Por Alex Aparecido*
Empresas de todo o mundo vêm enfrentando um desafio em comum: a análise de dados. Com uma gama enorme de informações geradas por diversas fontes, em meio a um cenário de mercado cada vez mais competitivo e com mudanças constantes, unificá-las e harmonizá-las nunca foi tão importante para o sucesso dos negócios e para a adoção da Inteligência Artificial (IA).
Nesse sentido, o Data Analytics desempenha um papel fundamental na transformação de informações brutas em insights acionáveis, permitindo que empresas de todos os setores desenvolvam soluções robustas e eficazes. No entanto, é imprescindível estar atento às tendências, para otimizar os ganhos com uma análise de dados assertiva.
Para se ter uma ideia, segundo o Gartner, 61% das empresas estão sendo obrigadas a evoluir ou repensar seu modelo operacional de Data & Analytics (D&A) devido ao impacto das disruptivas tecnologias de IA. Tendo em vista este cenário, uma alternativa é explorar estrategicamente os dados provenientes de sistemas de CRM (Customer Relationship Management) e outros legados, além de também aqueles externos ao CRM, para potencializar o desempenho organizacional.
A jornada para uma gestão eficaz
Antes de nos debruçarmos às tecnologias para análise dentro e fora do CRM, é importante destacar que tudo começa pelo desenvolvimento de uma estratégia de dados. Ela tem por objetivo entender quais informações são relevantes no apoio à tomada de decisão da organização, bem como esse dado pode se transformar em conhecimento para direcionar estratégias assertivas a diferentes áreas do negócio.
Para empresas pouco maduras, a jornada inicia com a estruturação dos dados, a fim de garantir que tudo o que for relevante seja capturado de maneira consistente e armazenado de forma organizada. Outras empresas, mais avançadas tecnologicamente, já têm uma base estruturada, porém, muitas vezes enfrentam o desafio de como lidar com tamanha quantidade de informações, a fim de extrair os melhores insights.
Nesse caso, primeiramente é necessário olhar para a limpeza e a qualidade dos dados, que caso estejam imprecisos ou duplicados podem levar a análises equivocadas. Para tanto, ferramentas avançadas podem automatizar grande parte desse processo. Conceitos de arquitetura como Data Lakehouse ou Datamesh, por exemplo, garantem um ambiente gerenciado, deixando na base a única fonte da verdade, com dados íntegros e certificados. Isso mitiga o tempo de tratamento das informações, permitindo que os colaboradores reduzam o esforço operacional para se concentrarem em atividades mais estratégicas.
A parte final dessa jornada é a análise por meio de relatórios detalhados, cujo processo tem ganhado ainda mais valor com o desenvolvimento da Inteligência Artificial, capaz de analisar e correlacionar dados a fim de gerar insights importantes para as tomadas de decisões e predições do que pode ocorrer. Seja ajustando campanhas de marketing, melhorando o atendimento ao cliente ou otimizando operações internas, as decisões baseadas em dados tendem a ser mais eficazes e alinhadas aos objetivos de negócio, trazendo uma experiência personalizada ao cliente.
De onde coletar as informações?
Como mencionado anteriormente, combinar dados internos do CRM a fontes externas pode ser muito estratégico, pois é possível ter acesso a uma visão holística do comportamento e das necessidades dos clientes.
O mercado conta com soluções analíticas integradas ao CRM otimizadas para trabalhar com os dados diretamente gerados pelas interações com os clientes. Elas entregam uma perspectiva detalhada e específica do comportamento do consumidor, permitindo um entendimento profundo de suas preferências e necessidades individuais. Isso resulta em ações mais direcionadas e personalizadas, aumentando índices de satisfação e fidelização.
Por outro lado, ferramentas de análise que operam fora do CRM proporcionam uma visão macro, integrando múltiplas fontes de dados – como redes sociais, pesquisas de mercado, comportamentos de navegação na Internet, entre outras – para oferecer uma perspectiva mais ampla. Elas são ideais para identificar tendências de mercado, analisar o comportamento geral do consumidor e avaliar o impacto de fatores externos sobre os negócios. A flexibilidade dessas ferramentas, por sua vez, permite a criação de dashboards completos capazes de compreender, em uma visão 360º, diferentes cenários de interesse para os negócios.
A importância do suporte especializado
Navegar pelo complexo universo do Data Analytics requer expertise. Com a tecnologia, as empresas evoluem cada vez mais rapidamente e o processo de se adaptar à organização e ao cruzamento de dados é um desafio constante.
A partir disso, contar com uma consultoria pode ser o diferencial entre uma estratégia bem-sucedida e um esforço em vão. Isso porque, empresas especializadas oferecem não apenas as soluções adequadas, mas também a experiência necessária para implementar as melhores práticas de coleta, integração e análise, o que pode reduzir custos e prazo de projetos em até 60%.
Em um mundo cada vez mais orientado por dados, a capacidade de geri-los e analisá-los de forma eficaz é essencial para o sucesso empresarial e diferenciação competitiva. De agora em diante, os gestores devem estar cada vez mais atentos à governança interna, ao mesmo tempo que buscam melhorar a qualidade dos dados externos. Assim, é possível garantir que a organização extraia o máximo valor das informações disponíveis, transformando-as em insights estratégicos que impulsionam o crescimento e alimentam a IA.
*Alex Aparecido é Head Delivery and Operations na Everymind, líder e referência em implementações Salesforce, com mais de 20 anos de experiência em dados.
