Como liderar processos internos para tomar decisões baseadas em dados

Se você trabalha em uma organização que aposta em novas tecnologias, saiba que existem maneiras rápidas de usar a inteligência de dados.

Muitas organizações passam por dificuldades na implementação de novas tecnologias, centros de dados para análise ou produtos e serviçosseja por acelerarem processos que precisam de um tempo de maturação ou por desconhecerem o número de possibilidades que determinada solução tecnológica oferece – ou pode oferecer.

Pense sobre a análise de dados, por exemplo. As empresas estão querendo saber como tomar decisões baseadas em dados e apesar de o erro fazer parte desse modelo de negócio, uma análise ou interpretação precipitada dos dados feita pela equipe de vendas sobre um campo ineficaz, por exemplo, pode ter um impacto enorme.

Pensando nisso, em 2016, a Forrester listou três pré-requisitos que impulsionam o sucesso do marketing preditivo, ou seja, do marketing que analisa para tomar decisões:

  • Refresque as capacidades para aumentar o engajamento orientado por dados;
  • Garanta o alinhamento do time de vendas com o marketing através de processos de liderança;
  • Reúna dados úteis para informar algoritmos preditivos.

O que os pontos citados acima resumem é que com a automação de dados e análises preditivas, precisamos assegurar primeiro que as pessoas que usam os dados saibam o que fazer com eles; que as melhorias na inteligência de negócios começam dentro da organização, e que existem muitas maneiras de as empresas melhorarem sua inteligência.

Contextualize

O desafio está em combinar uma visão muito ampla do contexto em um período de tempo específico (por exemplo, um segmento de mercado e os produtos e campanhas direcionados a ele), com uma infinidade de visões de contexto amplamente focalizadas em tempo real (por exemplo, interações e experiências envolvendo um cliente). Como seus negócios podem conciliar esses pontos de vista amplos e focados para definir as melhores decisões e ações?

Suas partes interessadas – vendas, marketing ou experiência do cliente – precisam aplicar as mesmas lentes que um cliente externo para compreender como os dados são acessados ​​e, mais importante, em que contexto. Então, você precisa combinar toda a sua inteligência e recursos para que você possa ver a conexão.

Pessoas em primeiro lugar

Já sabemos que o Comercial e o Marketing são as áreas que mais utilizam dados em uma organização. Semelhante à forma como estes profissionais usam personas para ajudá-los a encontrar seus melhores clientes, uma lente também pode ser aplicada para nos ajudar a entender o que um vendedor ou um comerciante precisa. Então, podemos aplicar isso a um fluxo de trabalho de geração de leads definido e mapear os indicadores de sucesso para identificar o que funciona e o que não funciona.

Como o Grupo Aberdeen comentou, “as equipes de marketing e vendas altamente alinhadas são 53% mais propensas a garantir proposições de valor relevantes alinhadas aos desafios comerciais dos compradores”.

A ideia de uma equipe fortemente alinhada refere-se a ter um conjunto de objetivos compartilhados, prioridades, e processos operacionais estratégicos e táticos, metas e recursos.

Compreender o que um vendedor precisa e o que um comerciante precisa e colocá-los em um programa compartilhado, não só acelera o processo de alinhamento entre essas duas funções, mas também ajuda a equipe de análise a construir painéis de forma eficiente. Nós também podemos aplicar um determinado conjunto de objetivos vinculados a esses diferentes papéis e ainda personalizar a saída de dados de acordo com as necessidades reais do usuário em qualquer momento.

Linear ou cíclico?

Uma vez que você iniciou um alinhamento entre as partes interessadas e começou a projetar objetivos compartilhados dentro de funções, um processo de realinhamento contínuo e refinamento precisa ser estabelecido. Mas como você decide se o processo deve ser linear ou cíclico?

É preciso apenas olhar para a prioridade compartilhada de seus stakeholders – o cliente. Embora nem todas as organizações tenham aplicado com sucesso medidas do valor da vida útil do cliente (CLV), é essencial para uma empresa que quer ser centrada no cliente. Por que o CLV é importante? Ele nos diz muitas coisas que podem ajudar a maximizar os esforços de vendas e marketing, tais como:

  • O potencial de valor ou contribuição que seu cliente pode trazer;
  • Como mover os clientes mais desejados (ou seja, mais valiosos) através de cada etapa da jornada do consumidor;
  • Quais as perspectivas para se concentrar em seus recursos limitados.

É aqui que sua inteligência baseada em dados entra em jogo.

Através de dashboards com fontes de dados combinadas, você está pronto para colocar essa informação em um quadro mais amplo para o cálculo do seu CLV.

O negócio pode então aprender a identificar ameaças ou oportunidades ao longo da vida útil de um cliente, ao mesmo tempo que aprimora suas previsões de resultados do contexto. Também pode fazer recomendações sobre a melhor ação para o negócio.

Também é importante notar que quando você tem bilhões de pessoas, sistemas e dispositivos interagindo simultaneamente, os dados chegam em tempo real de diferentes fontes e possuem uma vida útil, apesar do seu valor diminuir ao longo do tempo, então você precisa decidir e agir instantaneamente também.

O comportamento de um cliente nem sempre é linear, sua inteligência de negócios também não deve ser.


Fonte: Tech in Asia


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