Ir al contenido principal
Botón de búsqueda

Como ter Ciência de Dados na sua empresa?

Conheça os benefícios em aplicar a Ciência de Dados na sua empresa

Cada vez mais, ouvimos falar da importância da Ciência de Dados para os negócios. A transformação digital, seguida pelos impactos da pandemia de Covid-19, provocou uma revolução na economia global e esse cenário levou indústrias de todos os segmentos a buscarem formas de processar grandes volumes de informação para obter vantagens competitivas. Mais do que nunca, empresas de todos os setores têm investido pesadamente em ferramentas e tecnologias para ajudá-las a conhecer seus clientes mais detalhadamente e, com isso, proporcionar uma experiência de relacionamento excepcional.  

Quando falamos da relação empresa x clientes, o uso estratégico de dados está permitindo que as organizações evoluam em diversos aspectos, como conquistar mais velocidade e assertividade para as melhores oportunidades de vendas, aprimorar a experiência do consumidor por meio de algoritmos que facilitam analisar comportamentos e sentimentos, prever necessidades, orientar estratégias e ensinar as máquinas a partir da experiência para um atendimento cada vez mais humanizado. As informações oriundas dos modelos de Data Science são usadas para orientar os processos de negócios e atingir as metas organizacionais.  

 

O que é Ciência de Dados?

Existem diferentes definições para a Ciência de Dados, que envolvem áreas como estatística, ciência da computação, engenharia de software, entre outras. De acordo com especialistas de tecnologia, trata-se de “um campo interdisciplinar que utiliza métodos, processos, algoritmos e sistemas científicos para extrair valor dos dados”. Já o matemático D.J. Patil, um dos mais proeminentes especialistas no tema, resume como “a habilidade de extrair conhecimento e insights de um conjunto de dados amplo e complexo”. A Universidade de Berkeley criou o Ciclo de Vida da Ciência de Dados, organizado em cinco estágios: Captura; Armazenamento; Processamento; Análise e Comunicação.

Mais do que nunca, as informações oriundas dos modelos de Data Science estão sendo usadas para orientar os processos de negócios e atingir as metas organizacionais. Estes dados são armazenados e apresentados de diversas formas: vídeos, imagens, textos, planilhas, sequência de sinais, tabelas etc. 

Porém, foi nas últimas duas décadas que o uso da Ciência de Dados para os negócios passou a ganhar mais peso, quando os dados se tornaram “o novo petróleo” , dando abertura, inclusive, para o surgimento de novas profissões, como, por exemplo, o “cientista de dados”.  Afinal, os dados só podem ter valor se houver pessoas capazes de analisá-los e transformá-los em conhecimento para geração de insights.  

Cada vez mais, com o avanço da tecnologia, saber interpretar o que os dados estão mostrando e tomar ações estratégicas com este tipo de embasamento é o que vai alavancar os resultados das empresas e fortalecer a forma como elas se relacionam com o cliente. Entretanto, surpreendentemente, poucas empresas sabem onde e como a análise de dados pode criar valor ao negócio.

 

Ciência de Dados para os negócios

A Ciência de Dados melhora a eficiência dos negócios e cria maior valor por meio das informações captadas, desenvolvendo análises que criam insights ao maximizar os negócios, mitigar riscos, aumentar a retenção no autoatendimento, orientar a estratégia de produtos e serviços e minimizar atritos. 

As companhias que seguem de olho no futuro estão aumentando seus recursos de Data ScienceAnalytics e IA para se conectarem mais estreitamente com seus clientes, para um atendimento cada vez mais humanizado e identificar oportunidades de CX em tempo real. Aquelas que avançarem mais rápido terão uma vantagem competitiva significativa; as que ficam para trás correm o risco de se tornarem irrelevantes. 

Hoje, as empresas podem coletar, de maneira legal, dados de smartphones e de interações para operações financeiras e outros fins, gerando insights valiosos sobre seus clientes. Agora, é possível ter acesso a uma ampla gama de conjuntos de dados internos sobre interações com clientes, transações e perfis; conjuntos de dados de terceiros amplamente disponíveis que mostram comportamentos, incluindo atividade em rede social; e novos dados sobre saúde, sentimento e localização do cliente (em lojas, por exemplo) gerados pela Internet das Coisas (IoT).  

Entretanto, os dados de que dispomos precisam fazer sentido e não combinados de forma aleatória, por isso é fundamental a atuação de uma equipe especialista, capaz de fornecer os melhores insights. As análises criam valor quando Big Data e algoritmos avançados são aplicados para solucionar problemas de negócios. Dessa forma, as empresas podem criar uma estratégia de análise que gere valor para seus negócios ao identificar, dimensionar, priorizar e eliminar todos os casos de uso aplicáveis

Hoje, plataformas preditivas permitem que as empresas meçam melhor e gerenciem seu desempenho em CX por meio da Ciência de Dados aplicada aos negócios. Eles também informam e melhoram a tomada de decisões estratégicas e possibilitam a criação de uma visão precisa e quantificada dos fatores que estão impulsionando a experiência do cliente e o desempenho dos negócios, além de criar uma visão integral do potencial de satisfação e valor de cada consumidor, muitas vezes em tempo real.  

Na Atento, temos uma busca constante pelas melhores práticas e pelos mais modernos recursos para gerar experiências valiosas para os consumidores e os melhores resultados para os nossos clientes. A aplicação da Ciência de Dados para os negócios é constante em nossas entregas. Aqui, trabalhamos com base em três modelos de análise de dados:

Modelos Descritivos: observamos o conjunto de dados do passado e descrevemos aspectos que podem sumarizá-los ou ser relevantes na análise, como: média, mediana, valores máximos e mínimos, desvio-padrão, assimetria, distribuição, correlação com outras variáveis etc. 

Modelos Preditivos: com base nos dados que dispomos, a ideia é extrapolar conclusões sobre o futuro ou não presente nos dados.

Modelos Prescritivos: nos direciona a melhor estratégia para modificar o futuro a nosso favor.

Dessa forma, as informações coletadas por meio da análise de dados trazem agilidade para o desafio de arquitetar experiências exclusivas e personalizadas. Mas, as informações só serão eficientes se categorizadas e interpretadas da maneira correta para geração de insights e melhoria da eficiência dos negócios.

Linkedin LogoLinkedin Atento Live LogoAtento Live
Atento Live LogoAtento Live