Mês: setembro 2020

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Estratégia de Lançamento: Marketing ou Vendas

Um teste simples pode trazer a estratégia correta de lançamento em foco e ajudar as startups a implantar de forma inteligente utilizar seus recursos limitados quando um produto é lançado pela primeira vez e causar uma primeira impressão forte. Para esses pontos de inflexão, as startups precisam de uma bússola e, talvez essa estrutura os aponte na direção certa.

A estrutura conceitual que segue exibe a interação entre vendas e marketing em uma estratégia de lançamento.

Quando um produto está disponível ao público, ou seja pronto para ser vendido, uma empresa tem dois músculos principais que pode flexionar para levá-lo ao mercado: marketing e vendas. A maioria das empresas que chegaram até aqui sabem disso intuitivamente. Mas o que este gráfico sugere é que marketing e vendas são contrapesos. Quanto menos o marketing é flexibilizado para levar um produto ao mercado, mais as vendas devem intervir. Se as vendas não estão impulsionando a estratégia de entrada no mercado, mais o marketing deve. Em quase todos os casos, o marketing ou as vendas assumem a liderança na entrega do produto aos clientes.

O desafio é saber qual ativar para sua empresa e produto específico. Essa resposta é especialmente crítica para startups, que muitas vezes colocam recursos em ambos para eliminar as conjecturas, mesmo que isso desperdice uma grande quantidade de recursos. As apostas são altas. Se escolherem o caminho errado, podem cambalear para fora dos portões. Por exemplo, contratar uma equipe de vendas cara e de alto nível para vender um produto de baixo preço pode acabar com o jogo. Após esse passo em falso, uma empresa de alto potencial pode deixar de crescer rápido o suficiente para competir ou alcançar lucratividade.

Portanto, no cerne da estrutura – e da estratégia de entrada no mercado de uma startup – está nesta questão:

O seu produto é intensivo em marketing ou em vendas?

Assim, para melhor responder a essa pergunta, vamos examinar dois exemplos extremos – pasta de dente Proctor and Gamble’s Crest e motores a jato da General Electric – para ilustrar a estrutura. A chave para este gráfico é o eixo x, que tem várias variáveis ​​a serem consideradas que são cruciais – mas não exaustivas – para descobrir como você deve ir ao mercado.

O primeiro passo a ser dado pelas startups é determinar onde elas se encontram no espectro, examinando as variáveis. Examine cada uma e determine se o seu produto está à esquerda (marketing intensivo) ou à direita (vendas intensivas). Para determinar a resposta, pergunte a si mesmo as seguintes perguntas sobre cada variável.

O preço é determinado pela forma como o cliente valoriza o produto ou serviço. Em termos simples, é quanto o cliente está disposto a pagar, que está vinculado ao retorno do investimento que o cliente realiza. Por exemplo, você não pode “vender” um tubo de pasta de dente de $2. Para comprovar, basta pegar o custo total do vendedor e dividir pelo número de ligações de vendas em um ano. É por isso que ninguém vai de porta em porta dizendo: “Deixe-me explicar os benefícios do Crest em relação ao Colgate”. Mas, digamos que você tenha um produto que custe $ 100.000 para ser construído, você precisa vendê-lo por $ 200.000. Agora você está em uma estratégia de entrada no mercado de vendas intensivas.

Pergunte-se: esta é uma grande ou pequena decisão econômica para o comprador?

O tamanho do mercado é determinado pela quantidade de clientes potenciais. Os produtos podem ser vendidos a milhões ou até bilhões de clientes, ou apenas a alguns poucos. Por exemplo, bilhões de pessoas precisam de pasta de dente, mas é improvável que mais de 100 fabricantes de fuselagem estejam em busca de um fornecedor de motores a jato.

O produto original da Veritas era um componente de sistema operacional que a empresa vendeu para fabricantes de sistemas como parte de seu sistema operacional Unix. Quando a VERITAS foi ao mercado, muitos queriam gastar dinheiro em marketing. Mas Leslie se sentia diferente. Naquela época, havia cerca de 100 fabricantes de sistemas, então gastar dinheiro em anúncios ou listas de mala direta não fazia sentido. Em vez disso, a empresa investiu em ir a feiras do setor – mas nunca comprou estandes. Eles sabiam quem eram os clientes, por isso os procuraram, em vez de esperar.

Pergunte a si mesmo: é mais fácil para eles encontrá-lo ou para você encontrá-los?

Quando se trata do nível de complexidade, alguns produtos são extremamente simples, enquanto outros requerem educação, manuais e customização para obter utilidade. De turbinas a entradas subsônicas, os motores a jato são compostos de inúmeros componentes, ao passo que operar um tubo de pasta de dente é completamente evidente.

Outro exemplo é o Oracle ERP, que pode levar centenas de pessoas e anos para ser implementado. Como um produto complexo, o trabalho intenso é de vendas e não de marketing. Considerando que o Uber é extremamente simples para o consumidor. Todos nós nos lembramos da primeira vez que abrimos o aplicativo, descobrimos como ligar para um Uber e então um pequeno carro apareceu no mapa.

Pergunte-se: um cliente pode usar o serviço por conta própria ou é necessário ter formação?

O ajuste e o acabamento variam de soluções prontas para uso a algo que requer várias etapas ou pontos de suporte para operar. Como a pasta de dente literalmente sai da caixa – ou tubo – ela tem um excelente encaixe e acabamento. No entanto, quando um motor a jato é comprado, isso é apenas o começo; ele precisa interagir com outras partes do avião. No entanto, não confunda complexidade com ajuste e acabamento – alguns produtos que são altamente complexos têm um alto ajuste e acabamento. Por exemplo, um Tesla – ou qualquer carro novo – tem centenas de computadores, mas você só precisa girar a chave ou pressionar um botão para ligá-lo. Apesar de tudo, o ajuste e o acabamento são essenciais. Na maioria dos casos, o ajuste e o acabamento inadequados só têm longevidade quando o cliente não tem alternativa melhor.

Pergunte a si mesmo: depois de tudo projetado, feito e enviado, ainda há muito mais para o consumidor fazer?

Identificar se você está atendendo a uma empresa ou consumidor é um grande componente de uma estratégia de lançamento. Os produtos são vendidos a empresas ou diretamente aos consumidores. Cada um requer seu próprio tipo de relacionamento. Mas é importante observar que esta é uma métrica de volume. Existem mais consumidores do que empresas, e as primeiras são mais homogêneas do que as últimas. A grande maioria das pessoas precisa de pasta de dente, mas a vasta minoria das empresas não precisa de um motor a jato.

Pergunte a si mesmo: estou predominantemente vendendo diretamente para pessoas ou empresas?

A vida econômica do cliente se concentra na cadência e na duração da interação com o cliente. Embora haja a questão da fidelidade à marca, haverá centenas de tubos de pasta de dente comprados por um cliente ao longo de sua vida. Dado que os motores a jato duram muitos anos e que existem cerca de 100 fabricantes, não há mais do que esse número de negócios por ano – e provavelmente muito menos. A questão é a natureza do relacionamento com o cliente. Você espera ter um relacionamento de longo prazo com aumento de receita ao longo do tempo ou mais transações com frequência crescente ao longo do tempo? Quanto maior for a vida útil do relacionamento (LTV – Life Time Value), mais consideração vou para como eu realmente entrego e vendo este produto.

Pergunte a si mesmo: Eu avalio relacionamentos bem-sucedidos com clientes por transações ou longevidade?

Relacionado com a vida útil econômica do cliente está se um produto requer vendas de alto ou baixo toque. A venda de motores a jato geralmente requer uma “vitória do projeto”, uma campanha técnica muito longa e complexa que resulta em muitas vendas ao longo dos anos de vida de um modelo específico. Requer a construção de relacionamentos e pode valer bilhões de dólares em vinte ou trinta anos. As vendas de baixo toque não exigem a capacidade de expandir ou personalizar as vendas de acordo com o relacionamento. É preciso pouca história para comprar o mesmo creme dental ou um creme dental diferente.

Pergunte-se: quanta agência você tem no desenvolvimento de seu relacionamento com seu cliente? Seus esforços podem aumentar ou são apenas pontuais?

Em resumo, Crest é o exemplo extremo de um produto de marketing intensivo: é de custo muito baixo, comprado por milhões de consumidores, simples de operar e tem um alto “ajuste e acabamento”, pois está pronto para uso imediatamente após a compra. Embora a P&G deseje ter clientes vitalícios para sua pasta de dente, ela tem um custo de troca muito baixo e a decisão de compra pode ser influenciada por um cupom. Você já conheceu um representante de vendas da P&G que exaltou as virtudes da Crest versus Colgate?

Por outro lado, o motor a jato General Electric tipifica o produto intensivo em vendas. O preço do motor está na casa dos milhões de dólares, é vendido para cerca de 100 fabricantes de aviões, tem uma tecnologia incrivelmente complicada e tem baixo ajuste e acabamento, uma vez que sempre requer extensa engenharia e customização após a venda. É a melhor experiência de venda porque é uma vitória do design. Um cliente deseja eficiência de combustível, limites de peso estritos, empuxo, um certo nível de ruído e centenas de outras especificações. Os fabricantes de motores a jato passam muito tempo não apenas construindo os produtos, mas definindo e cumprindo contratos – é um toque muito alto. Por todas essas razões, nunca vi um motor a jato GE à venda no Walmart.

Encontrando sua marca

Como uma estrutura conceitual, a chave é menos identificar o ponto exato de sua empresa no espectro, mas mais saber qual abordagem (ou em qual metade do diagrama) sua startup está posicionada. Dependendo se o seu novo produto é mais parecido com a pasta de dente Crest ou um motor a jato GE, ajudará a informar se sua estratégia de entrada no mercado deve ser mais intensiva em marketing ou vendas.

Se você faz marketing intensivo, o produto é comprado. Se for intensivo em vendas, o produto é vendido.

Existem exceções, mas, em geral, o sucesso de uma estratégia de entrada no mercado depende de quão razoavelmente alinhado cada fator está na mesma metade do diagrama. Aqui estão as histórias de duas empresas que ilustram a importância do alinhamento:

A startup de serviços de RH online Gusto é um exemplo de bom alinhamento, que levou a uma estratégia go-to-market de sucesso. Gusto – anteriormente conhecida como Zenpayroll – opera em um mercado onde as ferramentas para executar a folha de pagamento são desenvolvidas para empresas maiores, envolvem interfaces pesadas e requerem um pouco de curva de aprendizado ou equipe de suporte para solucionar problemas.

Quando a Gusto decidiu oferecer uma solução para muitas, pequenas empresas, teve que alterar outros aspectos de como ela iria para o mercado. Por exemplo, ela decidiu adotar uma abordagem de baixo toque e vender seus serviços pela web. Embora seu produto seja de média complexidade, possui encaixe e acabamento extremamente altos, pois leva apenas alguns minutos para ser configurado e é intuitivo de usar. Em relação aos concorrentes, seu preço é baixo, em torno de $ 40 por mês, com uma taxa nominal por funcionário incluída. É tecnicamente uma empresa B2B, mas onde o segundo ‘B’ é mais parecido com um ‘C’ devido a seus muitos clientes menores.

É importante observar que nem toda marca de seleção precisa estar em um lado do gráfico para que uma estratégia go-to-market seja desenvolvida. No entanto, as startups devem estar cientes dos pontos de desalinhamento para fazer ajustes, como fez Gusto ajustando seu negócio B2B para uma abordagem B2C, dados seus muitos clientes menores no início.

Em contraste, um conto preventivo é a história da startup de computação em nuvem privada Nebula. Parecia ter tudo, pelo menos no papel.

A Nebula esperava e planejava muitos clientes, mas, com um kit inicial de $ 275.000, eles tinham um preço de entrada relativamente caro para os clientes assinarem sem um longo e árduo ciclo de vendas.

Em meio ao mercado emergente de computação em nuvem privada e o movimento Openstack altamente antecipado, os clientes em potencial procuraram uma solução que fosse tão plug-and-play quanto a oferta de nuvem pública da Amazon. A Nebula foi lançada como um “aparelho tudo-em-um”. Após seus esforços iniciais de colocação no mercado, a empresa percebeu que sua solução exigia um alto nível de vendas, serviços, suporte e mais educação do que qualquer produto de prateleira poderia fornecer.

A equipe de vendas da Nebula tinha como alvo empresas, mas o produto não foi inteiramente projetado para elas. Por exemplo, o console exótico de seus servidores – que até exibia personagens Klingon – e a tela touchscreen destinavam-se a entusiasmar os technorati. Mas os usuários de computação empresarial sérios acomodaram servidores em data centers escuros, onde poucas pessoas interagiam com o produto.

Determine se o marketing ou as vendas assumem a liderança

Trabalhar com essa estrutura conceitual não é apenas aumentar a probabilidade de uma estratégia go-to-market mais bem-sucedida, mas também determinar a melhor forma de estruturar a relação entre vendas e marketing para manter esse impulso.

A maneira de desenvolver uma estratégia de entrada no mercado eficaz é saber se o marketing ou as vendas estão assumindo a liderança. Se as respostas às suas perguntas em sua estrutura – sobre preço, tamanho do mercado, complexidade e outros – estiverem alinhadas à esquerda do gráfico, o marketing deve assumir a liderança com a estratégia go-to-market. Se a grande maioria das respostas estiver alinhada com o lado direito, as vendas devem assumir a liderança.

Vendas atende marketing

No cenário da esquerda, o marketing tem primazia. Nesse caso, o marketing gera a demanda. Com suas campanhas, ele cria um apetite forte o suficiente para que as pessoas comprem o produto por conta própria. O setor de vendas serve a esse esforço criando um “lugar”. O que isso significa é que eles alinham distribuidores, varejistas e comerciantes para que o produto tenha uma presença – essencialmente, um lugar onde ele pode ser encontrado e está disponível para compra. Voltando ao espectro de pasta de dente / motor a jato, examine a cultura da Proctor and Gamble voltada para o marketing. Um dos cargos mais valorizados – com a maior mobilidade ascendente – é o de gerente de produto, que trabalha na marca, publicidade, RP, lançamento e muito mais.

Marketing atende vendas

No cenário à direita, as vendas têm primazia. Nesse modo, a responsabilidade do marketing é criar e distribuir leads qualificados para a organização de vendas. Eles gerenciam várias fontes de leads por meio de uma estrutura de pipeline organizada. Eles fornecem os materiais e programas colaterais para encontrar clientes em potencial. O coração do sucesso da organização é o departamento de vendas converter um lead qualificado em uma vitória do cliente.

Como a primazia muda

É importante notar que, à medida que uma empresa é colocada nesses eixos, o nível de primazia – para Marketing ou Vendas – é mais intenso nas posições extremas esquerda e direita, respectivamente. Conforme você se move em direção ao meio, o fenômeno de “servir” diminui. No meio da linha, marketing e vendas se relacionam como iguais.

Juntando tudo

Entender sua estratégia de lançamento (go-to-market) como uma função da primazia de vendas ou marketing é fundamental. Use esta estrutura simples para estabelecer se você tem um produto intensivo em vendas ou marketing que você está trazendo para o mercado. Faça essa determinação identificando onde seu produto está em sete variáveis ​​principais: preço, tamanho do mercado, complexidade da tecnologia, ajuste e acabamento, tipo de cliente, vida útil do cliente e nível de envolvimento do cliente. A estrutura fornece uma pergunta-chave para ajudar a determinar onde um produto está em cada vetor, mas é mais voltada para ajudar as startups a entender se todos estão alinhados. Nesse caso, isso não apenas contribuirá para uma estratégia de entrada no mercado mais suave, mas também ajudará o marketing e as vendas a coordenar melhor seus esforços para conquistar clientes.

Não importa se você está fazendo pasta de dente ou motores a jato – ou qualquer coisa no meio. Qualquer produto pode ser comprado ou vendido com o alinhamento correto e estrutura de equipe para apoiá-lo. As perguntas que essa estrutura faz vão ao cerne da construção de grandes empresas e chegam à pergunta mais central: O que estamos construindo e para quem? Essas perguntas devem ser feitas e respondidas para serem eficazes para um go-to-market de sucesso. Claro, não há uma estrutura que garantirá a vitória, mas, conforme a agulha da bússola se move, esta fará com que sua empresa seja apontada na direção certa. E isso é uma vantagem competitiva por si só.

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Referência

Este post é uma tradução resumida e adaptada do artigo da First Round Review: Leslie’s Compass: A Framework For Go-To-Market Strategy, escrito por Mark Leslie,  com contribuição de Matt Heiman.

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Questões-chave à transformação digital

A aceleração do digital é diferente de tudo que vimos antes e está moldando o “novo normal”. Os líderes empresariais estão dizendo que, durante a pandemia, realizaram em dias o que levaria um ano. Como eles conseguiram isso?

As empresas implantaram rapidamente estratégias digitais para fornecer a seus clientes uma variedade de métodos de comunicação além da voz. Estamos vendo como as tecnologias digitais estão sendo usadas para reimaginar completamente o cenário de negócios. A tecnologia de comunicação está no centro desta transição para um modelo de trabalho remoto flexível para os funcionários e uma experiência digital contínua do cliente para empresas em geral.

Em tempos tão competitivos, as empresas não podem perder receitas preciosas e oferecer uma experiência digital perfeita para o cliente é uma questão de sobrevivência com empresas que enfrentam questões como;

  • Como podemos atender pedidos rapidamente?
  • Quanto do processo de negócios precisa de interação humana?
  • Existem maneiras de retrabalhar para que a experiência do cliente seja sem contato?
  • Como podemos garantir que o consumidor tenha uma experiência positiva de interação com a nossa marca?

Por isso, antes de qualquer solução ser elaborada e implementada, existem perguntas-chave que devem ser feitas:

Quando foi a última vez que você teve uma experiência incrível com o cliente?

Dê a volta na mesa da sala de reuniões e peça a cada diretor para compartilhar uma experiência recente de um cliente de que gostaram e descrever por que foi tão memorável.

Como disse Steve Jobs; “Você tem que começar com a experiência do cliente e trabalhar de volta com a tecnologia, não o contrário.” Aproveitar suas próprias experiências é um bom exercício de primeiro passo porque ajuda a identificar “momentos universais que importam” da perspectiva do cliente e permite que você explore como é o sucesso do (Customer eXperience) CX no mundo real.

Como é uma transformação digital de sucesso para sua empresa?

Por exemplo: comunicações via múltiplos canais integrados (omnichannel), onde os dados históricos e o contexto são transferidos entre os canais de maneira contínua e segura, sistemas mais amigáveis ao usuário, custos operacionais reduzidos, aumento da receita, etc.

Liste as prioridades de todos e fale sobre as maneiras pelas quais uma estratégia digital pode ajudar a atingir cada objetivo, por exemplo, aliviar a pressão dos agentes oferecendo autoatendimento para algumas consultas.

Quais canais você deseja incentivar seus clientes a usarem mais?

Classifique os canais que você mais gostaria de encorajar os clientes a usarem ao interagir com sua marca (ou seja, voz do agente, webchat, e-mail, celular / SMS, mídia social, autoatendimento de IA, filial / loja, ou outra).

Divida sua base de clientes atual por idade em 2020. Escreva a porcentagem aproximada para cada categoria:

  • Geração silenciosa: Idade 73 – 94,
  • Geração Baby Boomer: Idade 54-72
  • Geração X: idade 38-53,
  • Milenios / Gen Y: idade de 22 a 37,
  • iGen de 8 a 21 anos.

A pesquisa mostra que as preferências do canal mudam com base na idade. Portanto, antes de decidir em quais canais deseja investir mais ou abandonar, é importante considerar a divisão por idade de seus clientes com as preferências de canal. Você deve então alinhar sua estratégia de acordo. Caso contrário, você pode não prestar serviços da maneira que seus clientes preferem se conectar com você, e eles levarão seus negócios para uma marca que o faz.

Quais métricas principais você deseja melhorar durante sua transformação digital?

Converse e classifique as métricas de experiência do cliente que mais importam para sua empresa. Por exemplo, a resolução na primeira chamada é importante ou todos os clientes são atendidos inicialmente e recebem uma variedade de opções para um retorno de chamada ou outros canais de contato?

As métricas da marca também podem ser vinculadas, como uma pesquisa on-line ou a capacidade de permanecer na ligação para responder a uma breve pesquisa sobre o conhecimento da marca, perguntando quais outros produtos e serviços os clientes conhecem e como eles se sentem emocionalmente em relação à marca. eles provavelmente farão compras novamente etc.

Se você não tem um entendimento comum de como é o sucesso, não saberá se o alcançou. O alinhamento com os mesmos indicadores-chave de desempenho antes da transição torna mais fácil para a organização concentrar esforços e obter o verdadeiro sucesso.

Como sua empresa chega aos clientes de forma proativa?

Pense nas informações, serviços e soluções adicionais que seus clientes consideram úteis. Talvez seja o envio de uma mensagem SMS para o telefone celular com um número de rastreamento de pacote ou um e-mail com uma mensagem de acompanhamento para uma pergunta de seguro com um link para a apólice.

Pense nas tecnologias de nuvem de que você precisará para estabelecer e manter essas comunicações 1: 1 personalizadas.

  • Quais canais você usa?
  • Seus esforços de divulgação são personalizados?
  • O que leva à necessidade de entrar em contato?

Os clientes querem que as marcas se envolvam com eles em seus termos. Reserve um tempo para planejar maneiras proativas de interagir com seus clientes – em tópicos de interesse para eles, em seus canais preferidos e às vezes convenientes para eles. Esses fatores são essenciais para diferenciar sua marca dos concorrentes.

Como você prevê o treinamento de funcionários em sua nova tecnologia e sistemas?

Freqüentemente, os líderes focam demais em pesquisar e investir na melhor tecnologia para dar vida à sua transformação digital e não conseguem pensar em como treinar os funcionários em tudo isso. E, como resultado, seu grande investimento oferece muito pouco retorno. Quando isso acontece, os trabalhadores ficam frustrados porque não sabem como usar a tecnologia para fazer seu trabalho com eficácia. Isso resulta em clientes não experimentando o serviço superior que a tecnologia deveria oferecer.

Quais são suas maiores barreiras para uma mudança efetiva?

Decidir o que mudar é uma coisa, fazer a mudança durar é outra bem diferente. Analise cada unidade de negócios e discuta as áreas em que você pode precisar implementar programas estruturados de gerenciamento de mudanças para garantir que todos – do gerente ao usuário final – estejam envolvidos do início ao fim.

Considerações finais

A transformação digital não é mais uma opção, na maioria dos casos é necessária não só para competitividade, mas também para sobrevivência organizacional.

Alcançar uma transformação digital de sucesso é um investimento de vários anos e de várias pessoas. Freqüentemente, o processo de preparar as pessoas, dispostas e capazes de aceitar e abraçar novas formas de trabalhar é o maior desafio de todos. Pensar em maneiras de superar as barreiras da mudança organizacional antes de iniciar a jornada digital ajudará você a concluir toda a transformação dentro do prazo e do orçamento.

Considere uma abordagem digital com foco no cliente, reduzir o esforço do cliente e capacitando os funcionários para diminuir o custo de servir, cria clientes mais felizes e desenvolve defensores da marca. E isto contamina organização, criando cultura, mudando estratégias, pessoas, processos e tecnologia.

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Como é a Tomada de Decisão orientada pela IA

Dando sequência a série de artigos que decidi compartilhar sobre a importância do uso da Inteligência Artificial (IA) na transformação digital das organizações, preparei este post com base em um conteúdo que acho extremamente relevante sobre o tema. As informações que seguem consideram a importância do uso dos dados abundantes que atualmente temos disponíveis (Big Data) para que os líderes e gestores das organizações possam tomar decisões de qualidade que vão além de poucas variáveis e a intuição, bem como o uso do poder da IA como parceira nessas questões estratégicas e táticas, pois como vimos em artigos anteriores, nas questões operacionais ela pode até decidir por si só.

Um número mais que considerável de empresas se adaptaram a uma abordagem “orientada a dados” para a tomada de decisões operacionais. Os dados podem melhorar as decisões, mas requer o processador certo para obter o máximo destes dados. Aqui, a maioria das pessoas ainda assumem que o processador é humano, onde o termo “orientado a dados” implica até que os dados sejam selecionados e resumidos para as pessoas processarem.

Mas, para alavancar totalmente o valor contido nos dados, as empresas precisam trazer a Inteligência Artificial (IA) para seus fluxos de trabalho e, às vezes, até mesmo, tirar os humanos do caminho, precisamos evoluir de fluxos de trabalho orientados a dados para orientados por IA.

A distinção entre “orientado a dados” e “orientado a IA” não é apenas semântica. Cada termo reflete ativos diferentes, o primeiro com foco em dados e o segundo com capacidade de processamento. Os dados contêm os insights que podem permitir melhores decisões; o processamento é a maneira de extrair essas ideias e executar ações. Humanos e IA são processadores, com habilidades muito diferentes. Para entender a melhor forma de alavancar cada um, é útil revisar nossa própria evolução biológica e como a tomada de decisões evoluiu na indústria.

Entre cinquenta a setenta e cinco anos atrás, o julgamento humano era o processador central da tomada de decisões de negócios. Os profissionais confiaram em suas intuições altamente ajustadas, desenvolvidas a partir de anos de experiência e uma quantidade relativamente pequena de dados em seu domínio, para, por exemplo, escolher as ideias criativas certas para uma campanha publicitária, determinar os níveis de estoque certos para estocar ou aprovar os investimentos financeiros certos. A experiência e o instinto eram a maior parte do que estava disponível para discernir o bem do mal, o alto do baixo e o arriscado versus o seguro.

Talvez fosse humano demais. Nossas intuições estão longe de serem os instrumentos ideais para a tomada de decisão. Nossos cérebros são infligidos por muitos vieses cognitivos que prejudicam nosso julgamento de maneiras previsíveis. Este é o resultado de centenas de milhares de anos de evolução em que, como primeiros caçadores-coletores, desenvolvemos um sistema de raciocínio que se baseia em heurísticas simples – atalhos ou regras práticas que contornam o alto custo do processamento de muitas informações. Isso permitiu decisões rápidas (intuitivas), quase inconscientes, para nos livrar de situações potencialmente perigosas. No entanto, “rápido e quase inconsciente” nem sempre significava o ideal ou mesmo a precisão.

Imagine um grupo de nossos ancestrais caçadores-coletores amontoados em volta de uma fogueira quando um arbusto próximo sussurra de repente. É necessário tomar uma decisão do tipo “rápido e quase inconsciente”: concluir que é um predador perigoso e fugir, ou solicitar mais informações para ver se é uma presa em potencial – digamos, um coelho que possa fornecer nutrientes ricos. Nossos ancestrais mais impulsivos – aqueles que decidiram fugir – sobreviveram a uma taxa mais alta do que seus pares mais curiosos. O custo do voo e a perda de um coelho era muito menor do que o custo de ficar por perto e arriscar perder a vida para um predador. Com tal assimetria nos resultados, a evolução favorece a característica que leva a consequências menos dispendiosas, mesmo com o sacrifício da precisão. Portanto, a característica de tomada de decisão mais impulsiva e menos processamento de informações se tornou predominante na população descendente.

No contexto moderno, as heurísticas de sobrevivência tornam-se inúmeros vieses cognitivos pré-carregados em nossos cérebros herdados. Esses vieses influenciam nosso julgamento e tomada de decisão de maneiras que se afastam da objetividade racional. Damos mais peso do que deveríamos a eventos vívidos ou recentes. Classificamos grosseiramente os sujeitos com estereótipos amplos que não explicam suficientemente suas diferenças. Ancoramos na experiência anterior, mesmo quando é completamente irrelevante. Tendemos a invocar explicações ilusórias para eventos que são realmente apenas ruídos aleatórios. Essas são apenas algumas das dezenas de maneiras pelas quais o viés cognitivo atormenta o julgamento humano e, por muitas décadas, foi o processador central da tomada de decisões de negócios. Agora sabemos que confiar apenas na intuição humana é ineficiente, caprichoso, falível e limita a capacidade da organização.

Tomada de decisão com suporte de dados

Graças então, pelos dados. Os dispositivos conectados agora capturam volumes impensáveis de dados: toda transação, todo gesto do cliente, todo indicador micro e macroeconômico, todas as informações que podem fundamentar melhores decisões. Em resposta a esse novo ambiente rico em dados, adaptamos nossos fluxos de trabalho. Os departamentos de TI dão suporte ao fluxo de informações usando máquinas (bancos de dados, sistemas de arquivos distribuídos e similares) para reduzir os volumes incontroláveis de dados em resumos digeríveis para consumo humano. Os resumos são posteriormente processados por humanos, usando ferramentas como planilhas, painéis e aplicativos de análise. Eventualmente, os dados altamente processados e agora gerenciáveis e pequenos são apresentados para a tomada de decisões. Este é o fluxo de trabalho “orientado a dados”. O julgamento humano ainda é o processador central, mas agora usa dados resumidos como uma nova entrada.

Embora seja indubitavelmente melhor do que confiar apenas na intuição, os humanos que desempenham o papel de processador central ainda criam várias limitações.

  1. Não aproveitamos todos os dados. Os dados resumidos podem ocultar muitas das ideias, relacionamentos e padrões contidos no conjunto de dados original (grande). A redução de dados é necessária para acomodar a taxa de transferência de processadores humanos. Por mais que sejamos adeptos de digerir nosso ambiente, processando sem esforço grandes quantidades de informações ambientais, somos notavelmente limitados quando se trata de processar os dados estruturados manifestados como milhões ou bilhões de registros. A mente pode lidar com números de vendas e preço médio de venda acumulado até um nível regional. Ele entra em conflito ou é encerrado quando você começa a pensar na distribuição completa de valores e, crucialmente, nos relacionamentos entre elementos de dados – informações perdidas em resumos agregados, mas importantes para a tomada de decisões. (Isso não é para sugerir que os resumos de dados não sejam úteis. Com certeza, eles são ótimos, fornecendo visibilidade básica dos negócios. Mas fornecerão pouco valor para o uso na tomada de decisões. Muito se perde na preparação para seres humanos.) Em outros casos, os dados resumidos podem ser totalmente enganosos. Fatores de confusão podem dar a aparência de um relacionamento positivo quando, na verdade, é o contrário. E uma vez que os dados são agregados, pode ser impossível recuperar os fatores contribuintes para controlá-los adequadamente. (A melhor prática é usar ensaios clínicos randomizados, ou seja, testes A/B. Sem essa prática, mesmo a IA pode não ser capaz de controlar adequadamente fatores de confusão.) Em resumo, usando humanos como processadores centrais de dados, ainda precisamos de negociação para contornar o alto custo do processamento de dados humanos.
  2. Os dados não são suficientes para nos isolar do viés cognitivo. Os resumos de dados são dirigidos por seres humanos de uma maneira que é propensa a todos esses preconceitos cognitivos. Dirigimos a sumarização de uma maneira que é intuitiva para nós. Pedimos que os dados sejam agregados aos segmentos que consideramos serem arquétipos representativos. No entanto, temos essa tendência de classificar de forma grosseira os sujeitos que apresentam estereótipos amplos que não explicam suficientemente suas diferenças. Por exemplo, podemos acumular os dados em atributos como geografia, mesmo quando não há diferença discernível no comportamento entre as regiões. Os resumos também podem ser considerados como um “grão grosso” dos dados. É uma aproximação mais áspera dos dados. Por exemplo, um atributo como geografia precisa ser mantido em um nível de região onde há relativamente poucos valores (ou seja, “leste” versus “oeste”). O que importa pode ser melhor do que isso – cidade, CEP e até dados no nível da rua. É mais difícil agregar e resumir para o cérebro humano processar. Também preferimos relacionamentos simples entre elementos. Nós tendemos a pensar nos relacionamentos como lineares porque é mais fácil para nós processarmos. A relação entre preço e vendas, penetração no mercado e taxa de conversão, risco de crédito e receita – tudo é assumido linear mesmo quando os dados sugerem o contrário. Até gostamos de inventar explicações elaboradas para tendências e variações de dados, mesmo quando elas são explicadas de forma mais adequada por variações naturais ou aleatórias.

Infelizmente, estamos acomodando nossos vieses quando processamos os dados.

Trazendo a IA para o fluxo de trabalho

Precisamos evoluir ainda mais e trazer a IA para o fluxo de trabalho como um processador primário de dados. Para decisões de rotina que dependem apenas de dados estruturados, é melhor delegar as decisões à IA. A IA é menos propensa ao viés cognitivo humano. (Existe um risco muito real de usar dados tendenciosos que podem fazer com que a IA encontre relações ilusórias que são injustas. É necessário entender como os dados são gerados, além de como são usados.) A IA pode ser treinada para encontrar segmentos na população que melhor explica a variação nos níveis de finos de granularidade, mesmo que não sejam intuitivos para nossas percepções humanas. A IA não tem problemas em lidar com milhares ou até milhões de agrupamentos. E a IA é mais do que confortável em trabalhar com relacionamentos não lineares, sejam eles exponenciais, leis de potência, séries geométricas, distribuições binomiais ou outras.

Esse fluxo de trabalho aproveita melhor as informações contidas nos dados e é mais consistente e objetivo em suas decisões. Ele pode determinar melhor qual anúncio criativo é mais eficaz, os níveis ideais de inventário a serem definidos ou quais investimentos financeiros serão feitos.

Embora os humanos sejam removidos desse fluxo de trabalho, é importante observar que a mera automação não é o objetivo de um fluxo de trabalho orientado por IA. Claro, isso pode reduzir custos, mas isso é apenas um benefício incremental. O valor da IA ​​é tomar decisões melhores do que o que os humanos sozinhos podem fazer. Isso cria uma melhoria gradual na eficiência e permite novos recursos.

Aproveitando os processadores IA e Humanos no fluxo de trabalho

Remover humanos de fluxos de trabalho que envolvem apenas o processamento de dados da estrutura não significa que eles sejam obsoletos. Existem muitas decisões de negócios que dependem mais do que apenas dados estruturados. Declarações de visão, estratégias da empresa, valores corporativos, dinâmica de mercado são exemplos de informações disponíveis apenas em nossas mentes e transmitidas através da cultura e de outras formas de comunicação não digital. Essas informações são inacessíveis à IA e extremamente relevantes para as decisões de negócios.

Por exemplo, a IA pode determinar objetivamente os níveis de estoque corretos para maximizar os lucros. No entanto, em um ambiente competitivo, uma empresa pode optar por níveis mais altos de estoque, a fim de proporcionar uma melhor experiência ao cliente, mesmo à custa dos lucros. Em outros casos, a IA pode determinar que investir mais dinheiro em marketing terá o maior ROI entre as opções disponíveis para a empresa. No entanto, uma empresa pode optar por moderar o crescimento para manter os padrões de qualidade. As informações adicionais disponíveis para os seres humanos na forma ou estratégia, valores e condições de mercado podem merecer um afastamento da racionalidade objetiva da IA. Nesses casos, a IA pode ser usada para gerar possibilidades das quais os humanos podem escolher a melhor alternativa, dadas as informações adicionais às quais têm acesso. A ordem de execução desses fluxos de trabalho é específica do caso. Às vezes, a IA é a primeira a reduzir a carga de trabalho em humanos. Em outros casos, o julgamento humano pode ser usado como entrada para o processamento da IA. Em outros casos ainda, pode haver iteração entre a IA e o processamento humano.

A chave é que os humanos não estão interagindo diretamente com os dados, mas com as possibilidades produzidas pelo processamento dos dados pela IA. Valores, estratégia e cultura são a nossa maneira de conciliar nossas decisões com racionalidade objetiva. É melhor fazer isso explicitamente e totalmente informado. Ao alavancar a IA e os seres humanos, podemos tomar melhores decisões do que usar apenas uma delas.

A próxima fase da nossa evolução

Passar de orientado a dados para orientado a IA é a próxima fase de nossa evolução. Adotar a IA em nossos fluxos de trabalho permite um melhor processamento de dados estruturados e possibilita que humanos contribuam de maneiras complementares.

É improvável que essa evolução ocorra dentro da organização individual, assim como a evolução por seleção natural não ocorre dentro dos indivíduos. Pelo contrário, é um processo de seleção que opera em uma população. As organizações mais eficientes sobreviverão a taxas mais altas. Como é difícil para empresas maduras se adaptarem às mudanças no ambiente, suspeito que veremos o surgimento de novas empresas que adotam contribuições de IA e humanas desde o início e as incorporam nativamente em seus fluxos de trabalho.

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Referência:

  • What AI-Driven Decision Making Looks Like, by Eric Colson, Harvard Business Review, 2019.

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