3 principais benefícios da utilização de um sistema de inteligência empresarial

Imagine que tinha dois milhões de linhas de dados provenientes de várias fontes e que tinha de responder rapidamente a estas perguntas; 

• Que campanhas de marketing geram mais notoriedade em comparação com interações?
• Que parcerias contribuiriam mais para o crescimento das receitas?
• A previsão de receitas e o orçamento devem ser aperfeiçoados?
• Qual é a nossa previsão de vendas para o próximo trimestre?

A minha suspeita é que, ao fim de algum tempo, os seus olhos se fechariam, as lacunas nos dados o frustrariam, começaria a questionar a sua carreira  e o seu cérebro ficaria exausto. Essa é a vida dos executivos de RevOps sem sistemas de inteligência empresarial (BI). 

Pense num sistema de BI como um assistente inteligente que o ajuda a tomar melhores decisões empresariais rapidamente. Estes sistemas conseguem ingerir dados em bruto provenientes de diferentes fontes, transformar esses dados e representá-los visualmente através de vários formatos. 

E esta não é a sua única vantagem. Neste artigo, vamos explorar ainda mais benefícios. 

O que é a inteligência empresarial (BI)?

A inteligência empresarial é o processo de recolha e utilização de dados relevantes e precisos, bem como de evidências empíricas, para tomar decisões empresariais.

O processo envolve a ingestão de dados relevantes a partir das respetivas fontes, a transformação, limpeza e processamento desses dados, e a sua visualização para análise.

O BI também inclui a realização de experiências para testar hipóteses e a segmentação de utilizadores para análises personalizadas. 

Porque é importante a inteligência empresarial?

Lembra-se das perguntas a que tinha de responder no início? 

A inteligência empresarial é importante porque o ajuda a gerir o processo completo de resposta a estas perguntas e a utilizar as respostas para tomar decisões fundamentadas em dados. 

O BI gere e acelera o processo de análise de dados através de etapas estruturadas de BI:

1. Recolha de dados: os sistemas de BI têm conectores para ingerir e migrar dados de diferentes fontes de dados, como APIs, CPQs, CRMs, plataformas de armazenamento de dados, etc.
2. Extração e processamento de dados: o software de inteligência empresarial fornece ambientes para escrever consultas SQL e scripts Python e R para limpar e transformar os seus dados para análise. Também pode utilizar funcionalidades de arrastar e largar para o ajudar a limpar, processar e preparar dados sem código. 
3. Análise e visualização de dados: as ferramentas de BI utilizam vários formatos de visualizações, como mapas, tabelas, diagramas e gráficos, para compreender os seus dados, analisá-los e comunicar claramente as suas descobertas aos responsáveis pela tomada de decisões.
   
   Além disso, as ferramentas de BI utilizam inteligência artificial (AI) para automatizar análises e tarefas. Por exemplo, poderia pedir a uma ferramenta de BI, em inglês corrente, "Mostra-me todas as vendas do último trimestre" e esta devolveria uma visualização desses dados—facilitando a identificação de tendências e padrões.
   
4. Armazenamento de dados: algumas ferramentas de BI, como o Power BI, têm armazéns de dados integrados para armazenamento de dados. 

Os três principais benefícios da utilização de um sistema de inteligência empresarial

Quando pesquisa online por ‘Os benefícios dos sistemas de inteligência empresarial’, os resultados dos motores de pesquisa apresentam vantagens como ‘aumento das receitas, melhoria da CX e relatórios precisos’—e não estão errados. 

No entanto, estas vantagens resultam de três benefícios fundamentais dos sistemas de inteligência empresarial: eliminar silos, melhorar a tomada de decisões baseada em dados e aumentar a produtividade. 

1. Eliminar silos 

Nas empresas SaaS B2B, é bastante normal que as equipas de produto, vendas, marketing, finanças e até de sucesso do cliente trabalhem como unidades separadas. 

As pessoas, os seus processos e as suas ferramentas podem estar tão concentrados nos seus KPIs e objetivos individuais que raramente colaboram ou chegam a um entendimento comum. 

Os sistemas de BI podem servir como instrumentos para eliminar estes silos. Dão-lhe a capacidade de ingerir dados provenientes de diferentes sistemas departamentais num único sistema. Assim, os colaboradores desses departamentos podem ver como os seus dados se agregam para contar a história completa do cliente e melhorar a eficiência operacional. 

Adam Greco, Evangelista de Produto na Amplitude, coloca esta vantagem em perspetiva. Ele afirma: “Há 10 anos, trabalhava com a Salesforce e, depois de os potenciais clientes se inscreverem, ficava sem acesso. Imagine um mundo em que encontro pessoas através de diferentes palavras-chave, posso informar a equipa de produto e dizer: “Vamos promover a funcionalidade de CRM da Salesforce junto dos utilizadores X e Y durante os períodos de teste gratuito, porque foi isso que os levou até nós.” 

Continua:

“Seria muito interessante ver em que funcionalidades os potenciais clientes estão envolvidos e relacionar isso com a forma como encontrei esse utilizador. Isso maximizaria os meus esforços publicitários e permitiria descobrir o que anunciar em diferentes canais… ”

2. Tomada de decisões orientada por dados melhorada 

Antes do software de BI, utilizávamos métricas das redes sociais, dados de vendas, de produto e análises de marketing para medir o desempenho dos nossos esforços de entrada no mercado. Por isso, sempre tomámos decisões orientadas por dados. 

A desvantagem era que os sistemas isolados dificultavam a atribuição. Foi a equipa de vendas ou a de marketing que influenciou a compra? Como se comporta o potencial cliente após a conversão e como podemos utilizar essa informação para orientar as nossas estratégias de entrada no mercado?  

Na altura, estas eram perguntas às quais só podíamos sonhar responder. 

Mas, à medida que as ferramentas de BI ajudaram a melhorar a qualidade dos dados, também melhorou a qualidade dos conhecimentos que deles obtemos. E, por sua vez, melhoraram as decisões e ações que tomamos. Tenha em atenção que o volume de dados recolhidos pelas empresas também aumentou — com os megadados —, pelo que é importante incorporar apenas os dados de que necessita para evitar ficar demasiado sobrecarregado e confuso.

Felizmente, as soluções de inteligência empresarial incluem ferramentas de visualização, como gráficos, mapas e painéis, para que possa consultar e compreender mais rapidamente os dados de que necessita para tomar decisões estratégicas. Também disponibilizam frequentemente oportunidades de automatização, poupando-lhe algum trabalho. Aqui  estão alguns exemplos de formas de tomar melhores decisões orientadas por dados com recurso a BI:

1. Reconhecer tendências do mercado: Ao utilizar dados de plataformas sociais, fóruns online, relatórios do setor e vários cenários competitivos, pode realizar uma análise das lacunas do mercado, identificar oportunidades perdidas e compreender as necessidades e tendências atuais dos clientes. Isto proporciona uma vantagem competitiva e ajuda a identificar os principais intervenientes e tendências em novos mercados. 
2. Previsão e otimização de vendas: Pode incorporar dados de vendas provenientes de software de vendas no terreno, CRMs, software de envolvimento de vendas, etc., para obter relatórios de previsão de vendas baseados em dados históricos de vendas. Também pode enriquecer os dados provenientes de outros sistemas, como a Amplitude, para compreender o comportamento dos utilizadores. Isto permite-lhe definir melhores objetivos de vendas e distribuir melhor os recursos.
3. Aumentar a experiência do cliente: Os próprios clientes querem que utilize os seus dados se isso significar que terão uma melhor experiência com a sua marca. Pode utilizar os dados dos clientes para identificar pontos de fricção, personalizar experiências e melhorar a satisfação dos clientes.
4. Melhorar as estratégias de entrada no mercado e de produto: Os dados provenientes de todas estas fontes dão-lhe informações sobre os esforços que funcionam e os que não funcionam — permitindo-lhe tomar melhores decisões de entrada no mercado. 

Quando obtém melhores conhecimentos sobre as tendências do mercado, as vendas, a experiência do cliente e o produto, acaba por tomar melhores decisões. Os seus fluxos de receita e processos evoluem, as margens de lucro aumentam, consegue identificar ineficiências e obtém uma vantagem competitiva.

No entanto, terá de evitar a sobrecarga de dados e outras desvantagens de uma implementação deficiente de BI. Ter uma estratégia de inteligência empresarial sólida e um plano de implementação ajudará.

3. Produtividade melhorada

As plataformas de inteligência empresarial incluem funcionalidades padrão, como: 

• Relatórios e análises ad hoc: Pode solicitar relatórios e análises sobre um conjunto de dados conforme necessário. Também pode alterar e filtrar os dados que pretende incluir no seu relatório. 
• Modelos de relatórios e painéis: modelos que pode personalizar para adaptar o painel e a visualização às necessidades da sua empresa.  
• Construtores de arrastar e largar: Permitem-lhe combinar dados sem a ajuda de um analista ou cientista. Também permitem criar painéis e visualizações mais rapidamente
• IA e automatização: Alguns sistemas de BI permitem agendar relatórios, recolher dados em tempo real para atualizar automaticamente painéis e relatórios e automatizar análises. 
• Conectores: Os conectores permitem-lhe incorporar dados de diferentes fontes sem ter de se preocupar com os custos de engenharia e o tempo necessário para concluir o processo.
  

Estas funcionalidades, incluindo visualizações de dados, permitem-lhe aumentar a produtividade e analisar conjuntos de dados em menos tempo. Também minimizam os erros humanos, conduzindo a relatórios mais rápidos e precisos. 

Mas não aceite apenas a minha palavra. Eis alguns exemplos de formas como as soluções de BI ajudaram empresas B2B SaaS a aumentar a produtividade:

• Klipfolio poupa à Irdeto 15 horas de trabalho mensal em relatórios de marketing com o Klipfolio
• Zoho Analytics ajuda a Whatsconvert a identificar mais rapidamente os estrangulamentos através de visualizações

Como as empresas B2B SaaS estão a tirar partido da BI

Explorámos como algumas empresas SaaS utilizaram a BI para aumentar a produtividade. Agora veremos como outras marcas B2B estão a usufruir dos benefícios da BI. 

1. Zoho Analytics ajudou a Peri a aumentar as receitas em 25% - 30% e o envolvimento dos clientes em 50%.
2. Tableau permitiu à Splunk poupar $300K/ano em custos de administração de servidores e plataformas.
3. A Genesys utiliza o MicroStrategy para unificar os seus dados e obter uma visão 360 do negócio. Isto ajudou a aumentar a adoção por parte dos utilizadores e a ampliar o alcance.

Adicionar os benefícios da BI ao seu negócio

Ao longo deste artigo, demonstrei que, quando implementada corretamente, a BI pode permitir às marcas B2B SaaS influenciar positivamente os resultados empresariais e financeiros. Eis alguns passos que pode seguir para aproveitar as vantagens da BI na sua empresa:

1. Identifique o seu nível de maturidade em BI 

Esta é uma medida que indica a fase atual de adoção da BI na sua empresa. Pode colocar a si próprio algumas variações das seguintes perguntas para ter uma ideia do ponto de partida e de onde pretende chegar.

• Desconhece a BI? 
• Pretende tirar partido da BI? 
• Já utiliza funcionalidades padrão, como a criação de relatórios?
• É avançado na análise e na criação dos seus próprios modelos? 
• É um defensor da BI, criando ferramentas sobre o seu sistema? 
• De um modo geral, a adoção da BI está alinhada com a estratégia de transformação digital da sua organização?

2. Planeie a sua estratégia

O passo seguinte consiste em definir o motivo pelo qual utiliza a BI, os objetivos e os recursos necessários. 

Pergunte a si próprio: onde poderiam análises de dados mais eficazes melhorar a retenção, a expansão, o ROI das campanhas, a otimização da estratégia de preços, a precisão das previsões e outros resultados? 

Em seguida, documente cenários específicos nos quais a BI proporcionará valor tangível, bem como os custos de infraestrutura associados a atualizações e expansões. 

Defina objetivos Específicos, Mensuráveis, Alcançáveis, Relevantes e Temporais (SMART) para compreender como deverá ser o seu estado final. Por exemplo:

Um objetivo SMART para uma pequena empresa B2B SaaS (de software de planeamento de recursos) nas primeiras fases de maturidade em BI poderia ser:

• Recolher dados de um ano sobre o comportamento dos clientes para compreender a experiência do cliente num mês.
• Analisar dados sobre o comportamento dos clientes, como o tráfego do sítio Web, o histórico de compras e a atividade nas redes sociais, para compreender de que forma afetam a satisfação dos clientes.

Um objetivo SMART  para uma empresa SaaS de infraestrutura Fintech nas primeiras fases de maturidade em BI poderia ser:

• Recolher dados das equipas de vendas para identificar novas oportunidades de vendas.
• Identificar os clientes em risco de cancelarem a subscrição

Meça o sucesso da sua estratégia através de:

• Acompanhar o número de pontos de dados recolhidos e o número de relatórios gerados.
• Analisar o impacto dos seus resultados nos seus objetivos. 

3. Defina os seus indicadores-chave de desempenho

No terceiro passo, defina KPIs para medir o sucesso da sua estratégia. Os seus KPIs devem estar alinhados com os seus objetivos. 

Por exemplo, uma vez que  o objetivo da empresa X era melhorar a satisfação dos clientes, os KPIs deveriam incluir:

• Custo de aquisição de clientes (CAC)
• Valor do ciclo de vida de um cliente (LTV)
• Pontuação de satisfação do cliente (CSAT)
• Pontuação líquida de promotores, etc. 

O objetivo da empresa Z era melhorar os esforços de vendas; os KPIs deveriam ser os seguintes:

• Taxa de conversão de contactos qualificados para vendas (SQL)
• Taxa de abandono de clientes
• Erro percentual absoluto médio (MAPE)
• Desvio absoluto médio (MAD)
  

4. Defina o seu orçamento

Uma vez definida a estratégia e estabelecidos os KPIs, o passo seguinte consiste em orçamentar os recursos necessários para executar a estratégia de BI ou o custo das ferramentas e da infraestrutura (alojada internamente ou gerida, ou na nuvem)

Embora o BI exija um investimento considerável, o retorno a longo prazo na tomada de decisões orientada por dados pode compensar largamente o preço.

Ao definir um orçamento de BI, seguem-se algumas estratégias para ajudar a estabelecer uma infraestrutura económica;

• Começar com um pequeno projeto-piloto para validar o ROI antes da implementação em toda a empresa
• Explorar ferramentas de BI de código aberto para reduzir os custos de licenciamento de software e deter todos os componentes (alojados internamente)
• Formar os colaboradores internos nas ferramentas básicas de BI antes de contratar consultores dispendiosos
• Implementar as capacidades por fases ao longo do tempo, em vez de implementar tudo de uma só vez
• Candidatar-se a patrocínios e investimentos.

5. Selecione as suas ferramentas de BI 

Antes de selecionar as suas ferramentas de BI, faça primeiro uma auditoria à sua infraestrutura de análise existente e à sua arquitetura geral de dados. Identifique lacunas que o novo software de inteligência empresarial possa preencher e avalie as capacidades de elaboração de relatórios, painéis de controlo, tipos de visualização de dados, análise preditiva e preparação de dados.

Suponhamos que decide utilizar uma ferramenta de BI de código aberto (alojada internamente). Neste caso, precisa de avaliar as funcionalidades e funções da ferramenta para perceber como podem ajudá-lo a alcançar os seus objetivos. Também precisa de conceber a sua arquitetura de BI com base nas funcionalidades e funções da ferramenta. 

Por exemplo, só é possível elaborar relatórios com a ferramenta ou precisa de integrar ferramentas externas ou funções auxiliares para concretizar a sua estratégia de BI?

Eis algumas perguntas específicas que deve fazer a si próprio ao avaliar uma ferramenta de BI de código aberto:

• A que fontes de dados pode a ferramenta ligar-se?
• Que tipos de análise de dados pode a ferramenta realizar?
• Que tipo de visualizações pode a ferramenta gerar?
• É fácil utilizar a ferramenta?
• A ferramenta é escalável?
• A ferramenta é apoiada por uma comunidade de utilizadores?

Dê prioridade a plataformas preparadas para empresas ou alojadas internamente que permitam uma expansão fácil a partir dos casos de utilização iniciais. Equilibre a facilidade de utilização com a funcionalidade, com base no seu desenho analítico. 

Para as principais plataformas de BI, as opções incluem Tableau, Microsoft Power BI, Qlik, Looker, Sisense, entre outras. Considere se será necessário investir na formação de algum dos seus colaboradores. Esta formação pode consistir em cursos gerais de BI ou em algo mais especializado, como um curso de Power BI ou um curso de Tableau.

6. Crie o seu roteiro

Depois de definir os seus objetivos, KPIs e orçamento, e de selecionar a sua ferramenta, precisa de criar um roteiro para implementar a sua estratégia de BI.  Um roteiro estabelece como e quando os elementos da implementação do seu BI serão concretizados. Reúne todas as atividades essenciais num calendário executável. 

Com um roteiro bem definido, pode implementar com confiança capacidades de BI alinhadas com a sua estratégia e os seus objetivos empresariais. Ajuste os prazos conforme necessário, com base nos recursos e requisitos.

A partir da imagem acima, podemos deduzir o roteiro que identifica o objetivo esperado e o âmbito de cada fase ou trimestre. O seu roteiro pode abranger vários meses ou anos, dependendo do âmbito. Deve incluir tanto vitórias rápidas a curto prazo como objetivos a longo prazo. 

Lançar um projeto-piloto e agir

Depois de criar uma estratégia, corrigir os seus dados, obter métricas e criar um roteiro, pode finalmente lançar um projeto-piloto. Certifique-se de que acompanha atentamente o seu sistema para garantir que tudo está a funcionar corretamente e procure constantemente áreas a otimizar e melhorar.

Também é importante agir sempre com base nos conhecimentos que obtém dos sistemas de BI. Por exemplo, se descobrir que, depois de realizar uma análise da concorrência, a sua estratégia de preços cria obstáculos, tome medidas. Pode parecer simples e óbvio, mas, por vezes, ainda é necessário dizê-lo. Os dados destinam-se a ser analisados e, depois, a dar origem a ações.

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