7 principais dúvidas sobre Inteligência de Mercado

Investir em Inteligência de Mercado pode ser a diferença para as organizações que buscam mais agilidade na identificação de problemas e soluções e assertividade e segurança na tomada de decisão. Mas o tema é complexo e gera dúvidas mesmo para os mais experientes e versados no tema. Por isso, selecionamos as sete principais dúvidas que ouvimos no mercado sobre essa que é uma das práticas de gestão mais eficientes para atingir resultados positivos. Confira:

 

1 Como estruturar um processo de Inteligência de Mercado?

“Um processo de inteligência pode ser a solução para o meu negócio, mas como estruturá-lo?”. Esse é uma das perguntas que mais se ouve no cenário da Inteligência de Mercado. É aquela história: a existência de IM é conhecida, mas como chegar até seus resultados e ter acesso ao seus benefícios é um grande mistério.

2Primeiramente, é preciso buscar profissionais especialistas em análise e inteligência de dados, capacitados para atender as demandas da sua empresa. A partir disso, o processo de inteligência pode ser estruturado da seguinte maneira:

Compreenda as dores da organização, ou seja, identifique quais as necessidades informacionais e análises qualificadas que os tomadores de decisão das empresas precisam para serem mais assertivos em suas atividades no negócio. É necessário respeitar as fases do ciclo de inteligência, que envolvem o planejamento, a coleta, a análise e a disseminação dos dados e informação reunidos e avaliados. E, assim, é possível iniciar um bom processo de Inteligência de Mercado.

 

2 Como montar uma área de inteligência?

A área de inteligência de uma empresa precisa contar com uma equipe de profissionais capacitados, desde gestores, analistas, coletores e demais especialistas em inteligência. Além disso, pode ser composta por profissionais de outros setores de atuação, como marketing e comercial, por exemplo. Muitas vezes, as informações analisadas servem para compor estratégias que envolvem essas áreas e melhorar ainda mais o rendimento da empresa.

A partir disso, é importante reunir todos os colaboradores sob um processo orquestrado. Com base na inteligência de dados, eles conseguem alcançar as respostas necessárias para o tomador de decisão definir estratégias e conquistar resultados positivos para o negócio da empresa. Para potencializar isso, é interessante contar com o auxílio da automação e de diferentes recursos tecnológicos, importantes não apenas na fase de coleta de informações, mas também nas atividades diárias de sua empresa, como gerenciamento de tarefas e colaboradores, análise de desempenho e demais processos administrativos.

 

3 Quais atitudes, habilidades e competências é preciso ter num time de IM?

Uma equipe de IM deve ser formada por profissionais especialistas em inteligência de dados. É preciso conhecer a fundo conceitos, metodologias e processos e ainda saber como explorar diferentes tecnologias. Para isso, é necessário desenvolver uma série de atitudes, habilidades e competências.

• Atitudes: os participantes de um time de IM devem saber liderar equipes, gerenciar problemas simples, complexos e de negócio, além de controlar e conhecer as responsabilidades dos profissionais de diferentes setores e áreas.

• Habilidades: uma equipe precisa saber planejar e identificar necessidades, coletar informações relevantes, monitorar e analisar dados. Conhecimentos sobre Big Data, Analytics, Machine Learning, Inteligência Artificial são importantes, assim como ter uma ótima visão de negócios, intimidade com matemática, estatística e ciência da computação.

• Competências: um bom time de IM deve ter facilidade para analisar dados e compreender contextos e cenários. Entender sobre estrutura de dados, algoritmos, sistemas e conhecer linguagens de programação também é importante – mesmo que não seja um pré-requisito.

 

4 Quais as melhores práticas de coleta?

Em um processo de IM, é fundamental recolher dados, ou seja, buscar informações que vão servir como base para a análise e produção da Inteligência. Para isso, é preciso realizar o planejamento da coleta e definir algumas práticas que podem ser extremamente eficientes para o seu negócio.

Confira, a seguir:

• Definir a estratégia: as informações podem ser reunidas pelo próprio time de inteligência, porém, dependendo do objetivo e das necessidades específicas da empresa é possível terceirizar essa prática ou buscar suporte na tecnologia para chegar às informações corretas.

• Montar uma rede interna para a coleta de informação: é possível motivar colaboradores chave para estabelecer uma rede interna de busca de dados informal.

• Definir ferramenta para armazenamento e recuperação das informações: ou seja, escolher recursos e ferramentas para apoiar no processo.

Resumidamente, é preciso definir como será o plano e a rede de coleta das informações necessárias, tanto internas quanto externas. Depois, devem ser determinados os papéis dos coletores, assim como dos pontos de recolhimento de informação e os principais eventos para realizar essa prática.

Além dessas, existem outras ações necessárias relacionadas à coleta de informações:

Não se contentar com uma única fonte de informação;
 
Procurar fontes alternativas;
 
Não julgar antes de reunir os dados – “não preciso daquela informação”;
• 
Sempre avaliar as fontes de informação.

 

5 Quais as melhores práticas de análise?

Uma das partes mais importantes práticas de um processo de IM é a análise. Sem ela, não conseguimos encontrar as respostas certas para alavancar os negócios. Mesmo sendo uma atividade que depende intrinsecamente das necessidades do decisor para acontecer, existem algumas ações que devem ser encaradas como essenciais, pois ajudam em qualquer processo de análise de dados. Confira, a seguir, quais são elas:

Qualquer análise necessita de objetivos;
• 
Não existe uma maneira certa para analisar;
• A análise precisa ser constante;
• 
O propósito é oferecer sempre alternativas para a tomada de decisões e de ações;
• 
Interferências levam a insights e não a dados ou mesmo informações;
• 
O resultado deve ser focado no futuro e não no presente ou passado;
 
Faça hipóteses e teste as potenciais conclusões.

 

6 Consigo conduzir um processo de inteligência sem tecnologia?

Essa é uma das perguntas mais comuns e a sua resposta não é muito difícil. Hoje, é praticamente impossível não pensar em automação de processos como aliada no tratamento de um grande volume de dados. Entretanto, o processo de inteligência continua dependendo muito da capacidade humana de ter insights, perceber sinais fracos num ambiente cada vez mais complexo e então construir recomendações criativas para fazer as organizações estarem ainda mais capacitadas para competir.

De qualquer forma, a tecnologia é grande aliada em todas as fases do processo de IM, mas, sobretudo, na etapa de coleta, quando os robôs são o principal recurso tecnológico usado para a captura e organização de dados. Na fase de análise e disseminação, ela pode ser eficiente em casos simples, como comparar dados e enviá-los às áreas competentes de forma automática, por exemplo, ou na avaliação prévia de um grande volume de informações não-estruturadas.

 

7 Qual a diferença entre o analista de IM e o cientista de dados?

O analista de IM é responsável por buscar, refinar e selecionar aquelas informações que confirmam hipóteses, antecipam tendências, identificam problemas, entre outros pontos que subsidiam análises e decisões de acordo com a necessidade e timing do negócio. Eles não precisam ser experts em estatística ou em computação, mas estar a par dessas duas habilidades pode ser produtivo para a profissão.

Por outro lado, o cientista de dados é um especialista analítico que desenvolve habilidades técnicas para a gestão de problemas complexos. Ele cria algoritmos para extrair insights valiosos de dados, entende conceitos estatísticos, domina a utilização de ferramentas analíticas e trabalha com uma variedade de linguagens de programação.

Enquanto um está mais ligado a estratégia de negócio da empresa (analista de IM), o outro tem como foco agilizar o processo de análise e lapidação das informações (cientista de dados). No entanto, ambos atuam com base em análise de dados inteligente, e é isso que une essas duas profissões e as torna ainda mais próximas.

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