Já não é de hoje que as médias e grandes empresas buscam os relatórios de acessos internos a sua intranet, bem como sites, e-commerce e redes sociais da marca, para tomarem decisões quanto às ações de marketing a serem seguidas no futuro.
A empresa americana de consultoria em TI Gartner listou as dez principais tendências de Analytics, uma ferramenta cada vez mais decisiva, até na tomada de decisão sobre novos produtos e serviços a serem oferecidos pelas marcas.
Dados que auxiliam decisões:
As empresas precisam passar de “centradas em dados” para “focadas em decisões e mudanças”. É preciso entender por que essa análise está sendo feita e qual o seu objetivo.
Tomadores de decisões táticas a estratégicas:
Para influenciar tomadores de decisões a encontrar as melhores escolhas, é preciso focar em três áreas baseadas em análises: uma combinação equilibrada de estratégia e objetivos financeiros, autoavaliação realista e revisão objetiva de casos de negócios.
Funções fundamentais a abrangentes:
O Analytics deve incluir a empresa como um todo. Cada processo, função e indivíduo se torna um consumidor e usuário da análise.
Agregue níveis detalhados de dados:
Detalhes analíticos permitem estratégias mais personalizadas. Níveis sutis de granularidade possibilitam melhor entendimento dos clientes e previsão de desafios.
Silos de dados para multiplicar dimensões:
A quebra de silos oferece novas perspectivas e permite que a equipe combine vários pontos de vista para entender melhor o que está acontecendo, a provável razão e qual ação tomar com base na análise.
Relatar para descobrir:
As organizações devem fazer uma mudança fundamental no pensamento para melhorar o envolvimento com os dados e serem tão curiosas sobre o que aconteceu no passado quanto são sobre o futuro.
Do humano para a inteligência artificial:
É essencial ter uma ideia clara e prática sobre o poder da análise e o que ela pode gerar para os negócios, independente da técnica utilizada. A inteligência artificial (IA) é interessante e poderosa, mas não está necessariamente fazendo algo radicalmente diferente, está apenas fazendo radicalmente melhor. É necessário entender o que é possível e, então, decidir qual nível de sofisticação a organização precisa – seja um cientista de dados ou de IA.
Escolha da plataforma para o portfólio analítico:
A companhia precisa decidir se deve contratar cientistas de dados e uma plataforma ou se analistas de negócios com pacotes de aplicações, além de definir quais funções os provedores de serviços externos terão.
Do Analytics independente ao integrado:
O Analytics deve ser integrado ao processo de negócios em aceleração. O que anteriormente levava semanas nos negócios agora leva dias. E o que costumava levar um segundo agora é medido em milissegundos. A análise precisa ser ajustada para que as atitudes sejam tomadas no momento apropriado.
De dados confidenciais aos abertos:
Um serviço de transmissão decidiu compartilhar dados que tinha sobre os provedores de serviços de internet (ISPs). Foram as informações internas que, quando compartilhadas, geraram um grande número de publicidade e uma boa reputação para a empresa, além de servir como uma exposição pública para os ISPs.
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