“Nunca tivemos tanta informação interessante e relevante à nossa disposição. Temos muitos novos conteúdos de dados, desde o uso da rede, consumo de dados, presença nas lojas e uso de e-care até os tradicionais indicadores transacionais de produto, entre outros. A partir do uso dos dados, vamos elevar o patamar da Vivo rumo a uma cultura data driven e customer centric de maneira significativa”, resume Luiz Medici, vice-presidente de Dados e Inteligência Artificial da empresa, ao ser questionado como a Vivo tem usado ferramentas de análise.
De acordo com Luiz Medici, a prestadora de serviços de telecomunicações tem evoluído no uso de novos conteúdos e soluções de big data para melhorar o conhecimento do cliente e, então, desenvolver serviços mais indicados para cada um deles. “Nossa evolução no uso de dados se baseou num expressivo investimento em novas tecnologias de armazenamento e manipulação de dados. Nos últimos anos, crescemos exponencialmente nossa capacidade de processamento e armazenamento em big data. Além do investimento em tecnologia, também trabalhamos para atrair talentos, fundamentais para garantir o sucesso da nossa estratégia”, relata o vice-presidente.
Os projetos de big data na Vivo estão em diferentes áreas, como redes, comercial e marketing, e em diferentes fases de implementação, com o objetivo de, a partir de um profundo conhecimento dos clientes, desenvolver serviços e prover experiência personalizada para eles. Esses projetos estão relacionados com a estratégia de network analytics, conforme detalhado mais adiante.
Entre os casos de uso, a telco usa machine learning para entender, antecipadamente, os fatores que poderiam levar o cliente a deixar a Vivo, permitindo diferentes ações preventivas. Em outro exemplo, a operadora acompanha o ciclo de vida do cliente, entendendo o uso que ele faz do serviço, com a meta de antecipar as necessidades e realizar ações, como a recomendação de mudança para uma oferta mais adequada ao seu perfil de consumo.
Além disso, a Vivo utiliza analytics para entender de forma completa toda a jornada dos clientes. “Isso tem sido fundamental para entender a real necessidade dos nossos clientes durante seu ciclo de vida e direcionar as ações de forma segmentada, com o objetivo de maximizar a satisfação dos clientes em cada um de suas interações com a empresa”, diz Medici.
A telco também investiu, segundo o VP, em ferramentas de data visualization, com capacidade para geração de insights em tempo real. Como resultado, observou uma redução no tempo de criação de clusters de clientes e conseguiu implementar ações de relacionamento com mais agilidade. “Os dados estão disponíveis para serem analisados no momento da tomada de decisão, de uma maneira fácil e intuitiva para todas as áreas da organização”, explica Luiz Medici.
Diversas ferramentas são usadas pela Vivo para avaliar os perfis de uso dos serviços de modo que consiga oferecer produtos personalizados por segmentos. “Fazemos isso para compor ofertas com apps, SVAs [Serviços de Valor Adicionado], pacotes de dados e TV. O que temos de oportunidade é customizar cada vez mais essas ofertas e análises”, explica Luiz Medici. “Estamos evoluindo para cada vez mais termos gatilhos e personas mapeadas para que, quando contatarmos o cliente, isso ocorra sempre de maneira personalizada e contextualizada – parecido com aquele conceito que vemos hoje em diversas plataformas de streaming, que indicam conteúdo baseados no perfil”, acrescenta.
Network analytics
Com relação à análise da rede, a Vivo iniciou um projeto de big data em 2014 e, desde então, acumulou algumas experiências e aplicações, como o uso de algoritmos no auxílio da tomada de decisões relacionadas à manutenção, ao planejamento e à expansão da rede. Antes, o planejamento de rede era feito por cobertura e por indicadores de qualidade relacionados à mancha de cobertura móvel de determinada região, como um bairro, por exemplo.
“Com algoritmos de big data, a gente pode entender a experiência do cliente dentro da nossa rede, compreendendo de maneira muito mais granular, em cada estação radiobase, onde temos qualidade, analisando informações como índice de satisfação, horário de pico, volume de dados. Isso nos permite estimar a demanda futura e, portanto, fazer tanto um planejamento de capacidade quanto de expansão de rede de forma muito mais granular e, consequentemente, trazendo mais benefícios para os nossos clientes”, detalha Medici. A Vivo começou a usar essas tecnologias para planejamento e expansão de rede há cerca de seis anos.
Segundo o vice-presidente de Dados e Inteligência Artificial da Vivo, as áreas de big data e de redes trabalham de forma muito próxima. Os algoritmos analisam em tempo real os dados gerados pela rede e essa análise retroalimenta a área de rede, que toma a decisão final sobre a necessidade de ajuste de capacidade ou de expansão da infraestrutura. “Os dados e as análises geradas pelos algoritmos de big data são importantes para a tomada de decisões, mas quem toma a decisão final é a equipe de redes, ou seja, consideramos que a análise humana é fundamental”, ressalta Medici, apontando que big data e analytics são instrumentos para potencializar a capacidade humana.
Outra aplicação está na priorização de atendimento de sites que possam passar por algum problema técnico. Com a finalidade de melhorar a experiência de uso dos clientes, a Vivo utiliza variáveis de big data e faz análises de métricas de elementos de rede por meio de técnicas de machine learning para direcionar e planejar as ações de qualidade da rede.
“Esses projetos trazem um impacto positivo diretamente na experiência dos nossos clientes ao usar o nosso serviço. Além disso, também são uma importante ferramenta para otimizar investimentos em rede, pois, uma vez que tomamos decisões baseadas em dados, direcionamos os nossos recursos financeiros de forma mais assertiva, precisa e rentável”, aponta Medici.
Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais
A análise de dados, por meio do uso de big data e analytics, permite à Vivo gerar ações, comerciais ou operacionais, para melhorar os serviços e a experiência do assinante. Medici observa que todas as ações devem respeitar a privacidade dos clientes e seguir rigorosamente a legislação vigente, inclusive a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).
Especificamente sobre isso, a Vivo, segundo o VP, vem desenvolvendo um extenso trabalho de mapeamento de processos, sistemas e atividades na implementação de um projeto LGPD dentro da empresa. A lei de proteção de dados, enfatiza o executivo, é um assunto de atenção e acompanhamento desde a alta administração.
As ações incluem benchmarking com empresas nacionais e internacionais sobre a interpretação da Lei e a condução do projeto; a criação de um grupo multissetorial para discussão do tema entre diversas empresas e a organização de várias frentes de trabalhos para implementação do projeto, incluindo a estruturação da área, com o respectivo responsável, que já atua nas funções legais de encarregado pelo tratamento de dados pessoais (Data Protection Officer – DPO).
A Vivo também contratou uma consultoria externa para apoiar no projeto. “Estamos desenvolvendo várias ações de comunicação para preparar os colaboradores sobre a LGPD”, reafirma.
