05 de Junho de 2018
Dados

4 empresas que estão usando o Big Data para aumentar receitas e diminuir custos

Depois de anos de novas ferramentas de inovação em Big Data surgindo no mercado, finalmente a inteligência de análise de dados chegou ao dia a dia das empresas.

O Big Data já faz parte da nossa história. Embora muitas empresas ainda não se sintam prontas para permitirem que o Big Data transforme os seus modelos de negócio, se escondendo por trás da desculpa que a análise de dados e os algoritmos de Machine Learning ainda não estão trazendo resultados mensuráveis, muitas organizações de diversos setores do mercado já aprenderam como aumentar suas receitas e diminuir seus gastos com as ferramentas dessa nova inteligência.

Hoje, o Big Data já é considerado um dos pilares fundamentais da transformação digital das empresas, ajudando a reter e conquistar novos clientes, bem como planejar e otimizar seus processos.

O Big Data e a análise de dados podem ajudar – e muito – as empresas a entender e monitorar os hábitos e preferências de seus consumidores, identificando oportunidades de inovação e marketing e captando flutuações do mercado que podem ser prejudiciais aos seus negócios, preparando-se, assim, para reverter potenciais crises.

As análises preditivas, como são chamadas, falam menos a respeito do mercado de atuação das empresas hoje e mais sobre como ele será no dia de amanhã, mostrando como as organizações podem se beneficiar dessas mudanças. Não podemos deixar de ignorar o fato que essa capacidade de adaptação é fundamental para a percepção, antes da concorrência, de eventuais mudanças e tendências, se tornando o maior diferencial no mundo volátil em que vivemos hoje.

Veja como 4 empresas estão transformando seus resultados com o uso da Big Data!

1. Walgreens traz a Big Data Analytics para consultórios e clínicas de saúde

A Walgreens é, hoje, a maior rede de farmácias dos EUA, fornecendo produtos e serviços de saúde e bem-estar para quase 6 milhões de americanos por dia. Há alguns anos, a empresa resolveu combinar análises avançadas de dados com intervenções focadas em resultados, analisando 8,3 bilhões de dados de eventos médicos para trazer insights analíticos para os seus programas de saúde (Dados: Business Wire 2014).

O objetivo era implementar uma ferramenta de avaliação de pacientes que poderia ser utilizada para melhorar programas de atendimento, impactando diretamente na qualidade do serviço e na precisão da pontuação de risco utilizadas pelos profissionais médicos, médicos assistentes e enfermeiros.

As escalas de avaliação de risco são ferramentas fundamentais para que as equipes médicas, tanto de visitas domiciliares quanto das clínicas médicas, possam priorizar consultas, tratamentos e medicamentos com base no histórico familiar e de vida de cada paciente.

O resultado? As equipes conseguem realizar um melhor atendimento de seus pacientes, avaliando suas condições de saúde e sendo capazes de dar recomendações de serviços e produtos focados para cada um. Pacientes mais saudáveis, medicados e tratados cedo, menos doentes nos hospitais, menos gastos com medicações e consultas.

2. McDonald’s: como descobrir o lanche preferido dos seus clientes?

O McDonald’s, maior rede de restaurantes fast food do mundo, mergulhou de vez no mundo da Big Data. Embora a análise de dados e a inteligência artificial já estivessem sendo amplamente utilizadas pela cadeia para otimizar seus processos, o ponto da virada foi quando a tecnologia entrou para trazer resultados concretos para a empresa.

Toda rede de fast food tem como objetivo principal oferecer produtos pelo menor preço e aumentar sua rentabilidade. Para que isso fosse possível, o McDonald’s precisaria entender as preferências individuais dos seus bilhões de consumidores e traduzir esses dados em novas tendências. (Via Forbes).

Esses dados geram informações muito importantes sobre o negócio, como quando e onde os clientes consomem seus lanches, com que frequência, se usam o drive thru e o que consomem.

Como resultado, começaram a testar mudanças importantes em seu menu. No Canadá, os restaurantes já possuem menus digitais que podem mudar de acordo com o clima, oferecendo comidas mais adequadas aos dias frios, por exemplo, aumentando as vendas em cerca de 3,5%.

Outra mudança foi oferecer o café da manhã, anteriormente disponível apenas até às 11h, durante todo o dia, criando o All Day Breakfast. Essa mudança impactou sozinha 3,7% das vendas nos EUA.

3. United Parcel Service: a tecnologia em busca de entregas cada vez mais rápidas

A americana United Parcel Service, também conhecida como UPS, é uma das gigantes do mercado de logística. E uma das grandes empresas transformando seus negócios por meio da Big Data para melhorar cada vez mais a já ágil network de logística da empresa.

O objetivo é otimizar as rotas usadas pela empresa enviando mensagens para seus motoristas por meio do dispositivo de navegação. Além disso, o sistema deverá otimizar as rotas de entrega automaticamente. A empresa também está colhendo informações de todas as suas entregas para entender que tipo de soluções de distribuição podem funcionar melhor em cada região geográfica diferente.

Com 55.000 mil motoristas, as mudanças irão impactar na redução de 100 milhões de milhas percorridas durante suas entregas, além de 100.000 toneladas métricas de emissões de carbono. (Fonte: /www.zdnet.com/).

A eficiência resulta não apenas no negócio, mas também nos projetos de sustentabilidade da empresa.

4. Merck: otimização de vacinas com análise de Big Data

Para ilustrar o caso de como o Big Data por impactar a indústria, nesse caso, a farmacêutica, o site Information Week fez um especial sobre o uso da inteligência da Big Data pela gigante Merck. A fabricante é especializada na produção de vacinas, produtos de primeira necessidade para assegurar a saúde das pessoas por todo o globo.

No entanto, as vacinas são produtos extremamente sensíveis para serem produzidos, exigindo condições precisas durante todo o processo. Caso contrário, os materiais devem ser descartados, impactando diretamente no rendimento de suas fórmulas. Imagine que, durante o processo de produção de vários lotes de vacina, o material descartado pode chegar a valer milhões de dólares em receita perdida!

Com o início do projeto de análise de Big Data, foi possível agrupar e mapear cada lote de vacinas e observar os padrões dos dados, verificando o rendimento de cada produção. Cada dado era recolhido em laboratório, captado e analisado. Como resultado, depois de três meses, 15 bilhões de cálculos e mais de 5,5 milhões de comparações lote a lote, a Merck fez uma grande descoberta: certas características na fase de produção das vacinas estavam intimamente ligadas ao rendimento final.

Insight importantíssimo para a produção de vacinas em massa, que alterou o rendimento das fórmulas da Merck.

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