4 dicas para otimizar o ROI com produtos digitais

Em um mundo cada vez mais exigente, é indispensável investir em inovação para se destacar frente a concorrência. O desenvolvimento de produtos digitais além de estar em voga no mercado, determina o quanto uma organização possui uma cultura, tanto orientada para a experiência do cliente, quanto para facilitar, solucionar e otimizar processos.

Algumas soluções em produtos digitais incluem:

  • Chatbots de atendimento;
  • Inteligência Artificial;
  • Tecnologia mobile;
  • Serviços de gestão à distância;
  • Sistemas de gestão de vendas.

É importante destacar o grande potencial deste tipo de produto em termos de retorno sobre o investimento. A competitividade permite ganhos comerciais elevados ao direcionar suas estratégias para este modelo de negócio.

A partir daí, com base no cálculo do ROI vai ser possível planejar metas baseadas em resultados tangíveis e entender se está valendo a pena ou não investir em determinados produtos.

O que é ROI?

Na realização de novos investimentos, o ROI permite que o profissional entenda quais são as opções com maior potencial de retorno financeiro. Além disso, torna-se mais fácil para a empresa identificar se os resultados esperados com uma aquisição foram atingidos e o que pode ser feito para otimizar os ganhos. O cálculo do ROI é feito da seguinte maneira: ROI = (valor arrecadado – investimento) / investimento.

Se uma empresa investe 30 mil em um produto digital e tem um retorno de 120 mil, o cálculo vai indicar que o retorno obtido foi de 3 vezes o valor aplicado. A empresa conseguiu então um retorno de 300% no valor investido na criação.

Quais estratégias podemos utilizar para otimizar o ROI a partir do investimento em produtos digitais?

Existe uma série de produtos, alinhados a estratégias para maximizar a receita da sua empresa, fidelizar com mais facilidade seus clientes e criar fluxos de receitas futuras.  

 Veja alguns exemplos de produtos digitais e como a maneira como ele é desenvolvido, ajuda a otimizar o ROI:

1 – Redução de despesas 

Produto – Para gestão de serviços, por exemplo, os produtos oferecem uma gama de benefícios que incluem o monitoramento de desempenho, previsão de demanda, transações comerciais digitalizadas entre outros. 

Desenvolvimento – Para que dê certo é necessário que a equipe responsável pela criação, seja capaz de identificar as necessidades e particularidades da sua empresa. Dessa forma, além dos rendimentos gerados pelo produto digital, a empresa pode economizar ao evitar que sejam direcionados investimentos em recursos pouco estratégicos, auxiliando na otimização do ROI.

2 – Expansão de pontos de atendimento

Produto – A interação com clientes é fator primordial para se obter retorno financeiro. Um chatbot ou uma plataforma de autoatendimento, por exemplo, podem atuar desde um suporte simples e resposta para dúvidas, quanto para a finalização de um pagamento de compras. 

De acordo com Gartner, a penetração de mercado de um chatbot tem eficiência para mais de 50% do público-alvo. Uma das razões para o impacto pode se dar, pelo que a consultoria chama de mudança de “o usuário aprende a interface” para “o chatbot aprende o que o usuário quer”. Aumentando a facilidade em oferecer mais e melhor para obter retorno sobre o investimento.

Desenvolvimento – O Gartner indica também que escalar e operacionalizar ainda é um desafio em alguns casos, devido à falta de equipes internas dedicadas para trabalhar em melhorias contínuas. O ideal é definir uma equipe com metodologias eficientes para que sejam capazes de aumentar o alcance de atendimento e as funções, sem que seja necessário o aumento do time inicial e demais custos operacionais. Muitas empresas recorrem ao outsourcing para otimizar este processo.

3 – Melhoria da experiência do cliente

Produto – Produtos voltados para a melhoria da experiência do cliente auxiliam na retenção e fidelização, agregando valor para sua empresa. Um estudo da Forrester Research, determinou que existe uma relação entre a qualidade da experiência do consumidor com o aumento do faturamento em 13 diferentes segmentos da indústria.

Desenvolvimento – O retorno sobre o investimento pode ser visualizado mesmo durante o desenvolvimento do produto. Por meio de pesquisas e testes realizados com o usuário, a equipe responsável poderá conhecer o que agrega valor ao produto, para que ele seja mais competitivo.

4 – Melhorar o engajamento dos colaboradores

Produto – Redes sociais internas auxiliam na melhoria da comunicação, que pode envolver apenas colaboradores ou se estender a todo o stakeholder, contribuindo para estreitar relacionamentos resultando em atividades mais efetivas e possibilidade de negociações mais simplificadas.

Desenvolvimento – Para viabilizar essas possiblidades e otimizar o ROI, a equipe responsável pela estruturação do produto digital, pode ter uma visão externa e imparcial, para que o produto seja inteligente e alinhado com os perfis de todo o stakeholder envolvido. 

Resultados

Como resultado do desenvolvimento de produtos digitais, a empresa vai se tornar mais competitiva, vai solucionar demandas comuns próprias e de mercado e se feito de forma correta, será um investimento mais assertivo, com economia na produção e retorno positivo.  Para saber mais sobre iBlue, convidamos você a acessar nosso blog e acompanhar nosso conteúdo.

Transformação Digital x Otimização Digital: Entenda as diferenças

O mundo inteiro vive uma realidade que está diretamente ligada ao avanço da tecnologia em todos os âmbitos. É por isso que a transformação digital, bem como a otimização digital, são temas amplamente discutidos na atualidade, visando uma melhoria na qualidade de vida e, também, no trabalho.

Além disso, nesse novo contexto, muitas coisas precisaram ser repensadas, principalmente no ambiente corporativo. Soluções inovadoras estão sendo utilizadas como principal meio de comunicação, bem como de trabalho, sendo capazes de agilizar tarefas.

É por isso que a otimização digital precisa ser repensada e aplicada de forma assertiva para garantir resultados. Por meio de um bom planejamento, as perdas e atrasos poderão ser facilmente evitados.

Quer saber como fazer isso e trazer bons resultados para a sua corporação?
Então acompanhe as dicas até o final!

O que é Transformação Digital?

A transformação digital nada mais é do que um conceito que está diretamente voltado para a inclusão de tecnologias digitais dentro de um determinado espaço. Atualmente, o termo está sendo aplicado dentro das empresas, visando trazer maior conforto aos trabalhadores, bem como resultados para todos.

No entanto, não é suficiente apenas transformar. A otimização digital também tem o seu papel na evolução do desempenho de uma corporação. Será preciso mudar os paradigmas e fazer com que todas as estruturas sejam modernizadas, bem como os pensamentos dos colaboradores para que toda a evolução da sociedade seja devidamente acompanhada.

Uma empresa que está ligada às novas tecnologias pode ser vista com bons olhos dentro do mercado competitivo, afinal, as chances de atender às necessidades do público de forma ágil e assertiva serão muito maiores. Além disso, também há a questão de que a corporação conseguirá se alinhar às novas tendências e, consequentemente, oferecer um bom produto ou serviço.

Sabemos que a adaptação não é o período mais fácil para as empresas, portanto é necessário que haja um cuidado nessa etapa. Tanto os colaboradores quanto os aparatos tecnológicos devem ser escolhidos da melhor forma possível, visando não apenas a quantidade, mas também a qualidade do produto.

Quais são os benefícios?

A transformação digital, juntamente com a otimização digital, oferece diversos benefícios para as empresas e, também, para quem consome os produtos dessas corporações. Dentre os principais, é possível mencionar:

  1. Melhoria dos processos organizacionais: graças à transformação digital, há a possibilidade de fazer com que as empresas consigam melhorar todos os processos voltados para a sua cadeia de valor. Isso significa que até mesmo o relacionamento com os clientes e fornecedores poderá ser fortalecido.
  2. Impulsionamento da digitalização: devido ao constante crescimento das tecnologias no mercado, as empresas não podem ficar para trás e devem, constantemente, se atualizar sobre o cenário. Da mesma maneira, os consumidores esperam que as suas experiências no meio digital sempre se mostrem agradáveis e ágeis, o que pode ser facilmente obtido com a otimização digital.
  3. Crescimento do desempenho econômico: o desempenho econômico da empresa é, sem dúvida alguma, um dos tópicos mais importantes para abordar. Todos os setores que conseguem se adaptar aos novos mercados acabam apresentando uma receita muito maior, bem como encontram fontes de lucro variadas.
  1. Amplo aprendizado: por fim, ainda há o amplo aprendizado como benefício. Mesmo que haja uma pressão constante para que mudanças sejam instauradas, é possível aprender cada vez mais nesse universo e, consequentemente, entender onde é o melhor local para investir.

Adapte-se ou talvez não sobreviva

Ainda que o título deste tópico soe como uma ameaça, ele acaba se tornando uma das maiores verdades diante dos desafios apresentados pelo mundo moderno. Aquelas empresas que não conseguem se adaptar acabam sendo ultrapassadas por seus concorrentes e, consequentemente, apresentando resultados menos expressivos.

De acordo com uma pesquisa realizada pela SiriusDecisions, cerca de 67% da jornada do comprador na atualidade está voltada para o meio digital. Dessa maneira, é possível compreender que a otimização digital se faz extremamente necessária para garantir um maior conforto em todo esse processo de aquisição.

Para compreender um pouco mais sobre a mudança expressiva ocasionada pela transformação digital, é válido lembrar que, segundo uma pesquisa realizada no ano de 2017 pela IDC, cerca de 70% das empresas que foram listadas na Fortune 500 acabaram montando equipes exclusivamente voltadas para essa transformação.

Qual a diferença entre Transformação Digital e Otimização Digital?

Ainda há muita confusão no que se refere à diferença entre transformação digital e otimização digital. No entanto, um termo complementa o outro, pois as empresas podem implementar a transformação e, pouco a pouco, começar a otimizá-la de maneira assertiva e confortável para o público-alvo da ação.

Para que algo seja considerado como transformação digital, será preciso mudar todo o processo, de uma maneira que tudo se torne intuitivo, rápido e simples. Não basta apenas digitalizar os processos.

O ato de se transformar está diretamente ligado com o processo de colocar algo novo no mundo, de criar uma coisa inédita. Dessa maneira, a partir de uma nova implementação, a otimização digital pode surgir de acordo com as tendências do mercado e adaptações serão realizadas para atender às necessidades que aparecerão.

Comece agora a transformação digital da sua empresa

Precisa de um serviço completo de transformação digital? A iBlue é sua a opção perfeita. Graças aos serviços de consultoria oferecidos pela empresa, será possível acompanhar todo o processo de mudança do cenário do mercado competitivo, adaptando ao seu modelo de negócio de acordo com as tendências.

Com a iBlue, a sua empresa irá usufruir de estratégias completas para se adaptar aos novos cenários, além de receber um apoio voltado para o modelo específico do seu negócio. As mudanças necessárias para o sucesso serão colocadas em prática! Ainda tem dúvidas sobre otimização digital? Entre em contato!

Consultoria Analytics: Como um parceiro pode ajudá-lo a tomar melhores decisões em seu negócio?

Você sabe o que é a Consultoria Analytics e como essa prática pode ajudar a sua empresa desenvolver uma cultura baseada em dados? Por meio dessa prática, a sua organização será capaz de desenvolver ações baseadas em dados.

Em um cotidiano na qual as companhias lidam com um volume cada vez maior de informações, a consultoria e o data-driven são fundamentais para assegurar o crescimento das organizações, pois ambas as práticas ajudam os gestores a tomarem decisões assertivas.

Imagino que você esteja interessado em saber mais sobre o tema. Pensando nisso, neste conteúdo explicaremos o que é a Consultoria Analytics, abordaremos sobre o data-driven e abordaremos sobre a importância de contar com empresas especializadas para ajudar na implementação do data-driven. Boa leitura.

O que é a Consultoria Analytics?

A Consultoria Analytics faz referência a um serviço que se especializa em fazer análises de dados. Desse modo, ao analisar um grande volume de informações torna-se possível ajudar as empresas a tomarem decisões seguras e assertivas, o que contribui para garantir o crescimento das organizações no mercado.

. Veja também: 4 Principais desafios do Big Data que sua empresa precisa superar para se
transformar digitalmente.

O que é Data-Driven?

O Data-Driven faz referência aos procedimentos organizacionais que são orientados em dados. Nesse momento, as organizações se baseiam na coleta e análise de informações para definir o planejamento estratégico e posterior a tomada de decisões.

Trata-se, portanto, de uma metodologia que possibilita às empresas um entendimento mais profundo sobre o negócio. Além disso, as organizações vão ter mais capacidade para aproveitar as oportunidades no mercado e serão capazes de antecipar tendências.

Sobre esse tema é importante destacar que o data-driven deve se adaptar à cultura da empresa. Quando isso acontece, torna-se possível desenvolver um ambiente favorável para tomada de decisões assertivas nas organizações.

Quais são os pilares da cultura data-driven?

A cultura data-driven é baseada em três pilares e todos eles devem ser levados em consideração para que seja possível implementar essa prática da melhor forma possível na sua empresa. Por esse motivo, destacamos abaixo sobre os pilares desse conceito:

Pessoas

Primeiramente, é muito importante que existam pessoas na empresa que entendam e sejam especializadas no assunto. Isso porque, os funcionários são o principal ativo do seu negócio e eles serão capazes de utilizar os dados em prol do crescimento do negócio. Cientistas de dados e o CDO (Chief Data Officer) são profissionais fundamentais para implementar as ações necessárias.

Dados

Eles são fundamentais para a metodologia data-driven funcionar. Por isso, as informações devem estar organizadas e acessíveis para todas as pessoas da equipe.

Quando essa questão acontece, os profissionais encarregados de lidar com os dados serão capazes de extrair o máximo de cada informação coletada e tomar as decisões necessárias.

Tecnologia

As ferramentas tecnológicas. Conforme a empresa cresce no mercado, as tecnologias são ainda mais importantes para sustentar a implementação do data-driven. Ao contar com ferramentas eficazes torna-se possível obter resultados positivos na organização.

Processos

Os processos internos se transformam, ganhando mais agilidade e objetividade. Uma cultura desse tipo se foca em resultados e passa a integrar dados virtualizados e com informações acessíveis a colaboradores de diversos setores, assim todos trabalham juntos, partindo das mesmas bases e em direção aos mesmos objetivos.

Gestão de Ativos Digitais – Assets

As propriedades digitais são fundamentais para esse novo momento do mercado, permitem reduzir erros e tempo de execução. Uma possibilidade são os dispositivos novos, uma nova experiência e ótimo desempenho, gerando uma facilidade de interação com foco no usuário. A partir disso, é possível garantir mais satisfação e informações para análise.

Por que investir em data-driven?

Investir em data-driven é fundamental para as empresas. O primeiro motivo é que o seu negócio será capaz de tomar melhores decisões e elas tendem a ser assertivas, pois serão baseadas na coleta de um amplo volume de informações.

Além disso, por meio da implementação da cultura data-driven, sua empresa será mais eficiente e a otimizar a produtividade. Com isso, torna-se possível desenvolver um volume maior de tarefas e em menos tempo.

Por fim, mas não menos importante, o data-driven vai ajudar a sua empresa a captar informações valiosas que podem ser utilizadas para desenvolver novos produtos. Dessa maneira, fica mais fácil atender às demandas dos clientes, o que contribui para aumentar as vendas.

. Veja também: 6 Principais tendências em Data Analytics que os gestores devem estar atentos.

Por que contar com um parceiro na implementação do data-driven?

Contar com um parceiro na implementação do data-driven é fundamental para sua empresa obter sucesso na análise de dados e na tomada de decisões. Nesse contexto, a consultoria do iBlue é fundamental.

Encarregamos em fazer a coleta e análise de dados. Ao obter informações, torna-se possível obter insights valiosos que poderão ajudar no crescimento do seu negócio. Nós criamos a estratégia e fazemos a gestão do produto, além disso, desenvolvemos soluções de Machine Learning digital para ajudar a sua empresa a automatizar diversas tarefas, ser mais eficiente e otimizar a produtividade.

Todas essas questões são fundamentais. Isso porque, caso o data-driven seja implementado de forma errada, as empresas deixam de ter insights valiosos, poderão perder eficiência nos processos organizacionais e também podem tomar decisões inadequadas para diversas situações.

Como é possível perceber, a Consultoria Analytics e a implementação da cultura data-driven são fundamentais para o crescimento das organizações, pois elas serão capazes de tomar decisões assertivas. Desse modo, vale muito a pena conhecer ambos os conceitos e implementá-los da melhor forma possível no seu negócio. Com isso, a sua empresa poderá se beneficiar ao máximo da consultoria e do data-driven.

Este conteúdo no qual abordamos o que é a Consultoria Analytics e como um parceiro poderá ajudar a tomar as melhores decisões, foi útil para você?

Entre já em contato com a gente! Veja como podemos ajudar a sua empresa a tomar melhores decisões em prol do crescimento do negócio.

4 Principais desafios do Big Data que sua empresa precisa superar para se transformar digitalmente

Cada vez mais as corporações necessitam de informação para atuar em seus mercados, o que traz consigo alguns dos desafios do Big Data. Essa imensa quantidade de dados, afinal, apresenta tanto vantagens quanto desvantagens, dependendo de sua capacidade analítica. Dessa forma, se faz preciso compreender tais empecilhos antes de investir na ferramenta.

O próprio armazenamento desse material se apresenta como um grande diferencial, porém também um obstáculo ainda maior. De acordo com o Social Good Brasil, somente em 2021 foram gerados mais de 35 trilhões de gigabytes em arquivos. Na prática, então, as empresas já entenderam a necessidade de investir na estratégia, mas ainda sofrem para tirá-la do papel

Sabendo disso, nos parágrafos a seguir você poderá conhecer 4 dos principais desafios do Big Data. Mais do que isso, compreenderá como a técnica funciona e quais são as oportunidades que sua empresa está perdendo ao não a utilizar ainda!

O que é Big Data

Antes de mencionar os desafios desse investimento, é necessário se focar no funcionamento do Big Data. Para isso, é preciso entender que este é um conceito referente a um grande conjunto de informações. Em geral, esse material está armazenado nos servidores e bancos de dados das corporações. Com base nele, então, é que são tomadas as decisões estratégicas de qualquer negócio.

Sua importância foi crescendo com o passar do tempo, e hoje já ganha destaque entre as tendências para o futuro. A ideia da estratégia, afinal, é a transformação dos dados brutos em informação valiosa por meio de processos analíticos. Não à toa, cresce constantemente a busca por profissionais com a habilidade de visualizar dados, compreendê-los e criar insights baseados em suas conclusões.

Na prática, a utilização do Big Data é feita por empresas que já perceberam a situação do mercado atual. Essas companhias, portanto, se colocam um passo a frente das demais por investir em conteúdo e conhecimento. Sem dúvida alguma, se informação é o grande tesouro do século 21, sua correta verificação representa o mapa que o levará a ele.

. Veja também: Qual a importância do Big Data diante do alto volume de dados da era digital?

Os desafios do Big Data

Mesmo com tantos benefícios, nem tudo é perfeito quando o assunto é Big Data. Existem alguns desafios para implementar o conceito em uma empresa, os quais podem afetar os mais diversos departamentos. Se feito de maneira equivocada, afinal, as conclusões retiradas da análise podem te levar a um caminho errado e, assim, comprometer seriamente sua estratégia empresarial.

Com isso em mente, se faz preciso dar um passo para trás e se organizar melhor para investir na técnica. Nada melhor para isso, então, do que compreender quais são os principais desafios que o Big Data apresenta e se preparar para eles. Mais importante que isso é contar com suporte externo para lidar com cada uma das situações que verá a seguir.

1.     Big Data exige processos estruturados

Um dos mais recorrentes desafios do Big Data foi citado ainda na introdução deste texto: o armazenamento dos dados. Aqui, entretanto, o obstáculo não está em como guardar os dados, mas sim na estrutura necessária para isso. Em específico, é função do departamento de TI garantir que haja uma organização que possibilite a utilização da estratégia em uma empresa.

Um dos pontos chave dessa discussão é justamente a quantidade exagerada de dados que uma corporação pode ter à sua disposição. Ainda que seja um fator positivo, se faz necessário criar um ambiente virtual em que seja possível o armazenamento, a análise e o acesso ao material. Sem isso, tudo que se tem são arquivos guardados com nenhuma finalidade específica.

Sabendo disso, uma maneira interessante de se preparar para esse processo é investir em infraestrutura antes mesmo do início do projeto. Com isso, garante-se que haverá espaço para arquivar as informações, bem como capacidade analítica de software e sistemas que possam garantir a segurança de todo esse material rico.

2.     Uma cultura diária de análise de dados é um desafio do Big Data

Uma situação bastante comum no mercado corporativo é verificar uma organização que investe pesado em tecnologia e estrutura. Para sua surpresa, porém, os tão esperados resultados não vem, deixando confusos os líderes da empresa. O segredo é que, infelizmente, muitos desses gestores se esquecem de um fator primordial para o sucesso desse processo: os colaboradores.

Em resumo, pode-se dizer, então, que essas companhias não se preocuparam em mudar sua cultura para essa nova era. No dia a dia, essa alteração representa toda uma atuação pautada na colheita, no armazenamento e na análise de dados. Sem isso, não há projeto que funcione, independentemente do investimento realizado. E esse é um dos grandes desafios do Big Data.

Baseando-se nessa pequena história, fica simples entender a importância de tornar essa uma companhia Data Driven. Isto é, uma empresa com pensamentos, estratégias e processos orientados em dados. Mais especificamente, o foco aqui está na informação retirada desse material e seus insights.

3.     Big Data requer movimentos rápidos

Para tornar todo esse investimento justificável, se faz necessário apresentar resultados concretos e ideias que realmente funcionaram. E, com esta finalidade, é imprescindível que haja rapidez nas respostas e movimentações no mercado. Existem, entretanto, dois desafios para isso, que acabam por complicar a implementação do Big Data. O primeiro diz respeito às habilidades da equipe, enquanto o segundo se refere à sua autonomia.

Quando se foca no primeiro ponto, é preciso destacar que todo o seu time deve estar preparado para essa tecnologia. Mais do que serem capacitados na ferramenta, devem também contar com habilidades específicas para sua empresa. Aqui, alguns aspectos essenciais são trabalhar bem sob pressão, se comunicar com seus pares e agir sábia e rapidamente.

De nada adiantará ter profissionais com todas essas características se a própria organização os impede de agir. Dessa forma, é vital para o sucesso desse projeto que haja liberdade e autonomia para os colaboradores trabalharem. Ao se unir os dois pontos, você terá uma equipe capacitada e confiante, a qual tomará decisões mais rápidas e assertivas.

4.     Big Data integrado a outras ferramentas de avaliação de dados

Quando se considera os dados brutos envolvidos com o Big Data, um dos desafios é integrar todas as fontes dos quais eles surgem. Aqui, o grande obstáculo está em, justamente, padronizar esse material, facilitando assim sua análise e tornando possível a criação de insights. Perceba, porém, que o foco aqui não está somente no onde, mas também no como esses dados são capturados.

Imagens, gráficos, planilhas, textos, GIFs, vídeos, conversas, formulários, redes sociais, site, e-mail marketing. Essas são apenas algumas das fontes que podem trazer informação valiosa para sua empresa. Imagine, porém, como analisar todos esses arquivos diversificados de maneira rápida e eficiente. De fato, é um desafio e tanto.

Para isso, o ideal é investir em soluções que apresentem dashboards integrados que facilitem a leitura dos dados. Mais do que isso, é preciso estruturar um local próprio para essa análise. Assim, torna-se mais viável verificar de maneira eficaz essa informação e, com isso, criar novas táticas de atuação. E são essas, portanto, que o trarão um trunfo importante e o diferenciarão no mercado.

. Veja também: Entrega contínua: Quais os benefícios de adotar essa estratégia em sua empresa?

As principais oportunidades do Big Data para o seu negócio

Ainda que haja muitos desafios na implementação do Big Data, não há dúvidas de que investir na estratégia é primordial. Superados esses contratempos, há uma infinidade de oportunidades das quais sua empresa pode se aproveitar para crescer e ganhar mercado. Assim, algumas dessas incríveis chances são:

  • Insights: A criação de insights e ideias cresce conforme mais dados são analisados e transformados em informação;
  • Análise: Com base nessas informações, ferramentas de Businness Intelligence e CRM podem te auxiliar a manipular e extrair conclusões;
  • Riscos: Quanto mais pautadas as ações, menos riscos elas trazem consigo. Sabendo disso, é simples entender que o Big Data te ajuda a mitigar tais ameaças;
  • Padrões: Após um período de análise, é possível iniciar a criação de padrões de consumo, atuação e resposta. E, baseado nestes, novas estratégias podem surgir;
  • Retenção: Um dos objetivos de tudo isso é não somente aumentar as vendas, mas reter seus clientes. Para isso, nada melhor do que saber quais suas dores, demandas, e como auxiliá-lo;
  • Segurança: Por fim, há um fator de proteção ligado ao investimento em soluções específicas de Big Data. Saem as planilhas e gráficos e surgem interfaces e dashboards seguros.

Como a iBLUE pode te ajudar com os desafios do Big Data?

Infelizmente, investir em novas tecnologias é sempre algo complicado, como pode-se ver pelos desafios do Big Data. Tais obstáculos, porém, não representam risco, desde que o processo seja feito junto a especialistas. Sabendo disso, o mais indicado é contar com quem agregue conhecimento e experiência ao projeto.

Assim, a iBlue surge como o parceiro ideal para sua empresa. Com mais de 100 colaboradores, possui uma equipe apta a te auxiliar em qualquer tarefa. A companhia atua como uma consultoria pautada em Estratégia Digital, Experiência e Tecnologia. Na prática, então trabalha para entender, criar e implementar ideias que possam gerar valor para sua empresa.

Precisando de ajuda com esse tema? Entre em contato conosco e vamos conversar para saber como podemos te ajudar!

IA e Big Data: Como a inteligência artificial ajuda a otimizar a análise de dados?

A famosa frase “Os dados são o novo petróleo” tem ganhado força no mundo corporativo. Isso pode ser facilmente comprovado pelo esforço das empresas em apostarem em IA e Big Data para analisarem as informações de maneira mais prática, ágil e inteligente.

À medida que os dados disponíveis são avaliados com rapidez e precisão, maiores são as possibilidades de uma companhia adotar as melhores práticas para aperfeiçoar processos e iniciativas com foco em aprimorar a jornada do consumidor, aspecto crucial para expandir as vendas e a lucratividade em curto prazo.

Neste artigo, vamos detalhar como a inteligência artificial pode ser utilizada para melhorar a análise de dados de forma consistente. Confira!

Inteligência Artificial e Big Data: Como elas se relacionam?

Para entender melhor a relação entre IA e Big Data, é muito importante ter um conhecimento sobre esses dois termos. Afinal, é um requisito valioso diferenciá-los para compreender como eles podem ser usados a favor do seu negócio.

O Big Data é um recurso capaz de reunir uma grande quantidade de informações digitais na rede. Além disso, possibilita criar modelos que podem avaliar e antecipar a postura e a dinâmica de interações com alto nível de complexidade. Em geral, o Big Data atua com a rotina de navegação dos internautas e com outras informações inseridas pelos cidadãos na web.

Já a inteligência artificial envolve a capacidade de um software ou equipamento de realizar comandos de forma automática, a partir de um aprendizado. Ela permite que as informações coletadas por softwares e máquinas sejam utilizadas para agilizar processos e minimizar erros, que são comuns em tarefas repetitivas realizadas por seres humanos. 

Para um equipamento executar ações automáticas de forma impecável, é preciso que haja um foco na relação entre IA e Big Data. O motivo é que o machine learning, também conhecido como aprendizado de máquina, usa códigos para varrer enormes quantidade de dados para identificar padrões.

Dessa forma, uma máquina é capaz de assimilar os procedimentos para executar uma determinada função. E isso a permite fazer ações de maneira muito mais rápida e eficiente do que um indivíduo ao realizar a mesma atividade manualmente.

Execução

Com base em tudo que abordamos até agora, é possível constatar que quanto mais dados o Big Data coletar, maiores são as chances de a inteligência artificial contribuir para a execução de diversas atividades ser concretizada de forma exemplar.

Um caso em que a relação IA e Big Data pode gerar excelentes resultados envolve o videomonitoramento do trânsito para identificar motoristas infratores. A partir da coleta de informações sobre as condutas equivocadas, um sistema ajuda a mostrar as situações em que os motoristas, por exemplo, avançam o sinal vermelho.

Se essa ação fosse feita por humanos, poderia haver erros que poderiam até mesmo punir motoristas de maneira injusta. Por isso, os recursos tecnológicos avançados são cada vez mais relevantes para executar tarefas com alta demanda de atenção, mesmo com a ausência de intervenção humana.

3 benefícios da IA aplicado ao Big Data

Com o objetivo de mostrar como a IA e Big Data podem atuar juntos de maneira exemplar, vamos mostrar vantagens significativas de esses dois recursos serem utilizados no dia a dia das organizações. Acompanhe!

Detectar desvios de padrão

O segmento de segurança pública enfrenta muitas dificuldades de acompanhar a criminalidade utilizando somente recursos humanos. Afinal, é muito custoso e arriscado colocar o efetivo o tempo todo nas ruas para monitorar e coibir os diversos tipos de crime.

Com um sistema capaz de identificar desvios de comportamento por meio da inteligência artificial, torna-se mais prático e eficiente monitorar delitos e acionar os profissionais de segurança pública para prender os criminosos com agilidade.

O uso da tecnologia para aperfeiçoar os serviços públicos é uma tendência cada vez mais forte e evidente. E isso pode ser verificado em todas as esferas, ou seja, nos Poderes Executivo, Legislativo e Judiciário.

Avaliar probabilidade de resultados no futuro

Quais as chances de um novo produto atingir um desempenho de vendas notável nos próximos três meses?


 É uma pergunta que exige de um ser humano uma capacidade de análise acima da média. Vale ressaltar que a possibilidade de haver um erro na estimativa de faturamento de uma mercadoria é bem plausível.

Para verificar com mais assertividade se vale a pena ou não investir em um produto inovador, as empresas estão apostando na dupla IA e Big Data. Assim, coletam e analisam informações valiosas sobre a postura dos consumidores, o que contribui bastante para a tomada de decisão ser a melhor possível.

Reconhecer padrões 

Uma campanha de marketing digital não se baseia somente em conteúdos criativos e com alto foco em persuasão. Por mais que um anúncio seja inteligente, é preciso constatar se ele realmente foi capaz de engajar o público-alvo.

A partir de um sistema com inteligência artificial, fica mais fácil ter dados estatísticos relevantes, como o horário em que o anúncio teve mais visualizações e engajamento. Além disso, permite verificar a região onde o conteúdo atingiu a audiência de maneira mais impactante.

Todas as informações coletadas e avaliadas possibilitam constatar se a estratégia de marketing digital está no caminho certo, além de proporcionar melhores condições de identificar o que pode ser aprimorado.

A inteligência artificial faz parte do futuro do Big Data?

É cada vez mais nítido que a dupla IA e Big Data tem uma relação de grande afinidade. Um dos motivos é que a capacidade de coletar dados de vários tipos possibilita bons resultados quando são adotados, em conjunto, mecanismos que facilitam a interpretação das informações e usá-las de acordo com os objetivos da companhia.

Atualmente, não faz o menor sentido investir, de maneira isolada, em Big Data e não considerar o papel da inteligência artificial para ter uma utilização estratégica das informações coletadas e analisadas. Por isso, é imprescindível contar com uma consultoria de ponta, como a da iBlue, para usar essas duas tecnologias e aproveitar as potencialidades da transformação digital.

Se deseja investir com maestria no avanço tecnológico, não perca tempo e entre em contato conosco agora mesmo! Um suporte diferenciado é crucial para vencer desafios!

6 Principais tendências em Data Analytics que os gestores devem estar atentos

Saber reconhecer as tendências em Data Analytics para o próximo ano é um dos melhores meios de se preparar. Este é um setor que ganha cada vez mais importância dentro de grandes empresas, em especial com a quantidade de informação que se trabalha atualmente. Logo, contar com bons profissionais e softwares para analisar esses dados e transformá-los em ações é o cenário ideal.

Para te auxiliar nesse momento, nos parágrafos a seguir você terá uma melhor ideia do que é e qual a importância do Data Analytics. Mais do que isso, poderá verificar as 6 principais tendências do conceito para 2022 e como elas podem te afetar!

O que é Data Analytcs e qual a importância das tendências?

O termo Data Analytics nada mais é do que a análise de dados, uma área cada vez mais em voga no ambiente corporativo. Isso se dá porque, com o avanço da tecnologia, captar informações se tornou mais simples. Não à toa, diversas organizações contam com um alto volume de dados que as possibilitam tomar decisões estratégicas, mudar seu posicionamento e, principalmente, entender seus clientes.

O que ocorre, porém, é que com tanta informação se faz preciso uma análise mais minuciosa. Sem isso, afinal, estes são apenas dados jogados ao vento. E aí surge o Data Analytics, um processo voltado à limpeza, transformação, armazenamento e análise desse material. Entender de suas tendências para o próximo ano, então, é uma ótima maneira de se preparar para um período importante na vida de qualquer empresa.

. Veja também: Design Ops e seu significado

As 6 principais tendências em Data Analytics

Sem dúvida alguma, 2022 será o ano para a retomada de algumas empresas, o que pode representar a salvação ou o crescimento destas. Dessa forma, uma boa estratégia é entender as tendências em Data Analytics para esse ano e, mais do que isso, se preparar para elas. Com esse conhecimento, será possível ganhar um importante diferencial competitivo frente seus concorrentes.

1. XOps integrado ao Data Analytics

O termo XOps se refere a uma metodologia ágil e multifuncional, a qual pode ser empregada em qualquer ambiente. Por conta disso, após o sucesso do DevOps, diversos outros conceitos começaram a aparecer. Atualmente, pode-se verificar a aplicação de DesingOps, BizOps, MarketingOps, DataOps, AIOps, MLOps e mais alguns tantos. Seu objetivo, em todos os casos, é o de atingir eficiência e economia escalonáveis.

Ao trazer essa informação ao contexto das tendências em Data Analytics, é simples entender como elas se relacionam. Os XOps, então, se apresentam como um suporte interessante aos líderes de D&A, em especial para ganhar integridade, produtividade e automação. Unidos, esses conceitos favorecem a análise de dados, facilitam o entendimento do material e colaboram com a corporação.

2. Data e Analytics como norteador do negócio

Até agora, a análise de dados foi considerada como uma atividade secundária, a qual serve aos outros setores. A grande verdade, porém, é que esta é uma área de destaque dentro de qualquer estratégia corporativa. Sua função, portanto, passa a ser mais central, principalmente no meio comercial.

Se faz preciso entender que é daqui que surgem as informações que nortearão o negócio em um futuro próximo. Logo, as decisões devem ser tomadas sobre seus relatórios e os planos de ação levarem em consideração todo o material. Com isso, se torna simples compreender o mercado e atuar de modo a conquistá-lo mais facilmente.

3. Criar a cultura de análise dentro da rotina de trabalho

Ao compreender os tópicos acima, aparece como consequência a ideia de que a análise de dados deixa de ser um departamento. Na prática, uma das tendências em Data Analytics é, justamente, a transformação dessa em parte da cultura empresarial. A partir de agora, esta passa a ser uma constante na rotina de trabalho.

A justificativa para isso é clara, visto que a ideia é que esse processo seja realizado não por uma única pessoa ou determinado setor. A cultura analítica se torna base da organização, unindo assim departamentos em prol de uma informação mais fidedigna. O cotidiano corporativo passa a ter, então, a rotina de verificação como forma de tomar decisões. 

4. IoT vinculado ao Data Analytics

O IoT — Internet of Things, ou Internet das Coisas, em português — é uma tendência em diversos mercados. Em Data Analytics, ele se apresenta como uma excelente maneira de aproveitar os dados das máquinas para avaliações. Com isso, vincular as duas áreas de conhecimento torna-se um padrão daqui em diante.

O grande destaque dessa conexão se encontra, principalmente, na automação e na comunicação entre os dispositivos. Ao aplicar essa ideia à rotina dos colaboradores, o que se vê são processos mais rápidos e eficientes. Assim, o IoT, quando aplicado à análise de dados, traz produtividade a qualquer empresa.

5. Novas Maneiras de Explorar e Interpretar Dados

Como explicado no início deste texto, há uma enorme quantidade de informação em posse das corporações. Isso não significa, entretanto, que esse alto volume de dados esteja sendo utilizado de maneira correta. Na verdade, grande parte disso sequer é visualizado, não passando de arquivos esquecidos nos servidores corporativos.

Sabendo disso, se faz interessante compreender que os avanços no Data Analytics possibilitam, também, novas formas de entender esse material. Saem as planilhas e os números, dando espaço para gráficos, dashboards personalizáveis e uma linguagem mais humana. Ao se relacionar tudo isso à Realidade Estendida (XR), então, o que se vê é um potencial de produção de insights incalculável.

6. Data & Analytics em Edge Computing

O termo Edge Computing, ou computação de borda, é outra das tendências de 2022, não somente em Data Analytics. Basicamente, sua estratégia está em aproximar-se dos ativos do mundo físico e, assim, longe do alcance do TI. Para se ter uma ideia, há previsões do Gartner de que, até 2023, mais de 50% dos líderes invista em dados neste ambiente.

No cotidiano corporativo, tudo isso se apresenta como uma oportunidade única, tanto de produção de conhecimento quanto de aproveitamento de tecnologia. Ao se investir em conceitos novos, afinal, as chances de sucesso são maiores, principalmente quando se fala desse ambiente virtual.

. Veja também: Qual a importância do Big Data diante do alto volume de dados da era digital?

Como a iBLUE pode te ajudar com as tendências em Data Analytics

Não é novidade alguma que as tendências em Data Analytics serão as grandes estrelas de 2022. Em especial no mercado de TI, esses são alguns dos principais termos do ano, chamando assim a atenção de todos. Para investir nesse tipo de tecnologia, porém, o mais indicado é contar com quem agregue conhecimento e experiência ao projeto.

Assim, a iBlue surge como o parceiro ideal para sua empresa. Com mais de 150 colaboradores, possui uma equipe apta a te auxiliar em qualquer tarefa. A companhia atua como uma consultoria pautada em Estratégia Digital, Experiência e Tecnologia. Na prática, então trabalha para entender, criar e implementar ideias que possam gerar valor para sua empresa.

Precisando de ajuda com esse tema? Entre em contato conosco e vamos conversar para saber como podemos te ajudar!

7 dicas para escolher um fornecedor de RPA

O RPA tem demonstrado cada vez mais benefícios a todas as empresas que o adotam. Sua capacidade de acelerar a conclusão de processos, reduzir sensivelmente os erros e o tempo de auditoria, aumentar a conformidade das operações, diminuir custos e fazer com que sua equipe tenha mais tempo livre para as atividades estratégicas ao negócio, são apenas algumas de suas qualidades. 

Mas se a definição pela necessidade do RPA é algo bem fácil de ser compreendido, a implementação da automação, nem tanto. Isso porque é necessário contratar uma solução escalável, que esteja de acordo com os objetivos da sua empresa e ofereça todo o suporte necessário para acompanhar o processo de transformação digital em todos os pontos.

Por isso, é tão importante identificar determinados pontos chaves antes de fechar negócio. A seguir você vai conferir as principais dicas para escolher sem medo. Siga conosco e confira!

1. Prefira opções de alta flexibilidade na implantação

Suponhamos que sua empresa ainda não tenha adotado a computação em nuvem para os negócios. Nesse caso, a escolha ideal será por um fornecedor de RPA local que, momentaneamente, atende bem às necessidades.

Entretanto, não demorará muito até que os gestores percebam todas as vantagens do ambiente em cloud. E, então, será necessário recomeçar sua jornada com um novo fornecedor de RPA.

Por isso é muito importante, já de início, encontrar um parceiro que tenha amplas opções de implementação, interfaces e sistemas.

2. Exija um altíssimo nível de proteção

Hoje, além de arcar com multas por falta de conformidade, as empresas correm o risco contínuo de ataques. De acordo com dados da Fortinet, o Brasil recebeu cerca de 8,4 bilhões de ataques cibernéticos ao longo de 2020.

Todo cuidado é pouco, por isso torna-se indispensável a utilização de um RPA que alcance os mais altos níveis de compliance e proteção contra as ameaças. 

Para atender as exigências de conformidade, é importante buscar soluções que salvem os dados do fluxo da automatização em registros de atividades. Já quanto à segurança, é importante ter em mente duas necessidades específicas: proteção da plataforma e do bot.

O ideal é buscar uma plataforma de RPA que ofereça integrações de segurança e governança a nível empresarial, com a certificação SOC 2, Tipo 1, devidamente identificada e autenticada em multicamadas.

Além disso, esse cuidado deve ser abrangente aos bots próprios e de terceiros, que são utilizados em sua empresa, reduzindo ao máximo as vulnerabilidades no software.

3. Atente-se à Inteligência Artificial nativa

Há uma certa limitação na automação quanto à aprimoração dos processos para o negócio. Por isso, há alta necessidade do fornecedor de RPA escolhido trabalhar com o desenvolvimento da Inteligência Artificial no sistema.

Um bom exemplo, está no fato de que 80% dos dados coletados, como e-mails, redes sociais, textos e outros, não estão estruturados, o que dificulta a devida análise por falta da ferramenta e prejudica o nível de automatização sem IA.

É importante ainda que a IA do fornecedor seja nativa ao RPA oferecido, já que esse recurso integrado oferece alto desempenho, compatibilidade, escalabilidade e alto nível de segurança.

4. Peça por escalabilidade

Pode ser que o RPA escolhido seja utilizado em apenas um determinado setor da empresa. Mas com o passar do tempo e o crescimento dos negócios, a solução também poderá ganhar mais campo.

Entre as opções que o fornecedor de RPA deve ter para contribuir com a escalabilidade, estão as tecnologias para back office e front office que estejam voltados a departamentos essenciais, como o RH, financeiro, contabilidade, entre outros.

Para escolher uma ferramenta que não falhe na hora de escalar, considere estes fatores:

  • Foco total nos usuários;
  • Possibilidade de ser atendido por desenvolvedores locais;
  • Ferramentas para o uso dos administradores dos sistemas corporativos.

5. O suporte completo é indispensável

Para que a implantação do RPA seja totalmente bem-sucedida, é importante que o suporte seja o mais completo possível. Nesse caso, o suporte 24/7 assegura que todas as dúvidas e possíveis socorros técnicos sejam oferecidos imediatamente.

Além disso, é interessante que o fornecedor tenha uma comunidade ativa de usuários que se ajudem para a troca de experiências e práticas recomendadas. Programas de treinamentos para todos os níveis também são importantes. Isso ajudará a formar novos profissionais dentro da empresa.

6. Busque a validação de terceiros

Pesquise o nível de satisfação dos clientes atuais do fornecedor para assegurar que a qualidade do serviço oferecido está no parâmetro desejado por sua empresa.

Busque principalmente por casos de sucesso que indiquem experiências sobre a utilização do serviço. Compare os concorrentes, entenda os diferenciais e anote tudo o que for interessante à sua empresa.

7. Valorize os relatórios analíticos avançados

Um bom RPA deve coletar, organizar, analisar e oferecer insights sobre os dados levantados. É importante que indique, por exemplo, quanto tempo leva para um pedido ser processado, quantas transações estão pendentes e quais processos precisaram da intervenção humana para serem finalizados.

Com esse relatório os gestores devem identificar possíveis gargalos na operação, perceber oportunidades de melhorias e reorganizar os fluxos de trabalho para alcançar o máximo desempenho possível.

Conheça o RPA da iBlue

A iBlue é uma consultoria digital com mais de 120 especialistas capacitados para entender, criar e implementar ideias, gerando e transformando em alto valor para o seu negócio. Combinamos tecnologias modernas e uma entrega rápida, oferecendo todo o suporte exigido pelas empresas na implementação de soluções, como o RPA.

Converse com um analista iBlue agora mesmo e entenda como implementar o RPA da iBlue com a máxima eficiência para a sua empresa!

Como calcular o retorno sobre investimentos (ROI) em RPA?

Hoje, muito difundido entre as companhias que buscam se transformar digitalmente, o RPA atua com o propósito de comunicar e manipular sistemas e aplicativos de negócios, visando a otimização dos processos, redução de erros e da carga de trabalho sobre a mão de obra humana.

Muito além de compreender como essa automação favorece os processos de uma empresa, é fundamental que o gestor tenha condições de avaliar o retorno sobre esse tipo de investimento. O ROI ajuda não só a entender os resultados sobre o uso da tecnologia, como permite dimensionar o impacto associado à sua implementação.

Neste artigo, traremos em detalhes a importância do ROI em RPA, como calculá-lo, as métricas que podem ajudar a defini-lo, bem como as vantagens de contar com o suporte de uma empresa especializada desde a fase de implantação. Acompanhe e descubra!

. Veja também: MVP: O papel do Mínimo Produto Viável na validação de produtos digitais

O primeiro passo para calcular o ROI em RPA

O ROI é uma métrica utilizada em diferentes situações. Para entender como calculá-la, é fundamental que o gestor compreenda o contexto do negócio, a fim de planejar suas ações e entender quais são as expectativas sobre a implementação do RPA.

O acesso a esse tipo de informação traz mais conhecimento sobre o negócio e confiabilidade para fazer uma comparação entre o antes e o depois da implementação do RPA.

Nesse contexto, o primeiro passo é ter um panorama completo pré-implementação, com dados como:

  • custos com a mão de obra;
  • tempo dedicado para a conclusão de um processo;
  • quantidade de pessoas envolvidas no processo;
  • custos totais com a operação.

Depois, para calcular o retorno sobre o investimento, basta dividir os benefícios líquidos do investimento, ou seja (benefícios – custos) pelos custos totais. Esse cálculo precisa ser adaptado à realidade do seu negócio e as nuances dos processos, por isso, em muitas situações, vão além da aplicação de uma simples equação matemática.

4 métricas que podem ajudar a definir o retorno sobre investimento em RPA

Talvez você tenha chegado até aqui e esteja se perguntando: como vou definir dados concretos que influenciam no ROI em RPA? A seguir, selecionamos quatro métricas que podem ser utilizadas como referência dentro de empresas de diferentes portes e segmentos de atuação.

1. Satisfação dos colaboradores

A automação de processos por meio do RPA pode ser vista de forma negativa entre os funcionários, especialmente por parte daqueles que têm medo de serem substituídos pela automação.

Porém, a tecnologia é na verdade um presente para a sua equipe, por meio dela os funcionários podem ser alocados em setores mais estratégicos do negócio, e a empresa consegue reduzir a taxa de rotatividade, aumento da produtividade e nível de satisfação dos colaboradores.

2. Disponibilidade e qualidade do atendimento oferecido ao cliente

Para acompanhar as variações na qualidade do atendimento e disponibilidade de serviços após a implantação do RPA, é importante a realização de pesquisas de satisfação do cliente. Assim, minimiza-se o tempo de espera pelos serviços.

3. Número de horas trabalhadas

O número de horas de trabalho que um único funcionário realiza durante um período determinado ajuda a avaliar custos e processos. Quando a empresa opta por transformar um processo manual em automatizado é fundamental responder à seguinte pergunta: quanto tempo você está economizando tirando seus funcionários daquele processo?

Inclusive, vale ressaltar que melhorias na agilidade são fáceis de ser rastreadas e impactam significativamente os resultados das suas operações.

4. Prazo para execução de um determinado processo

Por fim, o prazo para execução de um determinado processo é o lapso temporal entre o início e o fim de um trabalho. Inúmeros processos envolvem alguma forma de espera, o que representa perda de tempo.

Otimizando os processos com o uso de RPA a empresa pode pular essas ineficiências. Ao acelerar o prazo para execução do processo é possível ter um volume maior de trabalho, aumentando a produtividade e a receita.

. Veja também: Design Ops e seu significado.

Como um parceiro especializado pode ajudar a potencializar seu investimento em RPA?

Em um primeiro momento algumas dessas informações podem parecer complexas e difíceis de serem organizadas, não à toa o suporte de empresas especializadas tem sido visto como um meio de contribuir para o planejamento da implementação de RPA e da análise de métricas específicas aplicadas à realidade de diferentes negócios.

Além disso, o gestor precisa ter em mente que mesmo após o término do período de implementação do RPA, sempre há oportunidade de adotar melhorias. O investimento contínuo nessa tecnologia é o segredo para potencializar seus retornos na estratégia de automação e na transformação digital de uma forma mais ampla.

A iBlue é uma consultoria digital, especializada em construir e implementar soluções, com uma equipe multidisciplinar oferecendo o que há de mais eficiente no mercado de tecnologia.

Atuamos na transformação digital das empresas, implantando RPA e outras tecnologias disruptivas por meio do uso de metodologias ágeis e tecnologias de ponta. Aproveite para conhecer mais sobre a iBlue e descubra como também podemos ajudar sua empresa!

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