Fonte: Computer World

Como análises preditivas vão impulsionar o poder do CRM

A tecnologia integrada a ferramentas que olham para o futuro está sendo conectada a plataformas de mídias sociais, ampliando os horizontes.

Por TODD R. WEISS, DA CIO.COM

19 de agosto de 2011 - 07h30

Enquanto as soluções de Customer Relationship Management (CRM) reúnem terabytes de informações vitais de clientes, percepções mais profundas do público alvo são cada vez mais um cenário possível graças às tecnologias que realizam análises preditivas e que estão sendo integradas ao CRM. 

O grande atrativo, diz James Kobielus, analista da companhia de pesquisas Forrester Research, é que as companhias serão capazes de usar os dados do CRM para melhorar a interação com os clientes. Outro benefício importante, prossegue, é que essa movimentação vai ajudá-las a gerar vendas adicionais quando os clientes contatá-los, já que análises de dados de clientes são recebidas e visualizadas em tempo real.

Você provavelmente já deve ter observado que ao efetuar compras on-line o site exibe outros itens que você ter interesse em adquirir. Essa ação é realizada com base no que você já inseriu no carrinho de compras.

Essa é a mesma ideia com os CRMs que incluem add-on (complemento) ou built-in de análises preditivas quando um potencial cliente acessa o site da empresa para efetuar uma compra, diz Kobielus. "Se você oferecer um produto com determinado preço, ele estará propenso a comprá-lo? É possível fazer uma oferta orientada para o cliente com base no que ele está comprando. A probabilidade de que ele aceite a sugestão irá determinar se você pode maximizar a retenção de clientes, as vendas e os lucros”, explica.

Análise preditiva integrada ao CRM é uma tendência, assinala Kobielus, que está aparecendo cada vez mais no mercado à medida que fornecedores identificam demandas de companhas que exigem mais dos seus sistemas de gestão de relacionamento com o cliente. 

Por exemplo, um consumidor entra em contato com o call center de uma organização para esclarecer uma dúvida ou efetuar uma solicitação. Uma vez que a questão for resolvida, o atendente estará equipado tecnologicamente para oferecer algum tipo de oportunidade especial de compra com base nas informações da conta e compras anteriores. Tudo isso está visível na tela do funcionário do call center.

"Vemos essas características em alguns CRMs e esse quadro tende a crescer", diz Kobielus. "Os CIOs estão voltando as atenções para essa questão justamente porque CMOs [1º escalão de executivos do marketing] também estão atentos ao tema”, completa. 

Os impactos são claros. As companhias podem registrar aumento das receitas utilizando os dados dos clientes e usá-los de forma mais eficaz, acredita Kobielus.

Felizmente, para os líderes de TI, essa não será uma tecnologia completamente nova para aprender e implementar. Ao contrário, é essencialmente um desdobramento das iniciativas de Business Intelligence (BI), que utiliza análises para localizar e classificar dados corporativos direcionados para ampliar a inteligência dos negócios. Mas no contexto do relacionamento com o cliente, ele é ligado diretamente ao CRM para impulsionar o seu valor.

Outra possibilidade, avalia Kobielus, é que os aplicativos de CRM e ferramentas de análise preditivas estão sendo conectados às plataformas de mídia social como o Facebook e o Twitter para ajudar as organizações a aproveitar as informações obtidas de clientes nessas redes.

Isso permite às empresas ampliar os dados do CRM para que possam, de forma mais eficaz, identificar o público-alvo, facilitando e tornando mais assertivas as ações de marketing. "É um assunto que está esquentando", diz o analista.

Nesse meio tempo, uma vez que esses tipos de recursos de análises preditivas são introduzidos, as empresas terão de descobrir as suas abordagens para incorporar os ingredientes certos em suas infraestruturas de TI. Isso vai levar a investigações detalhadas e discussões com as equipes de marketing, TI e outros departamentos, bem como pesquisa de mercado, entre outros.

Essa integração não é algo que a organização vai ser capaz de realizar com sucesso se mantiver um pensamento pequeno. É preciso identificar os objetivos antes de dar os primeiros passos para obter o retorno adequado dos investimentos de tempo e de recursos. "O ideal é estar pronto para esse cenário e se certificar de que o sistema de CRM da companhia será capaz de lidar com esse tipo de mudança", aconselha Kobielus.

Alguns fornecedores oferecem análises preditivas como recurso embutido em seus produtos, enquanto outros vão oferecem como complemento de produtos existentes, explica Kobielus. "Alguns sistemas mais antigos terão de ser substituídos ou será preciso obter licenças de software adicionais e integrá-las ao CRM."

Essa oferta, diz, ainda está em seus estágios iniciais. Fornecedores de CRM estão encontrando novas maneiras de integrar essas ferramentas, afirma. Ainda há trabalho a ser feito para encontrar as melhores combinações de ferramentas e dados. "O grande pulo do gato está em determinar como uma pessoa vai responder em circunstâncias preditivas quando elas são apresentadas como oferta."

Fonte: Baguete

Como desenvolver um sistema de Business Intelligence?

Paulo Krieser - sexta-feira, 05/08/2011 - 12:42

O que é Business Intelligence?

Apesar do conceito de BI (Business Intelligence) existir há mais de uma década, volta e meia aparecem dúvidas a respeito de sua arquitetura e de como implementar o sistema.

Business Intelligence envolve basicamente a análise do negócio através de métricas sintetizadas, que agrupam toda a informação disponível na empresa, com o objetivo de melhorar a tomada de decisão.A partir desta definição, já podemos deduzir algo muitas vezes negligenciado pelos analistas de BI: apenas as informações úteis para a tomada de decisão por parte dos executivos devem ser modeladas no sistema.

Trazer informações apenas por trazer gera trabalho (e custos) desnecessários. 

Como implementar uma aplicação dessas?

Uma aplicação de BI é muito complexa, devendo ser investido um bom tempo em análise e levantamento de requisitos.

O primeiro passo é a especificação das fontes que serão origens de dados. Estes dados encontram-se em sistemas externos, como o ERP da empresa (SAP, Oracle, Microsiga, Cigam, etc), o e-commerce, o e-procurement, sistemas de B2B, planilhas Excel e outras fontes.

Definidas as fontes, deve-se especificar os processos de ETL (Extract, Transform, Load). Estes processos são responsáveis por:

1. Extrair todas as informações relevantes para a aplicação. . O sistema de extração deve contemplar funcionalidades que permitam conectar a estas fontes e tratar os diversos formatos de arquivos.

2. Transformar os dados. Realizar as transformações necessárias das origens de dados para permitir a gravação no banco de dados.

3. Carregar os dados. Persistir as informações no sistema de BI.

Outra etapa importante é a modelagem do Data Warehouse. Este processo contempla a especificação de vários estágios no banco de dados, cada um deles sendo uma "fotografia" dos dados a serem transformados. Normalmente de definem 3 ou 4 estágios para a modelagem do banco.

A modelagem do banco de dados de um sistema de BI segue um paradigma diferente. Normalmente os analistas que estão acostumados com o paradigma relacional de sistemas transacionais, que incluem a normalização do banco de dados, se sentem um pouco perdidos. Para modelar um Data Warehouse, deve-se definir as tabelas com redundância de dados, para facilitar a performance nas consultas e permitir o uso de ferramentas de criação de cubos. Além disto, a modelagem desta maneira facilita os processos de cargas de dados.

Normalmente, no estágio do banco especificado para visualização dos dados, opta-se pela criação de um modelo estrela, centrado em uma tabela-fato relacionada com as outras tabelas que representam as dimensões de visualização. Estes são os cubos, que permitem a visualização multidimensional dos dados.

Ferramentas

Outra questão importante é a escolha das ferramentas a serem utilizadas. Para a criação dos cubos, pode-se optar por um servidor OLAP (Online Analytical Processing) como o Hyperion, Cognos ou o Mondrian. Para o ETL, pode-se optar pelo JasperETL ou o ODI (Oracle Data Integrator). Outra ferramenta interessante que pode ser utilizada para a visualização dos dados e que costuma apresentar boa performance é o QlikView.

Business Intelligence contempla uma variedade de conhecimentos, técnicas e ferramentas, que torna inviável citar tudo aqui. Para uma visão geral, é importante destacar que é uma ferramenta complexa de desenvolver, que envolve muitas horas de trabalho e consequentemente um custo considerável. A vantagem que este investimento traz é ter informações sintetizadas da empresa para melhorar a qualidade da tomada de decisão.

Agradeço ao funcionário da Krieser Vanderson Mello pelos ótimos conhecimentos transmitidos.

Fonte: ComputerWorld

BI: seis tendências que sua empresa precisa saber

Elas podem ajudar a obter maior retorno do investimento e são vitais para impulsionar a adesão à tecnologia.

Por MICHAEL CORCORAN *

A tecnologia de Business Intelligence (BI) tem tido um enorme impacto positivo nas empresas. Nos últimos anos, tornou-se uma das tecnologias de software mais implementadas no mundo dos negócios, ajudando gestores e analistas a manterem-se a par das atividades das empresas. Contudo, do ponto de vista do usuário, a tecnologia de BI só agora começa a alcançar o seu potencial.

De fato, identifiquei seis formas que considero vitais para impulsionar a adesão às ferramentas de BI e obter maior retorno do seu investimento.

1: Servir uma audiência mais abrangente

Durante anos ouvimos como o BI está sendo direcionado para as massas. Quanto mais consumidores de informação se tem, maior será o retorno do investimento de BI. Contudo, para verdadeiramente disponibilizar estas aplicações a todos na empresa, é necessário fornecer aos usuários um elevado grau de informação através de uma interface simples, que não exija formação.

Com a informação correta disponível de forma fácil, todos na organização se tornam potenciais decisores, quer seja nos serviços de apoio ao cliente, ou na distribuição, produção, área administrativa, etc. O enfoque do BI passou dos analistas, que necessitam de ferramentas complexas para criar e analisar informação, para os colaboradores, que apenas necessitam aceder a conteúdos significativos rápida e facilmente.

2: Disponibilizar a informação ativa

Apesar de serem necessárias ferramentas de BI profissionais para analistas, esta nova face do BI envolve a disponibilização de informações relevantes aos usuários dentro do contexto das suas atividades diárias. Por exemplo, um colaborador de call center poderá receber um alerta a avisar sobre novos descontos em determinados produtos, para que este possa promovê-los aos clientes. Um representante comercial pode depender da visão de um sistema de BI para detectar pedidos acima de determinado valor para depois recomendar um fornecedor baseando-se em promoções e disponibilidade. Da mesma forma, os representantes comerciais podem receber atualizações sobre assuntos de clientes envolvendo as suas contas, enquanto os representantes de produção recebem alertas sobre o aumento da ordem de volumes, que pode ter impacto na produção.

À medida que a natureza do BI se torna mais operacional tem, igualmente, de se tornar mais previsível. Estes colaboradores não deverão ter que pesquisar relatórios ou submeter consultas. A informação relevante deverá encontrá-los e as aplicações de BI deverão ser desenvolvidas para reagir às atividades operacionais existentes. A tecnologia de integração inserida nesta ferramenta é a chave para estas aplicações de BI, chamado de BI dinâmico: falamos de acessar dados, pesquisar por mensagens, sincronizar acontecimentos de negócio e submeter transações baseadas em um fluxo de trabalho pré-definido. Isto permite que essas aplicações “detectem” acontecimentos e tomem ações de acordo com parâmetros pré-definidos (tais como reenvio de informação para um agente tomar a decisão).

3: Implementar o BI como um serviço

À medida que os ambientes de BI se tornam mais operacionais, as suas capacidades tomam geralmente a forma de serviços que podem ser apresentados através de portais, painéis de controle, etc. Este tipo de aplicação abre uma nova dimensão para a indústria de BI, à medida que as empresas aplicam o conhecimento do seu domínio a uma indústria particular ou vertical.

Por exemplo, além de ajudar empresas a gerir pessoas e pagamentos, algumas empresas de RH estão também oferecendo serviços de armazenamento de dados e de capacidades analíticas, para criar relatórios. Observamos uma tendência semelhante com empresas de cartões de crédito, que deixam comerciantes analisarem os dados de transações geradas para compreender os padrões de compra dos consumidores. O que têm estas aplicações de BI em comum? Estão implementadas como serviços para uma base de clientes existente. Mais importante, todas partem do que é geralmente um centro de custo e o transformam em um centro de lucro.

4: Integração de pesquisas

O valor real da tecnologia de pesquisa revela-se quando se consegue alimentar o serviço de busca a partir de todas as fontes de informação da empresa e analisar resultados ao longo desse percurso. Idealmente, os usuários deverão poder pesquisar o conteúdo empresarial tão facilmente como usam o seu serviço de busca favorito na Web. Isto permitirá que tenham acesso ao conteúdo de BI dinâmico e adicionalmente a fontes de dados estruturados e não estruturados dentro da empresa.

Com a fácil localização de dados relevantes através da pesquisa por palavras-chave simples, a empresa irá obter ganhos significativos de produtividade, pois os usuários gastarão menos tempo para pesquisar a informação.

Infelizmente, a maioria das ferramentas de BI oferece apenas capacidades de pesquisa rudimentares. Trabalham através da construção de um índex consolidado de dados da empresa. Apenas uma pequena quantidade de informação de business intelligence é arquivada, o que limita a utilidade deste modelo.

Ao utilizar tecnologia de integração embutida, o ambiente de BI pode melhorar o valor das pesquisas. Por exemplo, quando uma transação é processada pelo seu sistema ERP, este pode inserir a informação no índex de pesquisa, para que os usuários possam encontrar de imediato os dados quando iniciam as pesquisas. Estes usuários podem começar com pesquisas tipo Google e depois enriquecer com transacções associadas e bases de dados para encontrar informação adicional, correlacionando eventos à medida que continuam.

5: Dar pernas ao BI com aplicações móveis

Os “smartphones” atuais têm telas e teclados que permitem acessar e visualizar facilmente conteúdo enriquecido da Web. À medida que os colaboradores descobrem as capacidades destes dispositivos, solicitam cada vez mais o acesso a dados corporativos. Se conseguem enviar e-mails ou navegar a Web nos seus telefones, porque não podem acessar ao último resultado de vendas ou solicitar um relatório de vendas?

Contudo, ainda se colocam alguns problemas. Uma vez que a memória e poder de processamento da maioria dos dispositivos móveis não corresponde às dos computadores, torna-se crítico entregar apenas a informação relevante. Além disso, as aplicações móveis de BI não deveriam requerer que os usuários instalem nenhum software extra no seu telefone. Os criadores de BI devem ter atenção, pois o cenário ideal é o desenvolvimento de aplicações centralizadas, baseadas na Web, que consigam receber pedidos e introduzir informação facilmente para os usuários móveis.

Claro que mostrar relatórios e alertas é apenas o começo. Para compreender o total potencial de uma solução de BI móvel, os usuários necessitam também conseguir analisar dados. Este é ainda um desafio que só agora começa a ter alguma resposta com os Active Reports.

6: Data warehouses não são a única solução

Os armazéns de dados não devem ser implementados sem uma clara compreensão dos desafios de negócio que são desenhados para resolver. Existem muitas formas de disponibilizar informação exata.

Algumas alternativas a considerar são a derivação de dados diretamente de fontes operacionais (ou uma cópia dessas fontes estabelecidas para relatórios); a inserção de dados no data warehouse à medida que determinadas transações ocorrem; criação de informação desencadeada por determinadas ocorrências na base de dados; ou a utilização de serviços Web para criar relatórios e entregar informação diretamente a usuários de negócio.

As atuais aplicações de BI dinâmicas, operacionais e integradas provam que não se necessita sempre de um data warehouse como fonte para as suas atividades de BI.

Em suma, os atuais ambientes de BI dão às empresas uma nova forma de servir os clientes, interagir com os parceiros de negócio e disponibilizar informação a todos os tipos de usuários – em alguns casos criando até novas linhas de negócio. O BI não envolve meramente a construção de um data warehouse e a disponibilidade de ferramentas para geração de relatórios. Implica uma estrutura preditiva que atenda uma grande parte da empresa utilizando capacidades de análise simples, mas poderosas, inseridas nas rotinas de trabalho.

Os criadores de BI devem empenhar-se para tornar as suas aplicações mais acessíveis através de acesso aos dados em tempo real, análise móvel e pesquisa empresarial – idealmente como parte de uma arquitetura orientada para o serviço. Isto irá permitir ao BI chegar a uma mais vasta audiência e rentabilizar enormemente o investimento realizado.

(*) Michael Corcoran é vice-presidente de Marketing de Produtos da Information Builders.

Entrevista - Oscar Ferreira fala sobre e-Business Intelligence

Fonte: Ponto Marketing

Entrevista – Oscar Ferreira fala sobre e-Business Intelligence

Postado por Gabriel Galvão em 17 ago, 2011 |

Inteligência de negócios é uma atividade fundamental para as empresas que desejam ter as melhores ações estratégicas dentro do mercado no qual estão inseridas. Identificar oportunidades, prever movimentos da concorrência e antecipar-se ao que vem a seguir é importante para a administração estratégica. A internet permite que essa inteligência de negócios tenha aplicações ainda mais eficientes.

Entrevistamos Oscar Ferreira, palestrante e instrutor de e-Business Intelligence, e buscamos mais detalhes sobre essa nova área da gestão estratégica de negócios.

Ponto Marketing – Os gestores atuais estão preparados para lidar com e-Business Intelligence? Qual o esforço do mercado em adquirir conhecimento nessa área?

Oscar Ferreira: São poucos os gestores que podem ser considerados analíticos, ou seja, que baseiam suas decisões em cima de informações que vieram da enorme quantidade de dados circulantes nas empresas. Há um grande esforço do mercado em transformar dados em informações. São investidos bilhões de reais em ferramentas analíticas que conseguem medir grande parte dos dados que circulam tanto na internet quanto em canais de venda. O grande problema que vejo é que, quando a cultura da empresa não é analítica, gastam-se milhões para usar nem 10% do potencial que essas ferramentas possibilitam. Então a quebra de paradigma é: mais cultura analítica somada a ferramentas práticas, usuais e de baixo custo.

PM – Qual o perfil ideal para um profissional que deseja entrar nessa área?

OF: Pensar em objetivos a todo momento. O mais difícil para esse tipo de profissional é ter uma visão holística do negócio, saber que tipos de informação ele precisa, pra que, por que e quando.

PM - E-Business Intelligence serve para todo tipo de empresa?

OF: Sim, desde pequenas empresas até gigantes. Todas elas nos seus respectivos graus de investimento.

PM - É possível ou recomendável às empresas que terceirizem o e-Business Intelligence para outras empresas ou profissionais autônomos?

OF: Sinceramente, não acredito na terceirização desse processo sem que a empresa esteja completamente aculturada. A terceirização pode vir como uma boa solução na área de consultoria, principalmente na gestão estratégica, mas a mudança tem que ser total e irrestrita dentro da uma corporação analítica.

PM – Há alguma desvantagem ou ressalva na adoção do e-Business Intelligence?

OF: Sempre digo para os alunos do curso que há desvantagens quando erramos. O erro mais comum em e-Business Intelligence é achar que investir em tecnologia vai resolver todos os seus problemas. Pelo contrário, vai criar mais problemas, dores de cabeça, reuniões desnecessárias, relatórios enormes cheios de dados, mas sem significado, e por aí vai. Então essa é a maior desvantagem. Mas se houver consciência de que:

• É um investimento de médio a longo prazos;
• É uma mudança de gestão e não só de tecnologia;
• Deve envolver toda a empresa e não só algumas áreas;
• Dados são diferentes de informações;

as vantagens serão enormes! E sim, se torna uma grande vantagem competitiva.

Oscar Ferreira será o facilitador no curso e-Business Intelligence, realizado pela Trespontos, em Recife (Boa Viagem), nos dias 20 e 21 de agosto. Garanta sua vaga clicando aqui e fazendo sua inscrição.

Veja o original em: http://www.pontomarketing.com/gestao/entrevista-oscar-ferreira-fala-sobre-e-business-intelligence/#ixzz1VP2hVrNO
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