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Use ferramentas analíticas para criar o futuro, não para entender o passado

Produtos disruptivos são aqueles que mudam o comportamento das pessoas. Empresas de sucesso são aquelas que criam produtos disruptivos. Investir em tecnologias como Big Data e Analytics apenas para conhecer o passado é jogar dinheiro fora. Temos que utilizar as ferramentas analíticas para criar cenários prospectivos, ou seja, prever o comportamento dos consumidores em cenários futuros. A partir destas analises criar produtos disruptivos.

Nós humanos comuns pensamos a partir de regras que nos foram ensinadas e herdadas dos nossos ancestrais. Cada grupo de indivíduos adota o que chamamos de “realidade imaginária”, ou seja, o mundo que vivemos é aquele que criamos. Ao longo do tempo, aprendemos novas coisas e desenvolvemos habilidades para operar novas tecnologias.

Analisando o comportamento das diversas comunidades conseguimos entender como funciona o cérebro das pessoas e sua lógica de tomada de decisões. Com isso, podemos desenvolver produtos para determinados públicos-alvo que sejam a resposta para suas decisões.

Este é um processo conhecido e fácil de ser obtido com o uso de análise descritiva, ou seja, traz uma fotografia do presente. Combinando a análise descritiva com a análise preditiva, que prevê algum tipo de comportamento ou resultado, podemos entender qual será o comportamento do consumidor frente a um novo produto ou serviço.

Até aqui todos chegam. Não existem novidades nestas análises, conhecidas pelos especialistas em marketing e desenvolvimento de produtos. Entretanto, estas análises não preveem a entrada de produtos disruptivos no mercado.

Fatos como a Tesla superar o valor de mercado da Ford e da GM podem ser previstos pela evolução tecnológica e conhecimento das culturas empresariais. Entretanto, seria difícil prever que o valor de mercado da Airbnb superasse as grandes redes de hotéis.

A tecnologia de aprendizado de máquina (Machine Learning), subcampo da ciência da computação que evoluiu do estudo de reconhecimento de padrões e da teoria da aprendizagem computacional em inteligência artificial, explora o estudo e construção de algoritmos que podem aprender de seus erros e fazer previsões sobre dados. Tais algoritmos constroem modelos a partir de inputs amostrais a fim de fazer previsões ou decisões guiadas pelos dados ao invés de seguir inflexíveis instruções programadas.

Como tudo, os resultados dependem da qualidade dos algoritmos e dos dados coletados. Tirando as empresas que não têm competência para realizar estas análises e que fecharam em breve, a competição será entre as empresas que conseguirem as análises a partir dos algoritmos preditivos, criar negócios disruptivos e ter capacidade de transformar a lógica de decisão dos consumidores.

Felizmente, hoje com os serviços em nuvem e softwares gratuitos de análise, empresas de qualquer porte, incluindo startups, podem criar negócios disruptivos usando ferramentas analíticas avançadas.

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