De acordo com a Invesp, uma companhia com estratégia orientada a dados apresenta taxas de ROI de cinco a oito vezes maiores do que aquelas que não são data driven.
A possibilidade de usar um banco de dados apurado faz com que as decisões tomadas sejam até três vezes mais relevantes, segundo estatística do Google. Assim, essa cultura é fundamental para garantir modelos de negócios mais acertados, que estejam de acordo com a realidade do mercado e de todos os setores da empresa, inclusive o financeiro.
Uma das principais questões quanto a essa nova realidade é que diversas companhias encaram os dados mais como um suporte, com papel secundário, em vez do protagonismo que devem ter. Nesse ponto, todo o mindset da empresa deve mudar para que os dados sejam, de fato, aproveitados.
Partindo do princípio que o setor financeiro concentra informações e relatórios essenciais para a estratégia de uma companhia, ele pode ser a chave de uma cultura data driven bem implementada. A seguir, discutimos como executar essa realidade da melhor maneira.
5 passos fundamentais para uma cultura data driven no setor financeiro
Na maior parte das vezes, o financeiro já tem dados suficientes para melhorar a performance dos negócios, porém, a dificuldade de integração e aceitação dessa nova cultura impede muitas ações. Pensando nisso, selecionamos as principais atitudes que devem ser tomadas.
1. Crie um ambiente propício à inovação
Pensando em fazer a cultura data driven do setor financeiro se tornar estratégica para a organização, é preciso trazer a inovação ao dia a dia dos colaboradores, permitindo que todos possam contribuir. Para isso, alguns pontos são fundamentais, como:
- permitir o compartilhamento de ideias entre todos. Em alguns momentos, a criatividade é barrada pelas tarefas burocráticas. Por isso, fazer reuniões de insights e brainstorm entre os diversos setores, incluindo o financeiro, é uma forma de garantir uma visão mais holística;
- buscar a opinião de terceiros, seja uma consultoria ou conversas com outras áreas para que novos olhares possam identificar situações que passavam despercebidas;
- promover aprendizados e reciclagens. Ser data driven pede novos conhecimentos que podem ser conquistados com cursos que vão trazer mais empoderamento e engajamento à empresa.
2. Integre o setor financeiro com outras áreas por meio de dados
Fica mais simples e realista gerenciar aquilo que é medido e, muitas vezes, isso acaba não sendo uma realidade nas empresas. Um passo importante é mapear os processos para reconhecer gargalos e novas possibilidades. Isso pode começar com:
- dados de vendas;
- números da folha de pagamentos;
- metas atuais de cada setor;
- retenção e LTV (lifetime value) de clientes;
- gastos de cada setor;
- custos com tecnologia e inovação.
Com isso em mãos, faça reuniões estratégicas com os representantes de cada área para que sejam elaborados novos planejamentos, todos eles baseados nos dados obtidos. Repensar metas a partir de uma cultura data driven traz mais previsibilidade às finanças do negócio. Isso porque os objetivos são definidos com clareza e, consequentemente, a probabilidade de serem cumpridos é maior.
3. Seja estratégico ao apresentar os números da empresa
Uma gestão financeira deve ser mais ampla do que apenas controlar os gastos e os lucros da companhia. Ou seja, a partir dos números gerados, traga insights a todos os outros setores — mas vá além de planilhas complexas.
Os profissionais de finanças precisam fazer o possível para tornar suas análises mais intuitivas, não apenas tornando-as mais visuais, mas permitindo que os outros setores sejam capazes de entendê-las sem a necessidade constante de explicação de alguém do setor financeiro. Dessa maneira, os demais colaboradores ganham poder ao entender de forma simples as opções e cada uma de suas implicações.
4. Aposte em análises mais amplas, em vez de mais ferramentas
Mais do que novas ferramentas em uma cultura data driven, é imprescindível que as soluções e softwares trabalhem de forma a procurar e compreender padrões nos dados o tempo todo. Assim, uma empresa conta com processos e análises mais precisas.
De acordo com estudo da Harvard Business Review, mais de 70% das organizações que implementaram o analytics mostraram desempenho financeiro aprimorado, aumento de produtividade, riscos reduzidos e tomada de decisão mais rápida. Em contrapartida, as empresas, com distribuição menos ampla de acesso às análises, tinham 20% menos chances de relatar esses benefícios. Ou seja, todos os setores precisam de acesso às análises para tomar decisões.
5. Crie um Data Lab dentro do setor
Ferramentas de automação geram quantidades absurdas de dados. Entretanto, apenas gerar relatórios e não fazer uso estratégico deles não é ser guiado por dados, pelo contrário, significa seguir no status quo.
Para melhorar o aproveitamento das soluções, além de trabalhar com sistemas que façam uso do machine learning e inteligência artificial, é preciso criar um data lab, que age bem diferente de um simples armazém de informações.
A partir de um data lab, o setor consegue reunir conjuntos de informações, realizar testes e usar o machine learning para identificar padrões ocultos. Analistas e cientistas de dados são profissionais que podem facilitar esse caminho, assim como a contratação de um Chief Data Officer (CDO).
Este profissional é encarregado de maximizar o valor dos dados e das análises na empresa. Caso a empresa não tenha esse cargo, vale a pena lutar pela sua criação para que ela consiga priorizar ou liderar suas estratégias de dados e análises.
A cultura data driven no dia a dia de algumas empresas
Diversas corporações têm apostado no mindset guiado por dados para contar com as melhores decisões e aperfeiçoamento de processos. A seguir, trazemos alguns exemplos:
- A Procter & Gamble, em um caso da McKinsey, tem usado o analytics para acelerar as decisões, com todos os setores e os varejistas olhando para a mesma realidade. Em lugar de debater sobre informações diferentes, quando todos têm a mesma verdade, fica mais simples trabalhar pelos mesmos objetivos.
- A Nokia apostou na cultura data driven para ser essencialmente centrada no cliente, ao transformar dados em conhecimento e aperfeiçoar o desempenho de sua rede e dos seus negócios. Exemplo disso é contar com ações corretivas proativas antes das reclamações chegarem.
- Já o Oversea-Chinese Banking Corporation (OCBC) apostou no Big Data Analytics em diversos setores. Com isso, o banco melhorou a auditoria de agências, estabeleceu ações contra a lavagem de dinheiro, trouxe mais segurança aos seus data centers e ainda fez contratações de pessoal mais estruturadas.
Contar com uma cultura data driven que permeie toda a empresa é um passo essencial para decisões precisas, seja na criação de novos produtos, no uso estratégico de recursos, na melhora da satisfação dos clientes, dentre outros. O setor de finanças pode encabeçar essa mudança transformando dados em análises que estejam à disposição de toda a empresa. Dessa maneira, cada vez mais diferenciais competitivos serão criados.
