Big data, um mercado bilionário regido por algoritmos no Brasil

Embora hoje se fale muito sobre big data, tanto em termos de aplicação quanto de seus benefícios, a realidade é que ainda há muito a se aprender sobre ele, principalmente no mercado brasileiro.

A Computer Weekly Brasil teve a oportunidade de entrevistar Gustavo Ioschpe, fundador e CEO da Big Data. De forma objetiva e clara, ele falou sobre as grandes oportunidades que existem hoje para o processamento de grandes volumes de dados e sobre como a interpretação das informações pode ser uma grande oportunidade para gerenciar negócios independentemente do seu porte.

Como surgiu a Big Data e que mudanças você viu no mercado brasileiro desde sua fundação?

A empresa se deu pela minha paixão em testar o que funciona ou não por meio de pesquisas acadêmicas, números e dados, em vez de ‘achismo’. Em 2012, ao realizar pesquisas sobre inteligência artificial (IA), verifiquei que se tratava de um mercado bilionário, que cresceu de forma muito acelerada na última década – hoje já se fala em trilhões. Mas, na época, o assunto não era muito difundido. Foi desta paixão inicial e por identificar uma oportunidade de negócio que nasceu a Big Data, em 2013, se tornando uma empresa pioneira em big data analytics no Brasil.  Hoje, já que são mais de 20 grandes empresas no portfólio, como Kimberly Clark, Ambev, GSK, Burger King, entre outros.

Quais são os principais produtos que a empresa oferece?

São quatro produtos principais, com dezenas de algoritmos diferentes, que utilizam 17 mil variáveis entre os dados, como histórico de compra, clima, renda, nível educacional, entre outros, seguindo todas as normas vigentes da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Eles conseguem determinar o sortimento e preço dos produtos adequados, loja por loja, dia por dia, na quantidade ideal e o nível de desconto que deve ser aplicado, tudo a fim de gerar mais vendas. Conheça-os melhor:

• O PROMOPTI é focado em otimizar promoções. A maioria das empresas realiza promoções gerais considerando a mesma porcentagem de desconto em uma grande região, como por exemplo, pegar dados do País todo e fazer uma média. A Big Data, por sua vez, personaliza, encontrando o valor, o tipo de promoção e a porcentagem do desconto que irão gerar boas vendas nos produtos certos, loja por loja. Exemplo: se o lojista der % de desconto, x unidades serão vendidas.
• Já o PRICEO determina o preço ideal –não o promocional– de cada SKU e em cada ponto de venda. É uma combinação de inteligência artificial com economia comportamental.
• O ONE-CLICK ORDER, por sua vez, é disponibilizado diretamente na tela do smartphone dos vendedores ou donos dos pontos de venda. Ele sugere os produtos a serem vendidos, assim como a quantidade e a identificação de quais são os produtos mais prioritários.
• Por fim, o OPTIMARC otimiza o investimento em marketing das empresas em três níveis para direcionar a distribuição com foco nos melhores retornos. São eles: nível geográfico; por veículos (online, internet, rádio ou TV, por exemplo); ou por ação de trade. O algoritmo testa bilhões de cenários para considerar os melhores resultados, e entrega para o cliente a melhor possibilidade –a que gera mais aumento de venda.

Existe algum produto exclusivo para o Brasil e qual é o de maior sucesso no exterior?

Não, todos os nossos produtos estão disponíveis em todos os países em que atuamos. No exterior temos visto mais demanda pelo One-Click Order.

Os dados estão em tudo. O que podemos aprender com eles?

Gustavo Ioshpe

Com o impulsionamento da digitalização, há um grande volume de dados disponível, vindos de diversas fontes. Um estudo da International Data Corporation (IDC) estima que, em 2025, a quantidade de novas informações geradas por ano deve ultrapassar a marca de 175 trilhões de gigabytes.

Em um cenário como este, é humanamente impossível um profissional ler e interpretar todos os dados. Desta forma, uma das lições é deixar a escolha da execução de negócios com os algoritmos. O profissional, por sua vez, precisa fazer as perguntas certas e calibrar a inteligência artificial com os dados mais relevantes, a partir de cada realidade e situação.

Por meio dos produtos de inteligência artificial da Big Data, é possível avaliar mais de 17 mil variáveis e encontrar informações não óbvias entre compradores, agrupando pontos de venda. Na prática, isso significa que conseguimos ver que um ponto de venda no interior da Bahia é irmão gêmeo de outro no Rio de Janeiro, por exemplo, por variáveis como clima, renda, nível educacional e número de linhas de ônibus que passam por estes locais, entre outros. Ao analisar os dados dos grupos, o algoritmo consegue tomar decisões em sortimentos, pricing e promoções que alavancarão as vendas.

O que precisa ser feito para consolidar a análise de dados no Brasil?

Segundo um recente relatório da Endeavor Intelligence, em comparação com países mais desenvolvidos, o setor de IA está em fase inicial no Brasil, com potencial de crescimento. A realidade hoje é que muitas empresas têm administrado os setores de marketing e vendas com base em métodos tradicionais e experiências passadas, porém uma cultura baseada em dados vem aos poucos crescendo nas companhias que operam no Brasil.

A questão cultural é uma grande barreira inicial que precisa ser quebrada. Uma empresa que trabalha de uma maneira há décadas e vem tendo sucesso tem dificuldade de notar que aquilo que funcionou até aquele momento não trará os resultados mais eficientes em um futuro próximo.

Isso porque cada ponto de venda, ainda mais considerando um país com realidades tão distintas como Brasil, tem uma realidade, que frequentemente difere muito da média do mercado. Os métodos tradicionais consideram justamente uma “média”, que não consegue capturar a maior parte do valor existente no mercado. Fica óbvio, portanto, que aqueles que conseguirem trabalhar cada realidade de maneira diferenciada terão resultados muito melhores do que quem analisa grandes agregados/médias.

Um outro ponto importante é o ecossistema. Muitas dessas empresas terceirizam suas vendas para distribuidores, ou vendem para grandes redes varejistas e influem pouco na ponta final do negócio. Para ter uma estratégia de IA de sucesso, é preciso ter acesso a todos os dados de vendas e capacidade de execução na ponta.

Qual você acha que tem sido o melhor exemplo da aplicação de big data em empresas brasileiras?

 Acho que o nosso case com a Ambev é o exemplo mais massivo da utilização de inteligência artificial com big data. Apoiamos mais de um milhão de pontos de venda todos os dias, desde 2015.

Muitas pessoas pensam que a análise de dados funciona como um oráculo que pode prever o futuro. Até que ponto isso é verdade?

Os dados possibilitam uma tomada de decisão mais assertiva, porém é necessário ter um profissional competente por trás, fazendo as perguntas certas e calibrando os algoritmos com os dados e variáveis relevantes para cada realidade e cenário. E só é possível prever o futuro quando há um padrão nos dados que nos permita fazer previsões confiáveis –o que nem sempre é possível, dadas as idiossincrasias do comportamento humano.

Diversos fatores podem influenciar no comportamento e na decisão do consumidor, como renda, clima, logística no deslocamento e histórico de compras anteriores. Saber interpretar isso traz uma vantagem competitiva gigantesca, pois é possível agregar as estratégias de praças, público e promoção de produtos de maneira personalizada e direcionada, impulsionando as vendas.

A inteligência artificial possibilita traçar análises preditivas do comportamento do consumidor em relação aos seus produtos, ou seja, pré-determinar quais serão as compras dos clientes. A partir deste conhecimento, é possível ir além, intencionalmente alterando estes resultados conforme é mais estratégico para uma marca e, ao mesmo tempo, agregando benefícios na jornada do consumidor. Este tipo de conhecimento traz uma grande vantagem competitiva, que se traduz em mudar o jogo das vendas daquela empresa.