2018 Fábio Adiron

Estratégia de dados

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O objetivo de uma estratégia de dados é

aumentar a sua performance de vendas e sua

lucratividade.

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Rever ou construir a sua presença digital, a partir dos pilares estratégicos do

seu negócio.

Serão esses pilares que definirão sua estratégia de dados, e essa estratégia

definirá sua atuação tática para conquistar, rentabilizar e manter clientes.

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Todo negócio é ou vai se tornar um negócio de dados

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Todo negócio é ou vai se tornar um negócio de dados

• Tudo que está à nossa volta está sendo convertido em dados: som, imagens, frases

soltas, movimento de pessoas, informação capturada por sensores e por robôs.

Inclusive os nossos bons e úteis dados estruturados (cadastros, transações, respostas

de campanha, navegação na internet).

• A cada dois dias criamos tantos dados quanto do início da história até 2003

• Até 2017 nosso estoque era de 5 zetabytes, em 2020 será de 50 zetabytes

• Todo negócio virou um negócio de dados. Só um plano de ação para o uso de dados

pode gerar ações efetivas para seus negócios.

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O Facebook é capaz de calcular (prever) quanto tempo vai

durar um relacionamento ou, quando (e com quem) você

vai começar um relacionamento

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O que sua empresa ganha com a

transformação digital

• Melhores resultados de vendas, seja em quantidade, seja em qualidade (ganho de rentabilidade),

retenção e fidelização de clientes.

• Otimização da verba de comunicação e marketing, direcionando as ações para onde elas gerem

maior retorno sobre investimento

• Aumento de qualidade das decisões estratégicas nas áreas de marketing/vendas, finanças,

operações e pessoal

• Melhoria significativa nos seus processos operacionais, aumentando a eficácia e reduzindo os

custos dos mesmos

• Possibilidade de monetização dos dados da empresa

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O poder dos dados

• Oferecem uma perspectiva única e valiosa do seus mercados

• Ajudam a navegar num oceano cheio de alternativas

• Permitem evitar potenciais riscos do negócio

• Educam a respeito de novos questionamentos e resultados

• Geram um sistema contínuo de aconselhamento e consultas

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Estratégia: o começo de tudo

Estratégia é a arte de dirigir as tropas, em grego “stratego” designava o general militar

• 5 Dimensões de Hofstede

• 5 Forças de Porter

• 5 P´s de Minzberg

• Matriz de Ansoff

• Estratégias de Aquisição, Fusão e Alianças

• Matriz BCG

• Cadeia de Valor de Porter

• Estratégia de Crowdsourcing

• Externalidades de Rede

• Matriz GE - McKinsey

• Modelo de Greiner

• Lock-in e Custos de Mudança

• Organograma Organizacional

• PESTEL

• Definição do Preço

• Modelo de Recursos Humanos

• Modelo de Schein

• Strategy Clock

• SWOT

• Modelo de Teece

• Modelo de Valor Partilhado de Porter

• Modelo de Villarroel

• Visão Baseada nos Recursos (RBV,VRIO)

Não importa qual é o seu

modelo de estratégia: cada

um vai gerar necessidades de

dados específicas!

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Necessidade de uma estratégia de dados

• Tudo começa pela estratégia

• O problema não é qual estratégia escolher, mas não ter nenhuma.

• Onde quero chegar >> o que preciso

• Não adianta juntar um monte de dados e esperar que a estratégia

caia do céu (nem das nuvens)

• Uma política de dados se constrói com Dados + Pessoas +

Infraestrutura

• São recursos caros, é preciso planejar para gerar resultados

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Habilidade de transformar

dados em valor agregado

Função de todos os gestores

Surgimento de CDO´s(técnicos+ business

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Fatos relevantes

• Sem planos de ação os dados não passam de um elefante branco

• TI tende a focar em armazenamento, propriedade, segurança e

integridade de dados, não em objetivos estratégicos

• Perfil do CDO

– Visão de cima

– Implementação

– Integridadade, segurança privacidade

– Identificação de oportunidade de negócios

– Liderança da cultura de dados

– Monetizador dos dados

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1. Melhorar a tomada de decisões

Entender melhor os clientes e os mercados

• Construir uma visão completa dos clientes/mercados

• Identificar tendências

• Entender a concorrência

Dados Insights DecisõesAções de melhoria

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Antes de buscar dados: qual é a pergunta chave?

“Calcule o significado da vida, do universo e de tudo

mais...”

Depois de 100 anos de processamento o computador

trouxe a resposta:

“42”

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Pergunta chave: aquela cuja resposta

pode resolver o meu problema

Quantas pessoas passam na frente

da minha loja?

Quantas param para olhar a vitrine?

Quantas entram?

Quantas compram?

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A demanda do nosso produto está crescendo ou diminuindo?

Por que?

Em que mercados devo investir? Quais devo abandonar?

Que tipo de marketing traz o melhor retorno para o produto X?

Pergunta chave: aquela cuja resposta

pode resolver o meu problema

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Que dados respondem essas perguntas?

Dados Insights DecisõesAções de melhoria

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2. Melhorar os processos operacionais

Melhor oferta no momento exato (reduzir

custo de mídia e aumentar ROI)

Amazon: sistema preditivo de distribuição

Serviços de atendimento (Rolls Royce)

Novos modelos de precificação (Uber)

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Otimização de processos do dia-a-dia

Produção

Armazenamento

Distribuição

Faturamento

Cobrança

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Otimização de ofertas para o mercadoProcessos de ofertas

Compra de mídia

Precificação dinâmica

Escolha de produtos para ter em estoque

Desenvolvimento de novos produtos

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Redução de churn

Padrões de ligações e

de mensagens

+

Dados de redes sociais

Score de churn

Alta/Média/Baixa

Probabilidade

Priorização de verba

nas ações anti-churn

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Como usar melhor o equipamento? O que

plantar com mais lucro?

Além dos sensores, usam

dados de tempo, de

mercados agrícolas, entre

outros

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3. Monetização de dados

Dados se tornaram ativos com valor mensurável

Dados sem valor estratégico não valem nada. Não adianta

só juntar dados para vender depois.

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IBM comprou a Weather Co por US$2Bi

• 3 bilhões de pontos de medição de tempo

• 50 mil voos dia

• 40 milhões de aplicativos em smartphones

Condições climáticas afetam

• Varejo

• Construção

• Seguros

• Saúde

• E, claro, a agricultura

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Monetização de dados

Aumentam o valor da

empresa

Criam valor agregado

Gartner: vivemos a era

da infonomia

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Pessoas trocam dados por benefícios

Mas não

são bobas

(case

Spotify)

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Pessoas trocam dados por benefícios

Quando

retornam

com valor

agregado

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E muitos trocam por qualquer besteira

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O maior de todos os ativos

A habilidade da empresa usar os dados

para obter insights e transformá-los em

ações

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PROCESSO DE TRABALHO

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1. Avaliação da estrutura organizacional de dados da empresa e definição de modelos

de governança

2. Construção ou reconstrução da estratégia empresarial dentro do contexto de um

mundo que já é digital

3. Estabelecimento de uma política formal de dados (estruturada sobre a estratégia

de empresa)

a) Análise dos dados existentes

b) Identificação de dados que deverão ser capturados

c) Definições de fontes, formas de captura, tratamento e formatação

d) Definição dos recursos tecnológicos necessários (pessoas, softwares e

hardwares)

e) Formatação da área de inteligência de dados – Analytics

4. Processo de “digestão” dos dados

a) Análise, segmentação, criação de modelos de compreensão e leitura dos dados

b) Suporte na criação de modelos matemáticos

c) Identificação de oportunidades de novos negócios ou da transformação dos

negócios atuais

d) Identificação das oportunidades de melhoria operacional, redução de custos e

ganhos da produtividade.

5. Planejamento tático das ações

6. Controle e análise dos resultados.

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ONDE SUA EMPRESA PODE CHEGAR

• Trabalhar ancorada em big data analytics

• Ter presença digital relevante para os seus mercados

• Fazer negócios de forma multicanal

• Participação compartilhada dos stakeholders

• Informação na nuvem

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• Transformar uma organização é difícil, mas, mesmo assim, vale a pena.

• A avaliação da Forrester é que até 2020 todo negócio se tornará predador ou presa.

• Como líder, você provavelmente já conhece o básico do gerenciamento da mudança, mas

uma transformação digital é mais profunda e, assim, impõe diferentes exigências para

você, sua equipe e sua organização.

• Por outro lado, você tem a oportunidade de investir nos modelos de negócios mais

lucrativos e valiosos que o mercado já viu.Copyright © 2016 Harvard Business School Publishing Corporation

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