Como os dados podem ajudar você a inovar quando a mudança é constante

A inovação orientada por dados transcende a indústria e a organização; ela pode ser usada com sucesso, independentemente do ambiente, desde que haja apetite por mudanças, alinhamento à estratégia e especialização entre dados, tecnologia e indústria.

Onde três elementos críticos se cruzam é onde a inovação orientada por dados encontra sucesso:

1. Mudança estratégica – inovar é mudar; compreender como as respostas corretas podem ser incorporadas na vida diária dos negócios

2. Analítica – conhecer a tecnologia e as técnicas que permitirão aos dados encontrar as respostas corretas

3. Profundo conhecimento da indústria – saber quais são as perguntas certas a serem feitas para a indústria e organização específicas

O desenvolvimento de uma equipe enxuta e propositalmente construída em todas as três áreas permitirá que as organizações façam as perguntas certas que depois levarão às mudanças certas, para um real valor comercial.

Um cliente particular do setor de saúde, estava com a missão de transformar os dados em um ativo empresarial para a tomada de decisões e inovação baseadas em fatos. Eles estavam lutando em várias áreas, incluindo: a incapacidade de rastrear e relatar dados de pesquisa e operações; nenhum controle de criação de dados com governança zero; repositórios de dados em silos; e capacidades de análise manuais e limitadas.

Após uma revisão inicial e um ciclo de desenvolvimento da estratégia, as equipes de dados e análises da EY colaboraram com o pessoal do cliente para implementar uma estratégia que incluiu uma plataforma de dados grande e centralizada que ajudou a permitir insights em tempo real em toda a organização.

As "perguntas certas" foram desenvolvidas. Por exemplo, em torno da análise de referência. "Por que eles estão se referindo ou não?" "Por que a referência deles é a mistura da maneira como é? Quem são os referenciados e os não referenciados? Qual é a qualidade e o valor dos referenciados?

Usando a solução analítica desenvolvida com as equipes da EY, o cliente poderia rastrear diferentes referências ao longo de toda a jornada de referência e tomar decisões baseadas em fatos para impulsionar o crescimento da receita, como a aquisição de novos pacientes e referências, bem como aumentar a eficácia e produtividade.

O sucesso para este cliente veio da equipe mista de PMEs, indústria, estratégia e tecnologia.

Se você pensa na transformação como uma flecha, a ponta da lança são dados, mas o que compõe o resto dessa flecha também é crítico. As pessoas, e compreender o que precisa mudar para tomar decisões baseadas em dados, é um componente fundamental das organizações, e será onde a inovação terá sucesso ou falhará.

Desenvolvemos um modelo de AI para um cliente que prevê quando parte de sua rede de transporte falharia em ajudar a otimizar os cronogramas de manutenção. A chave do sucesso deste programa foi o envolvimento das próprias pessoas da manutenção para explicar como o modelo de AI funcionava e fazer com que fossem compradas para a abordagem. Era uma maneira completamente nova de trabalhar para eles; eles passaram de fazer o que era mais rápido ou mais próximo, para fazer o que era mais crítico para o negócio. Até agora, a nova abordagem está poupando milhões de clientes em tempos de inatividade recuperados.

Isto tem que ser rápido e em uma escala que responda às necessidades da organização.

Adotar rapidamente oportunidades de alto valor que se alinham à estratégia corporativa e, em seguida, levá-las para a linha de frente é o que transforma a inovação orientada por dados em valor.

Os tipos de inovações que as equipes da EY desenvolveram com os dados variam muito. Alguns exemplos incluem o fechamento de lacunas de rentabilidade do cliente, relatórios integrados da cadeia de valor, otimização de preços em tempo real além das simples respostas do mercado, determinação de fatores de rentabilidade para linhas de negócios específicas, crescimento direcional da fidelidade do cliente e previsão da demanda.

Uma vez que a equipe certa esteja no lugar, as perguntas certas tenham sido definidas, haja a adesão da liderança e o alinhamento com a estratégia corporativa, é hora de fornecer insights. O conceito on-shore / off-shore desempenha um papel aqui – 'industrializar' as respostas corretas pode ser feito rapidamente em escala por outros fora da equipe de inovação.

A abordagem deve ser capaz de fornecer valor rapidamente – pense na segunda semana e não no sexto mês – e depois faça um protótipo dessa "resposta certa" para que o benefício comercial seja sentido quase imediatamente. Isto gera confiança da empresa na abordagem e abre as portas das 'perguntas certas'.

Uma abordagem ágil de 'Analytics' sprint, incentiva e impulsiona o engajamento das principais partes interessadas e significa que as percepções são entregues rápida e regularmente. Sob três grandes áreas, há cinco fases para a abordagem ágil que ajudam a concentrar a equipe em um problema definido.

Esta abordagem decompõe as perguntas em pedaços de tamanho de mordida, tornando-a menos avassaladora e mais voltada para a produção. O sprint também foca os tomadores de decisão sobre os principais drivers de desempenho, flutuando as 'perguntas' mais importantes e alcançáveis até o topo. Mesmo quando um sprint não produz resultados, ele o faz tão rapidamente que o tempo e o dinheiro nunca são desperdiçados. É uma abordagem de "falha rápida".

Um cliente tinha algumas preocupações específicas e queria olhar os bolsos do negócio onde a mudança poderia ter o maior impacto. Depois de envolver todos os principais stakeholders seniores, as equipes da EY sabiam o que os mantinha acordados durante a noite. Como podemos simplificar nossa cadeia de fornecimento? Como otimizamos nosso processo comercial? Como podemos mudar o comportamento do cliente para comprar mais de um item? Como aumentar nossa participação no tráfego de pedestres nas lojas?