Muitos gestores ainda olham para Data Science como uma ferramenta para melhorar a efici\u00eancia e para reduzir o headcount. Esta \u00e9 claramente uma vis\u00e3o redutora do potencial de utiliza\u00e7\u00e3o de Intelig\u00eancia Artificial ou Advanced Analytics.<\/p>\n\n\n\n
Eu diria at\u00e9 que os grandes benef\u00edcios da ado\u00e7\u00e3o deste tipo de solu\u00e7\u00f5es est\u00e3o mais relacionados com a efic\u00e1cia, satisfa\u00e7\u00e3o do cliente e com a otimiza\u00e7\u00e3o de resultados de uma forma mais lata, que propriamente quest\u00f5es mais espec\u00edficas meramente focadas em redu\u00e7\u00e3o de custos ou aumentos de efici\u00eancia. Importa salientar que aumento de produtividade significa sermos mais eficientes, mas mantendo ou se poss\u00edvel melhorando a efic\u00e1cia.<\/p>\n\n\n\n
O trade-off entre capacidade e n\u00edvel de servi\u00e7o \u00e9 um tema altamente explorado e complexo na ind\u00fastria de manufactura, onde o forecast de vendas assume um papel fulcral no planeamento da produ\u00e7\u00e3o, que visa abastecer stocks para fazer face \u00e0 procura prevista otimizando a capacidade das m\u00e1quinas e assim satisfazer o n\u00edvel de servi\u00e7o pretendido.<\/p>\n\n\n\n
Dificilmente alcan\u00e7aremos o que procuramos se n\u00e3o soubermos o que queremos ou precisamos encontrar<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n
Curiosamente, o problema do ponto de vista matem\u00e1tico, \u00e9 exatamente o mesmo no servi\u00e7o de apoio ao cliente. O forecast de chamadas ou do workload de tarefas do back-office \u00e9 a base para o capacity planning, a intelig\u00eancia na distribui\u00e7\u00e3o do trabalho pelos agentes \u00e9 o segredo para a otimiza\u00e7\u00e3o do n\u00edvel de servi\u00e7o (SLA).<\/p>\n\n\n\n
Se indubitavelmente a ci\u00eancia dos dados \u00e9 hoje uma das ferramentas mais importantes para responder aos constantes desafios que o mercado imp\u00f5e, n\u00e3o \u00e9 menos certo que o mais importante ser\u00e1 fazer as perguntas certas.<\/p>\n\n\n\n
A sele\u00e7\u00e3o de infraestruturas tecnol\u00f3gicas robustas, ferramentas de sofware mais avan\u00e7adas e sofisticadas, equipas e parceiros de data science tecnicamente competentes, e consequentemente, a escolha dos m\u00e9todos e algoritmos mais adequados a cada desafio infelizmente est\u00e1 longe de ser suficiente. Dificilmente alcan\u00e7aremos o que procuramos se n\u00e3o soubermos o que queremos ou precisamos encontrar.<\/p>\n\n\n\n
A maioria das organiza\u00e7\u00f5es j\u00e1 desenvolveu ou utiliza uma solu\u00e7\u00e3o de descriptive analytics<\/em>, com o objetivo de medir a performance, chegando mesmo a perceber as raz\u00f5es do sucesso ou insucesso que os dados hist\u00f3ricos nos mostram, uma esp\u00e9cie de an\u00e1lise post-mortem<\/em> que os gestores n\u00e3o prescindem. Num segundo est\u00e1gio de business analytics<\/em> surgem as solu\u00e7\u00f5es de predictive analytics<\/em>, onde os dados hist\u00f3ricos da empresa s\u00e3o complementados com regras e dados externos para determinar resultados futuros. Proliferam exemplos de forecasting<\/em> de vendas, custos, consumos, workload<\/em>, capacity planning<\/em>, etc..<\/p>\n\n\n\n
Podemos classificar os modelos de prescriptive analytics como uma fase avan\u00e7ada que potencia as duas anteriores, j\u00e1 que sugere as a\u00e7\u00f5es a tomar, para que aconte\u00e7a o que pretendemos. Como podemos fazer com que aconte\u00e7a?<\/p>\n\n\n\n
Saber colocar as quest\u00f5es certas \u00e9 a pedra basilar na utiliza\u00e7\u00e3o de data science<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n
Tal como a Uber<\/em> utiliza vari\u00e1veis como o tipo de ve\u00edculo, rating do motorista, do cliente e a proximidade para distribuir as viagens pelos motoristas, podemos igualmente utilizar solu\u00e7\u00f5es de data science para otimizar a prioriza\u00e7\u00e3o de atividades de um back-office, chamadas inbound<\/em>, produtos numa linha de montagem, visitas a clientes, contactos telef\u00f3nicos a estabelecer numa campanha, levando em considera\u00e7\u00e3o as vari\u00e1veis que fazem sentido em cada caso – SLA, compet\u00eancias, disponibilidade, comportamento humano, emo\u00e7\u00f5es, efici\u00eancia do recurso (humano ou m\u00e1quina), previs\u00e3o da procura ou workload<\/em>, score do cliente, etc..<\/p>\n\n\n\n
Definir como objetivo aumentar a efici\u00eancia e consequentemente reduzir custos, pode isoladamente trazer bons resultados, mas pode provocar um efeito inverso em termos de efic\u00e1cia. Maior produtividade significa maior efici\u00eancia, mas com efic\u00e1cia, pelo que a quest\u00e3o certa poder\u00e1 ser como otimizar n\u00edveis de servi\u00e7o, ou a margem de contribui\u00e7\u00e3o de cada produto na linha de montagem, ou o r\u00e1cio de sucesso dos contactos telef\u00f3nicos ou visitas efetuadas.<\/p>\n\n\n\n
Hoje a grande maioria das organiza\u00e7\u00f5es est\u00e3o a incorporar data science nas diferentes fases da jornada do cliente, para proporcionar experi\u00eancias de cliente (CX) mais convenientes, informadas e inteligentes.<\/p>\n\n\n\n
F\u00e1cil? N\u00e3o! Mas nunca foi t\u00e3o acess\u00edvel testar.<\/p>\n\n\n\n
A evolu\u00e7\u00e3o da capacidade de computa\u00e7\u00e3o e o acesso a maior volume de dados \u00e9 que nos permitem hoje desenvolver modelos mais inteligentes e avan\u00e7ados do que faz\u00edamos antes. Possu\u00edmos a facilidade de utilizar infraestruturas gigantes escal\u00e1veis dispon\u00edveis na Cloud, a um pre\u00e7o muito acess\u00edvel. Isso minimiza a preocupa\u00e7\u00e3o na decis\u00e3o de investimento \u2013 afinal, posso experimentar, refazer e mudar de uma forma \u00e1gil, f\u00e1cil e acess\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n
Saber colocar as quest\u00f5es certas \u00e9 a pedra basilar na utiliza\u00e7\u00e3o de data science, a partir da\u00ed saberemos exatamente que dados recolher e transform\u00e1-los em estruturas acion\u00e1veis cujos resultados sejam realmente importantes para a sustenta\u00e7\u00e3o e crescimento do neg\u00f3cio.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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