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BAO: A nova vantagem competitiva

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agosto 1, 2017

BAO: A nova vantagem competitiva

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O desafio

Aproveitar a tecnologia da informação (TI) não exige grandes investimentos: benefícios não serão mais substanciais para a empresa que investiu milhões, comparados à que otimizou o uso da tecnologia disponível ou aproveitou-se dos mais acessíveis. A chave reside na capacidade de TI para apoiar uma estratégia de negócios, ao disponibilizar práticas e as decisões pertinentes.

Para o efeito, nas últimas décadas, as organizações têm investido fortemente em dois tipos de sistemas corporativos:

• Sistemas transacionais ou ERP (Enterprise Resource Planning): permitem integrar e controlar as informações das diferentes funções dentro de uma organização (finanças/contabilidade, recursos humanos, vendas, fabricação, compra, etc.). Estes sistemas têm algumas extensões, como módulos CRM (Customer Relationship Management).

• Sistemas de inteligência de negócios ou BI (Business Intelligence): permite consolidar as informações de sistemas transacionais e outras fontes (sob a forma de relatórios, quadros e tabelas de indicadores, entre outros) para apoiar a gestão e a tomada de decisões.

No entanto, ambos compartilham uma fraqueza: concentram-se em informações históricas, o que explica o que aconteceu no passado. Com o avanço de modelos matemáticos e da capacidade computacional nos últimos anos, surgiu um novo conjunto de ferramentas que permite prever o futuro e sugerir cursos apropriados de ação. Este novo conjunto de ferramentas é chamado de BAO (Business Analytics and Optimization).

BAO

Prever o futuro dos negócios não só ajuda uma empresa a tornar-se líder no mercado, mas também dá a seus membros a oportunidade de desenvolver habilidades que outros jogadores não têm, ou que podem levar mais tempo para dominar. Impossível de alcançar? Não para BAO. Ferramentas BAO concentram-se no futuro; Prevêem o que pode acontecer e sugerem cursos de ação, através da análise de dados e a utilização de modelos matemáticos.

As ferramentas BAO permitem que as empresas gerenciem maior complexidade e volume de dados, convertem esses dados em informação concreta, valiosa e integral, e otimiza a estratégia operacional, comercial e organizacional. Desta forma, deixa de ser apenas um departamento corporativo; torna-se um facilitador que gera valor agregado para a empresa.

 

Benefícios

As empresas que implementam BAO na sua estratégia aproveitam seus benefícios comerciais, organizacionais e operacionais, que são baseados na capacidade de suportar uma estratégia de negócios, ao habilitar as práticas e as decisões relevantes para a estratégia.

Alguns exemplos dos benefícios do BAO são:

• Comercial

-aumento de vendas através da análise da cesta, otimizando os preços e recomendações de compra.

-implementação eficaz e econômica de promoções.

-segmentação de clientes e estratégias diferenciadas por segmento.

-retenção de clientes desejáveis.

• Operações

-o alinhamento das actividades de produção, distribuição e fornecimento da cadeia de abastecimento.

-otimização o uso dos recursos produtivos.

-redução das despesas em logística, através da análise da rede.

-redução de capital de giro através da otimização de estoques de produtos acabados, matérias-primas e processo de produção.

• Organizacional

-recrutamento e retenção de funcionários.

-previsão sobre o desempenho dos funcionários com base no seu perfil.

 

Como funcionam as ferramentas BAO?

Para garantir a segurança das ferramentas BAO, utilizam-se modelos matemáticos avançados de análise preditiva, data mining, previsão, simulação e otimização, entre outros.

Ferramentas de BI (Business Intelligence), as mais utilizadas pelas empresas, concentram-se atualmente em uma área que é conhecida como “profiling”. O objetivo desta análise é entender o que aconteceu no passado, respondendo às perguntas: o que aconteceu? E por que é que aconteceu?

Mas da mesma forma que o estágio de negócios muda, também precisam evoluir os processos com os quais compete. Eis porque as ferramentas BAO concentram-se em dois tipos de análise: preditiva e prescritiva.

A análise preditiva (ou análise preditiva) responde a perguntas tais como:

• Quais são as variáveis de causa que afetam um processo?

• Quais os clientes que respondem melhor a esse tipo de promoção?

• Quais os clientes que estão mais propensos a cair em empréstimos inadimplentes? Para cancelar seus serviços?

• Quais funcionários podem demitir-se?

• Quais pessoas são mais propensas a sofrer de uma doença?

• Quais criminosos são mais propensos a ter uma recaída? Em que locais?

A análise normativa (ou prescritiva analítica) responde a perguntas tais como:

• Quais são as combinações de variáveis para maximizar a probabilidade de sucesso de um resultado ideal?

• Que demanda devo conhecer antes de uma restrição de capacidade?

• Como otimizar os recursos de transporte para reduzir o custo de distribuição sem afetar o nível de serviço?

• Qual é a melhor forma de alocar recursos produtivos e humanos para atender a demanda?

• Em qual  local  devo abrir um novo centro de planta ou distribuição? Com que capacidade?

 

Abordagem de BAO

Dada a sua natureza, as atuais ferramentas de BI (Business Intelligence) são usadas somente no nível gerencial. Também não permitem decisões imediatas, uma vez que seu uso requer a consolidação de processos de informação, executado em horários definidos.

A fim de agilizar os processos de tomada de decisão e permear esta competição para toda a organização, as ferramentas BAO permitem tomadas de decisão em todos os níveis (estratégico, tático e operacional), de modo que sejam incorporados à operação diária da empresa. Por exemplo:

• Ao realizar uma pesquisa ou compra de um filme em um site, o portal recomenda outros filmes que compraram as pessoas com um perfil semelhante à nossa.

• Ao aplicar para um empréstimo bancário, o requerente deve fornecer informações pessoais (idade, estado civil, ocupação, nível de renda, etc.). Ao inserir essas informações em um sistema, isso diminui a probabilidade de incumprimento do requerente.

• Para organizações que possuem máquinas muito caras, qualquer paralisação não planejada representa a perda de receitas e rentabilidade. Quando você insere informações sobre essas máquinas (temperatura, pressão…) em tempo real, a probabilidade de falha pode ser prevista.

 

Big data: complemento, não componente

Recentemente, um dos termos mais utilizados quando se fala de tecnologia da informação é “Big Data” e é comumente associado com as ferramentas BAO. No entanto, eles não são os mesmos.

Big Data refere-se à recolha, armazenamento e manipulação de uma enorme quantidade de dados que atendam os 3 Vs: volume, velocidade e variedade.

• Alto volume: diariamente geram-se 2,5 X 1018 bytes de dados, o que significa que 90% dos dados no mundo foram criados somente nos últimos 2 anos.

• Alta velocidade: para algumas aplicações, é necessário para capturar, analisar e tomar decisões em tempo real.

• Alta variedade: os dados transacionais de uma empresa tem uma estrutura definida; No entanto, existem muitos outros não-estruturados: mensagens de texto, e-mail, blogs, redes sociais, mídia e dados gerados por sensores ou máquinas.

É impossível analisar Big Data sem as ferramentas BAO; Mas as ferramentas BAO podem ser usadas sem Big Data, ou seja, podem ser aplicadas para analisar os dados em qualquer repositório: de um documento em Excel até um banco de dados corporativo.

 

Os primeiros passos: baixo investimento e baixo risco

Os primeiros passos para incorporar BAO à organização são muito simples, pois não envolvem grandes investimentos de tempo ou de dinheiro, além de ser de baixo risco.

Existem 3 elementos básicos para começar:

• Uma hipótese.

Por exemplo: quais clientes atuais são mais propensos a cancelar a sua subscrição?

• Dados para apoiar a hipótese.

Por exemplo: o perfil de assinantes (inclusive assinantes que cancelaram seu serviço no passado), datas e atividades recentes, entre outros.

• Uma ferramenta BAO

Embora existam ferramentas caras, também existem opções grátis (Open Source) ou de custo muito baixo.

Em geral, uma vez que a hipótese é definida e os dados são obtidos, você pode executar uma prova de conceito em 3 a 6 semanas. Se a hipótese é válida, você pode experimentar com um volume maior e então levá-lo para a operação.

 

Estudo de caso

Uma empresa de produtos de consumo oferece promoções de compra a 1 milhão de clientes potenciais e sua taxa de resposta (os clientes que compram o produto)  é de 1%; ou seja, 10 000 pessoas.

Se a margem em cada compra é de US $200 e o custo para enviar a promoção é de US $1 por cliente, a rentabilidade da promoção é:

 

Rentabilidade = margem – custo

= ($200 X 1% X 10.000)-($1 X 1.000.000)

= $2.000.000 – $1.000.000

= $1.000.000

Como resultado de um exercício de análise preditiva, percebe-se que um quarto dos clientes em potencial são mais propensos a comprar, com uma taxa de resposta de 3%.

 

Para enviar a promoção somente para clientes com maior taxa de resposta, o rentabilidade é:

Rentabilidade = margem – custo

= (% DE $200 X 250.000 X 3) – ($1 X 250.000)

= $1.500.000 – $250.000

= $1.250.000

 

Com a nova promoção, a rentabilidade aumenta 25%, com uma quarta parte do custo promocional.

As empresas que implementaram este tipo de análise obtiveram taxas de resposta melhores por segmento de clientes, o que resultou em redução de custos promocional e aumentos de receitas e rentabilidade.

 

Resumo

O objetivo da tecnologia da informação é permitir que processos apoiem uma estratégia de negócios. Para conseguir isso, as organizações fizeram grandes investimentos em sistemas de negócios. No entanto, os sistemas atuais limitam-se a explicar o passado. Avanços recentes em modelos matemáticos e em capacidade computacional dão lugar a um novo grupo de análise e otimização (BAO), ferramentas que permitem prever o futuro e sugerir cursos de ação.

As ferramentas BAO têm aplicações para diferentes áreas da organização (finanças, vendas, operações, recursos humanos, etc.) e auxiliam na tomada de decisões em diferentes níveis (estratégicos, táticos e operacionais). Organizações que já adotaram este tipo de ferramentas ganham benefícios tangíveis sob a forma de aumento de vendas, redução de custos, utilização de ativos e de retenção de clientes e funcionários, entre outros. Basta começa com uma hipótese e os dados necessários para testá-la.

 

Na Sintec, impulsionamos uma nova geração de empresas a desafiar seus limites. Implementamos modelos de negócios transformacionais que integram práticas inovadoras, talentos e tecnologia digital


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