Automatizar o processo de Inteligência Competitiva (IC) pode ser uma ótima solução para melhorar o desempenho do seu negócio. Independentemente do segmento de atuação, uma empresa precisa estar atenta diariamente às movimentações da concorrência, às motivações dos consumidores e aos seus próprios resultados. Afinal, somente assim é possível sair à frente na disputa por um espaço no mercado. E, por isso, usar a tecnologia como sua aliada no momento de monitorar e avaliar o andamento da organização é essencial.
Um processo de IC passa por algumas fases até se chegar às respostas certas para que gestores, equipes diretivas e colaboradores possam tomar decisões mais estratégicas e eficientes. Planejar, coletar, analisar e disseminar são práticas que compõem esse processo e devem ser realizadas com excelência para que todo o trabalho de inteligência da sua empresa se torne realmente efetivo.
Pensando nisso, separamos 10 dicas para ajudar você a entender como o uso de tecnologia e a automação de processos pode ser um grande diferencial para melhorar a performance da sua empresa no mercado. Confira, a seguir:
1. Aproximar-se dos decisores:
Na fase inicial do processo de IC, é preciso estar o mais próximo possível dos decisores da empresa para saber o que eles buscam melhorar ou mudar. E uma das formas de facilitar esse estudo é por meio da tecnologia. Existem ferramentas bastantes conhecidas e usadas na etapa de planejamento, como o SurveyMonkey, um software de questionários que facilita a criação de enquetes e formulários de pesquisa online, que aproximam os profissionais de inteligência das equipes de gestão. É uma maneira simples e prática de entender o cenário em que determinada empresa se encontra e reunir informações de negócio para poder avançar para a próxima fase do processo.
2. Monitorar o comportamento do decisor:
Como vimos, no momento de planejar é preciso aproximar-se dos decisores. Uma forma mais fácil de colocar isso em prática é acompanhando os movimentos desses gestores e líderes. E por meio de ferramentas como o Big Data Analytics é possível automatizar esses procedimentos. Monitorar o comportamento de um tomador de decisão em uma rede social interna, por exemplo, permite compreender os assuntos em que ele está mais engajado e, assim, ter uma visão dos seus interesses para então saber o que precisa ser executado na etapa seguinte do ciclo, a coleta de dados.
3. Evitar desperdício de tempo na coleta de dados:
Depois de estabelecer o melhor plano a seguir e perceber qual é a verdadeira carência de informações que a empresa em questão tem, é preciso realizar uma boa coleta de informações. Porém, nem sempre essa é uma tarefa simples. Estima-se que o volume de dados gerados nos últimos dois anos é maior do que a quantidade produzida em toda a história da humanidade, e reconhecer quais as informações certas a serem coletadas pode tomar muito tempo. Por isso, nesse momento, é interessante contar com a expertise de especialistas em inteligência, mas também com auxílio de ferramentas como o Google Alerts, que, por meio de coletores, pode encontrar de forma ágil (ou seja, em menos tempo) as fontes certas para a resolução de um problema de negócio.
4. Atender ao grande volume de dados:
Devido à enorme quantidade de dados gerados pelas próprias empresas (internos), pela concorrência e, principalmente, pelos consumidores (ou seja, externos à organização) é possível se perder nas coletas e análises de dados. Isso porque estamos falando de dados estruturados e/ou não-estruturados que podem ser encontrados a partir de diferentes fontes e múltiplos canais de comunicação. Então, nesses casos, a tecnologia certamente será o seu maior aliado. Os robôs são o principal recurso tecnológico usado para a captura de dados e automatização do processo e uma Plataforma de Inteligência, que centraliza todas as iniciativas da área, ajudando na organização, monitoramento e análise das informações.
5. Facilitar o trabalho de preparação dos dados:
Para uma boa análise é preciso preparar os dados da maneira correta. O que queremos dizer com isso? Que para ter melhores insights é fundamental contar com as informações certas e isso só se torna viável por meio de organização e, principalmente, por uma boa preparação de dados. Mesmo que os especialistas de inteligência estejam prontos para avaliar qualquer tipo de dado, e esses dados estejam organizados em uma plataforma de inteligência, é possível facilitar esse entendimento por meio de sistemas de análises. Com um Customer Relationship Management (CRM) como o Salesforce, por exemplo, você pode gerenciar as interações com os clientes e administrar um cliente potencial desde o primeiro contato. O diferencial é o modo como uma ferramenta dessas armazena as informações dos clientes, facilitando o trabalho de preparação dos dados para a análise.
6. Facilitar o trabalho de verificação de dados:
Entrando na fase de análise percebe-se a importância de conhecer a fundo os dados que estão sendo trabalhados. Além de prepará-los da melhor forma e de armazená-los e visualizá-los de maneira organizada, é preciso fazer a sua interpretação. Até porque de nada adiante ter os dados corretos em mãos e não saber utilizá-los. Nesse momento, a função de um especialista em inteligência é insubstituível, porém, existem alguns recursos tecnológicos que facilitam a sua atuação. Uma ferramenta como o Tableau, por exemplo, permite que os analistas criem relatórios e painéis de forma ágil e compartilhem essas informações com qualquer profissional da empresa, que por sua vez também pode colaborar com insights para a empresa em tempo real.
7. Melhorar a análise de dados variados:
Além dos dados serem gerados em múltiplos canais, também podem ter diversos formatos. Dizemos que eles são estruturados ou não-estruturados e essa variedade pode demandar certo trabalho no momento da análise. Por isso, um grande aliado do profissional de inteligência é o Google Analytics, uma ferramenta de análise bastante conhecida e explorada por áreas como o marketing digital e de TI, que traz dados relacionados à performance das páginas no ambiente online e realiza a coleta de dados apontando a quantidade de usuários que acessam as páginas, assim como a maneira como eles trafegam e se comportam.
8. Converter dados menos complexos em informação útil:
Quando falamos em análises menos complexas, como uma comparação de dados, por exemplo, a tecnologia pode ajudar (e muito). No caso de um varejista que deseja avaliar o preço de seus produtos, é possível fazer uma coleta dos valores oferecidos pelos concorrentes por meio de ferramentas de análises, cruzar os dados, gerar análises automáticas e, a partir dos resultados, verificar rapidamente a melhor estratégia para o negócio: manter um preço médio, aumentar ou diminuir os valores
9. Auxiliar no desenvolvimento de produtos e oferta de serviços:
Depois de preparar, verificar, avaliar e analisar os dados certos é fundamental convencer a empresa que é preciso comprometer-se com o que foi estabelecido na análise. Para o especialista em inteligência, esse é o momento de disseminar informações e mostrar os resultados recolhidos ao longo do processo de IC. Apresentar cenários e contextos de Inteligência que podem ser explorados pelo decisor, recomendar ações e o desenvolvimento de novos produtos ou oferta de serviços são algumas possibilidades que se tornaram factíveis também pelo uso da tecnologia.
10. Otimizar a pauta dos decisores:
A última dica está relacionada à principal característica da automação de processos por meio de tecnologias variadas: a agilidade. Ao encontrar os recursos certos para facilitar o trabalho dos especialistas em Inteligência, é possível tornar todo o processo de IC mais rápido e, assim, ter mais chances de sucesso no mercado. Isso porque o tempo que os decisores levam para perceber questões de negócio, como um problema ou uma oportunidade, com o uso da tecnologia é menor e, a partir disso, eles podem dedicar-se a outras funções estratégicas.
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