Como capturar os dados certos para aplicar ao meu projeto de E-business?

e-business 23 de Out de 2020

No artigo anterior Mapeando seu ecossistema de dados para criar insights, você identificou os conjuntos de dados essenciais ao seu projeto, mas ainda não tem essas informações e nem consegue obtê-las de outra organização.

Vamos pensar agora de forma criativa sobre como é possível coletar esses dados e usar os recursos para impulsionar seu negócio e criar uma vantagem competitiva a longo prazo.

De volta ao projeto de transformação de varejo, precisamos de um conjunto de dados sobre as preferências de estilo e as interações com produtos. É possível coletar esses dados antes de criar o produto com um questionário on-line detalhado e bem elaborado ou em um quiosque nas lojas. Nesse ponto, as melhorias rápidas e os desenvolvimentos podem agregar valor de acordo com a forma como os clientes lidam com as caixas de display na loja, que é um indicativo dos futuros padrões de uso da Style Capsule Dream.

As informações podem ser coletadas por assistentes de vendas durante as observações ou por filmagens, monitoradas por especialistas em comportamento. Os demais conjuntos de dados requerem informações dos clientes após o recebimento do produto. Uma melhoria rápida poderia ser um formulário de feedback no seu app ou site e oferecer um desconto para incentivar os usuários a responder. Mas, como dito antes, precisamos pensar de forma criativa. E se você usar seu poder de percepção e computação para capturar dados com mais eficiência e ter insights mais detalhados com menos complicações para o usuário? Sensores inteligentes podem ser integrados à caixa para monitorar se um item foi retirado.

Você pode ter visto sensores semelhantes em hotéis que monitoram a interação com produtos como água com gás ou barras de chocolate à venda no quarto. Caso o item não retorne para a caixa em três dias, por exemplo, a informação coletada pelos sensores poderia ser usada para gerar automaticamente a fatura do cliente. Isso facilitaria o processo. Caso você queira outros insights, é possível colocar sensores nos próprios itens para saber mais sobre como eles são manuseados pela distância percorrida e pelo tempo de utilização. Isso poderia gerar dados sobre como o item foi recebido, e esses dados podem ser usados nas suas recomendações ao cliente.

Você também pode conectar um dispositivo aos assistentes virtuais como Alexa, siri ou algum outro de sua preferencia. Assim seria possível conversar e fazer perguntas aos clientes enquanto eles olham os produtos. Há muitas técnicas novas disponíveis para capturar e compartilhar dados, incluindo sensores e assistentes de linguagem natural.

A IoT, ou Internet das Coisas, pode ter um papel fundamental na captura dos conjuntos de dados necessários. E se você conectasse a Style Capsule Dream a termostatos Nest, por exemplo, para entender melhor os hábitos de vestuário em temperaturas altas ou baixas com base nos itens selecionados em um horário diferente do dia? Normalmente, isso é feito por interfaces de programação do aplicativo, ou APIs, que são métodos e ferramentas simples para conectar diversos aplicativos.

Pense nelas como embaixadoras entre os programas de empresas ou equipes de projeto, que permitem uma interação eficiente sem conhecimento profundo ou especialização. As APIs têm um papel muito importante na criação de um sólido ecossistema de dados, porque elas conectam sistemas e facilitam a agregação dos conjuntos de dados a cada etapa do processo de transformação. Há diversas APIs, cada uma com uma função diferente.

Por exemplo, neste diagrama, a API que conecta as informações dos sensores da Style Capsule Dream com a nuvem se chama Cloud IoT Core. Neste momento, também é importante considerar como será feito o armazenamento seguro dos dados que você capturar. O Cloud Storage pode ajudar, como falamos antes no curso. As camadas integradas de defesa de uma infraestrutura na nuvem ajudam a manter a privacidade e a proteção dos dados dos clientes.

Por fim, ao planejar quais dados coletar, pense no que esses dados poderão ser usados. Ao capturar dados pela primeira vez, haverá um investimento inicial. Você também terá custos de manutenção. O investimento precisa valer a pena. No exemplo de varejo, os padrões observados de comportamento também podem oferecer insights úteis para a equipe de produtos que elabora o layout das lojas.

Com as informações provenientes dos sensores, a equipe de atendimento pode dar respostas mais personalizadas às consultas dos clientes. Como você pode imaginar, há muitos outros casos de uso para esses dados. Conhecer outras formas de usar os conjuntos de dados identificados ajudará você a agregar mais valor ao seu negócios.

Como apresentar seu projeto de estudo de E-business?

Até agora você identificou o desafio de negócios e a solução ideal e fez a divisão em projetos menores para inserir no roteiro de transformação. Além disso, você criou uma estratégia competitiva de dados.

Parabéns! A última etapa é criar um estudo de negócios interessante para o projeto. Você precisa apresentá-lo de forma que mostre à liderança todos os elementos necessários para tomar uma decisão embasada e investir nos recursos exigidos. Também é importante garantir que o estudo de negócios seja específico o suficiente para a equipe técnica que fará a implementação.

Primeiro você precisa inserir uma breve descrição que explique a finalidade do projeto. Para isso, responda a estas três perguntas:

Qual problema empresarial você está tentando resolver?

Quem é o cliente da solução que você está tentando criar?

Se houver mais de um, quem é o usuário final?

Qual é a abordagem atual a esse desafio?

Qual processo empresarial será usado para a transformação?

De volta ao exemplo de varejo, o problema empresarial que estamos tentando solucionar é como redefinir a experiência do cliente para que a autoimagem dele melhore significativamente a cada interação que fizer conosco. Também oferecemos interação personalizada com nossos produtos em uma escala sem precedentes. Os clientes da solução são os mesmos da empresa, mas os usuários finais podem ser outros.

A assinatura da Style Capsule Dream pode ter sido feita para um parceiro ou para um filho, por exemplo. O processo de interação ocorria nos provadores de roupa. Decidimos transformar radicalmente essa experiência, levando o provador para a casa dos usuários. Liste e descreva os resultados ou as oportunidades ideais relacionados a esse estudo de uso. Podem ser resultados empresariais, estratégicos ou técnicos. O que você quer conquistar com relação a isso? Uma dica: não se limite apenas a métricas, considere objetivos maiores.

No exemplo da Style Capsule Dream, os conjuntos de dados capturados também podem ser combinados para oferecer insights melhores sobre as preferências do cliente, fazendo recomendações mais adequadas enquanto eles navegam pelos aplicativos on-line. Isso também poderia ser usado para adaptar os layouts das lojas para determinados públicos e aprimorar a experiência geral dos clientes de um canal de vendas para outro. Entender a reação deles em temperaturas altas e baixas e se adaptar ao comportamento de estilo demonstrado poderia gerar promoções eficazes durante mudanças de coleção.

Descobrir mudanças em como os clientes interagem com os produtos poderia indicar menor interesse em uma coleção e a evolução de um segmento de clientes para outro. As possibilidades são muito amplas agora que criamos uma plataforma eficiente de dados. Após descrever o resultado ideal, você precisa detalhar como medir as vantagens para sua empresa. Quais são suas métricas de sucesso? Por exemplo, qual o custo estimado do programa, o faturamento esperado e o ROI, o retorno do investimento? Quais outros elementos serão usados para avaliar seu sucesso? Por exemplo, aumento da produtividade, eficiências operacionais, rotação rápida ou rotatividade dos recursos etc.

É improvável que o projeto avance sem enfrentar desafios. Na verdade, garanto que isso não vai acontecer. Você precisa se preparar para isso logo no início do projeto. Liste e descreva os principais obstáculos previstos, sejam eles técnicos, empresariais, jurídicos ou de qualquer outra natureza. Pense na curva de adoção de um novo aplicativo ou no uso de informações de identificação pessoal, também chamadas de PII, que precisam ficar anônimas para atender aos requisitos regulatórios.

Por fim, pense no que acontecerá quando a solução for implementada. Como ela afetará o processo atual de negócios? Como você pode garantir que ela será executável? Em qual plataforma ela será implementada? Na loja, no site ou em um aplicativo para dispositivos móveis? Nesse momento, é importante parar um pouco e verificar se há falhas no estudo de negócios. Primeiro faça o papel da crítica. Quais argumentos você pode imaginar que poderão ser usados para barrar o projeto? Depois seja a parte defensora. Descubra maneiras de lidar com esses problemas e prove que a crítica é infundada. Essa abordagem pode ser ainda mais eficiente se você tiver alguns colegas para ajudar. Como eles não criaram a ideia, é mais provável que identifiquem possíveis defeitos. Isso ajudará você a refinar seu estudo de negócios e a forma como o argumento de vendas será apresentado. Isso nos leva ao ponto final, o argumento de vendas. Você precisa estar confortável ao falar sobre o projeto de transformação, apresentando os argumentos da forma mais clara possível, mesmo que tenha pouco tempo.

Assim, é muito importante criar um material de comunicação que ajudará você a apresentar a solução para todos. Ou seja, as informações concedidas precisam ser claras, fáceis de entender e abrangentes. Recomendo criar um slide de apresentação ou um cartão do projeto que resuma a transformação. ou escolha alguma outra forma que você acredite que venha ter uma melhor aceitação.

E fim, espero que tenha gostado dessa trilogia rsrsrsr ficou um pouco grande mas tem coisas que precisam de um pouco mais de atenção, boa sorte com seu projeto...

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Ivon Matos

Otimizo dados de negócios para direcionamento estratégico de marketing através de análise e tecnologia. Marketing Digital | Business Intelligence

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