Mais do que a ferramenta, o que importa é o processo de decisão

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Cases de sucesso recheados de números incríveis e depoimentos elogiosos são um excelente material de vendas.

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Mas o que acontece, quando tempos depois, aquele mesmo case naufraga? 

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Qual o destino do argumento que afirmava “nossos modelos de inteligência apontam as melhores localizações”? 

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O case é arquivado e aparecem os especialistas em desastres com as explicações de porque deu errado:

• As estimativas de potencial que não consideravam a saturação comercial da região, imaginando que a mera existência de uma loja seria um gerador de vendas
• A ideia de conveniência foi levada ao limite, com o mesmo cliente alcançando 3-4 lojas em 15 minutos a pé
• A concorrência com novos formatos, como mercados autônomos, algo que estava no radar quando o plano de negócios foi montado
• A impessoalidade da marca e a resiliência dos comércios locais, conduzidos por famílias com intensa relação com o lugar

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Todas as opiniões são válidas, mas a realidade é que os negócios possuem riscos, quanto maior a velocidade de crescimento, maiores serão as chances de algo dar errado.

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O problema nunca esteve no plano em si, mas no processo de decisão que entregava fatores-chave para um algoritmo.

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A obsessão com modelos cria pontos cegos

Em um cenário de crescente adoção de modelos de previsão gerados por Inteligência Artificial, as empresas estão descobrindo que os resultados projetados não correspondem à realidade. 

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Profissionais estão aprendendo que o sucesso não depende de modelos perfeitos, mas sim de uma compreensão ampla e acionável.

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Por dentro desses modelos rodam parâmetros não verificáveis, de modo que é impossível rastrear como as projeções são feitas. 

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Ao final, ninguém pode efetivamente se responsabilizar pelos números.

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E nem deveria, basta reconhecer o limite dos modelos e incorporá-los a uma parte do processo de decisão, sem fazer das respostas geradas por eles as próprias decisões. 

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Todos os modelos estão errados, mas alguns são úteis - George P. Box

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Você deve construir seu processo de decisão

Na medida em que tecnologias como Big Data, Data Science e AI avançam, cresce também a expectativa de que tudo pode ser medido.

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O que não pode ser medido, não pode ser gerenciado - William Edwards Deming

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Essa famosa frase tem uma falha crítica, a ênfase excessiva naquilo que pode ser medido.

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Esse foco na mensuração frequentemente leva à uma distorção da realidade, em que, quanto maior a precisão da medição, mais as empresas otimizam para a métrica, e não para o objetivo subjacente.

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Talvez agora fique mais fácil entender porque tantas empresas estão migrando para a Mapfry, elas chegam em busca de insights intuitivos com simplicidade estratégica.

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Todos conhecem alguma rede que expandiu com base em mapas de calor, mas após várias lojas mal-sucedidas ficou claro que essas métricas ignoraram um fator crítico: a satisfação do cliente.

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Ou a expansão de franquias baseada em modelos automáticos que ignoram nuances culturais, levando a localizações mal alinhadas, mesmo com "números perfeitos".

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Em contraste, as redes que adotam uma abordagem mais simples e holística conseguem observar padrões amplos, facilmente explicáveis, o que leva a um processo para decisão melhor.

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Indo além das métricas

A Mapfry oferece uma vantagem qualitativa sobre qualquer outra plataforma, somos a que mais valoriza a interpretação e o julgamento humano. 

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Eis o que você ganha ao migrar

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Simplicidade gera clareza‍

Os mapas da Mapfry eliminam a complexidade desnecessária, ajudando as equipes a se concentrarem no que importa: insights que levam à ação, e não apenas pontos de dados.

Descobrindo o invisível‍

Diferente de qualquer modelo de previsão, a inteligência humana tem sua forma de perceber padrões, somos capazes de preencher espaços vazios na informação e imagens incompletas.

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Isso nos dá o poder único de distinguir o ponto-alvo do seu plano de fundo.

Flexibilidade

Modelos impõem estruturas rígidas de análise, limitando que suas equipes adaptem os insights aos desafios do mundo real.

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Processos de decisão podem ser alimentados por modelos, mas nunca liderados por eles.
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Decidiu mudar?

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Siga para o Manual de migração para a Mapfry

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