O BIG, COMPLEXO E RENTÁVEL NEGÓCIO DOS DADOS

O uso de dados pessoais no mundo corporativo foi do céu ao inferno em pouco tempo. Há certa razão nisso. Algumas empresas do setor de tecnologia mostraram ao mundo justamente o que não deveria ser feito com as informações pessoais. Surgiram escândalos envolvendo empresas como o Facebook, e a politização do tema foi inevitável: surgiram leis de proteção de dados, e o uso de informações ganhou aparência de algo ilegal, por vezes até criminoso.

Mas isso não é, necessariamente, verdadeiro. O uso de dados pessoais já mostrou a sua capacidade de transformação e mudou experiências de consumo outrora ruins em jornadas verdadeiramente encantadoras. O Spotify é um exemplo. Ouvir o streaming de música gera dados para a inteligência artificial da companhia, que oferece novas playlists a partir dos nossos gostos pessoais. E toda semana há uma descoberta musical.

Ter e tratar dados não é um pecado e muito menos proibido por normas como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). O que existem são limites. No fim, há uma ligeira impressão de que a legislação virou uma barreira para a criatividade digital. A Consumidor Moderno quer mostrar justamente o inverso: erros têm sido cometidos, empresas têm olhado de maneira equivocada para dados e há muitas oportunidades de negócios a partir de dados.

O CENÁRIO

O cenário global de produção de dados justifica a velha máxima de que dados, de fato, representam o novo petróleo. O volume cresce em uma progressão vertiginosa conforme aumenta a capacidade computacional do ser humano. Até o ano passado, a humanidade produziu aproximadamente 400 zettabytes ou 40 trilhões de gigabytes de informações.

Hoje, cada pessoa produziria quase 117 gigabytes de informações por ano. Em 2025, a projeção é que a produção per capita de informações chegue a 300 gigabytes.

O motivo é bem conhecido. O número de pessoas conectadas vem crescendo no mundo. Além disso, quem já está na internet, está aumentando o tempo no universo digital, seja se divertindo (ou arranjando uma briga) em uma rede social, seja fazendo compras, trabalhando, assistindo a um filme e muito mais. Esse crescimento deve dar um novo salto a partir do uso em massa de tecnologias da internet 5G e, em médio prazo, do 6G – tecnologia já em teste em países da Ásia.

FOMO

A maior parte dessas informações está armazenada nas empresas. Embora não existam estudos que mostrem o volume de dados guardados na iniciativa privada, sabe-se, por exemplo, que somente o Google teria armazenado aproximadamente 25% de todos os dados na internet por meio de ferramentas como Google Chrome, YouTube, o sistema operacional Android, o Gmail e outros.

Nos setores mais tradicionais da economia, o número de dados capturados é bem menor, mas não menos insignificantes. De acordo com a KPMG, os bancos utilizam, em média, quase 4 petabytes ou o equivalente a 40¹⁵bytes de dados.

Segundo Patrícia Osorio, co-founder da Birdie, o volume de dados guardados por essas empresas nem é útil. Há, inclusive, um desperdício de uso de espaço para armazenamento pela coleta de informações que não são usadas.

Essa fome excessiva por dados, inclusive, é comparada a uma patologia humana dos tempos modernos chamada Fear of Missing Out ou FOMO. Em suma, trata-se de um medo compulsivo de uma pessoa ficar de fora do mundo tecnológico ou não se desenvolver no ritmo das novas tecnologias.

“É o Fear of Missing Out nas empresas: se eu não coletar mais dados, estou perdendo o jogo. Isso explica essa necessidade de as empresas quererem perguntar de tudo ou “cookar” (neologismo para o ato de obter informações temporárias de comportamento na internet de uma pessoa)”, explica Patrícia.

Muito desse medo está relacionado a diversas empresas que desapareceram simplesmente por não renunciar a velhos hábitos analógicos. Muitas consultorias acompanham essa transição digital no mundo dos negócios e até criaram indicadores que mostram o grau de evolução digital das empresas quase em tempo real.

Um desses indicadores analisa justamente o grau de maturidade no uso de dados das empresas. Na Gartner, existe uma classificação de quatro níveis e que funciona dentro da seguinte ordem crescente: análise descritiva (o que aconteceu?), análise diagnóstica (por que isso aconteceu?), análise preditiva (o que vai acontecer?) e análise prescritiva (como podemos fazer isso acontecer).

A metodologia foi aplicada pela KPMG para identificar o momento de uso de dados das empresas brasileiras. O resultado aponta que a maioria das empresas está na análise descritiva, ou seja, olham os fatos do passado. “Hoje, 80% das empresas brasileiras encontram-se no primeiro estágio. Há, no entanto, empresas do setor financeiro que estão no último estágio”, afirma Ricardo Santana, sócio-líder de Data & Analytics da KPMG no Brasil.

O Cappra Institute for Data Science, entidade que desenvolve ações em prol da cultura analítica, também desenvolveu uma unidade de medida para entender a maturidade analítica de uma determinada empresa e os resultados são parecidos. O Instituto possui uma régua em cinco estágios, que vão da negação de uso de dados até uma organização data-driven.

Nos últimos dois anos, centenas de empresas foram diagnosticadas a partir desse método. A Unilever foi uma dessas companhias que utilizou o serviço para mapear o grau de uso de dados de 50 parceiros varejistas da empresa.

No fim, o levantamento apontou que os parceiros estavam no estágio dois da curiosidade. Na prática, isso significa que empresas usam dados de maneira pontual e não de modo recorrente – algo que os especialistas no assunto defendem. “Descobrimos que as empresas estão no estágio de curiosidade, ou seja, fazem usos pontuais de dados, mas eles não são contínuos”, explica Ricardo Cappra, fundador do Instituto e criador da Cappra Lab, uma escola de formação de profissionais de dados.

ESTRATÉGIA E NOVA MODELAGEM

O baixo grau de maturidade não é um problema exclusivo do Brasil. Patrícia, que mora nos EUA, reforça que muitas marcas norte-americanas também sofrem para mudar hábitos analógicos.

Um dos problemas é o acesso à tecnologia. No entanto, ao que tudo indica, a questão não é o preço, mas o desconhecimento da existência de algumas práticas ou soluções já disponíveis no mercado.

Atualmente, existem ferramentas disponíveis até mesmo para pequenas e médias empresas. Recentemente, a Mutant, empresa especialista em business performance, anunciou um portfólio de produtos digitais voltados para as PMEs e que, entre outras coisas, permite a coleta e a análise de informações que ajudem no aprimoramento do negócio.

“Hoje, com o comportamento do consumidor cada vez mais digital, empresas de todos os portes sentem a necessidade de oferecer uma experiência de qualidade aos seus clientes no ambiente digital. No entanto, percebemos uma demanda reprimida para as pequenas e médias empresas, que precisam de ferramentas tecnológicas e serviços de qualidade para expandirem seus negócios neste momento”, comenta Altivo Oliveira, vice-presidente da Área de Clientes da companhia.

No entanto, o fator que realmente desequilibra contra o uso de dados no mundo corporativo é cultural – e até complexo. Em outro levantamento, o Instituto de Cappra analisou o chamado ciclo de entrada da cultura analítica, ou seja, a aferição do tempo para que uma empresa desperte para o tema. Segundo o levantamento, companhias de pequeno e médio portes levam cerca de dois anos para gerarem consenso e entendimento sobre a cultura analítica. Nas empresas maiores, que possuem departamentos numerosos, distribuídos em diferentes localidades e com sistemas muitas vezes analógicos de tomada de decisão, o assunto é ainda mais desafiador.

A falta de uma estratégia para o uso de dados também é outro problema indiretamente relacionado à cultura analítica. Recentemente, a KPMG analisou o comportamento digital de agências de publicidade. Embora a imensa maioria tenha reforçado a importância do tema de uso de dados (82%), apenas 9% das agências disseram que possuem (ou dizem possuir) uma estratégia analítica bem-definida.

O próprio uso de dados tem questões malresolvidas nas empresas. Uma delas é que a área responsável pela coleta e transformação de dados deveria dialogar com outras áreas da companhia, dentre elas a área de negócio. Muitos dados nem sempre respondem às dúvidas sobre o negócio, e a culpa não é da informação. Áreas de negócios precisam participar do processo da jornada de tratamento de dados para que sejam incluídas perguntas que serão solucionadas a partir do big data.

Ainda sobre dados, existe uma preocupação sobre a informação consumida na empresa. Muitas companhias listam perguntas e esperam respostas a partir do acesso ao banco de dados. Especialistas dizem que é preciso incluir um mapa de decisões, ou seja, estabelecer o que é preciso fazer para alcançar um determinado resultado. Nesse caso, é preciso considerar parâmetros como: o que há de disponível para alcançar um determinado resultado, quais são os dados que endossam uma decisão ou, ainda, se uma determinada companhia possui infraestrutura para alcançar determinado resultado.

“A questão é: qual é a informação que vai tentar me ajudar? O problema é que a informação na ponta do negócio continua sendo consumida do mesmo jeito: ela é mais um report, entre outros mil, dentro de uma base de relatórios no qual o executivo precisa identificar um que faça sentido para a sua tomada de decisão”, afirma Cappra.

É o fear of missing out nas empresas: se eu não coletar mais dados, estou perdendo o jogo. Isso explica essa necessidade de as empresas quererem perguntar de tudo ou ‘cookar’ (neologismo para o ato de obter informações temporárias de comportamento na internet de uma pessoa)”

Patrícia Osorio,
co-founder da Birdie

DADOS SUJOS

O próprio dado pessoal ainda é um problema para muitas empresas. Muitas informações são armazenadas de maneira pouco organizada ou cheia de erros. Há, inclusive, um nome para esse tipo de informação: dirty data.

Softwares que processam informações e produzem insights não fazem o seu serviço justamente por causa de informações mal-organizadas ou sujas. A Kaggle, uma plataforma usada por cientistas de dados, conversou com 16 mil profissionais de análises de dados do mundo todo e o resultado impressionou: 49,4% disseram que o dirty data é a maior barreira para a implementação de projetos de inteligência artificial dentro das companhias.

A limpeza desses dados é feita praticamente por pessoas em um processo quase artesanal. Patrícia, da Birdie, cita um estudo da BlueVenn, plataforma de dados de clientes e centro de marketing omnichannel, para externar a sua preocupação com o tema: hoje, executivos que tentam transformar dados em insights gastam, em média, 80% do seu tempo coletando, limpando e analisando dado bruto.

Em outras palavras, a limpeza do dirty data é algo que não apenas consome tempo, mas tira o tempo que um cientista de dados teria para analisar dados, cruzar padrões e alcançar insights importantes para as empresas.

EMPRESAS SE TORNAM MECANISMOS OU MOTORES DE INSIGHTS

O lado positivo de todo esse movimento cultural e tecnológico é que empresas estão se transformando – e para muito melhor.

As empresas que optaram por um caminho digital ganharam o que os especialistas acabaram desenvolvendo: um motor ou mecanismo de insights. O termo é mais ou menos o que parece: trata-se de uma estrutura de dados tão robusta que é capaz de responder às diferentes perguntas sobre o negócio ou aos assuntos indiretamente relacionados a eles.

Hoje, 80% das empresas brasileiras encontram-se no primeiro estágio. Há, no entanto, empresas do setor financeiro que estão no último estágio”

Ricardo Santana,
sócio-líder de Data &
Analytics da KPMG no Brasil

O Google é um exemplo, mas existem outras companhias fora do mundo digital que vêm realizando um trabalho bem-feito na cultura analítica. É o caso da Unilever, que possui uma área de dados que já produziu mais de 70 mil documentos direta ou indiretamente relacionados ao seu negócio. E tudo pode ser acessado por qualquer funcionário.

Entre essas empresas existem algumas semelhanças, mas uma tem chamado a atenção: nesses lugares, a cultura de dados surgiu para reduzir custos e conhecer melhor o cliente.

Não à toa, existe outra semelhança entre elas: na área de relacionamento com o cliente ou no gerenciamento dos consumidores, o Customer Relationship Management (CRM) tem liderado esse movimento na companhia. E isso faz sentido. Historicamente, o setor é o guardião de um grande volume de gravações, mensagens e outros dados dos consumidores. No entanto, a troca de dados entre as áreas de uma mesma empresa ainda é exceção.

Assim, a Unilever ensina: dados devem seguir em diferentes direções de uma empresa, incluindo negócios, jurídico, recursos humanos, entre outras. Não à toa, o uso de dados em toda a companhia é outra tendência na cultura analítica. De acordo com Cappra, essa necessidade ocorre a partir de uma óbvia observação: se o volume de dados é cada vez maior, a área de análise de dados nunca será suficientemente grande para suportar o seu negócio. “É por isso que se fala hoje do conceito self-service analytics, no qual cada pessoa de negócios e de outras áreas também serão analistas de dados. Não vai haver apenas um analista de dados na companhia”, afirma Cappra.

Descobrimos que as empresas estão no estágio de curiosidade, ou seja, fazem usos pontuais de dados, mas eles não são contínuos”

Ricardo Cappra,
fundador do Instituto
e criador da Cappra Lab

Outro diferencial de empresas que produzem insights de modo serial é a diversidade de fontes, que podem até mesmo ser obtidas fora da empresa – desde que de modo que não contrarie a LGPD. Ela responde não apenas a dúvidas sobre o negócio, mas confere uma visão que não poderia ser obtida a partir das informações internas de uma companhia.

Um exemplo é o Itaú Unibanco, que recentemente demitiu 50 funcionários, porque tiveram acesso ao auxílio emergencial – fundamentalmente destinado a pessoas desempregadas e de baixa renda. O banco cruzou dados externos (a lista de beneficiados) com as informações internas para chegar aos nomes dos funcionários.

Além das informações públicas, empresas também podem recorrer à troca de informações entre empresas. Santana, da KPMG, cita a hipótese de um banco que tem um leasing de um caminhão e precisa recuperar por inadimplência. A dúvida é: como encontrar o veículo nas estradas brasileiras?

Em São Paulo, todas as rodovias possuem uma ferramenta de reconhecimento ótico de caracteres chamada Optical Character Recognition ou apenas OCR. Na prática, ela consegue identificar se um veículo passou por uma cancela de um pedágio por meio de câmeras espalhadas pelas rodovias. “A gente fez um rápido teste na KPMG e descobriu o seguinte: 80% dos veículos que o banco estava procurando passaram por essa rodoviária. Então, a troca de dados ainda é uma possibilidade a ser explorada. É claro que existe o aspecto regulatório que impede esse tipo de cruzamento. Mas vejo muita oportunidade nisso”, afirma.

Há, por fim, uma tendência que impacta o próprio uso de dados: informações não estruturadas (fotos, vídeos, áudios e até curtidas em redes sociais), que respondem por 90% de toda a informação produzida diariamente no mundo digital. É possível que esse seja o dado mais valioso e pouco explorado e que daria o que muitas empresas sonham: seria a fonte dos sentimentos das pessoas a partir do tom de voz, da expressão facial, entre outros dados.

Percebemos uma demanda reprimida para as pequenas e médias empresas que precisam de ferramentas tecnológicas e serviços de qualidade para expandirem seus negócios neste momento”

Altivo Oliveira,
vice-presidente da Área
de Clientes da Mutant

E COMO OS DADOS VIRAM CIFRAS?

A monetização a partir de dados é um objetivo comum óbvio entre as empresas. Mas isso não precisa ser feito por meio de publicidade e da maneira como o Facebook e o Google oferecem.

Hoje, os dados viram dinheiro em caixa a partir de uma revisão de um procedimento da empresa, evitando, por exemplo, a incidência de uma cobrança em dobro e, consequentemente, reduzindo queixas e até a judicialização na relação de consumo. Além disso, é possível segmentar campanhas de marketing que aprimorem a conversão de vendas, algo que também se tornou comum em muitas companhias.

No entanto, esses são apenas alguns dos modelos de monetização mais conhecidos. De acordo com Santana, existem outras formas de monetização mais inovadoras. Uma delas é que dados podem gerar uma nova receita ou dinheiro novo para a companhia. A Siemens, entre outros produtos, comercializa sistemas para a gestão de trânsito nas cidades. Esses sistemas geram dados, e a empresa passou a observá-los mais atentamente. Hoje, além de um semáforo inteligente, a empresa tem uma consultoria sobre o assunto e consegue customizar a demanda de controle de tráfego a partir das necessidades de cada cidade.

LGPD: O exemplo que vem da Itália

A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) entrou em uma fase importante em 2021. Toda a discussão teórica praticamente deu lugar à discussão sobre como a norma poderia ser aplicada no cotidiano de empresas, governos e consumidores. A própria Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD), órgão criado para fiscalizar o cumprimento da LGPD, deu início a esse movimento e definiu alguns temas prioritários até o ano que vem.

No entanto, há quem defenda outro movimento, desta vez promovido pelas empresas. Entidades de setores da economia poderiam produzir códigos ou manuais de boas práticas no uso de dados pessoais com orientações específicas e, claro, orientadas pela LGPD.

É o que defende Danilo Doneda, advogado e coautor do texto que deu origem à LGPD. Doneda cita como exemplo o processo de aprovação da lei de proteção de dados italiana, em 1996. Na ocasião, a norma determinou que alguns setores deveriam criar o seu próprio código de boas práticas – também conhecido como normas deontológicas. Alguns setores, inclusive, foram obrigados a redigir um código juntamente com a autoridade pública.

A iniciativa deu certo. Em 2003, parlamentares italianos aprovaram uma nova lei de dados e incorporaram muitos desses códigos à legislação, ou seja, a boa prática virou lei.

A LGPD não possui artigos que obrigam setores a produzir o código de boas práticas no uso de dados, porém isso poderia ser reproduzido no Brasil. Setores da economia poderiam se organizar e produzir os seus códigos de boas práticas. “Um palpite que tenho é que, para alguns setores, é uma oportunidade de ouro. Eles podem se antecipar àquilo que, eventualmente, poderá ser feito um dia ou outro (criar uma lei de proteção de dados). Se tiverem sorte, eles podem definir quais regras serão aplicadas para o seu setor”, afirma.

Mais do que uma nova receita, há empresas que simplesmente fundam um novo negócio totalmente baseadas em dados pessoais.

Há empresas que utilizam dados até mesmo para criar um negócio do zero. Empresas de telecomunicações desenvolveram soluções a partir dos dados dos seus clientes. Um exemplo é a Vivo Ads, uma plataforma de mídia digital que oferece soluções para campanhas de branding e performance a partir do que a empresa conhece sobre a sua base de aproximadamente 50 milhões de clientes, sejam eles de telefonia móvel, sejam de internet residencial e outros. Em seu site, a empresa deixa claro que respeita a LGPD: utiliza dados anônimos, “clusterizados” e que obteve autorização dos seus clientes.

Outro negócio que surgiu a partir dos dados e que também tem a participação das empresas de telecomunicações é a oferta de serviços de birô de crédito, o mesmo oferecido pelo Serasa. A Tim e a Quod, birô de crédito fundada pelos cinco maiores bancos do País, fecharam uma parceria para incluir informações de geolocalização nas análises de crediário, empréstimo e financiamento. “Elas (empresas de telecomunicações) estão concorrendo com os birôs de crédito. Como essas empresas têm milhares de clientes na sua base, elas conhecem o comportamento do consumidor”, disse Santana, sócio-líder de Data & Analytics da KPMG no Brasil.

É possível, ainda, utilizar dados para detectar fraudes não apenas contra a empresa, mas também direcionadas aos clientes. Companhias como a ClearSale possuem soluções que observam o comportamento de compra do consumidor e conseguem identificar, com alto nível de assertividade, se há a incidência de um crime virtual.

No entanto, o maior benefício dos dados é a redefinição do valor do cliente. Por muitos anos, empresas construíram perfis sobre as pessoas que podem comprar ou acessar os seus serviços. Esse refinamento confere uma visão mais qualificada do consumidor e até alcança pessoas que não estavam no radar da companhia. A Geru, uma fintech especializada em empréstimo, mapeou 35 grupos da população brasileira e passou a ampliar a possibilidade de pessoas que poderiam acessar os seus serviços sem comprometer o seu negócio.

Em outras palavras, dados permitem conhecer melhor o seu consumidor. Dados vão achar novos caminhos para novos negócios, mas desde que seja observado o direito à privacidade de cada pessoa.

OS DADOS A SERVIÇO DAS EMPRESAS

A iniciativa deu certo. Em 2003, parlamentares italianos aprovaram uma nova lei de dados e incorporaram muitos desses códigos à legislação, ou seja, a boa prática virou lei.

VIVO

Dados inclusos

No ano passado, a operadora de telecomunicações Vivo lançou o Vivo Money, um serviço de crédito pessoal exclusivo para clientes dos planos pós-pago e controle da companhia. No entanto, a grande novidade não é o produto, mas o que está dentro do negócio: o uso de dados.

A partir do processamento de dados internos, a empresa, que possui mais de 50 milhões de clientes, identificou perfis e inovou na abordagem de oferecer o crédito pessoal. Mais do que isso, o uso de dados permitiu incluir pessoas que foram ignoradas pelas financeiras porque não se enquadravam no antigo perfil de risco das companhias.

“Nós colaboramos para a inclusão financeira de mais pessoas, uma vez que a análise de dados nos possibilita oferecer crédito para perfis de consumidores que, muitas vezes, não são atendidos pelos modelos-padrão de crédito de mercado”, afirma Luiz Eduardo Medici, vice-presidente de Dados e Inteligência da Vivo.

Nós colaboramos para a inclusão financeira de mais pessoas, uma vez que a análise de dados nos possibilita oferecer crédito para perfis de consumidores que, muitas vezes, não são atendidos pelos modelos-padrão de crédito de mercado”

Luiz Eduardo Medici,
vice-presidente de Dados
e Inteligência da Vivo

SAÚDE ID

Gestão de dados na saúde

Uma das tendências na saúde que não é, necessariamente, um fenômeno tecnológico, mas de comportamento das pessoas é a atuação na prevenção de doenças por vários motivos. Se uma pessoa faz exercícios, se alimenta de maneira correta e acompanha a saúde, diminuem as chances de uma internação ou cirurgia no futuro que vão gerar as altíssimas despesas médicas para os dois lados.

É neste momento que entra a tecnologia, mais especificamente o uso de dados. Essa gestão e empoderamento do paciente por meio de dados é um dos pilares da Saúde iD, plataforma do Grupo Fleury. “Começamos a nossa atividade para que todo e qualquer indivíduo possa ter o seu histórico na palma da mão. Nós acreditamos que, dessa forma, a gente traz o indivíduo para o centro do cuidado e dá autonomia para ele poder seguir com a sua saúde da melhor maneira possível”, afirma Eduardo Oliveira, CEO da Saúde iD.

BRADESCO

A sala de performance do Bradesco

Uma das iniciativas pouco conhecidas do Bradesco no uso de dados é a criação da Sala de Performance in-house em 2017. O espaço está sob a gestão do marketing da companhia e tem dois objetivos: a geração de negócios e o relacionamento através de canais que não pertencem ao Bradesco, caso de redes sociais. Suas ações são todas baseadas em dados e know-how para otimizar as jornadas de contratação e usabilidade do consumidor.

Segundo Marcio Parizotto, diretor de Marketing da empresa, a Sala in-house colabora para uma evolução contínua e ágil. “Ao ter nas mãos o histórico das ações, o banco consegue ser cada vez mais assertivo nas abordagens. Em apenas quatro anos de operação, a Sala de Performance já contribuiu expressivamente com os resultados de abertura de contas pessoa física e pessoa jurídica do Bradesco e do banco digital Next.”

Em apenas quatro anos de operação, a Sala de Performance já contribuiu expressivamente com os resultados de abertura de contas Pessoa Física e Pessoa Jurídica do Bradesco e do banco digital Next”

Marcio Parizotto,
diretor de Marketing
do Bradesco

IFOOD

Exemplo de data-driven

O iFood é um bom exemplo de empresa da economia digital inserida na cultura analítica. Diferentemente de empresas de setores tradicionais, o uso de dados não é uma ação pontual, mas percorre diversas áreas da companhia.

Um exemplo é que a empresa conta com mais de mil colaboradores dedicados ao aprimoramento da inteligência artificial. Dentro desse universo, o iFood possui times responsáveis por análises, visualizações e segmentações que ajudam a responder a perguntas-chave, além de trazer insights e recomendações para a operação.

O objetivo é melhorar constantemente o negócio e a experiência do cliente. “Os dados auxiliam no desenvolvimento de processos e produtos, em favor da melhora da personalização da experiência. As plataformas são integradas e esses componentes alimentam todo o ecossistema, com segurança e confiabilidade de informação. A partir desse trabalho, o iFood melhora cada vez mais sua capacidade de prever que tipo de comida o cliente vai pedir e qual é a melhor forma para entregá-la rapidamente”, explica Arnaldo Bertolaccini, diretor de CX do iFood.

99 Os motores de insights

A 99 é mais um exemplo de empresa data-driven e que possui um eficiente mecanismo de insights. Somente no Brasil, a campanha possui duas áreas dedicadas a esta análise – uma de Data Insights and Analytics e outra de Insights and Research, totalizando um time de 15 profissionais. Na China, há o time que realiza análises macros para a empresa.

Em 2020, foi a análise de dados que impulsionou cerca de R$ 90 milhões de investimento no desenvolvimento de novos produtos. “Percebemos que nosso aplicativo passou

a ser utilizado muito mais por pessoas de rendas mais baixas (aumento de 36%), ao passo que houve uma queda de uso entre pessoas mais ricas (queda de 41%), provavelmente pela possibilidade de home office entre os mais abastados somada à necessidade de transportes mais individuais por aqueles que não têm carro próprio. Rapidamente, lançamos modalidades mais baratas para atender a essa nova demanda, como o 99Poupa que, hoje, é responsável por milhões de corridas mensais da 99”, explica Ana Verroni, head de Insights e Research da 99.

As plataformas são integradas e esses componentes alimentam todo o ecossistema, com segurança e confiabilidade de informação. A partir desse trabalho, o iFood melhora cada vez mais sua capacidade de prever que tipo de comida o cliente vai pedir e qual É a melhor forma para entregá-la rapidamente”

Arnaldo Bertolaccini,
diretor de CX do iFood

CENCOSUD

Dados que revisam investimentos

O aprimoramento de investimento – ou a fuga de investimentos, segundo define a consultoria KPMG – é um dos usos cada vez mais comuns entre as principais companhias. A Cencosud, varejista de supermercados, exemplifica muito bem essa prática que vem ganhando corpo.

A empresa passou a gerar ofertas e a dialogar com o seu público nos canais digitais de maneira customizada e baseada em dados de navegação. Esse tipo de investimento se mostrou mais assertivo se comparado ao investimento em outras mídias mais abrangentes.

“Outro aspecto que salientamos neste processo de evolução do CRM está relacionado à implementação de uma comunicação mais direta, ágil e próxima ao cliente por meio do uso dos dados, permitindo direcioná-los de forma totalmente digital, otimizando os investimentos em outras mídias, principalmente as tradicionais (TV, rádio e jornais)”, afirma o diretor de Negócios Digitais da Cencosud Brasil, Ramiro Melgare.

GOL

Supervisão do presidente

Nos anos que antecederam a pandemia, as companhias aéreas já haviam notado que a concorrência pelo cliente estava em sites como Decolar.com, ou seja, vencer a concorrência era uma questão de entender o uso dos dados digitais dos consumidores.

No caso da Gol, além de ações orientados por dados, a empresa observa os dados para os seus programas para avaliar a expectativa do cliente. É o que explica Carolina Trancucci, diretora de Produtos e Experiência do Cliente da GOL. “A GOL utiliza diversas ferramentas de pesquisas que permitem entender a expectativa do cliente e monitorar a sua experiência em relação aos nossos serviços, produtos e contato com a marca. Através de um processo constante de identificação, conseguimos traçar perfis de expectativa e sermos mais assertivos em nossas campanhas e projetos.”

Os resultados das ações são exibidos nas reuniões da empresa, inclusive com a participação do CEO. “Apresentamos esses resultados em comitês e fóruns multidisciplinares, que contam periodicamente com a presença de nosso CEO”, disse.

O cliente ganha com a agilidade e a oferta de sortimento de produtos mais eficiente, uma entrega de comunicação com conteúdos relevantes, além de outros benefícios, sempre respeitando o perfil do consumidor, sua real necessidade e a região onde está, tudo isso em tempo real”

Tatiana Mazza,
Chief Data Officer do Carrefour

CARREFOUR

Supermercados viraram digitais

No Carrefour, as iniciativas digitais em funcionamento antes da pandemia deram certo, sejam elas no site, sejam no aplicativo Meu Carrefour e em outros canais digitais. O resultado foi o crescimento de 48,8% no Carrefour e de 142% no Atacadão. Com isso, é impossível não falar no uso de dados para melhorar a experiência dos clientes.

“O cliente ganha com a agilidade e a oferta de sortimento de produtos mais eficiente, uma entrega de comunicação com conteúdos relevantes, além de outros benefícios, sempre respeitando o perfil do consumidor, sua real necessidade e a região onde está, tudo isso em tempo real. Além disso, os algoritmos recomendam a melhor oferta para cada cliente conforme suas preferências e perfil de compras. Com isso, conseguimos facilitar o momento de preparação da lista de compras ou a escolha de produtos que o cliente gosta e estão em promoção”, explica Tatiana Mazza, Chief Data Officer, sobre a análise de dados pessoais.

ITAÚ

Dados enviesados e privacidade

A partir de benchmarks de empresas como Google, o Itaú Unibanco montou uma estrutura com 250 cientistas de dados que são responsáveis por discutir temas que vão além de customizações de campanhas nas redes sociais.

O banco já exibe preocupações que, hoje, ocupam a rotina de empresas digitais, tais como a privacidade de dados (por meio da atual campanha publicitária do banco) e até o enviesamento de algoritmos a partir da análise de dados.

“São mais de 250 cientistas de dados investindo tempo no tratamento de dados, que envolve mais a coleta de informações das mais diferentes origens, e analisar sua consistência, do que a modelagem propriamente dita. Ainda dentro deste contexto do tratamento da informação, é importante levar em conta que os dados que chegam até nós podem estar enviesados, o que demanda um trabalho minucioso de testagens frequentes por meio de métodos específicos”, explica Moisés Nascimento, diretor de Engenharia de Dados do DPO do Itaú Unibanco.

A primeira grande ação acompanhada pelo Qlab foi a Big Promo Seara, uma campanha em que o consumidor cadastrava notas de compra e concorria a prêmios. A Seara conseguiu mais de meio milhão de cadastros em três meses. Ao impactar esses consumidores com mídia, o resultado foi o aumento do ticket médio de compra com produtos de R$ 13 para R$ 25”

Raphael Vianna,
head de Mídia e Digital,
da Seara

JBS

O QLab da Seara

Criado em abril de 2019, o QLab da Seara é uma central de inteligência de dados para buscar eficiência nos negócios e ter uma estrutura de dados preparada para o futuro do marketing da companhia. A central é composta por um comitê de estratégia de mídia e uma mesa que exibem diversos indicadores para otimizar os investimentos de marketing da empresa e o desenvolvimento de produtos.

O QLab usa data science para analisar dados, segundo modelos econométricos e preditivos, e aposta em novas plataformas e formatos para aumentar a eficiência de mídia (on-line e off-line), fazendo direcionamentos estratégicos antes, durante e após as campanhas.

“A primeira grande ação acompanhada pelo QLab foi a Big Promo Seara, uma campanha em que o consumidor cadastrava notas de compra e concorria a prêmios. A Seara conseguiu mais de meio milhão de cadastros em três meses. Ao impactar esses consumidores com mídia, o resultado foi o aumento do ticket médio de compra com produtos de R$ 13 para R$ 25”, explica Raphael Vianna, head de Mídia e Digital da Seara.

CARGILL

Dados em produtos

Quando o assunto é a cultura analítica na indústria, uma das tendências é que dados vão orientar a produção de produtos desejados por clientes. De acordo com Augusto Lemos, diretor-geral da Cargill Foods para a América do Sul, os produtos são desenvolvidos a partir de dados, sejam eles dados de pesquisas de mercado específicas, sejam a partir de leituras de mercado.

Um exemplo é o lançamento do Molho Pomarola Sachê. Após uma análise de mercado, a companhia notou que famílias faziam a compra de mais pacotes de Molho Pomarola, de tamanhos menores, a cada visita a um estabelecimento. Com este insight, surgiu o Molho Pomarola Sachê 520g, uma embalagem maior e com menor impacto ambiental.

“Nos últimos anos, essas bases de dados disponíveis e seguras nos direcionaram tanto em nossos lançamentos como nas segregações de ações de comunicação e promoção. Conhecer nossos consumidores é o centro dos desenvolvimentos e das ações da Cargill. E conhecemos seus hábitos de consumo, comunicação e interesses a partir das mais diferentes bases de dados para que possamos entregar inovação, comunicação e promoções”, afirma Lemos.

Nos últimos anos, essas bases de dados disponíveis e seguras nos direcionaram tanto em nossos lançamentos como nas segregações de ações de comunicação e promoção. Conhecer nossos consumidores é o centro dos desenvolvimentos e das ações da Cargill”

Augusto Lemos,
diretor-geral da Cargill
Foods para a América do Sul

ALLIANZ

A voz dos consumidores

A transformação de dados também passou a ser uma preocupação do setor de seguros. Na Allianz Seguros, uma das recentes iniciativas de uso de dados é o Voice of the Customer (VoC).

De acordo com Luiz Rodrigo Cartolano, diretor-executivo de Marketing, Transformação e Organização da empresa, o VoC é uma plataforma global de gerenciamento de feedback e que auxilia na obtenção de informações sobre a satisfação dos clientes. Os segurados que tiverem experiência com a Allianz em processos de sinistros, de perda total ou parcial de Automóvel, receberão a pesquisa Voice por e‑mail. O cliente classifica o serviço e, dessa forma, a companhia passa a ter ciência da real necessidade e expectativa do segurado.

“Os resultados das avaliações e a nota média coletadas pela pesquisa VoC ficam disponíveis no site da Allianz para o acesso de qualquer internauta. Nos próximos meses, está prevista a disponibilização da Voice para outros produtos, como Residência, Vida e Saúde, para que possamos usar a coleta de dados em benefício dos segurados desses segmentos também”, disse Cartolano.

LATAM

Fidelidade customizada

Um dos usos de dados em destaque da companhia aérea LATAM ocorre dentro do seu programa de fidelidade, o Latam Pass. Nele, existe um Customer Relationship Management (CRM) estruturado para mapear comportamentos e tendências dos nossos clientes, tanto para os passageiros que compram passagens aéreas como para os nossos passageiros frequentes e já cadastrados no LATAM Pass.

Essas informações alimentam a área de comunicação com o cliente, que aprimora as ações de relacionamento com o consumidor da companhia. “Vale reforçar que a personalização das ofertas melhora a relação dos clientes na nossa rede. Por meio de testes A/B, conseguimos comprovar que o engajamento dos passageiros com as nossas comunicações cresce até três vezes mais quando são aplicadas inteligência e personalização. Dessa forma, conseguimos comprovar que, não só estamos no caminho certo, mas ofertando uma passagem ou um produto aderente à necessidade buscada por quem transaciona com a LATAM”, explica Diogo Elias, diretor de Vendas e Marketing da empresa.

Vale reforçar que a personalização das ofertas melhora a relação dos clientes na nossa rede. Por meio de testes A/B, conseguimos comprovar que o engajamento dos passageiros com as nossas comunicações cresce até três vezes mais quando são aplicadas inteligência e personalização”

Diogo Elias,
diretor de Vendas
e Marketing da LATAM

VERTEM

Ecossistemas de dados

A troca de dados entre diferentes setores da economia é uma das tendências do mundo corporativo no futuro, especialmente quando o assunto é visão 360º do consumidor. E por que isso seria importante? Uma empresa jamais terá à disposição todos os dados que formem uma visão única do cliente.

A Vertem, holding focada no desenvolvimento de ecossistemas de negócio, é uma companhia que justamente abre caminhos para essas parcerias de negócios, a partir de troca de dados. É por meio do desenvolvimento de ecossistemas que surgem novas ideias de programas de fidelidade e até de marketplaces.

“Acreditamos fortemente no uso colaborativo de dados por meio dos ecossistemas, nos quais dados de diferentes segmentos de negócio (indústrias, varejo, finanças e outros) são analisados para contribuir de forma colaborativa com o conhecimento na visão única do cliente e, ao mesmo tempo, atender aos objetivos de negócio das empresas”, explica Valeria Novas, head de Inteligência de Dados da Vertem.

TELEPERFORMANCE

Autosserviço lapidado

O processo de digitalização e o uso massivo de dados poderá resultar em empresas com serviços cada vez mais customizados e, sobretudo, baseadas em autosserviços disponíveis em sites, aplicativos e em outros canais digitais. Por meio dele, o consumidor se serve, interage e permite a companhia aprender com o próprio cliente. Dessa forma, a inteligência artificial cumpre o seu papel, aprimorando continuamente o serviço.

É o que acredita Alfredo Morgado, Business Optimization director da Teleperformance, empresa especializada na experiência do cliente. “A permanente análise das informações nos permite identificar as diferentes personas, entender a relação dessas personas com as marcas e seus produtos e serviços, mapeando tanto possíveis gaps como gatilhos que podem transformar cada jornada. O autoatendimento, por exemplo, é construído com base na análise desses dados, em que buscamos entender as diferentes necessidades e os perfis dos consumidores e atendê-los de uma forma mais eficiente e dinâmica”, afirma.

A permanente análise das informações nos permite identificar as diferentes personas, entender a relação dessas personas com as marcas e seus produtos e serviços, mapeando tanto possíveis gaps como gatilhos que podem transformar cada jornada”

Alfredo Morgado,
Business Optimization director
da Teleperformance

GPA

Ofertas customizadas

Se hoje um consumidor adquire um determinado livro, é bem provável que na próxima semana a Amazon ofereça uma outra obra do mesmo autor. No último ano, essa prática se tornou comum entre os varejistas de supermercados.

No GPA, uma das ações ocorre dentro da funcionalidade Meu Desconto, disponível nos apps Clube Extra e Pão de Açúcar Mais. Com ele, conseguimos selecionar ofertas personalizadas e exclusivas para os clientes considerando seus hábitos de consumo e trazendo vantagens reais de economia e percepção de valor.

“Essa iniciativa é bastante positiva para os clientes porque eles conseguem ter acesso a ofertas de categorias e produtos que estão alinhadas com suas necessidades de compra e seus hábitos de consumo. Para criar essa inteligência, precisamos que o cliente identifique seu CPF a cada compra e, para usufruir do benefício, basta que o cliente ative os descontos que lhe interessam em seu app e identifique seu CPF no caixa”, afirma Othon Vela, diretor de Growth e Customer Experience do GPA.

DASA

Algoritmos antecipam a ausência do paciente

A saúde é uma das áreas do conhecimento humano com os maiores impactos a partir da transformação digital – especialmente depois da pandemia. E os dados têm guiado essa mudança.

A partir de diretrizes como o cliente sempre no centro, o uso intensivo de novas tecnologias, a agilidade em escala, os processos simples e robustos, a abordagem integrada e as decisões baseadas em dados, a Dasa desenvolveu núcleos digitais divididos em 60 squads que ajudam o negócio da empresa.

“A iniciativa com dados deu certo. Já conseguimos alertar médicos sobre pacientes pré-diabéticos para evitar o agravamento da doença. Além disso, foi desenvolvido um modelo de score que prevê o ‘no show’ de pacientes (ou ausência do cliente), trazendo inteligência e eficiência para o nosso atendimento, entre outras ações orientadas por dados”, disse Danilo Zimmermann, vice-presidente de Tecnologia da Dasa.

A ideia é que o usuário passe a ser visto de maneira única por todos os serviços de atendimento e consiga resolver suas demandas de maneira mais intuitiva. Além disso, o atendimento será feito cada vez mais a partir de orientações baseadas em um histórico de dados sobre o consumidor”

Celso Mateus Ramiro,
vice-presidente de Operações
e Transformação Digital da AeC

AeC

O futuro da omnicanalidade

Há quem defenda que teremos novidades importantes sobre a omnicanalidade em breve. No entanto, a ideia deverá apresentar desdobramentos inovadores a partir da análise de dados dos consumidores. “A ideia é que o usuário passe a ser visto de maneira única por todos os serviços de atendimento e consiga resolver suas demandas de maneira mais intuitiva. Além disso, o atendimento será feito cada vez mais a partir de orientações baseadas em um histórico de dados sobre o consumidor”, explica Celso Mateus Ramiro – vice-presidente de Operações e Transformação Digital da AeC.

Um dos canais que devem florescer essa ideia é o de chatbot. “Os bots são, cada vez mais, capazes de relacionar indicadores de resposta dos clientes para ajustar a efetividade de seu atendimento. Em uma empresa do setor de saúde, conseguimos melhorar muito o desempenho dos bots de texto, por meio de ciência de dados. Hoje, a maioria dos atendimentos desse cliente é feito pelos bots”, explica o executivo.

SITEL

Decisões inteligentes

O uso de dados nos diferentes níveis hierárquicos é uma tendência praticamente inevitável dentro das companhias. Do analista de dados até o CEO, todos deverão entender de modelos estatísticos e usar dados para tomar decisões sobre os negócios da companhia.

Essa é a opinião de Laurent Delache, CEO do Sitel Group Brasil, empresa especializada em customer experience. “Apenas empresas com uma infraestrutura e inseridas na ideia de data-driven terão condições de ter uma definição clara dos problemas de negócio (e dos problemas de seus clientes), além de conseguir identificar onde estão as maiores oportunidades de inovação, sempre com embasamento e cientificidade”, analisa Delache, que completa: “Nada disso é novo, mas, daqui pra frente, muito provavelmente os esforços estarão concentrados principalmente em otimizar cada vez mais estes modelos, deixando-os mais rápidos e mais inteligentes, além de construir outros modelos que busquem automatizar certas tomadas de decisão (decision intelligence).

Apenas empresas com uma infraestrutura e inseridas na ideia de data-driven terão condições de ter uma definição clara dos problemas de negócio (e dos problemas de seus clientes), além de conseguir identificar onde estão as maiores oportunidades de inovação, sempre com embasamento e cientificidade”

Laurent Delache,
CEO do Sitel Group Brasil

ATENTO

Stressômetro

A automação da identificação do humor do consumidor é um dos desejos de empresas que buscam aprimorar o relacionamento com o cliente. Se elas pudessem ouvir todos os comentários, provavelmente evitariam as reclamações e até a judicialização de demandas de consumo.

Pensando nisso, a Atento lançou recentemente o Stressômetro, uma solução que auxilia as empresas a realizar a gestão das reclamações de seus consumidores, possibilitando uma resolução mais eficiente ao categorizar os atendimentos. “Antes de levar uma reclamação sobre os serviços de uma empresa às agências reguladoras, o consumidor dá sinais de insatisfação nas interações aos portais de defesa dos direitos do consumidor, como o Procon e o Consumidor.gov. É nesse momento que entra o Stressômetro”, explica Mauricio Castro, diretor de Marketing e Transformação da Atento Brasil.

O segredo da solução é utilizar dados não estruturados como o tom de voz, o tempo de silêncio e a análise semântica, possibilitando a identificação do nível de estresse do cliente para uma possível priorização dos casos mais sensíveis.

VERINT

Dado do futuro

O uso de dados não estruturados (imagem, áudio, vídeo e outros) é apontado como o dado do futuro, segundo especialistas. Motivos não faltam: é justamente nesses bancos de informações que seriam dadas as soluções para problemas com aparência de indissolúveis.

Há algum tempo, uma das apostas da Verint, empresa especializada na oferta de soluções em customer experience, é justamente nos insights que podem ser obtidos a partir da análise da voz (literalmente) do consumidor por meio de uma solução de speech analytics.

“As organizações devem se concentrar em oferecer iniciativas excepcionais que vão além da experiência do cliente e da equipe de contact center. Isso significa eliminar silos de dados por investir nas tecnologias certas, para melhor compreender e prever os comportamentos dos clientes e as suas expectativas. Também significa trabalhar com o fornecedor de tecnologia certo, que pode implementar e gerenciar soluções integradas que coletam e analisam dados em toda a organização”, afirma Diego Gomez, VP Sales, Latin America & Caribbean da Verint.

As organizações devem se concentrar em oferecer iniciativas excepcionais que vão além da experiência do cliente e da equipe de contact center. Isso significa eliminar silos de dados por investir nas tecnologias certas, para melhor compreender e prever os comportamentos dos clientes e as suas expectativas”

Diego Gomez,
VP Sales, Latin America
& Caribbean da Verint

BANCO ORIGINAL

Dados não óbvios

Por muitos anos, a oferta de serviços financeiros sempre obedeceu a regras rígidas, muitas vezes restritivas e baseadas no risco de negócio. Com a digitalização e a possibilidade de as empresas conhecerem detalhes até pouco tempo desconhecidos dos clientes, houve uma flexibilização desses critérios e muita gente passou a ter acesso a esses dados.

O Banco Original conseguiu obter esse refinamento no perfil do consumidor e revisou o conceito de valor sobre o consumidor de serviços financeiros. A concessão de crédito, por exemplo, considera o comportamento do cliente em redes sociais e até compras no e‑commerce. Até a geolocalização e o modelo de smartphone ajudam na apuração da renda do cliente.

“A economia digital, em que estamos inseridos, é moldada pelas redes de clientes. Clientes influenciam clientes e têm papel importante na construção da nossa reputação. Estamos no meio da revolução da cultura analítica”, diz Fábio Lins, superintendente-executivo de Canais, Pix e Open Banking do Banco Original.

O UNIVERSO DOS DADOS

Apuramos o que são os dados, o volume, a quantidade, o impacto nas empresas e o que esperar dos dados no futuro

Os dados digitais são classificados de duas maneiras:

POR QUE OS DADOS SÃO TÃO VALIOSOS?

Dados representam o insumo para o processamento de informações. A partir deles, podemos entender o comportamento das pessoas, o motivo de negócios não irem bem ou podemos, até mesmo, olhar para o futuro.
US$ 400 bilhões é o total estimado do valor da economia de dados em 2025.
€ 7,3 é o preço médio de um dado pessoal.

8 formas de monetizar a partir dos dados

Outras dicas

Cuidado com o Fear of Missing Out (FOMO) – não colha dados apenas porque o seu concorrente já assumiu essa prática. Saiba quais informações está capturando e para qual objetivo. É o caso de “menos é mais”.

Empresas precisam construir “insight engine” – elas precisam de ferramentas e pessoas que ajudem a construir um ecossistema na empresa orientado à produção de insights de maneira quase serial. É o que chamam de cultura do motor ou mecanismo de insights.