Momento atual ressalta a necessidade de se construir dentro das organizações um ecossistema baseado em tecnologias de análise
A pandemia global não tem hora para acabar, especialistas acreditam que comprometerá todo o verão norte-americano e 2020 não seguirá sua trajetória prevista.
Após esse momento, as consequências ainda serão sentidas, sobretudo com o impacto econômico que pode chegar aos trilhões nesse ano. Artigo da Search CIO diz que algumas empresas começaram a contratar funcionários e muitas outras estão por vir, porém demissões e reorganizações podem vir a seguir.
“Se você é um líder sênior de uma organização, está sendo incumbido de fazer mais com menos, preparar-se para o futuro desconhecido e impactar a linha superior, reduzindo a linha inferior. O que você e sua equipe devem fazer para que isso aconteça?”, questiona no artigo Piyanka Jain, especialista, escritora de best-sellers, líder do setor em análise de dados.
Jain traz o exemplo de um cliente com o nome fictício de ITYNS global, uma empresa de telecomunicações da Fortune 500 dos EUA, com várias linhas de negócios em transmissão, entretenimento, cabo, internet, publicidade e dispositivos.
Ela sugere que você imagine que é o chefe de suporte da empresa que tem seis call centers no país e cinco em outras regiões. A empresa recebe uma média de 10 milhões de chamadas por mês, mas o COVID-19 criou um aumento de 30%. Mas devido ao bloqueio, suas equipes de call center dos EUA encolheram para 70%, que trabalham remotamente, enquanto os outros 30% permanecem na folha de pagamento, porém não podem trabalhar de casa.
Suas equipes de TI e operações estão trabalhando dia e noite para fornecer a esses funcionários configuração remota e Internet confiável, mas há grandes atrasos nos dispositivos, pois todas as outras organizações estão no mesmo barco que a sua, continua Jain.
Com menos funcionários de call center disponíveis, você está encaminhando cada vez mais chamadas para um local internacional e virtual. No entanto, o tempo de tratamento de chamadas aumentou dramaticamente com o duplo golpe de agentes reduzidos e aumento de chamadas. O índice de satisfação do cliente da empresa (CSAT) está caindo e as taxas de não pagamento estão aumentando.
Você já tinha vários planos de longo prazo em andamento, incluindo mover chamadas para bate-papo e texto e atendê-los por meio de bots de Inteligência Artificial, melhorando a resposta interativa por voz e movendo determinadas chamadas para parceiros de fornecedores de baixo custo. No entanto, nenhum deles é funcional o suficiente para fazer uma troca completa.
Portanto, você precisa de um plano estratificado para lidar com o maior número de chamadas com mais eficiência e com o maior benefício para as métricas importantes. Qual é a maneira mais rápida de aprender sobre as maiores oportunidades para mudar diferentes tipos de chamadas? A resposta são dados, questiona e afirma Jain.
A especialista reforça que se você sabe que terá que usar data nos seus negócios, você precisa conhecer a ciência de dados.
Tomando o exemplo acima mencionado, isso significaria usar uma abordagem baseada em hipóteses para analisar rapidamente chamadas, CSAT e outras métricas relacionadas a chamadas e clientes – incluindo o valor da vida útil do cliente (CLV) – para criar um gráfico de Pareto da sua estratégia de roteamento de chamadas.
Isso pode minimizar o tempo de tratamento de chamadas e maximizar o CSAT, mesmo com menos agentes. Se você fizer isso bem, poderá descobrir muitas informações importantes rapidamente. Essas ideias são fatos baseados em dados, em oposição à intuição, permitindo que você verifique corretamente os problemas que o afetam, explica a especialista.
Para sobreviver e prosperar no novo mundo pós-pandemia, Jain diz, sua empresa deve se tornar enxuta, confiando na ciência de dados. Sua organização e todas as suas decisões devem ter dados otimizados ou você corre o risco de perder para os concorrentes que sabem como explorar dados.
Mas você não pode gerenciar essa situação como fez com altos volumes de chamadas durante a resposta inicial do COVID-19, alerta. Você não possui cientistas de dados suficientes para otimizar todas as decisões tomadas em sua organização e deve incorporar uma estratégia e objetivos de longo prazo. Toda a sua organização deve tornar-se orientada por dados adotando os quatro Ds de uma cultura de dados.
De acordo com Jain, esses são os quatro Ds que servem como um guia para a sua empresa:
A alfabetização de dados é a capacidade de pensar e usar os dados adequadamente para tomar decisões otimizadas. Não é do tamanho único; os entusiastas de dados em sua organização precisam de um nível diferente de conhecimento de dados que analistas de cidadãos ou cientistas de dados.
Isso significa que você precisa de um mapeamento de habilidades e recursos bem definidos para cada indivíduo ou usuário da sua organização (talvez mapeado para o nível de cargo e função). Além disso, você precisará criar um caminho de aprendizado para ajudá-los a alcançar seus objetivos.
Uma vez que os tomadores de decisão individuais da empresa são alfabetizados em dados, eles precisam de fácil acesso a uma única fonte de verdade para obter insights e informar decisões.
Uma organização com uma pontuação de maturidade de dados igual ou superior a 7 (em uma escala de 0 a 10) normalmente possui fontes de dados bem definidas, com níveis de acesso apropriados pela persona do usuário.
Por exemplo, no caso do ITNYS, um entusiasta de dados pode ter acesso aos painéis de suporte ao cliente por meio de um aplicativo de BI de autoatendimento, como Tableau ou Microsoft Power BI, enquanto um cientista de dados acessaria os mesmos dados no nível da transação por meio de um Python conector para um lago de dados. Os dados seriam precisos e significariam a mesma coisa, acessados por meio da ferramenta de BI ou diretamente pelo lago.
Os líderes orientados a dados se concentram na construção de uma cultura de pensamento orientado a dados e no uso de dados como um ativo essencial para suas organizações. Eles fazem investimentos significativos para permitir a maturidade dos dados e investir na alfabetização de dados – com tempo e dinheiro.
Eles alocam recursos para dados durante o processo orçamentário e responsabilizam suas respectivas equipes pelo reforço da alfabetização de dados. Essencialmente, a construção de uma cultura de dados começa com a liderança.
Um processo de tomada de decisão orientado a dados garante uma maneira sistemática de tomar decisões com total transparência e uma maneira sistemática de olhar para trás, avaliar e aprender com essas decisões para melhorar as futuras.
Uma cultura de dados é essencial para fazer negócios hoje. Isso ajudará sua empresa a reduzir ineficiências, aproveitar as oportunidades e responder positivamente aos desafios econômicos.
Mas antes de começar, você deve saber que a construção de uma cultura de dados não é um projeto prolongado de três a cinco anos. As empresas inteligentes podem fazer muito progresso em menos de um ano e ser bastante orientadas por dados a essa altura no próximo ano.
