Big data, enormes desafios
“Embora já estejamos capacitados para coletar dados 24 horas por dia, sete dias por semana, ainda não existem estruturas organizacionais capazes de tomar decisões neste ritmo e muito menos implantá-las”
“Embora já estejamos capacitados para coletar dados 24 horas por dia, sete dias por semana, ainda não existem estruturas organizacionais capazes de tomar decisões neste ritmo e muito menos implantá-las”
Assim como aconteceu em outros setores da economia, a crescente automação da jornada de compra está transformando as empresas de pesquisa de mercado em empresas de tecnologia. Essa foi uma das principais conclusões da conferência sobre Big Data da Esomar (principal associação global das empresas de pesquisa), que aconteceu no final de novembro, em Nova York.
“A tecnologia não é mais uma função que pode ser centralizada em uma única área ou departamento, mas sim uma maneira de fazer negócios que deve estar presente em todas as operações da empresa”, afirmou o diretor de inovações globais da Kantar, Kyle Findlay. Um estudo do Boston Consulting Group detalhou o impacto que este tipo de estratégia pode ter sobre os lucros: a personalização de ofertas e serviços responde sozinha por um aumento entre 6% a 10% no faturamento. Mas apenas 15% das empresas estão capacitadas para implantar esse processo de forma correta — e dividir os cerca de U$ 800 bilhões em aumento de receita e produtividade adicionais gerados nos setores de varejo, saúde e finanças somente nos Estados Unidos.
Estruturas organizacionais
A explosão das informações sobre os consumidores e sua combinação com metodologias e processos que permitam contextualizar lizar o impacto das mudanças de comportamento com os produtos e serviços das empresas é apenas parte do desafio. O ponto em comum nos diversos cases e métodos apresentados foi o fato de que, embora já estejamos capacitados para coletar dados 24 horas por dia, sete dias por semana, ainda não existem estruturas organizacionais capazes de tomar decisões neste ritmo e muito menos implantá-las. Aparentemente, os avanços em Inteligência Artificial serão capazes de preencher esta lacuna, mas somente com a redefinição dos papéis e funções dos indivíduos dentro das corporações, e a um custo social que ainda é difícil de mensurar, como demonstram cases de empresas como Shell e Uber.
No curto prazo, o principal desafio para os institutos de pesquisa (e as empresas que tomam decisões com base nas informações que eles produzem) continua sendo mensurada de forma adequada o impacto dos novos canais de interação no processo de compra e as possibilidades de segmentação decorrentes deste entendimento, tanto do ponto de vista do consumidor quanto das empresas. É o caso, por exemplo, de um estudo apresentado pelo Facebook em conjunto com a FactWorks (Alemanha) com mais de oito mil consumidores na Europa e nos Estados Unidos, para saber como eles utilizavam a rede social para se informar sobre empresas locais. A partir destes dados, foi construída uma amostra com 5,5 mil empresas para entender como elas utilizam o aplicativo mobile em seus negócios. O estudo permitiu segmentar as empresas em seis categorias, que vão dos “tradicionalistas” (10%) até os “digital marketing heroes” (26%), e com isso aperfeiçoar os serviços para os segmentos mais promissores (as empresas “no meio do caminho”, representando 35% do total), ao mesmo tempo que as capacitava para atender melhor seus consumidores.
Próxima fronteira
O próximo passo, fundamental tanto para as empresas de pesquisa quanto para as agências, será entender o papel das “smart machines” — os softwares e aparelhos desenvolvidos por anunciantes e varejistas, como o Echo/Alexa da Amazon — nas decisões de compra dos consumidores. A General Electric, por exemplo, já desenvolveu uma linha de eletrodomésticos que utiliza uma assistente de voz (Geneva) que sugere produtos, receitas e serviços para fogões, geladeiras e cafeteiras fabricadas pela marca. Embora ainda não exista nenhuma pesquisa representativa feita sobre como estes “robôs anunciantes” vão influenciar o processo de escolha, os primeiros surveys mostram que a credibilidade das marcas aliada com o conhecimento que as interações por voz geram fortalecerão ainda mais o relacionamento com o consumidor em detrimento da publicidade na decisão de compra. E o desafio não para por aí: como destacou Paul Zikopoulos, vice-presidente de sistemas de dados cognitivos da IBM, é possível que em um futuro próximo as “batalhas das smart-machines”, que já acontecem entre os algoritmos da mídia programática e os adblockers, se estendam para outros campos da interação entre marcas e consumidores.
Profissionais de pesquisa são treinados para entender e contextualizar o comportamento dos consumidores diante dos movimentos de mercado — concorrência, mudanças culturais e demográficas, etc. Mas o impacto crescente da integração econômica e da aceleração dos ciclos produtivos está gerando o aumento da distância entre a coleta dos dados, sua interpretação, a decisão do cliente e a implantação da mesma. Se os institutos de pesquisa, as agências de publicidade e os veículos não forem capazes de reduzir esta distância, combinando automação com estratégia, seremos engolidos pelas empresas de tecnologia. E não vai demorar muito tempo.
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