Estratégias mais inteligentes: KPIs mais inteligentes
A evolução dos KPIs
Processos digitais, plataformas e algoritmos preditivos transformam o papel e o objetivo estratégico dos principais indicadores de desempenho. Os KPIs (Key Performance Indicator, ou, em Português, Indicadores-Chave de Desempenho) estão se tornando mensuráveis, mais inteligentes, mais dinâmicos e mais adaptáveis. Isso os torna mais versáteis e valiosos para garantir vantagem estratégica. Para disruptores controlados por dados, como Alibaba, Amazon, Airbnb e Uber, os KPIs estratégicos não monitoram apenas o sucesso da empresa: eles dirigem proativamente. Essa mudança cria oportunidades inovadoras para uma liderança ambiciosa.
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Para colher os benefícios dessas métricas de última geração dos KPIs, é necessário um novo nível de percepção e supervisão da alta gerência. Nesse sentido, este artigo identifica um ciclo virtuoso de fatores críticos de sucesso que determinam uma liderança eficaz de KPI.
Nossa pesquisa mostra que organizações digitalmente sofisticadas mudaram o objetivo e os processos tradicionais de KPI de dentro para fora. Em vez de ver os KPIs principalmente como resultados analíticos para humanos, as organizações líderes os utilizam cada vez mais como insumos para máquinas. Ou seja, o gerenciamento depende de KPIs para treinar, ajustar e otimizar seus modelos de aprendizado de máquina para causar impacto nos negócios.
As implicações organizacionais, operacionais e culturais desse grande salto são enormes. Os KPIs inteligentes aprendem literalmente a melhorar seu desempenho e o desempenho da organização. E, além disso, esse recurso emergente cria novos relacionamentos de valor agregado entre gerenciamento, métricas e máquinas.
Quais são os impactos práticos dos KPIs?
Agora, o insight mais importante: os KPIs - individual e coletivamente - tornam-se princípios organizadores centrais para o investimento em liderança em dados e tomada de decisão. Pessoas, processos e tecnologia são radicalmente reorganizados em torno das métricas, enquanto as prioridades analíticas e de dados, bem como a autoridade de tomada de decisão, são redefinidas e determinadas por KPIs mais inteligentes; afinal, seus KPIs são sua estratégia e sua estratégia são seus KPIs. Para os transformadores de primeira linha, os KPIs moldam explicitamente o diálogo e o debate sobre liderança estratégica.
A rotatividade de clientes oferece o exemplo canônico de KPI de como as interdependências virtuais entre dados e tomada de decisão co-evoluem. Segundo a Harvard Business Review, o custo de aquisição de novos clientes pode ser de cinco a 25 vezes mais caro do que manter os já existentes. Por isso a retenção de clientes é fundamental para sustentar o fluxo de caixa e a lucratividade - o que é particularmente verdadeiro para empresas de assinatura, principalmente de software, serviços financeiros e telefonia móvel.
Para esses setores, reduzir a rotatividade - o KPI que rastreia os clientes que terminam o relacionamento com uma empresa durante um período de tempo específico - é uma prioridade estratégica. Mesmo determinar esse período - uma semana, mês, trimestre ou ano - é uma escolha estratégica. Quase sem exceção, mudanças significativas nas taxas de rotatividade exigem atenção imediata da alta gerência.
Em ambientes de big data e IA, no entanto, o entendimento da rotatividade ex post facto não é mais estrategicamente suficiente; as organizações buscam prever a rotatividade para evitá-la de forma proativa. Transformar o churn em um KPI mais antecipatório e prescritivo requer uma abordagem de ciclo virtuoso. Em resumo, "aprender com a agitação" torna o KPI inteligente.
Qual é a importância da Gestão de Dados?
A gestão de dados é fundamental. Por isso devem ser feitas distinções entre a rotatividade presumida (um cliente que simplesmente pára de se envolver, ou seja, não faz mais visitas, compras, etc.) versus a rotatividade absoluta (o cliente que fecha explicitamente uma conta ou interrompe um serviço). Da mesma forma, também as diferenças entre o churn reativo e o prospectivo devem ser compreendidas. Os clientes podem romper com o serviço após experiências ruins específicas, como mau atendimento ou cobranças inesperadas. Como alternativa, alternativas rivais podem aparecer ou o serviço se torna menos atraente por outros motivos. Essa rotatividade prospectiva ou silenciosa geralmente é mais difícil de identificar ou prever.
Mas, claramente, as organizações que pretendem criar um KPI de rotatividade mais inteligente precisam correlacionar experiências negativas do cliente com propensão a rotatividade. Pretende-se, assim, capturar e traçar de maneira confiável os comportamentos de desengajamento gradual que levam à desconexão. Eles provavelmente investem analiticamente na identificação dos clusters e segmentos com maior risco de partida, o que. Isso exige que essas empresas saibam quais conjuntos de dados seriam os melhores recursos para pontuar ou classificar os clientes mais propensos ao churn, para priorizar ações preventivas.
Mas mesmo essas análises não vão longe o suficiente, como um fornecedor global de telecomunicações descobriu: mesmo desenvolvendo e explorando vários modelos de previsão de rotatividade, logo se constatou que suas análises não proporcionavam uma avaliação significativa do valor da vida útil do cliente (CLV), ou seja, a receita a longo prazo e o potencial de lucro do cliente. Clientes potencialmente de alto valor não eram mensuráveis, diferentemente dos que trocavam de fornecedores seguramente por causa da busca pelo menor preço possível (ou, quase tão desafiador quanto, clientes cujas solicitações de reclamação e reembolso constantes os tornavam perdedores de dinheiro). O alinhamento do KPI do CLV com o KPI de rotatividade preditiva transformou completamente a maneira como a empresa atribui recursos e projeta intervenções para retenção de clientes.
KPIs e o futuro
Métricas mais inteligentes alinham o imediatismo da consciência situacional com a aspiração estratégica de longo prazo. As arquiteturas de processo conseguem isso conectando digitalmente KPIs, dados e tomada de decisão em ciclos virtuosos. Com efeito, a transformação digital capacita KPIs mais inteligentes - e KPIs mais inteligentes exigem a transformação digital.