O paradoxo da mídia.

Como a nova era do consumo impacta os rumos do mundo conectado? Essa é a E.R.A de experiências, relacionamentos e algoritmos.

O mundo está evoluindo e não é de hoje. Nos últimos anos, acompanhamos grandes transformações econômicas, políticas e sociais. A tecnologia se aprimorou e novos hábitos se consolidaram. Esse desenvolvimento impacta o comportamento dos consumidores e, consequentemente, o mercado de mídia.

O estudo "Third Age Of Consumption" da Kantar Consulting aponta três grandes eras do consumo até chegar onde estamos. A era da exploração e do luxo para poucos, a era da produção em série e do consumo massificado, e a era atual, dos múltiplos desafios de capacidade. Entender quais desafios - econômicos, de recursos e cognitivos - impactam a sociedade e as maneiras de navegá-los é fundamental para o sucesso dos negócios na Terceira Era do Consumo.

Os desafios econômicos e de recursos

Economistas têm discutido sobre a desaceleração da economia, impactada, entre outros fatores, por um menor crescimento populacional. Também é possível observar, não só entre ambientalistas, mas entre governos de países e organizações mundiais que os recursos naturais do planeta são limitados e um crescimento baseado em extração acelerada já não será possível a médio e longo prazo. De acordo com dados da Global Forest Watch, entre 2001 e 2017, foram 337 milhões de hectares de florestas desmatadas.

O desafio cognitivo

A todo momento somos bombardeados com inúmeras informações, aparecimento de novas marcas e propagandas que competem por nossa atenção. De 1980 para cá, a quantidade de dados que os consumidores americanos são expostos passou a ser sete vezes maior, indo de 10 gigabytes para mais de 74 gigabytes.

Segundo levantamento da Kantar IBOPE Media, de 2013 para 2017 houve um crescimento de 22% no número de marcas anunciando no Brasil – isso representa cerca de 15 mil marcas a mais falando com o consumidor. Também se observou que, no total, houve um crescimento de 19% nas inserções publicitárias. 

Sendo impactado de tantas formas, é natural que o nosso cérebro tenha dificuldade em fazer a diferenciação entre as marcas, e é isso que o estudo da Kantar Consulting também aponta. Nos EUA, onde o aumento no número de marcas anunciantes e inserções publicitárias também foi grande, só houve um crescimento de 3,9% no número de marcas reconhecidas pelo consumidor.

Diante desse cenário, as pessoas estão mudando seus estilos de vida em busca de mais simplicidade no consumo de produtos e informação. Isso pode ser observado em muitas tendências, desde os novos padrões de alimentação orgânica e natural, incluindo um aumento na demanda por produtos artesanais ou por bens que ‘durem a vida toda’, e o crescente interesse em usufruir do mercado local e por descobrir novas maneiras criativas de viver e viajar de forma mais simples. A economia está mudando de escala de mercados de massa para escala de pequenos nichos de grandes marcas.

A busca por experiências e proximidade, aumenta a diversidade. Se antes era possível clusterizar as pessoas em poucos segmentos sociais, étnicos ou psicológicos, hoje podemos dizer que ocorre uma verdadeira fragmentação de targets possíveis.

Para atender às necessidades desses novos tempos, vimos surgir novos meios e plataformas para o consumo de conteúdos. O acesso à internet está cada vez mais mobile, assim como uma proliferação de telas mantidas pelos consumidores. O Target Group Index, da Kantar IBOPE Media, aponta que o número de pessoas com acesso a duas telas cresceu de 16% para 73% nos últimos cinco anos. Já aqueles que usam três telas, foram de 14% para 28%. Porém, esse novo hábito criou um grande paradoxo: pessoas conectadas o tempo todo, mas com atenção e consumo fragmentado.

E.R.A - Experiência, Relacionamentos e Algoritmos

Essa nova onda mostra que as pessoas querem “live large, carry little”: viver ao máximo as experiências que um produto, serviço ou atividade podem trazer, mas não querem acumular bens ou ficarem presos a algo no longo prazo. A preocupação passou a ser maior no viver do que no ter. É dessa perspectiva de "aproveitamento máximo" que tiramos o que estamos chamando de E.R.A, acrônimo para Experiência, Relacionamentos e Algoritmos.

Os consumidores querem buscar experiênciasvmais intensas do que a simples compra – estratégias como a da Casa da NBA pela ESPN podem trazer essa camada de experiência. Esses consumidores também valorizam relacionamentos no seu dia a dia, nas suas decisões e mesmo na forma como lidam com marcas e empresas, isso tudo sem deixar de lado o fato de estarem abertos ao bom uso da tecnologia, como o uso dosalgoritmos, conseguindo, por meio deles, o que querem em menor tempo e com maior customização e relevância.

Os algoritmos, quando bem usados, podem exercem um papel muito relevante nesse tripé, fornecendo publicidade e conteúdo relevante aos interesses dos usuários – possibilitando não só mais retorno, mas também maior adequação. Porém, se a marca não souber se posicionar corretamente quanto ao uso da tecnologia, ela pode acabar se tornando sua maior inimiga. Com o excesso de publicidade dando a sensação de desconforto no consumidor ou mesmo desperdiçando recursos. O estudo Dimension, da Kantar Media, mostrou que 74% dos adultos conectados no Brasil às vezes são impactados seguidamente pelo mesmo anúncio e acham isso muito repetitivo. E o estudo Fragmentnation da Kantar mostrou que 20% dos pontos de contato de marketing são responsáveis por 80% do impacto.

Isso reforça, ainda mais, a importância do uso adequado dos dados nessa era que vivemos. O mercado está o tempo todo falando sobre isso. Uma pesquisa recente da Kantar mostra que a nova geração de profissionais brasileiros atuantes na indústria enxerga muito valor no uso de dados. 88% dos profissionais entre 23 e 37 anos confia em resultados de pesquisas e 78% preferem tomar decisões baseados em dados de empresas de pesquisa do que em automensuração.

Esse uso de informações e tecnologia na tomada de decisão está em linha com um levantamento recente do Fórum Econômico Mundial que mostra que mais da metade das tarefas feitas no ambiente de trabalho serão executadas por robôs até 2025. Num primeiro momento isso pode parecer desemprego em massa, mas o mesmo estudo mostra que até 2022 haverá um saldo positivo na criação de postos de trabalho em decorrência dessas mudanças. Essas posições exigirão cada vez mais pensamento crítico, inovação, criatividade e inteligência emocional.

Isso demonstra que o futuro aponta para a melhor combinação possível entre tecnologia e humanização. Onde um aparente paradoxo na verdade se converte num equilíbrio perfeito. Nessa terceira era, seja simples: menos é mais. Seja relevante, pois quanto maior conexão, maior pode ser a fragmentação. E, por fim, seja criativo, pois quanto mais tecnologia, mais necessário será o fator humano.

Fonte: Kantar Brasil

Business Intelligence: 5 tendências a partir de 2019.

É hora de avaliar tendências e tecnologias emergentes que moldarão os próximos anos da indústria de BI à medida que as organizações buscam alternativas inovadoras.

2018 foi um ano de inovações, além de aprimoramentos de produtos e serviços, levando as organizações a uma análise sobre como priorizar uma abordagem moderna de BI que conduza a empresa a obter o máximo valor dos seus dados.

Pensando no quem vem pela frente, Adriano Chemin, vice-presidente da Tableau para América Latina, empresa de software para análise visual de dados, reuniu as principais tendências de Business Intelligence a partir de 2019.

1. Inteligência Artificial Explicável

Que a Inteligência Artificial (AI) veio para ficar, é fato, graças ao aprendizado de máquina empresas conseguem criar clusters de comportamento, identificar tendências de mercado, avaliar riscos, tomar decisões rápidas e automatizar milhões de atividades que antes consumiam tempo e recursos. Não dá pra negar que a IA abriu um mundo de possibilidades para o universo de BI, e que muitas das evoluções que estamos vendo (e que veremos nos próximos anos) foram conquistadas graças às possibilidades oferecidas pela tecnologia de AI.

Por outro lado, quanto mais dependemos da IA, maior é nossa desconfiança quanto à credibilidade das recomendações baseadas em modelos, já que grande parte das ferramentas que utilizam aprendizado de máquina não fornecem uma forma transparente de ver os algoritmos ou a lógica por trás das decisões e das recomendações. É aí que vem o IA Explicável, a prática de compreender e apresentar exibições transparentes dos modelos de aprendizado de máquina. Se é possível questionar seres humanos, por que não ter a mesma opção com o aprendizado de máquina na tomada de decisões?

A IA Explicável permite que o corpo executivo, cientistas e analistas de dados entendam e questionem a forma como o aprendizado de máquina é aplicado no dia a dia de uma empresa, gerando mais transparência e confiabilidade nos resultados.

2. Linguagem natural transforma a dinâmica das organizações

O Processamento de Linguagem Natural (NLP) está quebrando paradigmas em todos os campos da tecnologia e mudando a forma como as pessoas trabalham, ouvem música, solicitam informações sobre o tempo e, cada vez mais, obtém respostas sobre um painel de dados.

A habilidade de obter respostas por meio de um comando de voz permite que pessoas com todos os níveis de conhecimento possam questionar seus dados, e ao perguntar, obter uma resposta concreta e veloz. Paralelamente, a linguagem natural está evoluindo para dar suporte à conversação analítica, ou seja, a conversa entre o ser humano e o sistema sobre seus dados. O sistema aproveita o contexto da conversa para entender a intenção por trás da consulta do usuário e promover o diálogo, criando uma experiência de conversação cada vez mais natural.

À medida que a linguagem natural evolui com o setor de BI, ela abrirá portas para a adoção de análise e ajudará a transformar ambientes de trabalho em operações autônomas e impulsionadas por dados. O NPL eleva o patamar analítico das organizações como um todo, permitindo que um CEO atarefado, ou um analista de marketing sem tanta destreza com análises numéricas obtenham as respostas que necessitam para executar seu trabalho de forma precisa.

3. Análise acionável: mobilidade dos dados impulsiona ações

Velocidade é palavra-chave na vida de quem trabalha com análise de dados na atualidade, seja no acesso às informações ou no tempo de resposta para executar a ação necessária, tudo precisa estar alinhado em um único fluxo de trabalho e disponível no lugar e no dispositivo que o cientista/analista de dados desejar para que ele possa agir rápido.

Pensando nisso, fornecedores de plataformas de BI oferecem análise em dispositivos móveis, análise incorporada, extensões de painel e APIs que incorporam a análise ao local onde as pessoas executam seu trabalho evitando a troca de aplicativos (ou servidores) desnecessária e melhorando o fluxo de trabalho.

A mobilidade permite, por exemplo, que o CEO de uma empresa acompanhe a evolução de seus negócios de qualquer lugar do mundo, e acione sua equipe em tempo real. A incorporação da análise em fluxos de trabalho diversos, leva ao que chamamos de análise acionável, um avanço poderoso que promete atender as necessidades analíticas dos mais diversos departamentos, e dar poder a funcionários de diferentes setores por meio de dados contextualizados e sob demanda.

4. Storytelling é a nova linguagem dos dados

Dados são a forma mais poderosa de comunicar uma descoberta, apresentar um insight ou expor seus resultados, e nada como o Storytelling para gerar aquele impacto positivo. Storytelling Analítico, ou contar uma história por meio de dados, é uma das tendências mais marcantes do mundo do BI, e uma forma muito mais atraente de expor todas as etapas das suas análises de forma acionável e fácil de entender.

À medida que as empresas criam uma cultura de análise, contar histórias com dados tem ganhado novos significados. Ao invés de apresentar uma conclusão única, o Storytelling promove a criação de um diálogo e contribui para uma abordagem coletiva da análise. Com o Storytelling, tanto o criador do painel como o público se tornam responsáveis por chegar a uma conclusão sobre o que os dados estão dizendo – estimulando a diversidade de ideias e promovendo o trabalho coletivo ou co-criação de painéis.

5. Comunidade analítica

Ter uma plataforma de BI funcionando não significa extrair o máximo potencial dessa ferramenta. E por mais duro que pareça, o fato de alguém, ou um determinado departamento abrir relatórios uma vez ou outra, não significa fazer bom proveito dos dados, e muito menos que essa consulta trará ações concretas ou terá efeitos práticos. De nada adianta ter o BI dos sonhos se não houver adoção massiva da ferramenta.

Em muitas empresas a adoção de uma plataforma de BI de sucesso começa com o alto escalão da empresa e com a percepção de que é preciso integrar as diferentes fontes de dados e extrair valor. E para gerar valor, nada como uma comunidade interna de usuários engajados, e métricas concretas para determinar como as pessoas estão usando a plataforma de BI para causar um impacto nos negócios.

Falando em comunidade, empresas do mundo todo já perceberam o poder da co-criação analítica, e como pessoas com um background diferente conseguem trabalhar juntas para estabelecer métricas e descobrir insights por meio dos dados. O BI de autoatendimento democratizou o acesso a informação nas empresas. Agora o desafio é fomentar comunidades engajadas, transformar informação em ação e claro, medir os resultados. E viva o trabalho em equipe.

Fonte: CIO

ANÁLISE CONJOINT: UMA PODEROSA TÉCNICA PARA A SUA ESTRATÉGIA DE MARKETING.

Uma das questões mais relevantes para a competitividade das empresas é saber quais atributos de um produto são mais valorizados pelos clientes. O que eles levam em conta ao optarem por um produto concorrente e não pelo seu? Com que peso? Em que ordem de importância? Vale à pena agregar uma certa característica ao meu produto para ganhar mais market share? São essas as perguntas que uma Análise Conjoint busca responder.

Mas você sabe o que é a Análise Conjoint? Essa é uma das técnicas mais conceituadas para realizar o levantamento das preferências dos consumidores de determinados produtos. 

Neste post nós reunimos algumas informações valiosas para lhe ajudar a compreender o que é, como surgiu e como deve ser aplicada a Análise Conjoint. Além disso, é claro, falaremos das vantagens de sua utilização. 

ANÁLISE CONJOINT

Esse termo é relativo a uma técnica estatística que tem por objetivo principal identificar quais são as características mais valorizadas em um determinado produto ou serviço por parte dos clientes.

A utilização da Análise Conjoint permite conhecer realmente o sentimento do cliente em relação a um produto. Se, por exemplo, fosse perguntado a um consumidor quais são os produtos que ele acha interessante, ele não transmitiria na realidade os atributos que preza mais no momento da compra.

Por meio da Análise Conjoint é possível conhecer o real valor que o cliente dá para cada um dos atributos que compõem um produto ou serviço. Vamos imaginar um carro: ao ser indagado sobre a importância da segurança e do conforto o consumidor provavelmente diria que os dois são essenciais. Isso porque ao se decidir sobre a preferência por um determinado produto, não se considera característica a característica, mas o conjunto de características simultâneas que ele contém.  É uma decisão muitas vezes não consciente e difícil de ser manifestada com exatidão pelo consumidor.

No entanto, ao apresentar, através de seus conteúdos, um carro seguro e sem conforto e outro confortável, porém inseguro, o consumidor realiza uma opção. Ou seja, de fato ele valoriza mais um atributo que outro.

FUNCIONAMENTO

A Análise Conjoint divide um determinado produto ou serviço em atributos, que são suas características. Cada um desses atributos possui algumas alternativas, que são os níveis. No exemplo do carro poderíamos ter um atributo cor, os níveis seriam branco, preto, vermelho, etc. Outro atributo poderia ser o preço, dividido em algumas faixas, e por aí vai.

O valor que o consumidor assume para cada um dos níveis dos atributos é a utilidade. Assim são apresentadas várias combinações de atributos e níveis que serão classificados de acordo com a sua utilidade e assim a empresa saberá o que o cliente mais valoriza.

ORIGEM

Na década de 1970, Paul Green, professor na Wharton School da Universidade da Pensilvânia, foi o pioneiro na utilização de produtos compostos com o objetivo de medir a utilidade dos atributos de um item.

Já nos anos de 1980, na Universidade de Iowa, Jordan Louviere desenvolveu melhor a técnica estabelecendo a comparação entre produtos e atributo ao invés de utilizar-se de escalas numéricas.

Depois disso a metodologia de Análise Conjoint recebeu uma boa atenção de profissionais de diversos ramos de atuação, como marketing, psicologia, publicidade, economia, entre outros.

No entanto, a sua real utilização foi limitada pela dificuldade que existia para planejar, executar e analisar estudos como esse, considerados complexos para elaboração manual — pelo menos até o desenvolvimento de computadores mais potentes.

Nos últimos tempos, a metodologia Conjoint tem sido uma das mais utilizadas no mundo, uma vez que as soluções computacionais permitem um processamento rápido de grandes volumes de dados. Isso permitiu o desenvolvimento de novos modelos matemáticos para a realização das análises.

UTILIDADE

Por meio da aplicação da Análise Conjoint é possível realizar uma série de atividades interessantes para o crescimento e desenvolvimento do negócio. Entre eles podemos citar:

• identificar quais são os níveis dos atributos de um produto que possuem a preferência por parte dos consumidores;
• ter consciência do valor de um atributo para a decisão de compra por parte de um cliente;
• avaliar o poder dos produtos ou serviços da concorrência em um determinado mercado que se pretende alcançar;
• analisar a possibilidade de sucesso com o desenvolvimento e lançamento de um novo produto ou serviço;
• estimar o market share com base na composição dos atributos dos produtos;
• avaliar oportunidades de mercado para um determinado produto ou serviço já em comercialização ou em desenvolvimento.

Podemos visualizar que as técnicas de Conjoint nos ajudam a identificar as preferências do público com relação aos produtos e esta informação pode ser utilizada de maneira estratégica para diversas atividades.

PRINCIPAIS TÉCNICAS

Com a evolução dessa metodologia surgiram e foram desenvolvidas uma série de técnicas para pôr em prática a Análise Conjoint e melhorar o entendimento acerca das preferências dos consumidores. Entre as principais estão:

CVA CONJOINT VALUE ANALYSIS

É a primeira técnica desenvolvida e consiste na apresentação dos produtos com seus determinados atributos, os quais recebem uma nota específica por parte do consumidor dentro de uma escala previamente definida. Sua análise é simples, tomando por base as notas distribuídas em um somatório que demonstra o produto preferido. Hoje a sua utilização é muito escassa.

CBC CHOICE-BASED CONJOINT

Essa técnica consiste na apresentação de uma série de produtos semelhantes ao cliente que deverá escolher e reportar qual deles ele prefere. O encontro das reais preferências dos consumidores nesse caso vem de uma análise matemática de todos os dados recolhidos durante o estudo. É hoje o mais utilizado por quem faz uso da Conjoint.

VANTAGENS

Vamos listar alguns dos benefícios obtidos com a utilização da Análise Conjoint:

VALOR DA MARCA

Ao pôr em prática essa metodologia é possível não analisar somente as preferências dos consumidores com relação aos atributos do produto, mas também a força da marca.

SEGMENTAÇÃO DE MERCADO

Com a Análise Conjoint também é possível realizar uma segmentação de mercado, dividindo os resultados em determinadas faixas que permitam entender as preferências de acordo com sexo, idade, formação e outras divisões.

AUXÍLIO NA PRECIFICAÇÃO

A aplicação dessa técnica permite identificar qual a relação entre o preço estipulado e os demais atributos que o produto ou serviço possuem, facilitando a visualização de qual o preço justo pelo valor entregue.

REAL IDENTIFICAÇÃO DAS PREFERÊNCIAS

Existem outras técnicas que tem por objetivo identificar quais são os valores dados pelos clientes aos produtos e serviços, porém, devido aos seus complexos cálculos matemáticos, a Análise Conjoint é a mais segura e que alcança os melhores resultados.

Chegamos ao fim de nosso post e esperamos que você possa ter aprendido um pouco mais sobre a como aplicar a Análise Conjoint para buscar entender melhor as preferências de seu cliente e satisfazer as suas demandas.

A Plataforma de Precificação Inteligente Market Voice se baseia na metodologia da Análise Conjoint e entrega como resultado um simulador de Market Share baseado nas alterações de preços e atributos dos produtos testados. Quer saber mais? Entre em contato conosco e agende uma consultoria grátis!

Fonte: Market Voice

2019 pode ser o ano da Internet das Coisas para o varejo.

Varejistas veem possibilidades tentadoras de uso da IoT em seus negócios, e o próximo ano pode ser de um grande número de projetos piloto e testes em pequena escala.

Varejistas veem possibilidades tentadoras de uso da Internet das Coisas (IoT) em seus negócios, e 2019 pode trazer um boom de projetos piloto e testes em pequena escala.

Acabar com as lacunas entre as compras online e as presenciais, investir em automação e em novas formas de engajar os clientes (principalmente mostrando-lhes anúncios) são conceitos com grande vantagem para os varejistas, mas a tecnologia só recentemente começou a se consolidar.

Parte da presença da IoT no mundo do varejo não é específica do varejo. As empresas usam sistemas de gerenciamento de ativos e outras tecnologias de smart buildings, como muitos outros setores, segundo analistas, mas os varejistas físicos americanos  têm enfrentado dificuldades ultimamente e os investimentos em novas tecnologias podem cair rapidamente nas listas de prioridades.

No entanto, a IoT está lentamente se infiltrando no mainstream do varejo, e um dos maiores players do setor, sem surpresa, está liderando o caminho.

Varejo inovador

A Amazon tem sido usuária de tecnologias de IoT por um longo tempo - a complexidade e a automação usadas em sua vasta rede de funções de cadeia de suprimentos e logística já estão bem documentadas e têm como alvo a eficiência. Exércitos de robôs disputam pacotes em enormes armazéns e o software de planejamento e desenvolvimento centralizado determina a forma mais eficiente possível de entregar os inúmeros produtos da Amazon ao redor do mundo.

Curiosamente, algumas soluções de ponta de IoT não são realmente relevantes para operações desse tipo, de acordo com Sucharita Kodali, vice-presidente e analista principal do Forrester. "IoT é muito cara e é usada para monitorar embarques de alto valor como suprimentos médicos, que muitas vezes precisam de controle de temperatura, não para brinquedos ou compras de valor mais baixo, muitas dos quais são entregues por meios mais baratos para reduzir custos", disse.

Mas os projetos da divisão de varejo da Amazon para o futuro são ainda maiores do que seu império de compras online. Além de sua nova onda de lojas tradicionais, operando atualmente em 22 estados e no Distrito de Columbia, as lojas Amazon Go são pioneiras em uma experiência de compra totalmente automatizada.

Funciona assim: os compradores fazem o scan de um código de barras ao entrar na loja para "fazer login". Eles simplesmente pegam o que quiserem nas prateleiras da loja, saem e o aplicativo adiciona automaticamente na lista de consumo e cobra.

Obviamente, há muita coisa acontecendo nos bastidores de uma loja como essa, de acordo com Mark Hung, vice-presidente de pesquisa do Gartner. No centro de todo o conceito está a tecnologia de visão inteligente, que usa câmeras para rastrear compradores individuais e suas posições físicas na loja, mas há mais do que isso, e a empresa não divulgou os detalhes exatos de como o sistema funciona. No entanto, há dicas, e Hung acha que algumas delas têm a ver com sensores nas próprias prateleiras.

"A Amazon nunca divulgou o que está usando para as lojas Amazon Go, mas se você fizer alguma pesquisa online, verá que registrou patentes para esse tipo de tecnologia", explicou.

O modelo é similar ao que a startup Zippin está desenvolvendo, para uma experiência de varejo totalmente automatizada. Os sensores de peso incorporados nas prateleiras das lojas complementam a tecnologia de visão inteligente para fornecer rastreamento mais preciso. O fundador da Zippin, Krishna Motukuri, disse que um mini mercado estilo bodega de 300 metros quadrados poderia ser coberto por apenas 15 câmeras - o Amazon Go usa centenas em suas lojqs. A Zippin opera uma loja em São Francisco (EUA), principalmente como uma maneira de mostrar sua tecnologia. A Amazon Go tem seis locais - três em Seattle, dois em Chicago e um em São Francisco - mas planeja abrir até 3 mil lojas até 2021.

“Quer comprar um item?”

Os varejistas adoram saber sobre seus consumidores. Portanto, não deveria ser nenhuma surpresa o fato deles estarem usando a tecnologia IoT para aprender mais sobre nós e para traduzir esse conhecimento em vendas em potencial maiores.

Os varejistas online há muito tempo têm uma vantagem nessa área, pois os cookies de rastreamento nos seguem em uma ampla variedade de sites de compras, listando nossas informações demográficas, preferências, localização geral e muito (muito) mais. As lojas físicas estão cada vez mais usando a IoT para recuperar o atraso.

Leslie Hand, vice-presidente de insights de varejo da IDC, diz que, quando pergunta aos varejistas quais são suas áreas de inovação mais importantes para inovação, a resposta principal é, na maioria das vezes, o envolvimento contextualizado em tempo real com os clientes.

"É onde eles hoje usam o celular para interagir com os consumidores com base em sua localização, tentando gerar um relacionamento mais personalizado e contextualizado com eles por meio do envolvimento de um para um, durante a experiência de compra."

Os varejistas estão interessados em beacons há muito tempo, já que a capacidade de fornecer informações altamente personalizadas e relevantes para a localização (em geral, anúncios) é atraente.

A interação com prateleira em tempo real - pesos e medidas e câmeras inteligentes (não muito diferentes das lojas automáticas descritas acima) podem se combinar para oferecer uma imagem bastante clara de quais clientes estão colocando os itens em seus carrinhos _ também estão sendo trabalhadas por eles. A ideia é oferecer vendas sob medida para consumidores específicos, ou pelo menos destacar produtos específicos para eles.

O Walmart, por exemplo, registrou patentes para biometria montada em alças de carrinho de compras. "Supostamente, a tecnologia ajudará o consumidor a entender sua saúde atual", disse Leslie. “Mas o Walmart também quer entender onde o cliente está dentro de uma loja física.”

Toda essa tecnologia, de acordo com Hung, ainda está sendo descoberta, e não é algo que os compradores verão tão cedo. A tecnologia de beacon é mais difundida em locais como arenas esportivas e aeroportos, por exemplo. Como mencionado, os varejistas tradicionais ainda enfrentam sérios desafios econômicos, por isso, o investimento em novas tecnologias inovadoras pode não ser uma opção para o público comum das lojas.

Fonte: CIO

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Startup realiza a maior pesquisa de RH estratégico do País: um raio-x dos desafios e oportunidades da área.

Intitulada de “Panorama do RH 2018”, a pesquisa é uma iniciativa da Qulture.Rocks, startup de tecnologia para a gestão de desempenho empresarial, fundada por  Francisco Homem de Mello. A empresa é residente do Cubo Itaú, maior centro de empreendedorismo tecnológico da América Latina. Em sua primeira edição, o objetivo do levantamento foi municiar os profissionais a traçarem as melhores ações, além de contribuir para que estes profissionais se tornem protagonistas nas empresas em que trabalham. A ideia consistiu em mapear as principais dificuldades e desafios de uma área que está passando por um momento de ampla transformação e reflexão do modelo de atuação.

A ação faz parte do movimento HR.Rocks! iniciativa criada para proporcionar capacitação e valorização do profissional de RH, além de empoderá-lo para a tomada de decisão. “O ano de 2018 foi, sem dúvida, um divisor de águas para novas práticas do RH, muito influenciadas sim, pelas transformações digitais e, assim, ajudar a entenderem o cenário em que estão inseridos. Cada vez mais, esses profissionais precisam de dados e argumentação lógica para convencer os CEOs e CFOs sobre o quanto o RH deixou de ser operacional para ser estratégico.”, explica Francisco de Mello, mentor do projeto e fundador da startup.

A pesquisa teve a colaboração de mais de 1800 profissionais de diversos setores, a maioria dos respondentes das áreas de tecnologia e telecomunicações. Destes, 1500 (85%) são atuantes especificamente em Recursos Humanos (People & Culture) e campos correlatos. e 61% atuam há mais de 5 anos na área. Outro recorte é que 51% das pessoas que toparam participar da pesquisa trabalham em empresas com até 500 funcionários e o RH tem até três pessoas.

Com abrangência nacional, o estudo contou com profissionais em sua maioria na faixa etária entre 30 a 40 anos, e cargos em 43% analistas, 21% gerentes, 15% consultores, 11% supervisores, 9% diretores e 1% vice-presidentes.

Sobre a estrutura do RH

Ainda segundo o levantamento, para cerca de 68% dos respondentes, a área manteve estável e/ou diminui o número de funcionários em 2017, sendo que a maior redução ocorreu em empresas com mais de 50 mil colaboradores. As empresas com 100 e 1000 pessoas foram as que mais investiram em contratação no mesmo período.

Quando falamos em budget para a área de RH, a pesquisa identificou que em 28% das empresas houve um aumento da verba destinada para área em 2017, para 47% não teve mudanças e para 25% diminui. Aproximadamente 61% dos participantes concordam que o RH participa efetivamente das decisões estratégicas da empresa com destaque para setores financeiro, bens de consumo e tecnologia/telecom. Para 64%, o CEO se envolve/apoia as iniciativas de RH.

Tratando-se da gestão de desempenho, 87% das respostas apontaram que existe essa prática dentro das companhias. Cerca de 68% das empresas fazem avaliação de desempenho, 53% aplicam feedbacks contínuos e 49% têm programas de gestão por metas. No entanto, o levantamento mostrou que menos de 48% desses processos são suportados por softwares especializados, seguido por 42% feitos em planilhas, 31% em formulários online e 11% em apresentações em power point.

Sobre a jornada de trabalho, 59% dos executivos responderam que os colaboradores podem realizar uma jornada de trabalho mais flexível quanto aos horários de entrada e saída e 41% não tem essa flexibilidade.

Rh e Tecnologia

Na pesquisa, uma das perguntas feitas era como o respondente classificava a utilização da tecnologia na área e a importância de ser mais digital. Apenas 15% das empresas consideram alto o uso de novas tecnologias em RH. Para 50% dos respondentes é mediano o uso e 34% considera baixa.

No contraponto, 91% acredita que o uso da tecnologia é um aspecto fundamental para que a área de RH se torne mais estratégica dentro da empresa. Com relação aos processos com utilização de softwares, 68% das respostas apontaram para rotinas de departamento pessoal, 51% recrutamento e seleção, 39% gestão de desempenho, 33% benefícios, 28% em treinamento e 6% em outros.

Para acesso completo ao conteúdo da pesquisa, acesse: www.hr.rocks

Fonte: E-commerce News

12 maiores desafios da Transformação Ágil.

É por intermédio de uma revolução na cultura operacional que as coisas definitivamente acontecem.

As organizações enfrentam constantes desafios para que consigam atender as expectativas do cliente. Para isso, são conduzidas a se movimentarem para realizar as mudanças que as façam sobreviver à competição acirrada dos negócios. Nem sempre conseguem e os resultados podem ser para o bem ou para o mal.

Para o bem, se as equipes conseguem captar todo o sentido dos objetivos de negócios e da competição – que na verdade são alimentados pelos desejos do cliente – e, para o mal, se não conseguem entregar os produtos em tempo hábil e capazes de satisfazer as expectativas do cliente. Afinal, as empresas podem ter o seu “board” no comando, mas quem manda mesmo é o cliente.

As equipes realmente ágeis são aquelas que percebem e dominam as regras deste jogo. Atender ao cliente não significa atender apenas a uma demanda específica, mas ter claro que o desejo do cliente pode mudar e ter a capacidade de reagir à altura. Por esta razão, a Transformação Ágil vem sendo vista como um norte a ser atingido. No entanto, ela não pode ser considerada apenas um conjunto de ações pré-estabelecidas para colocar as organizações em uma operação eficiente.  É por intermédio de uma revolução na cultura operacional que as coisas definitivamente acontecem.

Para contribuir para que esta mudança aconteça, podemos listar 12 desafios práticos para avançar na direção da transformação ágil nas organizações atuais.

1 – Backlog com muito trabalho inacabado

Começa-se muita coisa e termina-se muito pouca. Em geral, os projetos não levam em consideração que o planejamento nunca é estático. Um plano adequado é justamente aquele capaz de prever alterações em várias fases ao longo do tempo. O que hoje é visto com prioridade pode deixar de ser no dia seguinte. Caso as equipes não consigam perceber isso, elas estarão envolvidas em tarefas que perderam o sentido;

2 – Baixa visibilidade sobre progresso e desempenho

Os percentuais de status de um projeto podem significar pouca coisa se o produto não ganhar corpo ou se tarefa não estiver concluída. A melhor medida de progresso é a análise objetiva sobre o trabalho através da avaliação do produto, pois o status medido através de um cronograma pode enganar e levar a adoção de medidas erradas;

3 – Mudanças constantes nas prioridades

A falta de visão de todo o projeto e dos objetivos pode levar as equipes a mudar constantemente a prioridade de algo que, na verdade, pode ser secundário. Não é por acaso que as mudanças constantes e inesperadas constituem uma das principais causas do crescimento do backlog. Portanto, mesmo que as prioridades possam mudar (e mudam mesmo) deve haver um equilíbrio, fruto de um trabalho de priorização que seja feito em conjunto com as áreas de negócio e que tenha alinhamento com a estratégia da empresa;

4 – Prazos longos demais ou estourados 

A imprecisão das prioridades pode levar a se estabelecer prazos irreais e os prazos se tornam, consequentemente – inadequados.

5 – Baixa qualidade nas entregas

Muitas vezes, um atraso inesperado pode prejudicar as atividades correlatas e empurrar outras tarefas para o fim da fila, travando todo o ciclo de vida de um projeto e comprometendo a entrega e interferindo em outros itens do projeto;

6 – Falta de alinhamento estratégico

Em parte, isso pode ocorrer porque a prioridade muda toda hora e as respostas para a correção dos rumos são irreais. Mas, no geral, ela é uma consequência de um distanciamento entre as áreas de tecnologia e negócios e/ou de um desalinhamento identificado nas próprias áreas de negócio;

7 - Estimativas irreais e prazos mal definidos

Esta é outra consequência da falta de alinhamento estratégico entre as equipes de produto, de projetos, de desenvolvimento, de testes e negócios, e que contribui, por exemplo, para alongar os prazos estabelecidos no início da jornada. Cabe também observar aqui que uma definição incompleta do produto e dos requisitos a serem atendidos prejudica qualquer iniciativa de estimativa, gerando um “loop infinito”, onde não se consegue estimar o necessário justamente porque não se sabe o que é para ser feito, e não se faz o que é necessário porque o prazo não é o condizente com o projeto;

8 – Níveis elevados de retrabalho

É umas maiores pragas que as empresas enfrentam, seja porque a qualidade de entrega foi muito baixa, seja porque as entregas são incompletas ou porque os processos são manuais;

9 – Entregas incompletas

Somada à baixa qualidade de entrega e aos problemas decorrentes de prazos irreais, a consequência natural é que aquilo que não é concluído deixa de ser, obviamente, entregue corretamente;

10 – Baixa confiança do cliente

Todas as ocorrências que impedem a entrega ágil do produto provocam a desconfiança do cliente na organização. Internamente, todas as áreas da organização passam a ter pouca – ou nenhuma – confiança nas equipes de desenvolvimento, de TI, gerentes, coordenadores, CIO etc. O caos pode se estabelecer rapidamente por causa disso;

11 – Trabalho de TI demasiadamente manual

É famoso “casa de ferreiro, espeto de pau”. A TI encoraja o usuário a adotar soluções para automação de processos de negócios, mas ela é a primeira fazer muitas coisas manualmente;

12 - Baixa autoestima do time de TI

É o resultado da soma de todos os desafios citados. A consequência é a complicação cada vez maior do andamento de todos os processos estabelecidos, pois um time desmotivado produz menos, não se compromete nem se apresenta para realização das tarefas necessárias, gerando uma espiral de efeitos negativos.

O que fazer para mudar esta situação?

O primeiro passo pode ser verificar quantos destes 12 desafios acima a sua empresa enfrenta regulamente através de um diagnóstico objetivo (assessment), onde as equipes são envolvidas para que se identifique o estágio de maturidade e a capacidade de execução dos projetos.

Estabelecer novos processos de trabalho baseados em metodologias ágeis vai depender dos objetivos reais, com metas reais. É prudente levar em conta que não existem fórmulas mágicas e que cada organização possui características bem peculiares, tal como um DNA. No entanto, uma coisa é certa: combinar Pessoas, Processos e Tecnologias é o caminho mais curto para a Transformação Ágil.

Fonte: Álvaro D’Alesssandro, diretor da OAT Solutions para CIO.