top of page

Como o Business Intelligence amplia a estratégia e potencializa os resultados em vendas

A transformação digital trouxe uma grande oportunidade para os negócios: agora é possível medir e registrar praticamente tudo. Porém, sem uma organização destes dados e uma capacidade de visualização e interpretação, para conseguir tirar insights, de nada adianta. Por isso, o tema Business Intelligence (BI) é tão relevante atualmente.


Produzir dados não é mais um problema. A dificuldade é tirar informações relevantes que gerem conhecimento e conduzam a ações efetivas. Para fazer isso, mais do que produzir dados, é preciso organizá-los e saber fazer as perguntas certas para encontrar boas oportunidades. Tudo isso é possível por meio do BI.


O que é business intelligence e para que serve?


O business intelligence é um conceito que busca tornar as decisões das empresas cada vez mais baseada em dados. Por meio de um processo e de tecnologias, o BI torna os dados das empresas mais unificados, acessíveis, confiáveis e visuais para sustentar a tomada de decisões.


Na prática, a inteligência de negócios — como também é chamada — consiste em coletar, armazenar, tratar, analisar e aplicar dados nas decisões da empresa.


Ou seja, inclui a integração de diversos softwares, a criação de um processo e principalmente a mudança da mentalidade do time que precisa prezar pela confiabilidade dos dados e utilizá-los corretamente.


O foco é transformar o grande volume de informações disponíveis em insights acionáveis para tomar decisões melhores.


É importante deixar claro que o business intelligence não é uma tecnologia. Embora as ferramentas de business intelligence existam e sejam necessárias para viabilizar o BI, elas são apenas uma parcela deste conceito.



Diferença do business intelligence para o big data


É comum ver as pessoas usarem os termos business intelligence e big data como sinônimos, mas eles não são a mesma coisa!


Ainda que envolvam dados, o big data e o BI apresentam diferenças marcantes, como veremos a seguir:


Big data


O termo big data pode ser definido simplesmente como grandes conjuntos de dados que superam bancos de dados simples e arquiteturas de manipulação de dados.


Por exemplo, dados que não podem ser facilmente tratados em planilhas do Excel.


O big data envolve o processo de armazenamento, processamento e visualização de dados.


É essencial encontrar as ferramentas certas para criar o melhor ambiente para obter insights valiosos de seus dados com sucesso.


O big data geralmente fornece às empresas respostas às perguntas que elas não sabiam que deveriam fazer.


Por exemplo: como o novo software comercial impactou o desempenho dos vendedores? Como as avaliações recentes dos clientes se relacionam com as vendas?


Em outras palavras, a análise de fontes de big data esclarece as relações entre todas as facetas do seu negócio.

Business intelligence


O BI abrange a análise de dados com a intenção de descobrir tendências, padrões e percepções.


As descobertas baseadas em dados fornecem visões nítidas e precisas dos processos da sua empresa e dos resultados que esses processos estão produzindo.


Além das métricas padrão, o business intelligence revela o impacto das práticas atuais no desempenho das equipes, na satisfação geral da empresa, nas conversões, no alcance da mídia e em vários outros fatores.


A inteligência de negócios também ajuda a prever o desempenho futuro das empresas através da análise de dados passados e atuais.


Para isso, precisam de sistemas robustos para rastrear as tendências e ilustrar como elas vão se comportar com o passar do tempo.



Como funciona o BI passo a passo?


O business intelligence precisar seguir 4 passos para conseguir converter dados brutos em percepções acessíveis.


A coleta, análise e visualização de dados formam o panorama para o estágio final: a tomada de decisão. Afinal, os dados em si, sem uma interpretação e contextualização são só isso: dados.


Eles só se transformam em insights a partir de uma análise profunda, considerando o contexto em estão sendo analisados.


Vejamos cada passo:



Exemplos de como o business intelligence pode ser usado em vendas


O business intelligence pode ser aplicado em diversos aspectos da operação comercial. A seguir, confira 3 casos de uso do BI nas vendas.


Análises preditivas


A análise preditiva de vendas usa o business intelligence para identificar padrões de comportamento de clientes e leads para prever vendas.


Com isso, é possível entender melhor a produtividade da equipe comercial e sua capacidade de bater as metas nos próximos meses.


A partir do BI, é possível analisar padrões históricos da quantidade de clientes, do ciclo de vendas, da sazonalidade, do alcance da meta e do comportamento do cliente para prever o volume e a receita de vendas.



Monitoramento da concorrência


Nem mesmo a empresa mais competitiva do mercado sobrevive muito tempo se não estiver atenta ao que fazem seus concorrentes.


Não só em termos de precificação, promoções, e identidade visual, mas também no que se refere a regiões que atende, mix de produtos, estratégias de marketing e canais de vendas.


Antes da transformação digital, a única forma de descobrir tudo isso era se infiltrando na empresa como colaborador ou mesmo conseguindo um contato lá dentro.


Agora, com a tecnologia e os recursos do business intelligence, você pode sondar mais facilmente cada um destes aspectos (e muitos mais) para descobrir se sua empresa falha em alguns destes pontos (para corrigi-los) e encontrar oportunidades inexploradas (para aproveitá-las).


Tomada de decisão orientadas a dados


Como saber se aquela nova abordagem de processo é a melhor? Se o novo sistema que promete revolucionar seus negócios realmente será efetivo? Quais cortes serão mais assertivos para poupar receita e aplicá-la em recursos mais lucrativos?


O que não falta na rotina dos líderes comerciais são decisões que precisam ser tomadas rapidamente e assertivamente.


Porém, antes do BI, era praticamente impossível saber com antecedência se a decisão tomada era mesmo a mais adequada. Só esperando o resultado para saber.


Por outro lado, ao aplicar a inteligência de negócios, você tem todos os recursos que precisa para tomar decisões realmente informadas, baseadas em dados e seguras.


A qualidade dos dados é crucial para o business intelligence


Dados incorretos ou inválidos levam a conclusões erradas. Assim, se você não estiver usando dados confiáveis e de qualidade, não vai conseguir extrair insights assertivos e tomar decisões realmente informadas.


Os maiores desafios para implantar o BI


O BI tem a capacidade de trazer inúmeros benefícios ao seu negócio, porém implementar essa estratégia inicialmente pode ser desafiador. Confira algumas das principais questões que você pode enfrentar.


Mudança de mindset do time


Antes de implementar qualquer novo processo ou tecnologia, o primeiro passo é estruturar uma cultura baseada em dados. De nada adianta ter trabalho para trazer o BI para o negócio, se no fim das contas, as pessoas não utilizarem os dados a favor delas.


Precisa fazer parte da cultura da empresa. A base para decisões não pode ser opiniões, mas sim dados.


Interpretar os dados


Ter dados disponíveis não faz diferença se as pessoas não souberem interpretá-los, ou seja, contextualizar a informação para transformá-la em conhecimento. Para fazer isso, é preciso ter claro os objetivos da empresa. Afinal, a análise precisa estar relacionada a uma necessidade de negócio. Também é preciso treinar os funcionários para eles saberem como fazer isso da melhor maneira.



Consolidar as diferentes fontes de dados


Por fim, existe o desafio técnico que é consolidar as informações vindas de fontes diferentes, o que significa softwares diferentes e linguagens diferentes, que nem sempre são fáceis de integrar.


Outro desafio é quando há alguma parte da operação que ainda não é propriamente metrificada. Por exemplo: é muito comum que times de vendas possuam um CRM, que registram o histórico comercial dos clientes, porém nem sempre adotam também uma ferramenta de Sales Engagement.


Isso gera dados incompletos, afinal justamente na etapa da prospecção, que é mais trabalhosa em um processo de vendas, não há informações precisas para o gestor. Esse “furo” também vai levar a análises incompletas no sistema BI. Portanto, adotar as ferramentas certas para cada etapa do seu processo de vendas é ideal para conseguir ter no BI uma visão holística.


Assim, antes de dar o passo de implementar o BI no seu negócio, primeiro é preciso pensar se todas as áreas que você deseja ter visão possuem alguma forma de extração de dados. Caso não, esse é o primeiro passo que você deve dar.


Por: Rodrigo Portes

Diretor de Vendas | Diretor Comercial | Gerente Nacional de Vendas | Gerente de Vendas Sênior | Mentor | Palestrante | Autor | Transformação Digital | Indústria 4.0

Fonte: Linkedin Rodrigo Portes - BR4.0

Comments


160x600 whitepaper siemens.jpg
bottom of page