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Como a análise de dados pode trazer benefícios inesperados para empresas
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Como a análise de dados pode trazer benefícios inesperados para empresas

Projetos bem-sucedidos exigem metas claras, e a análise de dados não é exceção. Ao efetuar a análise, as equipes de dados procuram descobrir informações úteis sobre os clientes seja para apoiar a tomada de decisões em um projeto, para melhorar a produtividade e uma série de outras coisas.

Mas dada a natureza exploratória da análise de dados, às vezes benefícios ou percepções colhidas são completamente inesperadas e não fazem parte do plano de negócio original. Estes “incidentes” reforçam a ideia de que todas as análises de dados valem a pena o esforço, porque você nunca sabe o que pode aparecer em uma.

Neste artigo vamos citar alguns exemplos do mundo real das organizações que tiveram benefícios inesperados com os seus esforços de análise.

O desempenho atual das operações

A Allegis Global Solutions desenvolveu o seu programa de análise, ACUMEN Workforce Intelligence, com o objetivo de compreender três coisas: Como os programas estão se saindo? Como eles estão indo em relação a outros programas? O que devemos fazer em seguida?

“Enquanto a plataforma de análise foi criada para desenvolver uma perspectiva histórica que pode ser usada para o planejamento, descobrimos que o analytics usado para responder a estas três perguntas tinha um efeito dominó em nossa organização,” disse Tim Johnson, diretor-executivo da inteligência de negócios na Allegis.

“Porque usamos dados retirados de todos os nossos programas e atualizamos diariamente, por isso temos uma visão muito fresca das operações”, diz Johnson. “Isto resultou na implantação recente de um novo aplicativo de dados que ajuda a analisar a atividade do dia a dia, tanto a nível de programa quanto de empresa.” Os operadores não precisam puxar um relatório e analisar informações para reunir ideias de programas. Em vez disso, eles podem apenas trabalhar nas informações que eles já estruturaram e apresentaram.

“Como um benefício adicional para usar dados operacionalmente, as taxas de adoção de análises são muito maiores do que era inicialmente previsto,” diz Johnson. “Agora estabelecemos nossa visão sobre uma meta de 100 por cento de aprovação interna semanalmente. Nossos usuários finais, eles estão usando os dados em uma base diária para melhorar o desempenho, e estão também mantendo um olhar atento sobre as informações, dirigindo a qualidade dos dados para um novo nível de excelência.”

Para fins de análise inicial da empresa, os dados só precisavam ser 90% a 95% precisos. Mas para operações eles precisam ser 98% a 99% exatos. “Com o buy-in em toda a organização, estamos lá,” diz Johnson. “É engraçado pensar que essas três pequenas questões começaram essa transformação de dados em toda a organização.”

Benefício a longo prazo dos prejuízos a curto prazo

Uma análise de dados ajudou a provedora de recursos imobiliários on-line Trulia a refinar a estratégia de uma das suas campanhas, que em uma última análise, aumentou o tráfego de e-mails.

A empresa enviava vários e-mails por dia, o que aumentou o número de clientes que cancelavam a inscrição, disse Deep Varma, vice-presidente de engenharia. “Então nós mudamos a abordagem e e-mails agregados para enviar apenas uma mensagem por dia.”.

Inicialmente, Trulia viu um declínio no engajamento dos seus usuários, então foi usada uma nova abordagem. Mas a empresa então decidiu testar o novo formato por um período mais longo e alcançou resultados melhores, o que inicialmente não era esperado, diz Varma.

“Neste exemplo, inicialmente, os dados apontavam que algo estava dando errado, pois nós não conseguimos aumentar o nosso escopo nos testes”.

Em outro exemplo, a análise de dados foi a responsável por inspirar um novo produto, que não era a intenção original.

“Vimos o número de consumidores caindo após enviar um inquérito a um agente, então criamos uma experiência pós-lead onde começamos mostrando-lhes as propriedades recomendadas que são semelhantes às listagens solicitadas por eles,” disse ele. “Como resultado, os consumidores começaram a retornar e continuam a retornar mais frequentemente devido a este novo perfil de recomendação”.

Questões de garantia dão lugar à Internet das Coisas

Na Rockwell Automation um projeto veio para a equipe de análise através do grupo de qualidade de produto da empresa.

“Nós fomos desafiados com uma questão de gestão de garantia,” disse Sangeeta Edwin, diretor de inteligência de negócio na Rockwell Automation. “Ao invés de apenas olhar para o problema apresentado, nós pedimos para a nossa equipe de análise de dados se concentrar em identificar a causa raiz para os retornos.”

Traçando os dados de volta para o nível de máquina, a equipe encontrou um defeito de fábrica que era correlacionado a falhas de montagem. “Isso nos ajudou a evoluir a nossa estratégia e plataforma para incluir a Internet das Coisas e análise de dados de máquina”, diz Edwin.

Este simples cenário de análise de dados transformou-se em uma solução surpreendente para o negócio. “Pegamos nossos aprendizados a partir do grupo de qualidade e patenteamos a nossa própria plataforma de análise de dados de nível de dispositivo para os nossos clientes. Através de análise de dados, nós transformamos um problema de negócio em uma ferramenta útil para os nossos clientes, criando novos fluxos de receita.”