Como dados granulares podem garantir o apoio dos stakeholders nas suas decisões?
Como dados granulares fortalecem decisões estratégicas e o apoio de stakeholders.
Descubra como criar cenários preditivos para minimizar riscos, aproveitar oportunidades e tomar decisões estratégicas com base em dados confiáveis.
Entre dashboards lotados e reuniões cheias de expectativa, o gerente de Market Intelligence está sempre no centro das decisões estratégicas. As perguntas chegam de todos os lados: “De onde virá o crescimento?”, “Como este cenário impactará nossas vendas?”, “Estamos preparados para a concorrência?”. Essas questões, levantadas por stakeholders exigentes, não pedem apenas respostas rápidas, mas sim soluções que façam a diferença.
“Responder a essas perguntas com clareza é o que diferencia uma estratégia bem-sucedida de uma ação reativa” – Luiz Franco, Marketing & Innovation Executive Director, BRF.
Sabemos que tomar decisões no escuro não é uma opção, então qual é a alternativa? É nesse contexto que os cenários preditivos se tornam ferramentas indispensáveis.
Se você enfrenta prazos apertados, pressão por resultados e falta de integração entre áreas, este blogpost vai mostrar como criar cenários preditivos eficazes, ajustados às suas necessidades e ao ambiente competitivo.
Cenários preditivos são simulações que ajudam a prever diferentes desfechos com base em dados históricos, drivers de mercado e alavancas internas. Eles permitem visualizar possibilidades e testar hipóteses antes que decisões sejam implementadas. O objetivo não é prever exatamente o futuro, mas sim preparar-se para lidar com incertezas de forma estratégica.
Mas, antes de aprofundarmos nos benefícios, é fundamental diferenciar dois conceitos centrais na criação de cenários: drivers e alavancas.
Drivers são fatores externos, aqueles que você não consegue alterar, mas que afetam diretamente o desempenho do mercado. Exemplos comuns incluem:
Esses fatores fornecem o contexto no qual a empresa opera e são usados para entender como o ambiente externo pode impactar os resultados.
“Cenários bem construídos ajudam a conectar drivers externos a ações internas de forma estruturada”. - Cléo Giachetti, Insights & Data Analytics Senior Manager, BDF NIVEA.
Por outro lado, as alavancas são fatores internos, ou seja, elementos que você controla diretamente dentro da empresa. Esses fatores permitem testar e ajustar estratégias para atingir os objetivos desejados. Exemplos incluem:
As alavancas são essenciais porque são os pontos de intervenção que podem ser ajustados nos cenários para simular diferentes resultados.
Imagine que o preço da matéria-prima (um driver) aumente significativamente. Uma empresa pode usar suas alavancas, como ajustar o preço final ou redirecionar campanhas para produtos mais lucrativos, para minimizar os impactos. Essa interação entre o que você não controla e o que você pode ajustar é o que torna os cenários preditivos ferramentas tão poderosas.
Essas simulações são especialmente úteis para minimizar riscos, explorar oportunidades e comunicar decisões de forma eficaz para a liderança. Afinal, decisões embasadas em cenários não são apenas mais confiáveis, mas também mais persuasivas para conquistar apoio interno. Isso porque elas tornam as consequências de cada escolha mais claras e compreensíveis para todos os envolvidos.
Além disso, cenários preditivos ajudam empresas a alinhar esforços, eliminando dúvidas e promovendo uma visão comum entre departamentos. Como Cléo pontuou em nosso último webinar, “é a conexão entre drivers e alavancas que dá clareza para as ações estratégicas”.
Criar cenários preditivos é tanto uma arte quanto uma ciência. Exige clareza sobre os objetivos, dados confiáveis e ferramentas analíticas poderosas. Veja as etapas principais:
Antes de tudo, pergunte-se: Qual problema estou tentando resolver? Ou Qual oportunidade quero explorar? Cada cenário precisa ter um propósito claro e ser direcionado às metas da organização. Alguns exemplos incluem:
Sem um objetivo bem definido, os cenários podem se tornar complexos demais ou não oferecer respostas práticas para a tomada de decisão.
Os drivers e alavancas, já detalhados anteriormente, são os pilares fundamentais para construir cenários preditivos que façam sentido na prática. Durante o webinar, Cléo enfatizou: “Entender quais drivers realmente influenciam o mercado é essencial para evitar desperdício de recursos em ações pouco eficazes”.
Com uma visão clara desses elementos, você pode criar cenários mais alinhados às dinâmicas do mercado e identificar oportunidades para ajustar estratégias, maximizando o impacto de cada decisão. Isso garante que os esforços sejam direcionados para ações com maior potencial de resultado, reduzindo riscos e otimizando recursos.
Dados são a base de qualquer modelo preditivo. Eles precisam ser:
Ao trabalhar com dados granulares, é possível identificar padrões específicos que podem passar despercebidos em análises mais gerais. Isso torna as simulações mais precisas e úteis para decisões estratégicas.
Não se limite a apenas uma projeção. Crie diferentes cenários para cobrir possíveis desfechos, como:
Esses cenários permitem preparar respostas adaptáveis para cada situação, minimizando surpresas e garantindo que as decisões sejam tomadas com confiança.
Testar hipóteses é fundamental para garantir que os cenários reflitam a realidade. Por exemplo:
A validação contínua dos modelos garante que as projeções permaneçam relevantes e alinhadas às condições do mercado.
Os cenários preditivos têm um papel crucial em setores onde variáveis externas, sazonalidade e mudanças regulatórias podem impactar drasticamente o desempenho das empresas. Vamos explorar exemplos práticos de como essas ferramentas ajudam a navegar por contextos desafiadores.
O mercado de salgadinhos tradicionais enfrenta desafios significativos com a inflação nos custos de insumos e mudanças nas preferências dos consumidores. Dados da Feature Store da 4intelligence mostraram aumentos expressivos entre 2020 e 2024: o preço da batata inglesa subiu três vezes mais que o IPCA, enquanto o milho aumentou 2,5 vezes e os óleos, 2,3 vezes.
Uma fabricante utilizou cenários preditivos para enfrentar esse cenário:
Esse processo permitiu alinhar a estratégia de precificação à realidade do mercado, protegendo a lucratividade e identificando oportunidades em segmentos premium, mesmo diante de pressões econômicas.
No verão, quando o consumo de bebidas atinge picos em várias regiões, uma marca utilizou cenários preditivos para garantir que sua operação estivesse alinhada com a demanda. Com base em dados granulares, a empresa mapeou regiões de maior consumo e ajustou a produção regional de acordo com essas informações.
Esse planejamento sazonal ajudou a:
Esses cenários tornaram as decisões mais ágeis e precisas, transformando dados em ações estratégicas que geraram resultados significativos.
Mudanças regulatórias podem causar grandes impactos em setores como o de alimentos e bebidas. Um exemplo recente envolveu novas leis relacionadas à rotulagem nutricional, que exigiram ajustes em embalagens e comunicações publicitárias.
Com cenários preditivos, empresas do setor conseguiram:
Cenários preditivos são mais do que ferramentas analíticas; eles são um suporte estratégico para empresas que buscam crescer em mercados desafiadores. Com eles, você pode responder às perguntas da liderança com confiança, alinhar áreas internas e transformar incertezas em vantagem competitiva.
A 4intelligence ajuda empresas a transformar dados em decisões estratégicas por meio de cenários preditivos robustos. Nossas soluções combinam inteligência artificial, dados granulares e uma abordagem personalizada para responder às perguntas mais complexas da sua organização.
Agora é sua vez: implemente cenários preditivos na sua empresa e experimente o impacto que decisões bem informadas podem ter no seu negócio.
Entre em contato conosco e descubra como podemos ajudar sua empresa a tomar decisões mais seguras e impactantes.
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