Você coletou dados de clientes, e agora?

As tecnologias digitais foram completamente democratizadas nos últimos anos, o que está produzindo montanhas de dados relacionados ao comportamento do cliente, de preferências a interesses e sentimentos.

Por causa da pandemia de COVID-19, os clientes não estão usando os mesmos canais que costumavam usar para fazer compras, o que acelerou a necessidade de os negócios obterem inteligência acionável com mais eficiência a partir das informações que estão coletando.

As empresas desejam aplicar tecnologias como inteligência artificial, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para entender melhor os padrões do cliente e fazer previsões que permitirão uma experiência mais personalizada, mas dados mal organizados e desestruturados os estão impedindo.

A implantação de sistemas digitais de engajamento que precisam fornecer uma experiência personalizada - loja online, chatbot, aplicativo móvel - sem análise de dados eficaz levará a experiências digitais ruins.

Os profissionais de marketing e outros usuários de negócios que enfrentam desafios com o uso da análise de dados precisam fazer três perguntas. 1. Como faço para acelerar? 2. Como faço para automatizar? 3. Como reduzo meu custo por insight?

Aqui estão quatro práticas recomendadas principais a serem observadas conforme as empresas buscam se tornar mais orientadas a dados:

1) A velocidade é vital

Sete a 10 anos atrás, antes que as tecnologias digitais se tornassem tão prolíficas, poderia levar vários anos de interações e histórico de compras antes que uma empresa pudesse entender completamente o comportamento de compra do cliente.

Hoje, analisar um minuto da história do comportamento de compra de um cliente pode mudar sua compreensão do padrão de compra dele. As empresas precisam desenvolver e implantar sistemas de análise de dados e inteligência de registro na velocidade da luz. Isso permitirá que sua empresa reduza o tempo de insight, ao mesmo tempo em que otimiza o custo por insight.

2) Não temos um problema de tecnologia

Hoje, ninguém pode alegar que a tecnologia é um problema quando se trata de visualizar e interpretar informações de negócios.

Há uma proliferação contínua de tecnologias como Hadoop, MongoDB, Spark, Snowflake, ferramentas de visualização como Tableau, Looker, Microsoft PowerBI, TensorFlow, algoritmos de aprendizado de máquina e análises de dados em nuvem mais sofisticadas.

Tecnologia, sistemas e poder de computação estão disponíveis em grande escala. O que está impedindo as empresas de usar muitas dessas tecnologias de forma eficaz é em parte seus investimentos em sistemas legados e em parte ter informações em silos onde não é necessário e a falta de estratégia para se modernizar.

As organizações precisam de informações contextuais centralizadas para distribuição e consumo analítico.

3) Os silos de dados precisam ser quebrados

Muitas organizações de marketing e outros usuários de negócios estão investindo em data lakes e data warehouses centralizados para armazenar informações de fontes múltiplas e diversas. Mesmo que sejam patrocinados por negócios, eles ainda são centrados em TI.

Com abordagens centradas em TI, é provável que haja silos. Para um varejista, isso significa que as lojas físicas não estão se comunicando com o omnicanal e a cadeia de suprimentos não está se comunicando com o gerenciamento de estoque - e todas as combinações possíveis entre eles - criando um atraso no consumo dessas informações.

É aqui que as arquiteturas de malha de dados prometem - distribuir dados em escala de uma forma que as plataformas centralizadas não conseguem, e também fornecer insights de negócios e automatizar a tomada de decisões.

A malha de dados dá aos grupos de negócios a flexibilidade de visualizar informações e tomar decisões. A malha de dados é uma abordagem que permitirá que as organizações façam uso de diversas fontes de dados, rompendo os silos que às vezes se confrontam com os lagos da informação.

4) TI e grupos de negócios precisam de colaboração mais próxima

Anos atrás, o CIO tomava a maioria das decisões em torno da análise de dados, sucesso do cliente e iniciativas de análise de negócios. Hoje, todo o C-suite e os principais interessados ​​dentro da empresa estão profundamente engajados, o que muitas vezes leva a atritos e silos.

O departamento de TI ainda tem um papel importante a desempenhar na padronização das ferramentas, tecnologia e infraestrutura. Mas, como os padrões e requisitos de consumo em torno dos dados diferem, a organização de marketing e outros usuários de negócios precisam colaborar com a TI para entender como podem trabalhar juntos de forma mais eficaz para aproveitar suas informações.

As organizações de marketing avançaram muito na obtenção de insights de informações, especialmente no domínio do sucesso do cliente. Mas, as questões de como acessá-lo, como automatizá-lo e como otimizar o custo por insight ainda precisam ser respondidas para que possamos seguir em frente com sucesso.

O desafio não é trivial. Mas as recompensas potenciais, na forma de experiências baseadas em dados que encantam os clientes, mais eficiência e automação, são estimulantes de se pensar.

Radhakrishnan Rajagopalan é o chefe global de sucesso de clientes da Mindtree, uma empresa líder em transformação digital e serviços de tecnologia.