Nove reflexões do presidente do Google sobre Data Driven

O uso de dados tornou-se fundamental para a reinvenção ou criação de modelos de negócios. Este é um consenso entre as organizações, estejam elas em um grau menor ou maior de maturidade digital. 

A cultura de dados começa pela visão e pela clareza de como usá-los e de como estes conceitos permeiam toda a organização, com atenção para o uso adequado e ético das informações coletadas. 

“Temos que respeitar o usuário sempre. A troca de dados só vale respeitando as leis e com autorização explícita”, alerta Fabio Coelho, presidente do Google no Brasil. O especialista aponta para a falta de uma cultura de dados nas organizações além de pouco entendimento em como eles podem ser usados de forma integrada. 

Mas o caminho é evolutivo. Há 10 anos no comando do Google no Brasil, Fabio Coelho tem acompanhado a transformação digital no mercado corporativo. “A questão é avançar. Ou faz isso ou as empresas vão, devagarinho, ficando menos relevantes e aí elas perdem competitividade”, afirma. 

Com nove plataformas e mais de um bilhão de usuários ao redor do mundo, o Google tem uma história de amor com o Brasil, na opinião do líder da gigante digital. São mais de 140 milhões de brasileiros que assistem ao YouTube e mais de 150 milhões que usam a busca, “dão um Google”, no país. Um fluxo de geração de dados estratosférico, que ganha uma função corporativa. 

“Nossa responsabilidade é usar estes dados para ajudar as empresas, de todos os tamanhos, a ficarem mais eficientes. Assim como houve democratização de acesso para o usuário, estamos buscando a democratização da capacidade de ficar competitivo e empreender. O grande (negócio) tem a oportunidade e necessidade de ficar mais competitivo, uma vez que compete na economia global. O médio e o pequeno têm a capacidade de entrar na plataforma digital para ter acesso a determinados serviços que antes eles não tinham”, diz Coelho. 

Durante o encontro online Unleash The Data Driven World, organizado pelo Experience Club, o presidente do Google trouxe nove insights sobre o uso de dados e a criação de relevância nas empresas, com clareza de propósito e consistência na jornada. Confira.

1 – Prototipagem em 3 níveis

“Dentro do Google há três níveis de prototipagem para saber se um produto tem alguma chance de dar certo. Tudo fundamentado em dados. Aparecem centenas de conceitos que são trazidos para o que chamamos ‘fish food’ (comida de peixe), onde as pessoas começam a usar determinadas soluções em estado de ‘pré-tótipo’. Se aquele conceito tiver condições de avançar vai para um segundo estágio, que chamamos de ‘dog food’ (comida de cachorro). A ideia é que é necessário comer a própria comida do seu cachorro para entender se aquilo vai longe. Nesse processo de ‘dog food’, são de 3 mil a 5 mil funcionários do Google testando determinadas soluções e dando o tempo todo feedback, para melhorar os desenvolvimentos da empresa, ou para voltar para o ‘drawing board’, para fazer algum caminho diferente. E se aquilo for bom, daí vai para a escala comercial e chega ao mercado”. 

2 – Revolução dos sensores

“A transformação digital começou lá atrás, no ‘Sales and Marketing’ no Brasil. Depois veio com a mobilidade, que teve início em 2007, quando tivemos o lançamento do iPhone, que não é um produto do Google, mas é um belíssimo produto, que mudou o conceito da categoria. As pessoas passaram a interagir de maneira muito mais intensa com os devices, deixando dados o tempo todo, 100, 150 interações por dia, através de suas máquinas. Isso avançou para o cloud computing e, recentemente, com a revolução dos sensores e todo processo de conectividade entre pessoas e máquinas, nós começamos a ter uma nova escala de integração digital. Hoje, esta transformação digital tem uma profundidade enorme porque é uma indústria de mais de 600 bilhões de dólares ao redor do mundo, com advertising e e-commerce basicamente”. 

3 – Hiperpersonalização

 “As empresas usam tão bem o processo de personalização que muitas vezes ele não é percebido. Boa parte da receita da Netflix tem a ver com: ‘você viu esta série, que tal ver esta outra’? Vemos isso todos os dias no Youtube com o algoritmo de sugestão. No Brasil, está mais presente nas empresas maiores, como Mercado Livre, Magazine Luiza, B2W e Via Varejo, que rapidamente entenderam que a chegada da Amazon significava que tinham que entender quais eram as barreiras de chegada possíveis de serem levantadas. A personalização é uma delas. Falamos de usar um modelo criativo dinâmico, de entender como criar uma mesa de performance, como fazer um trabalho de atribuição bem feito, como ter analítica avançada em relação à inteligência de cliente, que pode alimentar a maneira como (a empresa) vai buscar novos usuários similares no mercado”. 

4 – Era da assistência

“As empresas estão buscando oferecer uma excelente experiência ao cliente, que pode ser por voz. O sistema de chat para conversar pode ser um avanço desta experiência. É ‘The age of assistance’, a era da assistência, porque as pessoas ficaram mais exigentes, querem as coisas rapidamente, querem receber em casa ou fazer uma busca na porta da loja, sem entrar na loja. Para isso, tem que ter uma estrutura de dados consistente e um modelo de sistemas que possa funcionar, além de uma estrutura de cloud (nuvem) robusta, porque se não tiver, não consegue funcionar bem”. 

5 – Data is better than oil

“Há alguns anos, na capa de uma revista (The Economist) falavam que ‘Data is the new oil’. Nós temos que discordar. Na verdade, ‘data é melhor do que oil’, na visão de algumas pessoas, porque o dado é renovável. Mas, ao mesmo tempo, o dado é muito mais difícil de ser tratado porque é preciso descartar dados que não têm relevância. Existe um processo de tratamento e os dados têm que ser usados pelas empresas sérias de tecnologia. Não podem estar disponibilizados para uso comercial para algumas categorias. Você não vai ver o Google usar dados de saúde para fazer propaganda de remédio, se não for algo que é OTC (isentos de prescrição médica, na sigla em inglês). Não vai ter um uso individualizado do dado.” 

6 – Dados anonimizados e agregados

“Ambientes digitais ficam cada vez mais seguros do que os físicos. O uso de dados anonimizados e agregados consegue criar uma economia mais competitiva porque gera eficiência e segurança para as empresas, respeitando a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados)”.

7 – Relevância e negócios

“Acho que o futuro é da relevância e as empresas que souberem ser relevantes vão criar melhores oportunidades de negócio – e a tecnologia vai nos levando em direção a esta relevância. Na questão do uso de dados, temos de ter respeito ao usuário antes de tudo. Algumas empresas usam o conceito de Walled Garden (prática utilizada para manter o usuário dentro de determinada plataforma a fim de coletar seus dados). Mas quanto mais pudermos trocar dados, e trocar dados significa que o usuário é dono das suas informações, melhor. As empresas só podem usar os dados de acordo com a LGPD. Se souberem usá-los em ambientes seguros, com autorização dos usuários, de maneira agregada, anonimizada, onde as pessoas não se sintam invadidas, vão conseguir criar melhores oportunidades de negócios”.

8 – Avanço da publicidade digital

“É importante dizer que a internet representa mais de 30% do investimento de marcas em publicidade. Quando os bureaus que fazem aferição de ‘share of wallet’ (o quanto de dinheiro, proporcionalmente, uma empresa recebe da carteira do cliente) eles analisam o investimento que vem através de uma extrapolação das agências de propaganda. Mas algumas empresas não têm agência, porque elas fizeram o insourcing (internalização) de suas competências digitais, de marketing e de vendas. Outras empresas têm quantidades de dinheiro enorme orientadas para performance, trade marketing e várias outras frentes”. 

9 – Estratégias de data analytics

De acordo com Fabio Coelho, os principais erros nas estratégias de analytics são falta de uma cultura de dados e de cultura digital, além de falta de entendimento (como isso pode ser usado de maneira integrada dentro da organização). “A cultura de dados começa na visão, passa pelo modelo, pela clareza do entendimento do uso de dados, chega aos sistemas e como esta cultura permeia toda organização. No Google, quando as pessoas falam do modelo de colaboração, referem-se à formação aberta, com dashboards super visíveis, com informação em tempo real super disponível, com níveis de acesso diferentes dentro da empresa. Hoje, as plataformas de colaboração já permitem isso. Temos que ter cuidado com o obscurantismo e abraçar o novo. A necessidade da relevância está aí para todos nós e ela vai ser conseguida quando tivermos clareza de propósito e consistência de jornada. O resto é técnico”.

Texto: Andrea Martins

Imagens: reprodução