Descubra como aprofundar seus conhecimentos em Business Intelligence e aprenda com um estudo de caso real.

Problemas de negócio

O instrutor iniciou falando sobre a importância de entender os problemas de negócio das organizações. Os problemas de negócio estão relacionados às principais dores e desafios enfrentados por uma empresa em seu dia a dia.

  • Baixo engajamento de clientes
  • Alta taxa de churn (cancelamento)
  • Receita não recorrente
  • Alto custo de aquisição de clientes
  • Margens de lucro baixas

Importância de colocar o cliente no centro

Foi destacada a importância de sempre colocar o cliente no centro das decisões de negócio e estratégias das empresas. A visão centrada no cliente é essencial para criar valor e garantir sustentabilidade no longo prazo.

  • Entender a fundo as necessidades, desejos e Jobs to be Done dos clientes
  • Captar continuamente insights dos clientes por meio de pesquisas, NPS, etc
  • Tomar decisões pensando na experiência e satisfação do cliente
  • Definir indicadores e metas com foco no cliente (ex: NPS, CSAT)
  • Criar uma cultura verdadeiramente centrada no cliente em toda a empresa

Principais áreas de negócio

Foram citadas as três principais áreas funcionais das empresas: Finanças, Recursos Humanos (RH) e Marketing.

  • Visão sistêmica das áreas funcionais
  • Impacto das iniciativas e decisões umas nas outras e nos negócios como um todo
  • Foco em insights e análises que apoiem a tomada de decisão e a solução dos problemas de negócio

Gestão Financeira

Como principais responsabilidades:

  • Gestão de caixa e fluxo de caixa
  • Contas a pagar e receber
  • Análise de demonstrativos financeiros
  • Planejamento financeiro e orçamentário
  • Análise de rentabilidade de produtos e serviços
  • Precificação
  • Controles e riscos financeiros
  • Auditoria

Recursos Humanos

O RH é responsável principalmente por:

  • Recrutamento e seleção
  • Treinamento e desenvolvimento
  • Remuneração e benefícios
  • Engajamento dos funcionários
  • Cultura organizacional
  • Saúde e bem-estar
  • Conformidade trabalhista

Marketing

O marketing foca em:

  • Entendimento do cliente
  • Pesquisa de mercado
  • Segmentação de clientes
  • Definição do público-alvo
  • Branding e posicionamento
  • Propaganda e promoção
  • Canais de venda
  • Experiência do cliente
  • Fidelização

Indicadores e Métricas

Foram apresentados dois importantes modelos de indicadores e metas: OKRs e QPIs.

  • OKRs: Objectives and Key Results
  • Características dos OKRs
  • Exemplos de OKRs
  • QPIs: Indicador Chave de Performance
  • Características dos QPIs
  • Exemplos de QPIs
  • Relação entre OKRs e QPIs

Voice of Customer (VOC)

VOC significa Voz do Cliente em português. É um conceito fundamental no marketing moderno e gestão centrada no cliente.

  • Capturar insights diretamente dos clientes
  • Entender as necessidades, desejos e feedbacks dos clientes
  • Identificar dores e oportunidades de melhoria na experiência
  • Exemplos de iniciativas VOC
  • Importância da Voice of Customer

Técnicas de investigação de dados

Foram apresentadas algumas técnicas importantes que auxiliam na investigação e análise de dados para resolver problemas de negócio.

  • Design Thinking é uma abordagem centrada no usuário para resolver problemas e criar soluções inovadoras.
  • As principais etapas do Design Thinking incluem Descoberta e Empatia, Definição, Ideação, Prototipação e Testes.
  • O Design Thinking ajuda a conectar os insights dos dados com as reais necessidades dos clientes e usuários.
  • O CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) é uma metodologia estruturada para conduzir projetos de análise de dados.
  • As fases do CRISP-DM são: Entendimento do negócio, Entendimento dos dados, Preparação dos dados, Modelagem, Avaliação/Interpretação e Implantação.
  • O CRISP-DM é um framework completo que pode ser adaptado para guiar projetos de análise de dados nas empresas.

Estudo de caso: Análise de fraudes

Foi apresentado um caso prático de análise de dados para investigar possíveis fraudes financeiras.

  • Análise exploratória dos dados para identificar outliers, inconsistências e padrões suspeitos.
  • Utilização de ferramentas de business intelligence para cruzar dados de vendas, financeiro, estoque, etc.
  • Técnicas preditivas para identificar transações com maior probabilidade de fraude.
  • Abordagens forenses para análise de fraudes.
  • Process mining para mapear os processos e identificar gargalos e riscos.

Conclusão

Esperamos que este guia tenha proporcionado um entendimento mais aprofundado sobre Business Intelligence e suas aplicações práticas. Continue acompanhando para mais materiais e conhecimentos sobre análise de dados e gestão ágil.