O mundo jamais foi capaz de gerar uma quantidade tão grande de dados a um ritmo tão acelerado como agora. Basta dizer que seriam necessários somente dois anos para que fosse criado um volume de dados equivalente a 90% de todo o estoque acumulado pela humanidade até hoje. Se por um lado esse mar de dados é uma fonte inesgotável de informações preciosas para as empresas, por outro impõe um desafio enorme: é preciso que eles gerem insights que agreguem, de fato, um valor estratégico para os negócios.
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É aí que entra o chamado advanced analytics, análise de dados que garante, a partir da extração de insights e padrões, maior previsibilidade de acontecimentos, contribuindo para uma definição mais assertiva de ações a serem adotadas pelas organizações. Especificamente no varejo, por exemplo, o advanced analytics pode ser aplicado para otimização do sortimento, da segmentação e da fidelização de clientes, gestão de estoque, publicidade em tempo real e envio de mala-direta customizada com o próximo produto a ser comprado por determinado consumidor.
Do branding às funções de suporte, tecnologias disruptivas viabilizam a utilização de advanced analytics em toda a cadeia de valor do segmento, passando por sortimento, preços e promoções, relação com fornecedores, compras e armazenagem e operações de loja on-line e off-line. Apenas para citar alguns casos de uso, vemos análises que auxiliam em atividades como otimização de preços, gestão de informações sobre produtos, reabastecimento automatizado, gestão de caixa, utilização de robôs para a limpeza das lojas, sistemas de pedidos por voz e digitalização das finanças.
Os resultados são comprovados: de acordo com pesquisa da McKinsey, empresas com amplo uso de analytics e big data superam seus concorrentes em termos de lucro, vendas e retorno sobre investimentos. O levantamento mostra, no entanto, que os principais obstáculos à sua adoção pelas empresas são: falta de entendimento sobre como utilizá-los, ausência de recursos gerenciais, escassez de habilidades internas e incapacidade de obtenção de dados.
De fato, devem ser introduzidas nas empresas novas funções e capacidades para que o potencial de advanced analytics seja plenamente alavancado – incluindo a contratação de cientistas de dados, desenvolvedores de analytics, arquitetos de solução e tradutores das necessidades do negócio, além do próprio líder de analytics.
Para tanto, é preciso que haja consciência de que advanced analytics é um assunto de negócios por excelência. Isso significa que a gestão das companhias deve abraçar essa causa e desdobrá-la em ações concretas não apenas em um departamento isolado de análise, mas em toda a organização em que os insights serão aproveitados. Só assim será possível implementar as iniciativas necessárias para tornar o uso de advanced analytics uma realidade.
*Fernanda Hoefel, sócia da McKinsey