O papel do Business Intelligence no Design Organizacional

Esse ano tenho refletido bastante sobre o design organizacional nas empresas, e tenho me deparado com muita necessidade várias organizações já estabelecidas o redesenho da suas áreas de propósito das existentes hoje. E hoje, para compartilhar este artigo, no post que acabei de ver a Maria Augusta Orofino sobre estrutura das organizações e inovação. No post que ela enfatiza bastante sobre a diferença entre uma gestão tradicional atual, faltando-se principalmente nos princípios de agilidade e velocidade em relação as mudanças do ambiente. E logo não deixe de pensar como as áreas de inteligência importantes no desenho de estrutura das empresas tanto comparação de performance com ambiente atual quanto no desenho futuro da organização, provendo principalmente em sites acionáveis que tenha uma base numérica o factual para suportar nas tomadas de decisões e estratégia de negócio.

Por exemplo, a realização do dimensionamento de recursos calculando o ganho de escala proveniente da implementação de novos sistemas, pois é sabido que você não precisa de tantos recursos físicos e dependendo do modelo de negócios quando se tem uma tecnologia implementada que permite automatizar e eficientizar cada passo da jornada de entrega de valor do cliente com inteligência aplicada por sistemas de aprendizado de máquina e inteligência artificial. Isso pode poupar várias horas de trabalho manual e garantir respostas muito mais rápida para o consumidor final.

O desenho organizacional é muito importante (diria que é a etapa principal para a formação estratégica de uma organização), porém sem fundamento científico, pautado em cima de dados e fatos, corre-se o risco de tomar uma decisão simplesmente por adotar tecnologias da moda sem saber exatamente o retorno aplicado.

Função join no Tableau

Ufa, faz um tempinho que eu não mexia tanto do Tableau Desktop como nos últimos meses. Tive a responsabilidade de desenvolver um Dashboard para medição de performance de uma categoria em ascensão, e vocês não imaginam a alegria que é juntar duas bases de dados inicialmente não compatíveis pelo ponto de vista de quem utiliza excel, agora no Tableau.

Para quem não conhece ou não trabalha na área de BI, o Tableau é considerado o futuro do excel, onde você não toca mais o dado no nível micro como o endereçamento matricial de células através de linhas e colunas como no excel, mas sim passa a montar cálculos e visualizações de grandes volumes de dados, como no meu caso que parte dos dados estão em SAP Hana e parte no (ainda, rs) Excel.

O desafio era cruzar dados transacionais que estão armazenados em um grande SQL de vendas, em nível de produto, cliente, região e valores. Porém eu não tinha os dados de meta na mesma dimensão, que estavam muito mais resumidos, em nível de material e país. Hoje tive a grande felicidade de conseguir conectar as duas bases, só o que precisei era manter alguns campos com dados iguais tanto em conteúdo com estrutura (tipo de dados, números ou cadeia de caracteres, etc.) e depois na aba “dados”, adicionei as duas bases e fiz o join abaixo:

Foi muito simples: o que precisei foi clicar dos dois círculos centrais, e que disponibiliza quatro opções de Join:

  • Interna: une somente valores correspondentes nas duas tabelas.
  • Esquerda: inclui todos os valores na tabela à esquerda e todas as correspondências da tabela à direita. Membros sem correspondência aparecerão como nulos à direita.
  • Direita: inclui todos os valores na tabela à direita e todas as correspondências da tabela à esquerda. Membros sem correspondência aparecerão como nulos à esquerda.
  • Inclui todos os valores em ambas as tabelas. os membros sem correspondência aparecerão como nulos.

Como podem ver é uma forma de administrar dados muito mais dinâmica, simples no primeiro momento mas muito mais poderosa que o excel que possui limitações técnicas para isso.

Em breve pretendo compartilhar mais práticas do Tableau conforme avançar nas aplicações com a ferramenta.

Social Analytics Summit 2017

Pessoal,

No último sábado (11/11) participei do Social Analytics Summit 2017, um evento realizado pela media education onde tivemos a oportunidade de ouvir um pouco mais sobre as tendências e desafios para o profissional de Inteligência de mercado, publicidade e propaganda para os proximos anos. Só para você ter uma idéia do flow, segue o line up do evento:

10:00am
TE DOU UM DADO: INSIGHTS NA GERAÇÃO DE CONTEÚDOS ASSERTIVOS
Bruno HonórioBruno Honório – Mutato
10:45am
TENDÊNCIAS POR TRÁS DOS DADOS
Caroline FerrazCaroline Ferraz – F.biz
11:30am
O PRESENTE E O FUTURO DAS MÉTRICAS
Letícia MiliãoLetícia Milião – Polis Consulting
12:00am
DATA DRIVEN: BI NÃO É SÓ RELATÓRIO
Hugo NakaharaHugo Nakahara – R/GA Luana AzevedoLuana Azevedo – Wieden + Kennedy Ricardo MartinsRicardo Martins – ABlab Roberto FeresRoberto Feres – New Content

12:45pm
PAUSA PARA ALMOÇO

14:00am
PROFISSIONAL DE INTELIGÊNCIA DE MÍDIAS SOCIAIS NO MERCADO BRASILEIRO
Ana Cláudia ZandavalleAna Cláudia Zandavalle – Vert Inteligência Digital
14:20am
AI: COMO UTILIZÁ-LA A SEU FAVOR E COMO ISSO TEM AFETADO O MERCADO
Andrea HiranakaAndrea Hiranaka – Ipsos
15:05am
NAVEGANDO PELOS NÚMEROS
Felipe ProtoFelipe Raffani – iProspect
15:50am
O X DA QUESTÃO: INSIGHTS SOBRE DIVERSIDADE DE GÊNERO A PARTIR DE DADOS DAS MÍDIAS SOCIAIS
Soraia LimaSoraia Lima – SENAC
16:35am
MENSURAÇÃO DE RESULTADOS EM ÉPOCA DE CHATBOTS. E AGORA?
Rafael KisoRafael Kiso – Focusnetworks

Particularmente eu gostei muito do formato: com tendências de comunicação e tecnologia juntos, superou minha expectativa como entrega de uma sessão de mais de 8 horas de conteúdo diversificado. Abaixo minhas notas sobre o que rolou no evento (Moleskine + caneta = melhor método de anotação que você respeita!)

Bruno- Analista de Insights

Os insights geram conclusões e a partir disso temos a etnografia digital, que é a arte de “stalkear” pessoas.

Pessoas > Indivíduo > grupos de convivência > Histórico social > Relações sociais > Comunicação e linguagens > Experiencias individuais e em grupo

União de cenários geram comportamentos, comportamentos geram atitudes, decisões e compras.

Pessoa  – comportamento off-line

Usuário – comportamento digital

Desafios:

1 – Como unificar comportamentos?

  • Entender o usuário
  • Unifique a proposta da marca
  • Não só quantifique. Qualifique.
  • Não se faz conteúdo só para curtir a página. Precisa gerar uma ação de compra.
  • Pensar além do like.
  • Validar o que é negativo
  • Identifique as linguagens dos comentários e classifique-as.
  • Não congele o discurso.
  • Mecanizar respostas é piorar o contato com o cliente.

Etnografia digital:

  • Comportamento de uso de diferentes redes
  • Semântica de uso
  • Tipos de conteúdo
  • Relacionamentos com marcas
  • Dados demográficos
  • Preferências

Metodologias

  • Animus
  • Anima
  • Sombra
  • Persona

Personas – trazem interesses gerais e comportamentos de uso

Análise semântica:

Gosta:

  • Da marca?
  • Do conteúdo?
  • Do meio?

Dicas para a complementar o entendimento do consumidor

  • Pesquisas etnográficas complementares
  • Pesquisas quantis e qualis.
  • Absorver culturas diferentes para entender pessoas e comportamentos

Amostras:

  • Pessoas que comentam a marca
  • Pessoas que só curtem as paginas
  • Pessoas que não tem contato com a marca

Caroline Ferraz – FBIZ

Mestra em inteligência de dados

Mudanças: atitudinal/comportamento

Tendências:

  • Macro: 10 anos
  • Micro: 5 anos

Como mapeá-las? #CHAMANAMETODOLOGIA

Cool hunters: pessoas que fazem pesquisas qualitativas de forma inovadora

A vez dos dados

Tendência não é um dado, é uma interpretação de diferentes dados.

Tríado: contexto, conversa e consumidor geram a tendência

Social listening:

  • Alpha – Os inovadores
  • Beta – A turma do meio
  • Publico de massa

Three is a crowd, and a crowd is news.

Benefício prático:

  • Benefício de identidade: ser diferente como todo mundo
  • Economia compartilhada: bike sharing, Uber, etc.
  • Relatoria: como a caroline comentou sobre áreas que fazem relatórios

Painel de discussão: BI não é só relatório

Não importa o dado, importa a leitura. O BI deixa de ser relatoria para entender mais o comportamento do usuário.

Insight só é algo se ninguém não tinha visto antes.

BI nas empresas sendo independente das áreas.

Tendência de BI ser mais horizontal para ajudar mais o negócio.

Tração e performance:

Agência: criação, mídia e estratégia

Dificuldade de vender BI para as empresas

Dificuldades de formar o profissional de BI: foi comentado que normalmente se cria o profissional de BI dentro de casa devido à dificuldade de encontrar profissionais com o olhar analítico e também visão de mercado, e que os clientes muitas vezes tem dificuldade de trazer os dados de BI interno para conversar com as agências. Também disse que está cada vez mais em foco a automação de conteúdo, algo que coloca todos em atenção, visto que o que paga o BI hoje nas agências são os relatórios que você faz. A média do tamanho das equipes de BI do grupo de palestrantes foi em torno de 4 indo de 2 a 5 pessoas dependendo da empresa e porte.

Andrea Hiranaka – IPSOS

Andrea comentou sobre o IPSOS SMX – Social Media Exchange com a apresentação do IA (Inteligência Artificial) na prática. Comentou que a primeira vez que o termo foi utilizado foi em 1956. Também abordou sobre os diversos métodos e algoritmos utilizados, como statistical semantics, image recognition, speech recognition, NLP e NLG.

Também comentou sobre o Sensidium – tecnologia da IPSOS para montar um framework de análise e os chatbots – case de mercado da Intelligent X

Felipe Raffani – IPSOS

Felipe fez uma ótima apresentação com o tema de métricas, a controvérsia dos diversos modos de se medir um mesmo KPI e a importância de diferenciar relatório de análise.

3 problemas que podem ocorrer no dia a dia:

  • Desconhecimento das metricas
  • Confusão entre acompanhamento e análise de dados
  • Desalinhamento entre o que foi pedido de relatório e o objetivo do negócio

Alcance é exclusivo por plataforma (não somar alcances de plataformas distintas)

Frequência é a média de impressões por alcance

Engajamento se traduz por reações + comentários + compartilhamentos dividido pelo alcance. Também pode ser medida por número de usuários engajados dividido pelo alcance, mas como dito, nenhuma das duas métricas é perfeita.

KPI KGI e META (Performance,General e Meta)

Rafael Kiso – Como mensurar resultados digitais com chatbots

  • Hoje tem mais gente usando aplicativos de mensagens do que redes sociais.
  • Usuários hoje estão nos messengers
  • Foco no conteúdo e na experiência baseada em intenções
  • Interface simples e conversacional
  • é mais barato que app

IBM Watson você pode fazer 10k de requisições e não pagar nada.

Casos de usos dos chatbots

  • Transacionais
  • Comerciais
  • SAC

KPI’s:

  • Intend – é resolver o problema ou solucionar algo para o cliente
  • Taxa de sucesso até 3 intenções
  • O feedback do usuário faz parte da construção do robô
  • Desafios dos cientistas de dados:
  • Demográfico dos usuários de chatbot
  • Principais problemas
  • Simplicidade X Complexidade

Enfim galera, eu sei que o resumo não está tão fluido, mas ao menos ajudo vocês compartilhando um pouco das minhas anotações e espero motivar vocês a procurarem mais eventos como  esse para agregar em conhecimento e network.

Qualquer dúvida ou comentário não esqueçam de entrar em contato, blz? Valeu!!!

Confira algumas fotos do evento abaixo:

O papel das escolas para o profissional de inteligência

Na última semana eu estava responsável pela seleção dos estagiários que vão entrar na minha área de Business Intelligence. Essa foi a primeira vez que estava responsável pela avaliação e seleção das pessoas para que deem seus primeiros passos na jornada de trabalhos. Como se já não bastasse o nível acirrado de seleção, onde quase 20.000 se inscrevem e chegamos a uma seleção em torno de 100 candidatos, o peso de ser uma empresa multinacional tanto agrada aos olhos dos estagiários quanto deve dar mais tensão em função do nível exigido para poder entrar aqui.

Recebi vários grupos durante os dias em que passamos. Esse anos pedimos ajuda para o RH para aumentar a diversidade no grupo, isto é, não exigir somente faculdades de primeira linha, inglês avançado ou coisas do tipo, para não restringir ainda mais o número de pessoas diversas. Até pela pouca idade para o mercado de trabalho, o publico costuma vir com pouca bagagem profissional, mas muita criatividade, vontade, histórias de vida e formações diferenciadas.

Um dos pontos que mais me chamou a atenção, e que foi a origem desse post foi com relação ao perfil que está chegando da faculdade e as expectativas para o mercado de trabalho. Dentro desse ponto, notei que há um grande buraco entre o que se aprende na faculdade e os requisitos das vagas para o mercado do trabalho. Para que você se posicione: as seleções eram para vagas na área de inteligência e marketing, onde os graduandos se inscreveram muito mais por conta do interesse em uma posição na área de marketing (a minha área de BI estava no dia porque vejo que o perfil do profissional deve ter muito conhecimento de marketing). Para minha surpresa, na própria descrição das tarefas diárias da área de marketing também se comentou muito sobre fazer análise, que é receber informações, estudá-las, trabalhar nelas e recomendar ou direcionar ações com base no que foi visto.

Especificamente para a minha posição, e aí falando sobre a necessidade do mercado, encontrar o perfil analítico é bem complicado, uma vez que não é só isso que faz o profissional de BI atualmente. Essa pessoal é responsável sim por fazer análise mais complexas, apresentar planos de trabalho e também ser a interface entre as áreas decisoras (Líderes do negócio e também áreas mais técnicas) e vendas (que são os profissionais que realizam o trabalho ou trazem os resultados). Meu conselho para quem está iniciando nesse mercado: foco em capacidades analíticas, pois as áreas estão ficando cada vez mais orientadas a dados e números, e um perfil assim tem vantagem sobre outros candidatos. Não se limite a esperar o que a faculdade irá lhe trazer (até porque elas precisam mudar muito a grade curricular) e procure fazer cursos presenciais ou pela internet e análise de dados, cálculos, projetos e design thiking. Tenho certeza que você irá notar uma melhora significativa da sua performance nos processos seletivos ou de trabalho.

 

Conferência da Tableau, São Paulo em Foco

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No dia 04/11 tive a oportunidade de participar da conferência da Tableau, realizada em São Paulo.

Para quem não conhece, o Tableau é uma solução de Business Intelligence que auxilia várias empresas na tomada de decisão, ao explorar as informações a partir de visualizações rápidas e dinâmicas. Começei a ter contato com essa ferramenta em 2013, quando estava iniciando na área de Business Intelligence (Inteligência de Mercado) e passei a pesquisar sobre novas formas de explorar conteúdo empresarial que não fosse o Microsoft Excel. Praticamente toda empresa em algum momento de sua vida necessita olhar suas realizações, e planejar o futuro. Isso é o básico da Administração de qualquer negócio. A partir dos dados do passado, podemos ter a ideia do que fazemos, o quão consistente somos e para onde queremos ir. Os registros e históricos de venda são esta fonte de conhecimento que nos permite planejar o futuro, através de análises temporais, qualitativas e com os indicadores certos, podemos achar as respostas para o crescimento do negócio nos próximos anos.

Hoje, grande parte destes dados são disponibilizadas através de softwares empresariais, como o SAP, Oracle, etc. O grande problema para a maioria dos tomadores de decisão é que nem sempre os relatórios destas soluções empresariais são feitos para os decisores. Compostos de milhares de linhas e critérios técnicos, muito do conteúdo que existe dentro destas ferramentas não são utilizados para uma compreensão da situação atual para uma tomada de decisão. E é neste contexto que o Microsoft Excel tem crescido enormemente nos últimos anos. Granças a sua facilidade de se montar informações a partir de dados extraídos destes programas, conseguimos montar nossas próprias análises e gráficos para facilitar a gestão da informação.

Mas nos últimos anos, um problema tem atingido cada vez mais os usuários do Excel: o volume de informação nos últimos anos tem crescido enormemente, não apenas por conta do número de transações existentes, mas também por conta dos detalhes intrínsecos em cada venda realizada. E como gerencia informações quando a sua ferramenta (o Excel, no caso), suporta apenas 1 milhão de registros por aba? Ir para o Microsoft Access? E se eu te disser que o limite de tamanho do arquivo é de 2GB (Caso você tenha mais de 5 milhões de registros, isso se torna um problema para você)? É neste contexto que o Tableau caiu como uma luva para vários profissionais de Business Intelligence.

Este software atual como um meio termo entre o Access e o Excel: Ele trabalhar com o conceito de bancos de dados, tratando as informações como blocos, mas as saídas destas informações possuem riquezas gráficas incríveis, assim como os gráficos do Excel.

Quando compareci à palestra, no dia, tive até receio de ser um dos poucos profissionais que compareceriam ao evento, visto que eu não conhecia ninguém que trabalhasse com essa ferramenta. Mas logo na recepção, percebi que eu estava bem enganado:

IMG_7016.JPGFoto do Welcome Coffee da Tableau, em São Paulo

Logo na abertura, o vice presidente da Tabelau na América Latina, Miguel Nhuch, discussou sobre a evolução do conhecimento e os desafios das empresas em gerenciar conteúdo, desde a idade média, com exemplos de análises sobre o céu e as estrelas, até os dias de hoje, onde temos ferramentas e um volume imenso de dados para filtrar e gerar conhecimento:

IMG_7019.JPG

Depois, tivemos uma ótima palestra do Ted Wasserman, Gerente de Produto que nos mostrou um incrível conhecimento técnico sobre ferramentas e interfaces, e deu sua colaboração ao prever como as análises serão distribuídas em um futuro próximo, onde a mobilidade será cada vez mais frequente:

IMG_7023Ted Wasserman na Palestra da Tableau em São Paulo

Após a abertura, deu-se início à rodada de palestras e treinamentos que duraram o dia todo. Eu optei por participar das palestras das empresas que foram convidadas a expor como o Tableau contribuiu para o gerenciamento das informações. O primeiro palestrante foi o Luciano Oliveira, Diretor de Indicadores do Negócio da Net. De forma muito objetiva, ele demonstrou as dificuldades de se trabalhar com várias bases de clientes de serviços diferentes e unificá-las para criar visões aderentes ao negócio. Uma de suas frases marcantes foi que “O negócios que driva (orienta) TI, e não TI que driva o negócio”.

IMG_7037Luciano Oliveira, da Net, Explicando sobre seu projeto

Sua gestão e escolha pela ferramenta da Tableau, que nos primeiros meses ele próprio teve que comprar a licença para começar a utilizar, mostrou que estava no caminho certo para materializar as coisas mais rapidamente. Ele mesmo disse que não conhecia muito de ferramentas, mas ele sabia pedir. Este é um dos princípios do Tableau: você não precisa ser um Jedi do Excel para utilizá-lo, mas precisa saber o que você quer da ferramenta para extrair algo valioso de lá.

A segunda palestrante que eu assisti foi a Daniele Santos, da Phillips, que mostrou um problema muito similar ao que eu passo na empresa que trabalho: o problema com a comunicação/gestão de informações de filiais de diferentes países e o que ela fez para melhorar a qualidade.

IMG_7047

 

Daniele apresentou o Tableau como “única fonte de dados” no sentido de que todas as áreas da empresa e os tomadores de decisão pudessem recorrer a uma única fonte para os dados oficiais, pois sabemos que várias empresas possuem mais de um lugar para se obter uma determinada informação, e ocorre com frequência de um gestor de uma área ter uma planilha em que ele a atualiza e leva para as reuniões para discutir os números, e o outro público recorre sempre a outra fonte de informação e os números começam a não baterem. Foi dessa forma que o Tableau contribuiu para que a Phillips tivesse um único local com os reportes oficiais, inclusive para organização das outras regiões, a Daniele desenvolveu um projeto em que os outros países subissem os dados para um local em rede e logo depois os Dashboards do Tableau estavam atualizados com a última informação disponível.

A última palestra sobre negócios que participei foi do Leandro Andrade, diretor de BI na Natura Cosméticos, sobre gestão da base de clientes e com disponibilizar análises para as consultoras. Para isso, a equipe do Leandro desenvolveu uma aplicação através do iPad para que os gráficos do Tableau fossem disponibilizados a toda a equipe de vendas, que sempre estava em campo (Para isso, a Natura disponibiliza o iPad para elas). Ele deu grandes números sobre o volume de consultoras da Natura no Brasil, o portfólio da Natura e o número de consumidoras. Por aí vocês devem ter uma ideia da base de dados a ser gerenciada, não? E não é só isso: os dados são atualizados a cada 30 minutos para a equipe de campo.

IMG_7065Luciano Andrade, da Natura, sobre sua experiência com o Tableau

Para fechar, participei da última sessão intitulada “Entendendo Cálculos”, cujo palestrante era o Hildebrando Souza. Ele demonstrou como o Tableau nos possibilita realizar análises muito mais velozes e com um nível de detalhes e cálculos que o Excel penaria para fazer (Experiência própria).

Durante este dia intenso de compartilhamento de conhecimento e aprendizado, pude notar que o Tableau é amplamente utilizado em pequenas empresas e grandes corporações, principalmente por facilitar a vida de inúmeros profissionais com relação à geração de informações e compartilhar conhecimento. Chegou bem na hora em que convivemos com um volume absurdo de informações, que humanamente não conseguimos mais gerencias devido à sua extensão e complexidade. Ver e ouvir os palestrantes me fez perceber que não são poucas as pessoas que trabalham como BI, uma área muito complexa e com várias vertentes (Marketing, Administração, Estatística, Economia, etc) e que passam pelos mesmos paradigmas da gestão do conhecimento e disseminação da informação.

A partir de 2016, vou intensificar o uso do Tableau na organização que trabalho, e colaborar assim para simplificar as análises e melhorar a qualidade das apresentações das informações.

Análise de preços e precificação

Caramba! Como eu procurei esses dias por matérias e estudos relacionados à precificação, e como fiquei abismado em descobrir que não existe praticamente nada de material sobre análise de preços. Sim, eu tô falando sobre ESTUDO DE PREÇOS, e não de formação de preço de venda. Todo material que eu procurava ensinava a regra básica da composição e formação do preço de venda, e blá,blá,blá… muitas coisas copiadas na cara dura de outras, sem mudar vírgula, nem nada. A verdade é que o planejamento estratégico de preços no Brasil ainda é bem pouco conhecido. Exceto pelas grandes organizações e os especialistas do mercado, a informação na web sobre essa área de negócios não é muito receptiva para alguém que deseja obter informações. Daí tenho que procurar sempre pelos resultados em inglês, aí aparecem informações relevantes quando à precificação aplicada em mercados, segmentos, análises estatísticas e etc.

Aproveitei para fazer uma breve apresentação sobre o que eu estava procurando, e consegui solidificar num ppt básico para contribuir com alguma informação, caso julguem relevante ao tema. Tenho inúmeras idéias de como analisar o preço, sob a ótica do mercado, concorrência, valor percebido e orientação da empresa para o mercado, mas essas idéias ficam para outras apresentações.

Nessa apresentação, discurso um pouco sobre a importância da análise e estudo da precificação dentro das organizações afim de garantir o sucesso e perpetuação do negócio. Estudos básicos sobre quais estratégias disponíveis podem ser adotadas, orientação do preço e técnicas simples de acompanhamento e controle de preços.

Para quem estiver afim de ver, é só navegar pela apresentação logo abaixo: