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Como usar a análise de dados para melhorar os resultados de projeto

Com Analytics e gerenciamento de projetos crescendo a um ritmo explosivo, só faz sentido usar ambos para criar uma vantagem competitiva sustentável

Moira Alexander, da CIO.com

Publicada em 10 de abril de 2017 às 08h24

Empresas de todos os tamanhos têm usado Analytics para buscar oportunidades, reduzir custos, criar eficiências, melhorar e agilizar a tomada de decisões e, finalmente, aumentar a satisfação do cliente.  Isso também se traduz nos níveis de projetos, programas e portfólios, uma vez que estes determinam grande parte da estratégia de toda a empresa.

Ted Friedman, vice-presidente e analista do Gartner, prevê que quatro tendências irão impulsionar mudanças fundamentais no uso de dados e Analytics. São elas:

1 - A análise de dados se tornará o driver das operações, em vez de refletir apenas o desempenho do negócio.

2 - Os dados e análises serão infundidos na arquitetura de uma organização de ponta a ponta, criando uma abordagem holística.

3 - Os executivos usarão a análise de dados para a estratégia e o crescimento do negócio, criando novos papéis adicionais para os profissionais.

4 - Especialistas irão compartilhar ideias sobre como os dados melhoram o desempenho dos projetos.

No Chicago Bulls, Matthew Kobe, diretor de análise, diz que sua equipe de análise usa insights dos consumidores para conduzir a direção estratégica da organização. 

Eles recorrem ao Analytics para trabalhar três áreas-chave de insight que conduzem as escolhas estratégicas da organização:

  1. Quantidades de fãs - Os Bulls estão construindo uma robusta solução de CRM e Data Warehouse que oferece uma visão mais holística de fãs da equipe. "Buscamos compreender elementos psicográficos que nos ajudem a entender por que uma pessoa está se envolvendo e negociando com os Bulls", diz Matthew. Eles também querem "compreender a satisfação e áreas de melhoria, capturando feedback específicos de fãs."
  2. Transações comerciais - A equipe analisa todas as transações comerciais, incluindo as vendas de ingressos, concessões e mercadorias, e sempre que possível, segundo Matthew, vincula "esses elementos transacionais com os dados dos fãs para construir uma visão mais completa dos clientes".
  3. Engajamento digital - "Os Bulls têm uma presença digital significativa. Ostenta o posto de segunda maior mídia social de uma equipe esportiva na América do Norte", diz Kobe. Devido a isso, eles trabalham para entender os tipos de conteúdo com os quais os fãs estão envolvidos e como esses compromissos motivam o comportamento de seus fãs.

"Com estas três áreas sob a nossa responsabilidade, somos capazes de influenciar mais eficazmente mudanças em toda a organização. Especificamente, temos impactado quase todas as áreas que lidam com a experiência de um fã com os Bulls: ingressos, Marketing, patrocínios, conteúdo digital e concessões, " ele diz.

Jason Levin, vice-presidente de Pesquisa Institucional da Western Governors University (WGU), também compartilhou como tem usado Analytics para criar melhores projetos. "Conceitualmente, o mais importante para o sucesso do projeto é ter métricas de fidelidade e eficácia na implementação", diz ele. "Como sabemos que estamos fazendo o que pretendemos fazer? E como sabemos se o que fizemos funcionou?", diz. 

Para tomar as melhores decisões, as empresas precisam ser capazes de extrair informações precisas e relevantes a partir dos dados disponíveis. Sem isso, os dados brutos, independente da quantidade, não servem para nada. Em última análise, as empresas devem buscar o tipo de informação que diga a elas o que seus clientes querem e, a partir daí, orientar projetos, execuções e métricas.

A análise de dados tornou-se uma ferramenta essencial para permitir resultados bem sucedidos do projeto e, finalmente, para a estratégia de toda a empresa.

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"Nós usamos a análise de dados para examinar quase tudo sobre nossa plataforma, incluindo quantas vezes nossos usuários pedem suporte ao cliente", diz Jonathan Rodriguez, fundador e CEO da BitMar Networks. "A primeira coisa que percebemos foi que quanto mais soluções oferecemos antes dos usuários as solicitarem, menos suporte precisamos dar aos clientes".

Os dados disseram à BitMar que "seus usuários não precisam de suporte técnico, eles preferem falar uns com os outros, então, forneça essa funcionalidade e deixe-os interagir mais uns com os outros". Isso destacou a necessidade de a empresa contratar entusiastas da comunidade em vez de pessoal de atendimento ao cliente.

A BitMar embarcou em um projeto para desenvolver uma plataforma de autoatendimento para os clientes. "Quem teria pensado que seríamos capazes de fornecer uma plataforma na qual os usuários conseguem ajudar a si mesmos, a um custo praticamente zero no fim?", Diz Rodriguez. A análise de dados não só ajudou o BitMar a ampliar os tipos de projetos que deveriam se trabalhados, como identificou oportunidades dentro dos projetos para melhorar a satisfação do cliente e reduzir custos internos.

Jason Levin, da WGU, diz que "provavelmente o projeto mais bem-sucedido até agora tem sido o curso de Liderança e Comunicação projetado para educar os alunos ao longo ano letivo. "Usando métodos quase experimentais, demonstramos uma melhoria significativa na retenção e acumulação de crédito. O curso foi implementado nos programas de graduação de Profissões da Saúde, que agora atende cerca de 1 mil alunos por mês. "

Quando se trata de Chicago Bulls, Matthew diz que a segmentação inicial do cliente para projeção da compra de bilhetes foi prioridade no ano passado. "Queríamos entender se tínhamos alguma vulnerabilidade entre os segmentos e lacunas em nosso portfólio de produtos". Especificamente, ele diz que identificou oportunidades para desenvolver ainda mais fãs que se enquadram entre jovens profissionais e famílias entre os segmentos que deveriam ser trabalhados com condições epeciais.

Além disso, os Bulls usaram esses insights do consumidor para:

1 - Identificar oportunidades para desenvolver cada um dos segmentos

2 - Estabelecer parcerias com eles para estabelecer métricas para avaliar o sucesso

3 - Desenvolver um novo evento de caridade dirigido a jovens profissionais e,

4 - Promover modificações nos produtos de ticket com maior ênfase na criação do conteúdo do Bulls Snapchat

Quais são as limitações de trabalhar com dados analíticos?
A equipe de Strategy and Analytics do Chicago Bulls aprendeu duas lições importantes.

Eles tinham que começar com "por quê".  
"Por que queremos capturar certos pontos de dados e quais são os casos de uso resultantes. "Temos oportunidades muito limitadas com os nossos fãs para capturar dados. Temos que garantir que estamos capturando os dados que irão gerar insights sobre o consumidores fãs dos Bulls e proporcionar oportunidades para envolvê-los mais pessoalmente no futuro", diz Matthew.

Encontrar o momento certo para usar a tecnologia para sustentar e acelerar um processo
"Descobrimos que forçar a adaptação a uma tecnologia resulta em um processo menos eficiente. Descrevendo o processo e bootstrapping de uma solução analítica, estamos melhor equipados para avaliar as opções e selecionar uma que realmente empurre a organização para a frente", afirma Matthew.

"Há uma citação que foi atribuída a Albert Einstein que diz: "nem tudo o que pode ser contado conta, e nem tudo o que conta pode ser contado". Para Jason Levens, da Western Governors University, isso é muito verdadeiro na educação. "A compreensão do que está acontecendo com a psicologia do aluno e da faculdade é extremamente importante, mas difícil de medir. Isto é especialmente verdadeiro se você está tentando medir esses conceitos em tempo real".



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