar para as oportunidades”, explica Teodorov.
Cultura
O mediador observa que o painel é composto por duas grandes empresas e duas empresas que já nasceram digitais. “Será que a inovação nasce do mesmo jeito nesse contexto?”, pergunta.

Na Deezer, Vieira explica que o investimento de inovação da organização é basicamente em pessoas. “Não pensamos diretamente no retorno de investimento, mas no significado daquilo”, aponta. No Blablacar existe um incentivo à falha. “Nós testamos, priorizamos. Na startup, não é difícil de escolher o que vai fazer, mas sim o que não vai fazer”.
Na visão do executivo da Alelo, a alta liderança da empresa tem papel fundamental para a inovação. “Para que as coisas funcionem elas tem que estar alinhadas”, garante. E isso em toda a organização.

Mesmo tão diferentes, as empresas têm um desafio em comum: mão de obra qualificada. Está cada vez mais difícil encontrar talentos, principalmente em um nicho específico. Afinal, as organizações precisam de cientistas de dados – um profissional que será cada vez mais concorrido. “Quando a empresa pensou em um profissional para fazer curadoria das músicas, pensaram em um DJ. Mas a verdade é que tem que analisar muitos dados. Por isso acaba sendo mais difícil de encontrar o cara certo”, analisa o executivo da Deezer.

Na área de inovação da Alelo, existente há dois anos, o desafio se repete. Afinal, é preciso olhar outros mercados para saber como estão performando e esculpir seu modelo de negócio. “Quando trabalhamos com inovação precisa olhar 10 anos para frente”, explica Teodorov. “Tenho que entender como meu cliente vai performar sendo que meu projeto é o meio de pagamento que ele vai usar n o final do dia”.

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