(Reprodução)
O Big Data é a ferramenta de gestão do momento, e é aplicado em 450 das 500 maiores companhias americanas. Nunca foi tão fácil e relativamente barato coletar informações em toda a cadeia, e gestores agora são lembrados o tempo todo que precisam aplicar esse mundo de números para aumentar a eficiência e o faturamento das empresas. Mas, ao contrário de outras grandes teorias que estiveram na moda nos últimos anos, o Big Data se destaca por não precisar, necessariamente, de grandes teorias para ser aplicado – e sim boas ferramentas. É a velha máxima de “os números falam por si”.
“O pessoal de vendas, em todos os setores, há muito tempo, são informados de que precisam entender o que atrai os consumidores e compreender as razões por trás de suas decisões. O Big Data mostra que há um outro approach possível, em algumas maneiras mais pragmático: saber o que e não por que é bom o suficiente”, escrevem Viktor Mayer-Schönberger e Kenneth Cukier no livro Big Data – A revolution that will transform how we live, work and think (Big Data: uma revolução que vai transformar como vivemos, trabalhamos e pensamos, sem tradução para português).
Há algumas teorias bem fundamentadas sobre o que causa, por exemplo, um aumento nas vendas de determinados itens em diferentes estações do ano ou datas festivas. No Dia das Mães, vendem-se mais flores. Em dias chuvosos, os camelôs multiplicam o seu estoque de guarda-chuvas e testam instintivamente o limite do preço. Mas, para estabelecer essas relações de causalidade, são necessárias pesquisas, campanhas de marketing e o teste de hipóteses. Com o Big Data, a custosa demonstração de causalidade pode ser substituída, em muitos casos, pela correlação, argumentam os autores do livro.
Quando observamos que algum indicador (como vendas de determinado produto) cresce de maneira acentuada toda vez que outro também se movimenta, temos uma correlação forte. Ao identificar a correlação, deveríamos ir atrás das causas, ensinam os gurus de administração. Não mais, necessariamente. Para exemplificar esse novo approach, os autores de Big Data analisam o caso do Walmart, que percebeu que, nos dias que antecediam furacões, não só as vendas de equipamentos como lanternas aumentavam, mas também a de Pop-Tarts, um cereal doce que os americanos comem no café da manhã. Ninguém sabia exatamente a causa, mas os números, coletados em milhares de lojas pelo país, mostravam que o fenômeno era claramente observável.
De posse dessa informação, os gerentes passaram a colocar o doce logo na entrada da loja, ao lado dos equipamentos para emergências, quando havia um aviso meteorológico de furacão. Isso não só facilitou a vida dos clientes, mas aumentou as vendas. “No passado, alguém na sede precisaria ter tido uma ideia anterior para coletar dados e testar a ideia. Agora, com tantas informações e ferramentas melhores, as correlações aparecem mais rapidamente e são mais baratas”, defendem os autores.
Chris Anderson, autor da Teoria da Cauda Longa, já observava isso havia cinco anos, em um artigo intitulado “O Fim da Teoria”: “Quem sabe por que as pessoas fazem o que elas fazem? O ponto é que elas fazem, e nós podemos acompanhar e medir isso com fidelidade sem precedentes. Com informação o suficiente, os números falam por eles mesmos”.
Junte vários números e converse com eles. Você poderá ficar surpreso com o que eles têm a dizer.