Quais dados realmente importam? Machine learning ganha influência nas decisões

Painel do seminário Power Analytics debateu sobre as melhores formas de estruturar os dados coletados pelas empresas

Machine learning

Não é novidade. Cada post curtido, cada comentário publicado, cada cadastro feito ou compra realizada, tudo gera informações acerca do comportamento de um consumidor ou potencial cliente. Mas nem tudo é útil para as empresas. Como aplicar esse mundo de dados nas tomadas de decisões das empresas?

No seminário de Power Analytics, do Grupo Padrão, o painel Quais dados realmente importam?, mediado por Eric Visintainer, editor da plataforma WHOW! discutiu com executivos da AeC, Sky e Gympass, o processo de organização dos dados coletados na estruturação de novos insights e investimentos.

Definindo os dados prioritários

Para Gustavo Fonseca, Vice Presidente de Marketing e Estratégia da Sky, o primeiro risco que as organizações correm com analytics é fazendo a multiplicação de diferentes análises de dados. Ele cita três passos principais que auxiliam na curadoria.

“O primeiro passo é definir uma fonte única de dados. O segundo, uma fonte única de definição de conceitos. Se você passar pelos passos 1 e 2, precisa organizar sua capacidade analítica, que pode ser waterfall, pode ser modelo ágil. Cada empresa tem momento”, explica o executivo.

A visão sobre os 3 passos é compartilhada por Rogério Nunes, Global VP of Costumer Experience do Gympass.  O executivo conta que o Gympass possui uma área de analytics que fica em Nova York, analisando dados o dia todo e todos os dias. “Nós segmentamos parte da estrutura para criar o que chamamos de Costumer Insights.

Celso Matheus, Vice-presidente de Operações e transformação da AeC, afirma que na empresa a decisão sobre o uso das informações é subordinada a uma pergunta: “Como é que conseguimos atender melhor, com mais qualidade, vender e cobrar o cliente com o menor atrito possível?”.

Se os dados contribuírem com a missão, podem ser utilizados, diz o executivo. “Os dados são escolhidos para viabilizar uma melhor jornada para o cliente”, complementa.

O avanço do Machine Learning

A utilização cada vez mais massiva do Machine Learning parece não só confirmar que o futuro será data driven, como também mostra que o presente já caminha a passos largos para tal.

Segundo Celso Matheus, a empresa não olha cuidadosamente para os dados apenas para beneficiar o cliente. A ciência de dados é utilizada também para melhorar a jornada dos colaboradores.

“Temos, também, questionamentos sobre como é que a gente melhora a jornada dos nossos colaboradores? Quais são as situações dentro da empresa – uma vez que eu falei que tudo é mensurado, que geram insatisfação nas pessoas ou que geram mais satisfação. Então acho que a missão das empresas é saber o que perguntar, para orientar as equipes a ter respostas que atendam aos nossos desafios, hoje, do mercado. A AeC coloca várias pessoas de vários setores, de forma multidisciplinar, para tentar responder essas perguntas orientadas através de dados”.

De acordo com Celso Matheus, uma das tecnologias que tem contribuído com a empresa é o Machine Learning. “Os algoritmos mostram pra nós se o colaborador tende a ter bons resultados na empresa. Através de formulários nas redes sociais, conseguimos não só 100 ou 500, mas milhões de candidatos para saber qual era o melhor operador, o mais preparado para trabalhar na nossa empresa”, destaca o executivo.

O executivo Gustavo Fonseca, da Sky, ressalta a importância do Machine Learning na definição das estratégias da empresa.

“Temos tido uma experiência muito exitosa. Em se tratando de descontos, principalmente, tem sempre um desafio em entender onde é que faz sentido e onde não faz. Temos usado muito o Machine Learning para isso. A tecnologia em si não é muito difícil de comprar, o difícil é plugar ao serviço do business”, complementa.

Já Rogério Nunes, comunica que a implementação do Machine Learning é uma das prioridades do Gympass para 2021 “Queremos colocar cada vez mais essa quantidade absurda de dados para conseguir respostas mais assertivas e ágeis. O nosso objetivo para o ano que vem é trazer machine learning para essa nossa estrutura”, completa.


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