O que a Netflix tem em comum com a sua indústria

Você pode usar essa estratégia para conquistar o seu público

Imagem meramente ilustrativa para o título: O que a Netflix tem em comum com a sua indústria

Recentemente, a Netflix lançou a segunda temporada da sua série original Stranger Things. Ansiosamente aguardada pelos fãs, a produção conquistou o público desde o início, mas isso não foi nenhuma surpresa. Mais uma vez, o sucesso era premeditado, o motivo? Roteiro impecável, ótima produção, atores consagrados... na verdade, não. A principal explicação são os dados.

Exatamente, dados! Essa é a semelhança entre a Netflix e a sua indústria. As duas têm acesso a muitas informações, que são produzidas pelo público da marca.

Enquanto o serviço de streaming acompanha e analisa os dados, para entender os usuários e a partir disso criar um conteúdo envolvente, que agrade na medida certa – ganhando mais atenção dos assinantes. O que a sua indústria tem feito com os dados que recebe? Como utilizá-los a seu favor?

Data Science

Com o avanço da internet e um número de usuários cada vez maior, a quantidade de informações que deixamos no meio online aumenta constantemente. Esses rastros na rede, aliados ao desenvolvimento de algoritmos específicos e inteligentes, se transformam em resultados para as corporações.

Atentas a esse processo, as empresas têm investido cada vez mais em Data Science: "O estudo científico da criação, validação e transformação de dados para criar significado", de acordo com o Data Science Association.

Ou seja, é a aplicação de técnicas, processos e métodos científicos para interpretar dados de qualquer natureza. O intuito é observar padrões e estabelecer relações entre as informações coletadas para identificar e prever problemas, encontrar soluções, insights e oportunidades de negócio. Tudo de forma automatizada com a ajuda de tecnologias como Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data.

Alguns exemplos

Empresas do setor de logística como a FedEx já incorporaram o Data Science em suas estratégias, o resultado foi:

*        Encontraram melhores rotas de distribuição;

*        Horário ideal para entregas;

*        Meio de transporte certo para cada situação;

*        Otimização de todo departamento operacional;

*        Otimização dos custos e ganhos.

A Ciência de Dados pode ser empregada em qualquer área de atuação, desde que precise compreender um fenômeno baseado em dados. No entanto, a realização dessa tarefa requer domínio em estatística, computação, machine learning, pesquisa e softwares como Hadoop, Pig, Hive, Spark, MapReduce.

Uma extensão evoluída da estatística

Apesar da similaridade, esta ciência não pode ser confundida com estatística. Ciência de dados ultrapassa a simples análise de informações, ela conduz desde a origem, coleta, análise e encontra soluções para orientar tomada de decisões, o mais importante é que tudo isso acontece em uma estrutura capaz de suportar e acompanhar a velocidade em que novos dados são criados – o que a estatística tradicional não faz.

Para usufruir efetivamente dos benefícios dessa tecnologia, o cientista de dados tem que ter a capacidade e habilidade de separar as informações interessantes das acionáveis – fatos que são um diferencial e realmente relevantes para otimizar o negócio com inteligência. Por isso, conhecimentos profundos sobre o mercado e visão de negócios são essenciais para conseguir distinguir qual é a informação certa para uma decisão estratégica, seja imediata ou de longo prazo, referente a determinado problema empresarial.

Na prática

Características da Ciência de dados:

*        Proporciona tomada de decisões rápidas, assertivas e respaldadas em informações confiáveis e seguras;

*        Otimiza soluções, ao invés de apenas resolver questões isoladas, localiza o foco do problema e apresenta a melhor alternativa;

*        As informações são disponíveis de forma clara para que outros setores da corporação, que tenham relação com determinado projeto, consigam se integrar e seguir as orientações estabelecidas a partir da Ciência de dados. Aqui a palavra-chave é: persistência!

Primeiros passos

Alguns aspectos para estar atento antes de começar:

*        Estabeleça um plano para coletar, armazenar e organizar os dados cada vez que incorporar um novo serviço, produto ou modelo de negócio;

*      Tenha uma infraestrutura de TI preparada para receber grande quantidade de dados e as ferramentas que precisará usar no tratamento dessas informações;

*       Encontre o software de gestão ideal para as suas necessidades. Esse já é um grande passo para conseguir armazenar todas as informações referentes ao seu negócio. Com o apoio dessa tecnologia você consegue acesso rápido e seguro aos dados por meio da automação dos processos corporativos. Além disso, analisa e utiliza esse conhecimento com eficiência para obter os melhores resultados.

*       Permita-se errar, não há uma solução pronta para garantir 100% de acerto logo na primeira oportunidade. Pode ser que sua equipe pesquise e falhe. Tente de novo.

Não esqueça de como os dados da sua empresa são importantes. Além de melhorar os seus resultados, eles podem ajudar na sua relação com os clientes. Grandes marcas já entenderam como o Data Science faz diferença e incorporaram em suas estratégias de negócio. Aproveite as vantagens da nova realidade da Era da Informação.

 

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