Data Science pode ser aplicada para entender o comportamento do consumidor, gerenciar gastos de marketing, administrar a supply chain (cadeia de suprimentos) e rodar análises preditivas.
Data Science é uma área oportuna para quem criar vantagem competitiva na indústria automobilística. Com ela, fabricantes de veículos, revendedoras e concessionárias podem entender melhor o comportamento do consumidor, gerenciar gastos de marketing, administrar a supply chain (cadeia de suprimentos) e rodar análises preditivas.
A Deloitte levantou um panorama sobre como os recursos de Data Science podem ser empregados em cada uma das áreas listadas. Confira os destaques a seguir.
Comportamento do consumidor
A análise de dados e o gerenciamento de informações apresentam oportunidades importantes para o uso de técnicas quantitativas que apóiem o planejamento de intervenções por todo o ciclo de vida do cliente. Algumas dessas oportunidades são:
• Compreender o valor potencial de diferentes segmentos de clientes;
• Utilizar esse conhecimento para trabalhar estrategicamente novos clientes e manter a fidelidade de clientes atuais;
• Melhorar a experiência para promover a retenção.
O desejo de criar uma visão integrada do cliente e o consequente atravessamento de silos por toda a organização são aspectos centrais do uso eficiente de dados. Isso envolve a agregação de fontes internas e externas, tais como CRM, sistemas de gerenciamento de revendedores, dados demográficos, bancos de dados de vendas e marketing.
Um passo importante para tornar os dados úteis é usá-los para criar segmentos acionáveis de clientes, que permitam o desenvolvimento de ofertas de produto e proposições de valor adequadas para cada segmento, em cada estágio do ciclo de vida. Isso pode levar, por exemplo, à formulação de um modelo de varejo inovador, como uma loja pop up, com o intuito de criar awareness ou campanhas mais direcionadas.
Gerenciamento dos gastos de marketing
O aumento de touch points e de informações disponíveis sobre clientes permite, cada vez mais, com que montadoras e revendedoras possam direcionar mensagens e ofertas para grupos específicos de clientes. Esses dados, agregados ao crescente volume de dados sobre comportamento do consumidor, oferecem uma oportunidade para uma abordagem mais precisa do marketing ideal e do mix de incentivos para um grupo segmentado de clientes.
A análise do mix de marketing usa modelagem estatística para quantificar a contribuição das atividades de marketing no resultado das vendas. Com o tempo, isso pode ser usado para potencializar planejamento de marketing, alocação de orçamento, previsão de desempenho e otimização de mídia.
Um passo inicial pode ser a criação de um dashboard de desempenho, que exiba uma grande variedade de fontes de dados de maneira simples e, assim, permita escolhas melhores em relação aos gastos de marketing.
A revista Dealer Marketing, especializada em vendedoras de veículos, ainda acrescenta: Data Science monitora touch points que analisam tudo. Modelos e trajetória financeiros, renda discricionária, dados de veículos, fidelidade à marca, comportamento de pesquisa online e offline, mudanças de estilo de vida.
Isso permite a criação de um programa de marketing estratégico, que cria engajamento e relevância para as necessidades dos compradores e, assim, mantém a empresa no top of mind quando um potencial comprador decide realizar um test drive. Esses touch points dão ênfase para os indivíduos que estão no mercado para comprar ativamente e, logo, têm mais chance de conversão.
Em uma era em que todos se concentram em fazer as coisas mais rapidamente e acessar informações mais rapidamente, os consumidores fazem o dever de casa e usam todos os dispositivos digitais disponíveis. Assim, é preciso desenvolver uma estratégia de comunicação que mantenha a marca e o produto relevantes, na medida em que os consumidores formulam seus próximos passos ou preferências de compra.
Administração de supply chain
A análise avançada de supply chain representa uma mudança operacional para longe dos modelos de gerenciamento reativos. As capacidades emergentes nessa área introduzem um modelo de gerenciamento proativo, que capacita os fabricantes de automóveis a perceber e responder às mudanças da indústria.
Além disso, a análise avançada de supply chain pode ajudar as montadoras a analisar conjuntos de dados cada vez maiores, por meio de técnicas analíticas comprovadas, como análise de regressão, modelagem estocástica e otimização linear e não linear. Nos últimos anos, a capacidade de combinar fontes de dados e usar poderosas ferramentas de Big Data para gerar insights melhorou significativamente.
Um exemplo simples é o uso que as montadoras fazem da configuração do produto e de interações online para identificar antecipadamente novas tendências – por exemplo, relacionadas à determinada caixa de câmbio ou uma cor particular. Essa antecipação permite às montadoras previsão de demanda.
Os métodos de Data Science permitem com que fabricantes de automóveis identifiquem padrões e correlações que podem ter sido menos visíveis, e possivelmente esquecidos, no passado. Logo, montadoras e fornecedores conseguem analisar os negócios e a supply chain de maneiras novas e inimagináveis.
Análises preditivas
Uma equipe de gerenciamento de qualidade dentro de uma montadora sempre enfrenta uma desafiadora tensão entre satisfação do cliente, regulamentação e controle de custos.
A boa notícia é que a análise de qualidade preditiva oferece uma solução. Os sistemas analíticos de hoje podem processar grandes quantidades de dados e oferecem vários métodos de análise. Desta maneira, conseguem identificar possíveis falhas antecipadamente e oferecem oportunidades para o desenvolvimento de ações preventivas.
De acordo com os parâmetros utilizados no modelo, defeitos ocorridos imediatamente após a compra podem ser detectados, assim como defeitos que podem resultar em uma reclamação de garantia mais tarde. Os modelos de análise também ajudam a identificar antecipadamente defeitos de peças entre fornecedores. Com tantas possibilidades, a análise preditiva da qualidade é particularmente útil no desenvolvimento de protótipos, no gerenciamento de qualidade, na otimização da supply chain e no gerenciamento de recall.
Obstáculos
Como a consultoria FrogData aponta, existem obstáculos que precisam ser superados, como a falta de informações de transações de vendas e a falta de compreensão das estratégias usadas por rivais. No entanto, a Data Science já se coloca como uma tecnologia fundamental para quem criar vantagem competitiva na indústria automobilística.
