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Cultura data driven: entenda como a Marvel e Netflix produzem conteúdos orientados a dados

cultura data driven

Cultura data driven consiste basicamente em tomar decisões embasadas em dados.

No entanto, muitas empresas se baseiam em ações sem fundamentos e acabam perdendo grandes oportunidades. Em meu post anterior para o Blog Inteligência da Rock Content falei algumas verdades sobre o grande problema do big data, acesse aqui para entender melhor onde está o erro desses negócios.

Cultura data driven, ou cultura orientada por dados, existe quando uma empresa organiza seus processos e métricas com base em dados reais, fugindo assim de decisões embasadas em intuição, instinto, exemplos passados, achismos ou heurísticas.

No meu time valorizamos muito essa cultura e ela é fundamental para o sucesso do meu negócio. Por isso, nesse post vou compartilhar minha experiência diária com estruturação de times data driven nos mais diversos segmentos.

Vamos abordar os seguintes tópicos:

  1. Entendendo a cultura data driven;
  2. Objetivos de ser data driven;
  3. Definindo uma organização baseada em dados;
  4. Tornando o seu negócio em data driven;
  5. Conclusão;

Entendendo a cultura data driven

AVISO: Talvez  este será o texto mais nerd que você vai ser ler essa semana.

Você provavelmente sabe que a Marvel vem atingindo grande sucesso em sua narrativa de mais de 18 filmes, que conta a história de super heróis dos seus quadrinhos.

Toda essa trama culminou no filme Vingadores: Guerra Infinita, que conta a história que foi sendo desenvolvida desde 2008, quando o filme Homem de Ferro (Iron Man) foi para o ar — primeiro filme da narrativa do universo Marvel.

vingadores

Fonte: www.exame.com.br

A história de Vingadores: Guerra Infinita, reúne todos os heróis dos filmes já existentes da Marvel envolvidos no círculo da trama de Os Vingadores

Claramente esse é um storytelling que vem sendo contado todo esse tempo e ainda vai continuar por bastante tempo.

Afinal, essas tramas são muito lucrativas. O filme anterior a Guerra Infinita, Pantera Negra, é hoje o décimo filme de maior bilheteria da história mundial. Outros filmes da franquia que também estão nessa lista são: Os Vingadores (4º) e Os Vingadores: A Era de Ultron (7º).

pantera negra

Pantera Negra – Fonte: www.jovemnerd.com.br

Mas o que vingadores tem a ver com Data Driven?

Esse é um filme totalmente marcado por Fã Services, assim como Star Wars. Isso quer dizer que a análise de dados dos fãs traz diferenças significativas nos filmes.

Além disso, o final do filme Vingadores: Guerra Infinita surpreendeu muitos expectadores.

Porém, como não acredito em achismos eu sei muito bem que não existiu nada de coincidência nesse processo, afinal, se o Vingadores: Guerra Infinita já vem batendo diversos recordes de bilheteria, imagina o tamanho das vendas que vai existir nos próximos dois filmes da Marvel, que serão Homem Formiga e a Vespa, e após isso Capitã Marvel. Filmes que provavelmente vão revelar informações muito importantes sobre a continuidade dessa história.

Então pense na bilheteria de Vingadores 4, que ainda não tem título, e vai ir para as telonas daqui a um ano, contando realmente o que aconteceu.

Segundo a Quartz que divulga a lista da ComScore, Vingadores: Guerra Infinita bateu todos os recordes mundiais e está em primeiro na lista dos 10 filmes com maior bilheteria em um final de semana, tendo faturado US$ 630 milhões.

E lembrando que o primeiro filme da saga, Os Vingadores (2012) está em 10º lugar na lista citada acima, com faturamento de US$  393 milhões.

Ser data driven e usufruir o máximo do potencial existente em seus dados, de forma a obter informações com base em dados reais sobre seus clientes atuais e potenciais.

Para tanto vou trazer algumas dicas que aprendi ao implementar projetos e consultória de cultura data driven para clientes reais.

Você já tem quase tudo que precisa em sua casa

Produtos como Google Analytics, Hubspot, ou CRMs são ferramentas que possibilitam obter grandes quantidades de dados. Usados da maneira correta podem trazer ao seu negócio o primeiro passo para construir sua cultura data driven.

Acredito que você já consiga extrair o máximo de informações possíveis do seu Google Analytics, certo?

Caso não, meu amigo(a) precisamos conversar, marque uma hora comigo clicando aqui.

Se você leu meu post sobre big data, você já sabe que os dados por si só não geram valor nenhum.

Nesse artigo, serei seu guia sobre o que fazer com seus dados, além de explicar como você poderá eliminar toda e qualquer decisão sem embasamento em seu processo de tomada de decisão.

Ao estruturar um Time Data Driven você poderá saber

  1. O que o seu cliente realmente quer;
  2. Quando ele quer;
  3. Porque ele quer;
  4. Saber os seus reais hábitos de consumo;
  5. Qual valor você deverá cobrar;

Ao trabalhar com produtos uma das vantagens do time data driven é prever demandas por meio de análise preditiva e prescritiva. Você também poderá tomar decisões estratégicas sobre toda a sua cadeia logística com análises descritivas e diagnósticas.

E se eu trabalho com serviços?

Você poderá orientar seu time de atendimento ao cliente com a previsão das demandas e do churn para saber quais partes do seu serviço não entregam real valor, medir o seu CAC de forma muito mais acertada com insights preditivos sobre a satisfação e o sucesso de seus clientes.

Um exemplo significativo de empresa que utiliza muito bem a sua cultura data driven é a Amazon. A empresa de Jeff Bezos a utiliza para:

1) Oferecer ao usuário uma experiência significativa por meio de algoritmos de recomendação, que são construídos a partir da análise comportamental dos clientes, visando oferecer os produtos que mais se encaixam no perfil dos clientes. Essa tática juntamente com o botão de compra em um clique (chamado de o botão de um bilhão de dólares), tornou muito difícil você sair do site sem comprar nada.

2) Ao analisar os dados de sua cadeia logística a Amazon construiu uma patente em cima de um modelo preditivo que consegue antecipar as necessidades de mercadorias pelos seus depósitos, dessa ela forma consegue estar preparada para sempre atender seus clientes da forma mais rápida possível. Diminuindo os custos logísticos da empresa.

3) A empresa também consegue ser muito mais competitiva com relação ao menor preço dos seus produtos. Ao analisar sua grande quantidade de informações é possível criar uma otimização das ofertas da empresa, entendendo quando e porque existirá uma menor concorrência em seu mercado.

Netflix e suas coisas estranhas

stranger things

Fonte: www.b9.com.br 

Você com certeza deve saber o que é Stranger Things, uma das séries da gigante Netflix.

Talvez o que você não sabe é que essa série foi escrita totalmente baseada em dados, afinal, caso você tenha assistido alguns filmes dos anos 90 como, Os Goonies, E.T. O extraterrestre, Poltergeist, I.T. A coisa e Alien, você perceberá diversas referências utilizadas na narrativa Stranger Things.

Claramente a Netflix não é uma empresa de filmes e séries, mas sim, uma grande empresa de dados.

Afinal, desde os roteiros, personagens, trailers e até mesmo a imagem de cada série que aparece para você, são feitos baseado em análises de dados e algoritmos de recomendação.

Algumas pessoas, como eu, acreditam que os projetos das séries e filmes Netflix são escritos por um algoritmo de análise de dados e machine learning que escrevem um roteiro bruto com tudo que aquele determinado público quer assistir, possibilitando aos diretores serem muito mais criativos por meio de uma boa utilização do big data.

Segundo aprendi na apresentação da Michelle Ufford, Engineering Manager, Data Platform Architecture Core do Netflix, em outubro de 2016 a empresa tinha 86.7 milhões de membros, suportando mais de 1000 dispositivos de entradas (smartphones, tablets) e mais de 125 milhões de horas assistidas, todos os dias.

Atualmente ela conta com mais de 125 milhões de usuários.

Hoje essa quantidade provavelmente é bem maior, e você pode perceber claramente que os conteúdos produzidos são cada dias mais segmentados, as indicações de filmes ruins são cada dia menores e a experiência do usuário e usabilidade se aprimora mais a cada dia.

O co-fundador da Netflix, Reed Hasting, costuma dizer que quando vai orientar alguém sobre o uso de dados é preciso usar o analytics direcionado para foco, análise e dinheiro.

Ao estudar sobre as utilizações das análises preditivas da empresa podemos concluir algumas de suas aplicações. Portanto suas fontes de dados consistem em:

  • Sua experiência ao assistir um conteúdo: você provavelmente volta alguma cena, avança um episódio para o final ou pausa a série em um determinado momento;
  • O momento exato em que você assiste um conteúdo: saber a data e também a hora exata em que seus clientes utilizam seus serviços, possibilitam a empresa saber muito mais sobre os usuários;
  • O dispositivo em que você utiliza o Netflix também se faz de muita importância para entender os hábitos dos usuários;
  • Sim, a empresa também usa aplicações de machine learning e análise de dados para sua UX e UI. Saber o comportamento de navegação dos usuários junto com a rolagem trazem muitos insights;
  • Talvez uma das variáveis mais importantes na Netflix seja a classificação que os usuários dão para os filmes. A empresa em determinado momento descobriu que dois botões, um de like e outro de deslike trazem informações muito melhores que a classificação de 1 a 5;

Definindo uma organização baseada em dados

Uma organização orientada a dados é aquela em que os dados críticos de negócios conduzem automaticamente as decisões e ações de sua empresa.

Como não deve ser feito:

1) Executivos tomam uma decisão, em seguida, encontram dados para apoiá-lo;

2) Confiança na “sensação intestinal”, ou seja, achismos e heurísticas.

Como deveria ser:

1) Os dados informam não apenas que uma decisão precisa ser tomada, mas também informam com frequência qual decisão deve ser tomada;

2) Os gerentes devem ser responsáveis ​​por moderar a decisão com base no que os dados mostram;

3) Muitos gerentes gastam muito tempo vasculhando relatórios volumosos. Isso não é “ouvir”. Isso é “pesquisar”;

4) Poucas —  se houver — parte das pessoas “nas trincheiras” recebem acesso aos relatórios, já que esse é um potencial buraco negro para o tempo gasto.

Se você puder identificar o que deseja que seus dados informem, é possível capacitar os dados para falar com você (e com as pessoas nas trincheiras) quando essas condições de negócios existirem.

É preciso valorizar o poder dos dados

Saiba principalmente que grandes empresas que estão fazendo a diferença no mundo já vivem embasadas na cultura data driven e sua performance gigante está completamente ligada a decisões guiadas por dados.

Enquanto a corrida espacial tinha a premissa de quem ia chegar primeiro a lua, hoje a corrida é pela busca de ferramentas com o objetivo de integrar todos os tipos de dados e automações criando modelos preditivos de aprendizado de máquina, que irão trazer ao gestor decisões mais rápidas e com mais chances de estarem corretas.

Após ter uma grande quantidade de dados relevantes para seu negócio, é necessário criar métricas e KPIs que deixarão bem claro a real performance trazida pelos dados. Muitas vezes o problemas dos negócios atuais é justamente que as métricas e KPIs são escolhidos com base no que eles acreditam, e vou repetir: não acredito em achismo e heurísticas.

O objetivo como um gestor que busca implementar a cultura data driven deve ser:

  1. Deixar claro para o seu time, através de exemplos claros, a importância dos dados;
  2. Buscar a cada dia turbinar mais a capacidade analítica de sua empresa;
  3. Utilize ferramentas de automação para ter uma fonte de bases de dados. Após isso organize os dados;
  4. Invista em tecnologias que trarão resultado para seu negócio.Tecnologia que não gera resultado não serve para nada;
  5. Foque suas contrações em profissionais que em sua essência já são data driven, mesmo que eles não saibam.

Como saber se sua empresa já é data driven?

  1. As decisões são tomadas com base em dados?
  2. Seu time sabe o que significa data driven?
  3. Você utiliza ferramentas que possibilitam sempre capturar novos dados e melhorar sua análise?
  4. Seus gestores justificam sua decisões com base em dados?
  5. Você está contratando profissionais data driven?

Conclusão

Dessa vez vou me despedir com outra citação, porém do Allan Sene, consultor de engenharia de dados e Co-Fundador do Data Hackers, uma comunidade que surgiu para ajudar profissionais a mudar suas carreiras, disseminando conhecimento sobre as disciplinas e melhores práticas de engenharia de dados, análise e ciência de dados.

O Data Hackers, assim como o Machine Learning Experience, tem a premissa de ajudar as pessoas a desmistificar o machine learning. Nossas comunidades são parceiras, e os Co-Fundadores do Data Hackers fazem parte da organização do Machine Learning Experience.

Então, os ensinamentos do  Allan em seu post sobre como criar um time de dados eficiente são:

É necessária a Democratização dos Dados para a facilitar a Tomada de Decisão.

Sendo assim, levantamos como requisitos de uma Arquitetura Democrática de Dados:

Inteligibilidade: toda área deve ser capaz de ver e entender os dados que lhes interessam sem necessidade de consultoria especial do time de Dados a todo momento.

Integrabilidade: todas fontes de dados devem ser mutuamente integráveis, de forma que partes do negócio não se isolem, deixando de entregar valor para toda a organização.

Rastreabilidade: todos dados devem ser rastreáveis e acompanhados de ponta a ponta, de forma que, ao menos o time de dados, seja autoridade sobre as fontes, suas transformações e disponibilização final, sejam brutos ou em insights.

Escalabilidade: toda a arquitetura de dados deve ser construída de forma a suportar o crescimento exponencial da empresa, evitando gargalos e erros ao prover informação de valor para os decisores.

Confiança: toda a arquitetura de dados deve prover confiança total dos dados que disponibiliza. Isso implica em dados idealmente sem erros, sem atraso e sem perdas.

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Marcus Oliveira – Co-fundador da PredictBox.io

marcus oliveiraPublicitário de formação, migrou para tecnologia logo após receber  a aprovação no trabalho de conclusão de curso, se formou como engenheiro de machine learning e agora estuda deep learning ambos pela Udacity. Hoje aposta todas suas fichas no mercado de dados, por isso co fundou a PredictBox.io, empresa que utiliza machine learning, data science e analytics para implementar a cultura data driven nas empresas, guiando desenvolvimento de produtos, marketing, vendas e RH, sem achismos e heurísticas.

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