Inteligência de negócios: tudo o que você precisa saber

Imagine que você está em um lugar totalmente escuro. Fica difícil saber para onde ir, mas com uma lanterna é mais fácil enxergar o caminho. É isso que acontece quando uma empresa trabalha com inteligência de negócios ou business intelligence (BI), ela vê o mercado e seu comportamento nele, analisa e implementa o que é necessário para alcançar seu objetivo. Para explicar tudo o que você precisa saber sobre o tema, o #Trendings conversou com Alex Pereira, professor do Master em Gestão de Negócios Digitais, BI e Inteligência Artificial da ESPM.

Segundo ele, inteligência de negócios é o processo de organização de dados para inspirar insights e auxiliar na tomada de decisão. Isso vai de encontro a uma citação de Peter Drucker, o pai da administração moderna, que disse: “não se gerencia o que não se pode medir”. Por isso, cada vez mais empresas estão esmiuçando informações para avaliarem sua atuação e fazerem uma gestão mais acertada.

“A inteligência de negócios mede como está a empresa e o seu desempenho a partir de diversas métricas e isso permite que ela tome uma decisão informada por dados. Quando não mede é como estar no escuro sem lanterna”, explica. Assim, as corporações que lidam com uma grande quantidade de transações comerciais de compra ou prestação de serviço precisam organizar esses dados de forma agregada para entender as tendências do mercado e do consumidor.

No segmento de e-commerce, o BI agrega valor porque são realizadas muitas transações de diversas dimensões que incluem fatores como localização geográfica do consumidor, data da transação, canal de vendas (site ou loja física), tipo e categoria do produto e características como faixa etária e sexo. Todas essas informações permitem que as empresas façam experimentos e investigações para estabelecer a relação entre causalidade e resultado, ou seja, analisar o que gerou o resultado – como uma campanha de marketing que contribuiu para o aumento de vendas de um produto.

Por isso é fundamental trabalhar com big data e com a investigação da causalidade, já que a inteligência de negócios ajuda a responder perguntas. Para ilustrar, acompanhe o seguinte exemplo: uma loja digital fez uma campanha focada em air fryers para o Dia das Mães e vendeu muito. Mas será que vendeu muito por causa da campanha ou independentemente dela os filhos comprariam o eletrodoméstico? “Nesse caso, a empresa mede as vendas em relação ao ano anterior e mede o esforço da campanha do mesmo período e compara.”

Mas não é só isso. A corporação também investiga o mundo contrafactual para vislumbrar o que teria acontecido com as vendas se não houvesse uma campanha de oferta do produto. As vendas foram boas porque a fritadeira caiu no gosto das pessoas, ou será reflexo de uma ação da empresa, como um site recém-reformulado mais bonito e amigável?

Para estabelecer a causalidade, a inteligência de negócios trabalha com algumas ferramentas:

Investigação de causalidade pelo teste A/B

Criam-se dois grupos aleatórios, de controle e de intervenção, para oferecer duas propostas diferentes. O grupo de controle recebe informações sobre o produto ou serviço sem intervenção e o outro com intervenção. A intervenção consiste em estimular as pessoas por meio de e-mail marketing ou no próprio site, por exemplo. Nesse caso, o site para o grupo de intervenção é diferente no layout e, dependendo do caso, até no preço.

Data warehouse

Existem ferramentas de armazenamento de dados que registram as transações da empresa e o comportamento do consumidor, como planilhas, Google Analytics ou ferramentas equivalentes, e isso resulta no data warehouse, um sistema que coloca todas as informações em um cubo de dados dotado de várias dimensões que caracterizam as transações. A partir desse cubo saem recortes com informações agregadas e filtradas sobre, por exemplo, os estados brasileiros que mais venderam air fryer para o Dia das Mães.

A visualização dos dados mostra o KPI (Key Performance Indicator, que são métricas para avaliar o desempenho de processos e produtos), a lucratividade, a taxa de conversão, o custo de aquisição do cliente, o tíquete médio e o CLV (Customer Lifetime Value, que mede o quanto de dinheiro um cliente gasta com uma empresa durante todo o tempo em que consumir aquela marca, serviço ou produto).

Segundo Pereira, o CLV é um dos índices mais apreciados pelos analistas de marketing para entender as tendências futuras de desempenho da empresa. “Anos atrás o marketing tentava pegar todos os peixes com uma rede e hoje a boa prática é jogar um anzol para pegar um peixe (cliente) e entender o seu comportamento individual.”

A organização das informações no data warehouse é feita pelo engenheiro de dados, que domina estatísticas e números. Já a análise das informações fica sob responsabilidade do analista de BI, um profissional que entende profundamente o negócio e conhece as peculiaridades das regiões do país e dos consumidores. “De maneira geral, os profissionais mais recorrentes dessa área são cientistas da computação e estatísticos, mas existem exceções. Hoje há pessoas formadas em Economia ou especialistas em negócios migrando para o segmento de BI”, diz Pereira.

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