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Coordenador do MBA e do Pós-MBA de Marketing Digital da Fundação Getúlio Vargas (FGV) no Brasil. É Mestre em Administração pelo Ibmec RJ, com MBAs em Gestão de Negócios e Marketing pela mesma instituição. Certificado no programa Advanced Executive Certificate in Management, Innovation & Technology, do Massachusetts Institute of Technology. Cursou o programa de Negociação da Harvard Law School. Graduado em Tecnologia em Processamento de Dados pela PUC-Rio. Diretor Executivo da Infobase, eleita uma das 50 maiores consultorias de TI do Brasil eleita pelo Anuário da Informática Hoje, e da agência IInterativa. Autor dos livros \"Estratégia Digital: Vantagens Competitivas na Internet\", e \"UML Aplicada: Da Teoria à Implementação\" e do best-seller \"Planejamento de Marketing Digital\", que está em sua segunda edição.
Salva-vidas do MIT CISR: Trabalhando de forma mais inteligente
O quinto artigo da série TI para profissionais de Marketing. - 24/11/2015
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No artigo anterior, analisei o papel da experiência sobre o modelo de consumo atual, observando as transformações ocorridas no ambiente de negócios, que substituiu a localidade física pela lógica. Nele, abordei a primeira camada do salva-vidas digital do Centro para Pesquisa de Sistemas de Informação (CISR), no Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), explorando seus três pilares de sustentação: conteúdo, experiência e plataforma. Trago à luz, em mais um artigo da série "TI para profissionais de marketing", uma das duas respostas que melhor funcionam para começar a resolver as questões do artigo anterior: trabalhar de forma mais inteligente. Este é um dos elementos que correspondem aos dois níveis nucleares do salva-vidas do MIT.



Trabalhando de maneira mais inteligente
Trabalhar com inteligência é um processo diretamente ligado ao uso de dados. Dia após dia, a economia bombardeia o empreendedor com novos dados, novas avaliações e mais informações sobre seu próprio negócio e a indústria como um todo. Esse imenso amontoado de dados surge de toda parte. Em função da diminuição dos custos de armazenagem e dos instrumentos de coleta junto às redes sociais, a tarefa de obter informações tornou-se muito mais econômica e acessível. Se antes uma marca precisava realizar uma cuidadosa pesquisa de mercado para avaliar tendências e produzir insights, agora uma simples busca por meio do Google oferece, em pouquíssimo tempo e a um custo que praticamente se resume a conta de luz e internet, muitas informações sobre quase qualquer segmento e concorrente, e mais uma série de outras referências úteis.

Na média, as empresas dobram o volume de dados armazenados a cada dois anos. Isso significa que, em dez anos, um gestor terá diante de si um volume de dados muito superior àquele com que sua empresa será capaz de lidar, a menos que possua uma e outra ferramenta para auxiliá-lo. Seus dados podem representar um ativo, uma fonte de receita, ou um passivo, um grande amontoado sem função ou valor, ocupando espaço - nesse caso, o que parecia solução começa a virar problema. O modo como uma empresa armazena e utiliza seus dados é o que define sua inteligência de trabalho.

Cultura de Evidências
Ao avaliar a relação entre agilidade dos negócios e eficiência nas operações, tomando de início a perspectiva da tecnologia, isto é, apenas soluções de TI, observamos três períodos históricos. O primeiro faz referência ao que o MIT chama de cultura do heroísmo, na era da automação de processos. Nesse período, a glória da TI pertencia aos grandes e lendários gerentes e diretores vinculados a instituições ou departamentos financeiros. Dos tempos de faculdade, em 1996, guardo na memória um professor muito famoso por ter sido o responsável pela montagem do sistema do Unibanco, fato tido por nós, alunos, como extraordinário, mítico. Ele representava uma espécie de herói da tecnologia, um símbolo de excelência. Essa época deu lugar, a seguir, a uma cultura de maior amplitude, envolvendo mais que a simples tarefa do Chief Information Officer (CIO). A era da cultura do heroísmo, quando a indústria funcionava com base na execução de tarefas elementares, passou a ser dominada pela cultura de processos. Digitalizar os processos comuns de uma empresa, criando estruturas de automação de processos - e não de tarefas - e fornecendo escalabilidade para o sistema, tornou-se um serviço de gestão.

Um exemplo simples do funcionamento dessa segunda etapa é a análise de crédito. Quando o cliente de um banco adquire um seguro, empréstimo ou serviço de previdência, ele passa por uma análise de risco. Há alguns anos, os departamentos possuíam um dado grau de autonomia sobre esse tipo de avaliação. Com o avanço da digitalização sobre as indústrias, a análise de riscos passou a ser centralizada. Nessa fase, um ambiente ou uma aplicação passou a ser "chamada" por todos os sistemas instalados no banco e, a partir daí, um ranking de riscos se desenhado - classificando bons e maus pagadores, por exemplo - de forma automatizada e central. Assim, foi possível dotar as instituições de escalabilidade - não é mais necessário reconstruir aplicações conforme os negócios forem se expandindo - e padronização - isto é, processos funcionando com a mesma lógica: se um processo de rating for trocado, é garantido que todos os setores permanecerão funcionando de maneira idêntica.

Na terceira e última fase, temos uma cultura de gestão baseada em evidências, algo que resumo como cultura de gestão baseada em evidências, ou, simplesmente, a era do Big Data. Nela, um gestor tem, à sua disposição, inúmeras formas de avaliar dados, através do processo conhecido como BI - Business Intelligence ou Inteligência de Negócios. Nele, dados espalhados por sistemas diversos passam pelo processo conhecido como ETL - Extract, Transformation and Load -, que faz com que uma base de dados, funcionando sob uma chave em comum - o CPF de um usuário, por exemplo -, seja avaliada por um software de matemática a serviço de um departamento de marketing, oferecendo meios para a obtenção de insights sobre o mercado. Nesse caso, o próprio software abre espaço para segmentações individuais - ou seja, permite criar clusters em função de características que incluem gostos, gêneros, hábitos - e customização de entregas. O processo de segmentação individual, de cunho taylorista, quase artesanal, dá lugar a uma customização em massa.



Ao final de 2014, o Facebook lançou um serviço que ilustra bem essa ideia. Utilizando fotografias postadas pelos seus próprios usuários, a maior rede social de todos os tempos criou o Year in Review, uma linha do tempo personalizada contendo uma retrospectiva que possibilitava editar e compartilhar os melhores momentos ao longo do ano. O mecanismo funciona por meio da coleta das postagens mais clicadas, compartilhadas e/ou curtidas, compondo-as em um vídeo comemorativo. A marca trabalhou com mais inteligência o quesito engajamento, oferecendo uma boa experiência, cujo conteúdo pertencia aos próprios usuários, possibilitada pela própria plataforma da rede - nesse caso, seu site. A evidência é representada pelo cálculo dos números de comentários, curtidas e compartilhamentos. Nesse exemplo, vemos como ambas as camadas interiores do salva-vidas digital do MIT - "Trabalhar de forma mais inteligente" e "Capacidade de digitalização" - se integram.



No próximo artigo, trarei a última camada do Salva-Vidas Digital do MIT, a Capacidade de Digitalização, estabelecendo, entre outros fatores, alguns pontos que mostram como a estrutura de sua camada está intimamente ligada à do trabalho pensado e executado com mais inteligência.

Link para o infográfico: www.arteccom.com.br/infografico.jpg

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