Big Data & Advanced Analytics

Big Data & Advanced Analytics

Dados crescem exponencialmente no mundo e no ambiente corporativo, gerados por sistemas transacionais, sensores, mídia social, smartphones e outras fontes. Big Data & Advanced Analytics é o trabalho analítico e inteligente de grandes volumes de dados, estruturados ou não-estruturados, do ambiente interno e externo, que são coletados, armazenados e interpretados por softwares de alto desempenho. O objetivo é adquirir insights valiosos acerca do modelo operacional, portfólio de produtos e serviços, tendências de mercado, comportamento dos consumidores e suas expectativas, para possibilitar a tomada de decisões mais precisas e, sobretudo, antecipadas à concorrência.

Ao extrair e combinar resultados de diferentes bases de dados, soluções de Big Data & Advanced Analytics podem entregar informações extremamente importantes para a melhoria do desempenho de qualquer tipo de empresa e tamanho nas mais diversas geografias. Como exemplo, estas soluções possibilitam ações para que as empresas sejam mais competitivas, se relacionem melhor com seus clientes, tenham uma melhor gestão de seus canais de distribuição e consigam aumentos de receita e ganhos de eficiência de forma sustentável.

Trabalhar as diversas bases de dados disponíveis, para extrair conhecimento e insights de negócio que possibilitem maior competitividade às empresas, permitindo capturar oportunidades de mercado antes dos competidores, é um dos principais objetivos do Big Data & Advanced Analytics.

Como a MCPartners pode apoiar?

Temos o Big Data & Advanced Analytics como essência de nossa empresa e procuramos alicerçar todos os nossos serviços e soluções em nossa capacidade de mineração de dados e identificações de padrões, utilizando algoritmos de machine learning, para gerar insights importantes e relevantes aos nossos clientes.

Não representamos tecnologia alguma, o que nos assegura isenção para escolher a tecnologia mais adequada às demandas de cada cliente. Estamos capacitados para utilizar várias tecnologias que permitem extrair inteligência dos dados e construir modelos preditivos, determinar padrões e resultados futuros e suportar nossos clientes nas tomadas de decisão.

O Big Data & Advanced Analytics apoia soluções de eficiência operacional e estratégia e crescimento. Exemplos:

  • Melhor relacionamento e gestão do ciclo de vida dos clientes
  • Análise dos consumidores nas redes sociais
  • Enriquecimentos de dados
  • Melhor gestão dos canais de vendas e distribuição
  • Segmentação de mercado/clientes
  • Otimização de pricing e políticas comerciais
  • Prevenção de perdas de receitas
  • Implementação de programas de excelência comercial
  • Gestão de fraudes e abusos
  • Otimização de compras estratégicas

Exemplo de uso do Big Data & Advanced Analytics na área comercial.

Através do conhecimento detalhado sobre o perfil e comportamento de clientes e portfólio de produtos em cada região, é possível melhorar o modelo comercial e operacional de uma empresa para melhor atender às demandas dos clientes de cada região. Neste contexto, é possível, por exemplo, ajustar as propostas de valor por canal de distribuição, reequilibrar o portfólio de produtos foco por geografia e região, alterar a logística de entrega e melhorar a estratégia de trade marketing para canais foco de cada região.

Exemplos de uso do Big Data & Advanced Analytics na gestão de operadoras de planos de saúde

Construir e negociar pacotes de remuneração com os prestadores de serviços, para atendimentos clínicos/cirúrgicos, em substituição às contas abertas (fee-for-service). O Big Data & Advanced Analytics possibilita estabelecer padrões por procedimento, para criar pacotes de remuneração padronizados por procedimento, além de conhecer as variações e identificar os prestadores, procedimentos, regiões que mais apresentam variações. A tomada de decisão dos gestores das operadoras é mais assertiva e permite estabelecer ações para trabalhar as variações e aumentar a aderência aos pacotes e, desta forma, obter reduções de custos assistenciais significativos.

Entender profundamente as causas de todas as NIPs (Notificação de Investigação Preliminar) e identificar padrões de comportamento por região. O Big Data & Advanced Analytics permite identificar o foco do problema dos diferentes tipos de NIP por região e possibilita, aos gestores, agir na causa do problema para reduzir as NIPs das operadoras.

O Big Data & Advanced Analytics também pode ser utilizado pelas operadoras para identificar possíveis fontes de perdas de receita e atuar de forma bem cirúrgica na reversão dos problemas; na identificação de fraudes e abusos que pressionam ainda mais os custos assistenciais; no estabelecimento de padrões de determinados perfis e comportamento de pacientes e doenças, com o objetivo de desenhar programas de prevenção para pacientes de “risco”.

Exemplo de Big Data & Advanced Analytics na manutenção de clientes (redução de saída de clientes – churn)

Big Data & Advanced Analytics possibilita conhecer em profundidade o comportamento dos clientes e, desta forma, identificar sinais de insatisfação e/ou queda de consumo e/ou outros sinais que indicam que o cliente tem forte propensão a sair e migrar para o concorrente. Uma boa compreensão destes indícios (insights) de forma preditiva possibilita às empresas estruturar um modelo de prevenção de saída de clientes.