A cada dia novas soluções inovadoras surgem no mercado a fim de conectar pessoas e empresas. Estas ferramentas tornam-se essenciais para a evolução da área de marketing, que amplia seu papel estratégico ao contribuir efetivamente para o aumento das vendas com a utilização de inteligência de dados.
A partir disso, o investimento nestes modelos tecnológicos tem sido cada vez maior. De acordo com uma pesquisa realizada pela IBM, até 2024, 32% das marcas utilizarão Inteligência Artificial (IA) para compreender as percepções de seus clientes, o que pode resultar em uma expansão no volume de vendas de 50%.
Certamente, a união entre tecnologia e marketing é a aliança perfeita na obtenção de melhores resultados. Com ferramentas como Data Science, Data Engineering, BI e Data Architecture, torna-se possível mapear cada cliente, seus interesses, o que ele valoriza no produto da empresa e, ainda, quais os melhores momentos e a maneira mais efetiva de impactá-lo. Além disso, é possível identificar em um banco de dados quais os clientes que fizeram compras recentes, quais são os mais frequentes e quais deles entregam um ticket médio maior para a companhia.
Desta forma, a inteligência de dados é capaz de entregar estatísticas e aprendizados que promovem ao setor de marketing maior assertividade em suas entregas. Consequentemente, a tecnologia possibilita a otimização de todos os canais de vendas, para que os clientes tornem-se mais acessíveis e as compras mais rápidas e inteligentes.
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De um modo geral, as possibilidade geradas a partir do investimento nestas tecnologias tem o poder de reduzir o custo de aquisição do cliente, otimizar a compra de mídia, e melhorar a experiência dos canais de compra (sejam digitais ou físicos), além de auxiliar em toda a cadeia de suprimentos da empresa, uma vez que, sabendo exatamente aquilo que será vendido e pra quem, é possível dimensionar a equipe e a estrutura da companhia para realizar determinadas vendas e contribuir, por exemplo, para o dimensionamento de estoques.
OS PRINCIPAIS DESAFIOS DA UTILIZAÇÃO DE INTELIGÊNCIA DE DADOS E COMO SUPERÁ-LOS
Vale ressaltar que a transformação digital em uma empresa nasce primeiro com a cultura, depois a estruturação de dados condizente com aquela cultura e, por último, a entrega dos insights e a realização das ações. Assim, os resultados são consequência destas etapas.
No entanto, grande parte das companhias encontram-se em um momento delicado. A visão efêmera de resolver problemas a curto prazo, escassez de mão de obra e a falta de cultura dos gestores em relação a criar uma estrutura e uma arquitetura de dados para aquilo que precisam resolver a médio e a longo prazo, criam uma barreira para o desenvolvimento dos negócios.
Além disso, a falta de líderes dentro das equipes de dados também é um obstáculo para o mercado. Atualmente, diversas empresas contratam cientistas e engenheiros de dados para cumprir as funções de gestor e líder de equipe. Entretanto, um cientista ou engenheiro de dados não será, necessariamente, um bom gestor. Desta forma, é necessário incluir profissionais que tenham experiência, não só em implementar a arquitetura de dados, mas em criar uma cultura e motivar a equipe a otimizar e respeitar esta estrutura.
Neste sentido, é essencial que o mercado destine esforços para formar líderes, sejam eles gestores de RH, de suprimentos ou de marketing. Isto porque, é necessário entender não apenas a importância de se utilizar os dados, mas, também, de conduzir a equipe neste mesmo sentindo, a fim de tornar as tomadas de decisão ainda mais efetivas.
No atual cenário, diversas empresas estão se preparando para a tecnologia de dados, mas ela ainda é trabalhada como backoffice e não de maneira estratégica. Diante disto, esta transformação começa com as mudanças de hábitos dentro da organização, com objetivo de tomar decisões baseadas em dados e não mais em intuição, criando uma cultura inovadora, com investimentos assertivos e em serviços e tecnologias adequadas.
Pedro Ica é CRO and founder da HartB, startup brasileira referência em Inteligência Artificial (IA), Internet das Coisas (IoT) e análise de dados massivos
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