Da área da saúde ao mercado financeiro, a análise de dados empresariais é uma tendência que vem se consolidando em diversos setores, com o objetivo de tornar as operações mais inteligentes e menos custosas. Uma base de dados ricos e estruturados favorece a tomada de decisões estratégicas e certeiras. Neste conteúdo, explicaremos como é possível se adequar a esse cenário por meio da oferta de soluções financeiras.
Tecnologia e Inteligência Artificial são algumas palavras-chave no processo de análise de dados empresariais. Cada vez mais os gestores buscam fugir do empirismo e tomar decisões a partir da confiabilidade das estatísticas. Isso, além de dar mais fluidez à rotina corporativa, otimiza os recursos financeiros do negócio – já que não haverá mais prejuízo por decisões tomadas no impulso ou de forma intuitiva.
A transformação digital é o grande pilar neste contexto, porque somente com o auxílio das novas tecnologias, é possível racionalizar o trabalho de Data Analytics, otimizando o processo desde a coleta até a estruturação dos dados. Até porque, pouco adianta contar com uma base de dados extensa se eles não estiverem organizados de alguma maneira. Essa estruturação é essencial para enxergar os insights com mais clareza.
Podemos dizer então que a tecnologia dá suporte à análise de dados empresariais, permitindo que gestores e colaboradores possam interpretar com facilidade as informações decorrentes do processo comercial. Tudo isso, é claro, visando adotar ações que vão melhorar a experiência do cliente a partir do que já se sabe sobre seu comportamento de compra.
Dessa maneira – tanto por meio de algoritmos e métricas, quanto por feedbacks e pesquisas de satisfação – toda a equipe consegue ter em mãos um material mais preciso e acurado para guiar as operações na empresa. Não à toa, a análise de dados se tornou elemento protagonista nos mais diversos setores, a exemplo da saúde, que se utiliza de dados geográficos, demográficos e de prontuários para obter diagnósticos preditivos.
O mercado financeiro é outra área que se beneficia muito desse processo, no qual dados valiosos estão em jogo, como lista de ativos com custos, histórico de transações e índices micro e macroeconômicos.
As empresas que distribuem soluções financeiras estão atentas a esse cenário e já perceberam que, além de aumentarem suas possibilidades de lucro por meio da oferta de um ecossistema completo de serviços, poderão também trabalhar com dados em profundidade – o que é essencial para quem busca se diferenciar no mercado e aumentar os índices de fidelização.
Isso porque as soluções financeiras favorecem o Data Analytics ao possibilitar a compreensão da jornada do cliente, que passa por entender os diferentes comportamentos de consumo e os usos que esse cliente faz da solução. Assim, as empresas conseguem aprimorar seus produtos para entregar soluções cada vez mais inteligentes e compatíveis com a realidade de cada negócio.
Mas você deve estar se perguntando como as instituições podem agregar serviços financeiros às suas soluções – transformando-se assim em fintechs – sem precisarem lidar com grandes investimentos ou complexidades técnicas. Hoje em dia, existem no mercado especializado soluções white label que possibilitam tirar sua fintech do papel em tempo recorde, criando uma cadeia de valor mais positiva para todos os envolvidos.
Os clientes terão acesso simplificado aos meios de pagamento, operando a custos mais baixos e com recursos extras à disposição, a exemplo do uso do Pix, conta digital própria, cartão de débito e maquininha. As instituições, por sua vez, poderão coletar dados valiosos de seus clientes a partir da oferta desse ecossistema completo de serviços, o que possibilita tomar decisões mais certeiras para uma jornada de compra impecável.
Além disso, uma análise de dados empresariais criteriosa e feita com suporte tecnológico ajuda a identificar possíveis gargalos no funil comercial. Do mesmo modo, os padrões de sucesso também ficam evidentes, podendo então ser replicados para trazer ainda mais rentabilidade.
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