Por Amanda Gasperini, diretora de Analytics, Growth & Martech da Gauge, consultoria digital do Grupo Stefanini.
Não há dúvida de que o ChatGPT veio para mudar o planejamento das empresas para melhor envolver inteligência artificial na sua operação. Alguns começaram a buscar soluções, outros estão olhando o que vai dar para depois investir. Mas uma coisa é fato nas empresas: o investimento em dados não para e só tende a crescer. Por isso – antes tarde do que nunca – gostaria de falar um pouco dos principais temas em torno de dados para 2023.
Os dados já foram chamados de “o novo petróleo” por analistas do setor, mas hoje o que se vê na prática é que saber analisar esses dados com eficiência é o que verdadeiramente importa e traz resultados desejados. Big data já virou o padrão das empresas, agora o desafio está em selecionar os poucos e importantes dados que vão fazer diferença no negócio e conseguir gerar insights acionáveis.
Durante trabalhos e reuniões no IAB Brasil, analisamos as previsões e insights que grandes especialistas e fornecedores do setor vêm compartilhando e percebemos que muito do que já é feito com eficácia vai ser aperfeiçoado com incorporação de tecnologia.
Sem mais delongas, listo aqui os principais temas de análise de dados em 2023:
1 – Maior cuidado com os dados
Mais governança de dados para garantir qualidade e segurança das informações seguindo as normas regulatórias vigentes, mas, também, proporcionando mais privacidade, segurança e transparência na coleta e no armazenamento de dados com tecnologia blockchain.
2 – Maior integração entre dados estruturados e não estruturados
Amplia-se o uso de análises de texto, voz e vídeo, compondo as análises quantitativas da experiência do cliente. Isso possibilita um maior conhecimento do consumidor com maior agilidade. Temos chamado o uso dessa integração quando aplicado a experiência de CX Data Driven.
3 – Uso de tecnologia para melhor visualização de dados
Muitas empresas perceberam que possuem diversos dashboards com muitos dados que não são mais satisfatórios. Mesmo apresentando todas as informações da maneira anteriormente necessária, a forma como visualizam esses dados para tomada de decisão fica mais importante, fazendo com que busquem ter poucos e bons dashboards que possibilitem respostas rápidas. Além disso, começa uma busca por ferramentas que permitam a escalabilidade do acesso às informações, sem depender de cada tela do dashboard já configurada.
4 – Aceleração de decisão pelo uso de predição e machine learning
Cada vez mais essas tecnologias serão adotadas para desenvolver insights em tempo real e tomadas de decisão ágeis e precisas. Começa uma busca por ferramentas que permitam geração de insights mais automatizados, que, em geral, ajudam a acelerar o olhar sobre o que está acontecendo já com um alto cruzamento dos dados existentes. Imagine se, ao invés de um dashboard com vários filtros, KPIs e gráficos linha, você tivesse um dashboard que avisasse: “Falta apenas 50% da sua meta mensal. Para alcança-la, você precisa gerar, hoje, 1.503 leads, tendo oportunidade de melhorar seu tráfego de busca paga da campanha ABC e enviar comunicação para esses 154 clientes que estão propensos a converter.” Não é muito melhor?
5 – Mensuração de resultado mais integrado de marketing
Tendo um maior foco em rentabilidade e olhar centrado no consumidor, as empresas começam a olhar os resultados de marketing de maneira integrada, visando ter a jornada mais completa possível ao unir dados de site, app, CRM, call center, lojas físicas e todas as ações de marketing, seja nas mídias tradicionais, seja com uso de vídeo ou mesmo nos pontos de venda, por exemplo. As métricas CAC – total de despesas associadas a um novo cliente – e LTV (Life Time Value, ou receita obtida de um cliente durante todo seu ciclo de vida na empresa) ganham mais relevância nas empresas.
6 – CDOs e CMOs com agenda de CEO.
Os CMOs estão mais bem preparados para defender orçamentos de marketing, uma vez que estarão diante de mais e mais ferramentas/metodologias e inteligência disponíveis para melhorar o desempenho de seus departamentos com gastos mais eficientes. Para a mensuração de resultados, cresce a busca por análise de incrementalidade e também de Marketing Mix Modelling. Assim, podem demonstrar o impacto do marketing diretamente em resultados de negócios, o que permitirá a solidificação dos executivos de dados, os CDOs, que ficam mais próximos dos CEOs.
7 – Mais e mais especializações nas funções de dados e análises
Business Analyst, Arquiteto de Dados, Data Storyteller, Engenheiro de ML, Data Steward, Data Strategy… Devido à complexidade de cada etapa no processo de dados e análises, e também ao detalhamento existente no uso de cada plataforma, as funções estão cada vez mais especializadas.
8 – Maior cuidado com walled gardens
Compradores estão escolhendo suas ferramentas com maior cuidado, dando prioridade para a flexibilidade nas soluções martech, que cubram a necessidade mais condizente à maturidade do negócio. Agora, com a busca pela visão única do consumidor e o aumento de uso de plataformas para viabilizar essa visão (como CDPs – customer data platforms – e DCRs – data clean rooms,por exemplo), o foco está na integração e na utilização dos dados.
9 – Ciência de dados vira mainstream
A Inteligência Artificial começa a ampliar o uso da ciência de dados de forma a se ter menor necessidade de domínio do assunto para usos mais triviais. O aumento do uso de análises de rede, por exemplo, auxiliará a entender melhor as relações entre dados e identificar anomalias.
10 – Aumento no uso de dados como serviço (DaaS)
Visando eficiência no investimento do ecossistema de dados e também a possibilidade de automação e maior uso de predição e inteligência cognitiva, as empresas buscam organizar os dados para possibilitar seu uso como serviço, presando por definir uma governança de dados que funcione com maior especialidade e, assim, que possibilite maior agilidade no uso destes.
E então, quantas dessas ações você começou a tomar?
