Como as crises proporcionam novos formatos de analisar dados

Por Loren Monteiro | 16 de Março de 2021 às 10h00
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A pandemia da COVID-19 desencadeou grandes transformações, em escala global, na forma como se consomem produtos e serviços, trazendo para diversos setores novos desafios na criação de projeções de vendas e comportamento dos usuários, quase como se deixássemos o histórico de lado, uma vez que muitos dos padrões que conhecíamos foram quase que totalmente alterados. Quero tratar, nesse primeiro artigo de minha coluna, esta questão que pode ser a principal barreira para o desenvolvimento de estratégias e novas tecnologias atualmente.

Há anos sabemos que o acompanhamento dos dados e a identificação de padrões de dados é fundamental para as organizações descobrirem o valor de suas próprias informações e, por fim, entrar nesse ecossistema. A Netflix, por exemplo, é conhecida por coletar grandes quantidades de informações de milhões de assinantes e utilizar esse recurso para criar recomendações específicas para usuários, inclusive para a produção de conteúdos que caiam no gosto dos consumidores, bem como anúncios personalizados e diferentes formatos de visualizações. Toda essa análise levou a Netflix a uma surpreendente taxa de retenção de 93%. O sistema de recomendação baseado em dados é responsável por mais de 80% do conteúdo transmitido.

Na contramão desse exemplo, empresas que colhem informações de baixa qualidade criam insights de baixa efetividade. Sem dados confiáveis, é difícil obter o conhecimento necessário para tomar as decisões de negócios certas e desenhar caminhos possíveis para percorrer. Temos conhecimento dos modelos de machine learning, que fazem previsões com base em comportamentos anteriores, mas o desafio agora é outro: como entender padrões que, por conta da pandemia, se diferenciam e descolam do histórico? Cadeias de suprimentos, transporte, processamento de alimentos, varejo, comércio eletrônico e muitos outros setores se transformaram da noite para o dia para sobreviver. O setor de alimentação teve que rever todas as estratégias de atendimento presencial e, em tempo recorde, implementar sistemas próprios ou parcerias com aplicativos de delivery.

Durante a pandemia, empresas com conexão direta com consumidores finais tiveram que aprimorar as análises e a coleta de dados para fazer mudanças em seus modelos de negócio. As dificuldades para encontrar padrões em séries históricas curtas com mudança brusca de comportamento da população só puderam ser solucionadas com velocidade de mudança de rumo - possível somente após o aumento na frequência das projeções. Ou seja, tivemos que diminuir os ciclos comparativos, além de iniciar análises descritivas, considerando cenários otimistas, pessimistas e realistas. Apesar dessa grande mudança nos padrões, que quase nos faz deixar o histórico de lado, a transformação digital acelerada pela COVID-19, traz novas oportunidades de observação e, consequentemente, uma nova gama de quantidade de informações.

Em mobilidade, também vimos uma revolução nas mudanças de hábitos. Aqui na Tembici, a equipe de Pesquisas traz informações e insights dos usuários que, juntamente com os estudos de dados, permitem que a empresa trabalhe sua cultura data-driven e atue diretamente nas questões mais relevantes para as pessoas que utilizam as bikes. Nos últimos anos, diversos projetos foram implementados após as análises de Pesquisas e Dados como, por exemplo, o novo layout do mapa das estações que, além de ganhar visual mais leve, também trouxe mais informações de status de cada um dos pontos de bicicletas.

Outro exemplo é a liberação de bikes por QR Code, inovação que vai ao encontro das condutas de higienização, uma vez que os usuários não precisam ter contato físico com as docas. A tecnologia permite reduzir o tempo de retirada da bike e evitar contato com a estação em um momento no qual todos os cuidados são importantes para evitar o contágio no meio da pandemia. Já o iFood Pedal chegou às ruas após escuta e entendimento das necessidades dos entregadores, por meio de uma série de pesquisas e estudos internos de viabilidade. Com isso, foi possível adaptar uma demanda eminente do mercado de forma rápida e eficiente. Por fim, os dados também nos permitiram integrar rotas no Google Maps a fim de facilitar a vida de quem usa a bicicleta para se locomover dentro da cidade. Tudo isso é fruto de pesquisas, estudos e análises, que apresentaram resultados extremamente interessantes.

Para lidar com essa nova questão, notamos que integrações com dados externos passam a se tornar ainda mais essenciais e, por aqui, colhemos excelentes frutos com as parcerias e trocas de informações, tanto com iniciativas públicas, quanto empresas parceiras. Aumentamos o número de pesquisas qualitativas e quantitativas e realizamos um acompanhamento em detalhe das decisões tomadas no poder público e as oscilações econômicas.

Os questionamentos e desafios não param. Será que vamos manter as mudanças realizadas na pandemia ou vamos precisar rever nossas estratégias e direcionamentos daqui alguns meses? Há três anos, o Gartner estimava que empresas com cultura data-driven seriam 20% mais lucrativas do que as demais. Em um cenário pós-pandemia, acredito que esse número possa ser o dobro. Afinal, não há mais como pensar no sucesso de modelos de negócio que não avaliam variáveis e tendências de forma profunda e realmente efetiva.

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