SONDA e SAP se unem para criação de ferramenta com foco na redução de perda de clientes

A integradora chilena SONDA e a gigante alemã SAP se uniram para criar a ferramenta SAP Predictive Analytics. O objetivo é a redução de Churn Rate, a temida taxa de rotatividade ou evasão de clientes. Por meio de análise de algoritmos preditivos e machine learning, a nova ferramenta visa trazer maior controle à retenção de clientes, utilizando os mecanismos da transformação digital.

“Entender porque os clientes abandonam um produto ou serviço é vital para conquista do crescimento da empresa. Ou seja, através da mensuração de comportamentos e análise de indicadores dos clientes, é possível planejar ações de retenção mais assertivas e propensas ao sucesso”, explica Vander Silva, gerente de negócios do Innovation Solution Center da SONDA, companhia latino-americana de soluções e serviços de tecnologia. A empresa atua em 10 países com mais de 22 mil colaboradores e cinco mil clientes ativos.

Para saber mais sobre este tema, confira a seguir a entrevista de Raul Candeloro com Vander Silva.

O que vocês oferecem exatamente na Sonda? Como o seu serviço é diferente das outras no mercado?

A Sonda é uma empresa chilena, sendo o maior provedor de soluções e serviços integrados da América Latina. Estamos presentes em mais de 3.000 cidades e possuímos mais de 5.000 clientes em todas as Indústrias.

Na nossa divisão de Aplicativos, somos diferenciados por compor uma equipe altamente capacitada e dedicada à prática de analytics. A equipe é composta por estatísticos, cientistas de dados, arquitetos, consultores de negócio e especialistas. Eles são responsáveis pela concepção do produto e/ou oferta, realizando o entendimento da necessidade de negócio dos clientes, para propor soluções aderentes e competitivas. Contudo, ainda possuímos solidez financeira que permite condições diferenciadas em projetos inovadores.

Na VendaMais somos 100% focados em vendas. Como a Sonda pode ajudar uma empresa a vender mais e melhor? Pode compartilhar com a gente alguns casos de sucesso?

Podemos apresentar alguns casos por segmento de mercado, por exemplo:

No segmento de serviços, realizamos projetos que geraram modelos preditivos que identificam o comportamento dos clientes propensos a sair. Com isso, mapeando os riscos e principais fatores que podem levar ao abandono.

No agronegócio, atuamos na otimização do processo produtivo, realizando a composição ótima de matéria-prima. Assim, se obtém ganhos de acordo com o processo fabril de cada unidade da empresa.

Que tipo de empresa pode se beneficiar deste tipo de serviço?

Direcionamos nossas soluções às empresas que entendem a importância da inovação diante de um mercado extremamente competitivo. Aprimoramos a capacidade analítica das empresas e impulsionamos os resultados com a transformação dos dados em insights valiosos acerca das tendências do mercado.

As soluções permeiam todos os segmentos de mercado, desenvolvendo modelos que proporcionam condições na melhoria do processo produtivo, previsibilidade da demanda e gestão de ativos. Na visão do cliente, procuramos entender seus comportamentos. Identificamos o perfil de compra, ofertas direcionadas e personalizadas de cada produto e serviço.

Da mesma forma, que tipo de situação a Sonda NÃO se propõe a resolver?

Nossa competência essencial está na oferta de serviços e soluções em analytics. Contudo, a Sonda é uma integradora Full-Provider, e de acordo com a necessidade do cliente, realizamos parcerias para compor soluções integradas.

Quais são os erros mais comuns que você vê as empresas cometendo em relação às suas entregas de forma geral?

Um número cada vez maior de empresas de diversos portes e segmentos vem empregando projetos de analytics/big data como ferramenta de apoio estratégico da empresa. Todavia, a qualidade dos dados internos e externos ainda continuam muitas vezes vulneráveis, diante da necessidade de apresentar a realidade dos dados para promover tendências. Por exemplo, uma ficha cadastral onde o cliente casado informa que é solteiro por não ter os dados do cônjuge pode interferir no resultado de um modelo que identifica perfil de compra de um cliente.

Outro fator relevante está na expectativa dos clientes em buscar grandes resultados a curto prazo. Este tipo de projeto exige uma aprendizagem contínua do modelo, com o aprimoramento e coleta dos resultados de forma gradual, trazendo ganhos significativos a curto prazo e proporcionando resultados extremamente satisfatórios a longo prazo.

Dessa lista de erros, qual você considera o mais grave? Por quê?

Entendemos que a qualidade dos dados é o mais crítico e deve ser a primeira etapa a ser analisada. Para isso, buscamos realizar um bom processo investigativo, entendo o comportamento dos dados e características do negócio, para estruturar e compor um modelo de melhor qualidade e robustez.

Uma empresa que está preocupada em implantar melhorias em relação a este assunto deve começar por onde? De maneira sucinta e objetiva, quais as principais recomendações?

Primeiramente, iniciamos com a definição de um processo/assunto específico da empresa que possa ser explorado e solucionado. Recomendamos, muitas vezes, a utilização de métodos eficazes de design corporativo para reflexão e expansão do pensamento, abordando problemas para trazer propostas com soluções inovadoras. A partir daí, identificamos as etapas e as principais variáveis externas e internas relevantes e influentes que explicam o determinado fenômeno.

É importante também definir uma estratégia de medição durante a implantação. E, principalmente, como serão medidos os resultados após a melhoria do processo.

Com tanta experiência na área, quais dicas ou informações você vê sendo dadas pela mídia sobre o assunto da personalização com as quais claramente não concorda?

Personalizar não quer dizer criar um modelo que funciona para todos, mas sim um formato autêntico que atenda às necessidades de todos. Em outras palavras, por exemplo, para que uma empresa entenda o comportamento do seu cliente – como ele anda consumindo seu produto ou serviço – buscamos entender similaridades ocultas nos dados e compatibilizar o portfólio de acordo com as características de cada cliente. Direcionamos, assim, ações para fornecer uma experiência personalizada e consequente eficácia nas vendas.

Para saber mais