Prever o comportamento do consumidor tem sido o Santo Graal de marqueteiros desde o início do século 20. Mas as tentativas de injetar ciência nas previsões se mostraram elusivas por décadas. Para muitas indústrias, determinar o que vai dar certo tornou-se mais uma arte – ou um chute – do que ciência. A internet, a neurociência e a matemática estão mudando essa realidade. Um levantamento recente feito por um professor do MIT (Massachusetts Institute of Technology) e uma pesquisadora da consultoria Accenture mostra como a tecnologia está desbancando a adivinhação.
A primeira geração de tecnologia de previsões, chamada de filtro colaborativo, é a mais conhecida. Esse é o sistema que qualquer usuário do site Amazon.com conhece. Ele verifica, por exemplo, que 90% das pessoas que compram o item A também compram o B. Logo, o produto B pode ser oferecido sempre que alguém compra o A. Várias empresas apostam nas recomendações para aumentar as vendas. A espanhola Acquamedia Technologies afirma que seu software para recomendar música por celular aumenta a compra entre 15% e 20%.
Um problema que os filtros colaborativos ainda não conseguiram resolver: eles não funcionam para prever o sucesso de produtos novos. Outro é que eles não conseguem detectar se o consumidor está comprando algo para outra pessoa – o que diminui a chance de ele se interessar por uma nova oferta.
Os limites dos filtros colaborativos levaram ao desenvolvimento de vários outros métodos de previsão e sugestão. Uma técnica relativamente nova leva um nome complicado, Análise Bayesiana da Decisão. A ideia, neste caso, é atribuir qualidades para um produto. Um livro, por exemplo, pode ser classificado por seu gênero (policial), tema (policial durão se vinga de bandidos), tom (tenso, agitado, violento), avaliação feita por críticos e assim por diante. Uma análise sobre os livros que uma determinada pessoa ou grupo gosta pode levar tanto a sugestões de vendas parecidas como a ideias para criar produtos semelhantes.
A americana ChoiceStream usa essa técnica para redes de varejo. Um estudo recente da empresa feito nos Estados Unidos e publicado no seu site afirma que 20% dos consumidores compraram um item que lhes foi oferecido por um sistema de ofertas e que a maioria dos consumidores (71%) leva em consideração essas ofertas.
Prever o sucesso de um produto é mais difícil, mas há empresas buscando soluções também baseadas em atributos. A britânica Epagogix desenvolveu um programa para tentar prever o sucesso de filmes baseado nos atributos de seu script. Em um teste feito para um fundo de investimentos, a empresa previu que o filme Bem-vindo ao Jogo, de 2007, iria ser uma bomba nas bilheterias. Com dois atores de peso, Eric Bana e Drew Barrymore, e custo de US$ 50 milhões, a Epagogix antecipou que ele arrecadaria US$ 7 milhões. A empresa acertou no alvo: a arrecadação foi de US$ 6 milhões.
Outro conjunto de soluções está explorando as redes sociais na internet ou a análise de grupos. A ideia por trás das redes sociais é que se os seus amigos gostam de um certo tipo de produto é possível que você goste também. O importante é identificar os grupos certos e fazer as ofertas . No campo da análise de grupos, uma solução curiosa são os mercados de previsão. Nesse caso, cria-se uma bolsa de apostas de consumidores sobre o possível sucesso de um produto. Depois, analisam-se as apostas para chegar a uma previsão. De novo a indústria dos filmes tem bons exemplos. A Bolsa de Valores de Hollywood usa as apostas de seus participantes para avaliar as chances de sucesso de uma produção. As previsões têm sido tão precisas quanto as de especialistas.
Na ponta mais sofisticada dessas iniciativas está o uso de respostas biológicas ou neuronais para entender o que faz com que as pessoas comprem algo. Isso inclui da medição de ondas cerebrais até a tentativa de entender matematicamente por que uma música agrada. Uma empresa chamada Platinum Blue Music Intelligence, por exemplo, está usando fórmulas matemáticas para desmembrar músicas e descobrir os padrões que levam ao sucesso.
Os pesquisadores responsáveis pelo estudo, Thomas Davenport e Jeanne Harris, afirmam em seu relatório que as novas tecnologias estão abrindo grandes oportunidades, mas fazem um alerta. “É importante que os executivos evitem o extremo. Esses sistemas não são substitutos para os processos de decisão nem fornecem respostas automáticas e infalíveis. O uso dessas ferramentas não acaba com a necessidade de julgamento empresarial e cultural.” Os músicos e diretores de filmes agradecem.
Bolsa de Valores de Hollywood – É um jogo na internet que permite aos jogadores que comprem ações de atores, diretores e de filmes a serem lançados. Os estúdios usam a bolsa para tentar prever sucessos. O dinheiro usado no game é virtual
Fonte: epocanegocios.globo.com
A primeira geração de tecnologia de previsões, chamada de filtro colaborativo, é a mais conhecida. Esse é o sistema que qualquer usuário do site Amazon.com conhece. Ele verifica, por exemplo, que 90% das pessoas que compram o item A também compram o B. Logo, o produto B pode ser oferecido sempre que alguém compra o A. Várias empresas apostam nas recomendações para aumentar as vendas. A espanhola Acquamedia Technologies afirma que seu software para recomendar música por celular aumenta a compra entre 15% e 20%.
Um problema que os filtros colaborativos ainda não conseguiram resolver: eles não funcionam para prever o sucesso de produtos novos. Outro é que eles não conseguem detectar se o consumidor está comprando algo para outra pessoa – o que diminui a chance de ele se interessar por uma nova oferta.
Os limites dos filtros colaborativos levaram ao desenvolvimento de vários outros métodos de previsão e sugestão. Uma técnica relativamente nova leva um nome complicado, Análise Bayesiana da Decisão. A ideia, neste caso, é atribuir qualidades para um produto. Um livro, por exemplo, pode ser classificado por seu gênero (policial), tema (policial durão se vinga de bandidos), tom (tenso, agitado, violento), avaliação feita por críticos e assim por diante. Uma análise sobre os livros que uma determinada pessoa ou grupo gosta pode levar tanto a sugestões de vendas parecidas como a ideias para criar produtos semelhantes.
A americana ChoiceStream usa essa técnica para redes de varejo. Um estudo recente da empresa feito nos Estados Unidos e publicado no seu site afirma que 20% dos consumidores compraram um item que lhes foi oferecido por um sistema de ofertas e que a maioria dos consumidores (71%) leva em consideração essas ofertas.
Prever o sucesso de um produto é mais difícil, mas há empresas buscando soluções também baseadas em atributos. A britânica Epagogix desenvolveu um programa para tentar prever o sucesso de filmes baseado nos atributos de seu script. Em um teste feito para um fundo de investimentos, a empresa previu que o filme Bem-vindo ao Jogo, de 2007, iria ser uma bomba nas bilheterias. Com dois atores de peso, Eric Bana e Drew Barrymore, e custo de US$ 50 milhões, a Epagogix antecipou que ele arrecadaria US$ 7 milhões. A empresa acertou no alvo: a arrecadação foi de US$ 6 milhões.
Outro conjunto de soluções está explorando as redes sociais na internet ou a análise de grupos. A ideia por trás das redes sociais é que se os seus amigos gostam de um certo tipo de produto é possível que você goste também. O importante é identificar os grupos certos e fazer as ofertas . No campo da análise de grupos, uma solução curiosa são os mercados de previsão. Nesse caso, cria-se uma bolsa de apostas de consumidores sobre o possível sucesso de um produto. Depois, analisam-se as apostas para chegar a uma previsão. De novo a indústria dos filmes tem bons exemplos. A Bolsa de Valores de Hollywood usa as apostas de seus participantes para avaliar as chances de sucesso de uma produção. As previsões têm sido tão precisas quanto as de especialistas.
Na ponta mais sofisticada dessas iniciativas está o uso de respostas biológicas ou neuronais para entender o que faz com que as pessoas comprem algo. Isso inclui da medição de ondas cerebrais até a tentativa de entender matematicamente por que uma música agrada. Uma empresa chamada Platinum Blue Music Intelligence, por exemplo, está usando fórmulas matemáticas para desmembrar músicas e descobrir os padrões que levam ao sucesso.
Os pesquisadores responsáveis pelo estudo, Thomas Davenport e Jeanne Harris, afirmam em seu relatório que as novas tecnologias estão abrindo grandes oportunidades, mas fazem um alerta. “É importante que os executivos evitem o extremo. Esses sistemas não são substitutos para os processos de decisão nem fornecem respostas automáticas e infalíveis. O uso dessas ferramentas não acaba com a necessidade de julgamento empresarial e cultural.” Os músicos e diretores de filmes agradecem.
Bolsa de Valores de Hollywood – É um jogo na internet que permite aos jogadores que comprem ações de atores, diretores e de filmes a serem lançados. Os estúdios usam a bolsa para tentar prever sucessos. O dinheiro usado no game é virtual
Fonte: epocanegocios.globo.com
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