Como a tomada de decisões baseada em dados está revolucionando a logística e o marketing: mais eficiência, melhor orientação para o cliente e novas oportunidades

Big data em foco: por que as estratégias baseadas em dados determinam o sucesso ou o fracasso hoje

Os dados são frequentemente considerados “o novo petróleo” e há muito que se tornaram um factor crucial para as empresas que se pretendem afirmar na era da digitalização. Num mundo em que as necessidades dos clientes se tornam cada vez mais dinâmicas e a pressão competitiva cresce constantemente, os dados abrem inúmeras oportunidades para otimizar e transformar de forma sustentável os processos de logística e marketing. Qualquer pessoa que confie na pura experiência ou no infame “instinto” corre o risco de deixar oportunidades valiosas sem aproveitamento ou de tomar decisões erradas. O foco está no uso consistente de processos mensuráveis ​​e números-chave precisos para definir um rumo estratégico, minimizar riscos e garantir vantagens competitivas.

“Os dados são o combustível da economia moderna” – esta frase deixa claro como a informação se tornou relevante em quase todas as áreas de negócio. A ligação em rede de diferentes fontes de dados, as possibilidades de análise de big data e o desempenho crescente da inteligência artificial estabeleceram uma cultura orientada para os dados em muitas empresas. Este desenvolvimento oferece oportunidades especiais para marketing e logística, uma vez que ambas as áreas trabalham cada vez mais em estreita colaboração para compreender melhor as necessidades dos clientes, acelerar as rotas de entrega e, em última análise, aumentar a satisfação do cliente.

Na logística, tecnologias baseadas em dados e métodos de análise são utilizados para identificar gargalos numa fase inicial, otimizar rotas e gerir os níveis de inventário de forma eficiente. Desta forma, os custos podem ser reduzidos e os prazos de entrega reduzidos. No marketing, a análise abrangente de dados permite a segmentação de grupos-alvo, a compreensão precisa das expectativas dos clientes e a personalização de campanhas. Números-chave poderosos e métodos de análise avançados desempenham um papel central, permitindo tomadas de decisão bem fundamentadas. Ao vincular de forma inteligente seus insights, a logística e o marketing podem não apenas melhorar seus respectivos processos, mas também inspirar-se mutuamente e fundir-se em uma unidade que tenha uma visão holística da experiência do cliente e a otimize continuamente.

Este artigo destaca como a tomada de decisões baseada em dados pode se tornar um fator de sucesso em logística e marketing. Explica quais números-chave e tipos de dados são particularmente relevantes e como métodos de análise avançados, como análises preditivas ou prescritivas, derivam recomendações concretas para ação. Mostra também o papel que tecnologias como a Internet das Coisas, a inteligência artificial e a automação desempenham para tornar os processos suportados por dados ainda mais eficientes. Tudo isto sublinha que uma abordagem centrada em dados não é apenas uma palavra da moda moderna, mas uma alavanca indispensável para o crescimento, a inovação e a competitividade a longo prazo.

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Tomada de decisão baseada em dados como fator chave

Muitas empresas hoje estão trabalhando conscientemente para uma mudança de paradigma: afastando-se de suposições subjetivas e aproximando-se de fatos objetivamente mensuráveis. “Análise com o apertar de um botão em vez de intuição” resume apropriadamente essa abordagem. Os modelos baseados em dados oferecem uma abordagem estruturada e repetível que ajuda a minimizar decisões erradas. Onde gestores e especialistas antes discutiam interminavelmente a estratégia certa, as ferramentas e plataformas de análise fornecem agora indicadores claros para as ações recomendadas.

Particularmente na logística, onde estão envolvidos o transporte de mercadorias, o planeamento das cadeias de abastecimento e a utilização óptima das capacidades de armazenamento e transporte, uma abordagem baseada em dados pode trazer aumentos significativos na eficiência. Maiores quantidades de dados são coletadas em tempo real para acompanhar o status das entregas, transportes e armazéns. As análises preditivas podem ser utilizadas para prever desenvolvimentos futuros e possíveis estrangulamentos, para que, por exemplo, uma entrega subsequente possa ser organizada numa fase inicial. Um exemplo clássico é o planejamento dinâmico de rotas: usando dados de GPS e informações ao vivo sobre fluxos de tráfego, a rota mais rápida ou mais econômica pode ser calculada em questão de segundos e ajustada continuamente.

Em marketing, a tomada de decisões baseada em dados não é menos revolucionária. Em vez de colocar publicidade ampla e dispersa que pode atingir muitas pessoas, mas converter apenas algumas, a avaliação dos dados dos clientes abre a possibilidade de definir com precisão os grupos-alvo. Desta forma, a abordagem pode ser personalizada, por exemplo garantindo que os destinatários da newsletter apenas recebem informações sobre produtos ou serviços que realmente correspondam ao seu perfil de interesse. Ao avaliar o comportamento de cliques e compras, dados demográficos ou feedback de canais de mídia social, é criada uma imagem detalhada dos desejos e necessidades do cliente. Se você souber quando é mais provável que um cliente seja receptivo a uma oferta e qual canal ele prefere usar para obter informações, poderá usar os orçamentos de publicidade com muito mais eficiência.

A interligação destas duas áreas - logística e marketing - mostra como os dados podem tornar-se o motor central: assim que o marketing prevê um aumento na procura de um produto, a logística pode trabalhar em estreita colaboração para preparar o armazém, garantir capacidades de transporte e optimizar os prazos de entrega. . Dessa forma, não só aumenta a satisfação do cliente, mas também a lucratividade. A base desta cooperação é uma base de dados comum na qual a informação relevante está disponível em tempo real e é continuamente avaliada.

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Otimização de processos através de números-chave

Uma vantagem importante das decisões baseadas em dados é a capacidade de usar indicadores-chave de desempenho (KPIs) para tornar os processos transparentes e melhorá-los continuamente. Embora métricas como precisão de entrega, taxa de entrega no prazo e rotatividade de estoque dominem na logística, o marketing se concentra mais em métricas como taxa de conversão, taxa de cliques, custo por clique ou retorno do investimento em publicidade. Independentemente da área de aplicação, a ideia básica é sempre a mesma: “Se não consegues medir, não consegues melhorar”.

Na logística, os KPI ajudam a avaliar a eficiência das cadeias de abastecimento e a identificar especificamente os parafusos de ajuste. Por exemplo, se ocorrerem atrasos repetidamente em determinadas rotas, os dados revelarão se estes se devem a engarrafamentos, falta de capacidade de transporte ou comunicação inadequada com os fornecedores. Se os dados de transporte e inventário forem continuamente analisados, também poderão ser identificadas tendências, que poderão ser incorporadas no planeamento proativo. Por exemplo, no caso de estrangulamentos regulares nas entregas no inverno, um sistema inteligente poderia sugerir automaticamente uma rede de entrega alternativa para evitar o caos da neve em determinadas regiões.

No marketing, figuras-chave desempenham um papel central no planejamento orçamentário e no monitoramento do sucesso. Ao monitorar KPIs, como custo de aquisição de clientes ou valor da vida útil do cliente, os profissionais de marketing não apenas entendem quais canais são mais lucrativos, mas também quanto deve ser investido para alcançar um crescimento lucrativo no longo prazo. Desta forma, o teclado frequentemente muito complexo dos canais online e offline pode ser coordenado de forma ideal entre si. Se você determinou que uma determinada plataforma de mídia social tem a maior taxa de engajamento, você pode investir especificamente em conteúdo que promova alcance e conversão.

De importância central aqui é a capacidade de interpretar números-chave no contexto correto. Um aumento a curto prazo nas taxas de entrega dentro do prazo em logística pode parecer positivo, mas ao mesmo tempo poderia resultar em custos mais elevados se fosse adquirida capacidade de transporte adicional a um custo elevado. Da mesma forma, uma alta taxa de cliques em marketing pode ser enganosa se a taxa de conversão permanecer baixa posteriormente. A tomada de decisão baseada em dados significa nunca olhar para os números-chave isoladamente, mas sempre incorporá-los no quadro geral e, se necessário, relacioná-los com outros KPIs.

Integração de tecnologias

Os processos baseados em dados requerem uma infraestrutura tecnológica que facilite a recolha, o processamento e a utilização de grandes quantidades de dados. Na era da computação em nuvem, da Internet das Coisas (IoT) e da inteligência artificial (IA), as empresas têm inúmeras opções para conectar seus sistemas em rede e estabelecer fluxos de trabalho automatizados.

Na logística, os sensores IoT garantem um rastreamento contínuo de pacotes e contêineres, enviando informações em tempo real sobre posição, temperatura ou vibrações. Isto facilita o transporte de mercadorias sensíveis, como alimentos ou medicamentos, em condições ideais. Se ocorrerem desvios dos parâmetros especificados, o sistema emite um alarme e inicia contramedidas antes que ocorra uma falha ou perda de qualidade. “A transparência na cadeia de abastecimento é a chave para a fidelização do cliente”, disse certa vez um gestor de logística experiente, e é precisamente esta transparência que a IoT cria.

Tecnologias semelhantes são usadas em marketing para rastrear as jornadas dos clientes e personalizar as experiências dos clientes em tempo real. Por exemplo, chatbots em websites ou em serviços de mensagens podem reagir imediatamente se um utilizador fizer perguntas sobre um produto ou tiver dificuldades com o processo de encomenda. Os chatbots aprendem continuamente com as interações e podem dar respostas cada vez mais precisas e eficientes. Algoritmos de aprendizado de máquina analisam a enorme quantidade de dados dos clientes para reconhecer preferências e padrões de compra, o que resulta em ofertas personalizadas.

Outro aspecto da integração tecnológica é a fusão dos sistemas de marketing e logística. A comunicação em tempo real entre sistemas desempenha um papel crucial aqui. Por exemplo, se o marketing criar uma oferta especial para um determinado produto, a logística deve ser informada imediatamente sobre o aumento esperado da procura, a fim de reabastecer o inventário em tempo útil e garantir a capacidade de transporte. Se estes dados não forem partilhados em tempo útil ou só estiverem disponíveis de forma descentralizada em sistemas isolados, surgem problemas de coordenação. O resultado: gargalos nas entregas, atrasos e clientes insatisfeitos.

Ao padronizar o cenário de TI e contar com interfaces abertas ou plataformas modernas, as empresas podem criar um ecossistema abrangente no qual todos os dados relevantes se reúnem e ficam disponíveis para todos os envolvidos em tempo real. Essa rede forma a base para o gerenciamento ágil de dados, que fornece relatórios abrangentes quando necessário, permite análises de tendências e gera recomendações proativas de ação.

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Foco no cliente e personalização

Um dos maiores pontos fortes dos processos baseados em dados é a sua capacidade de melhorar as experiências do cliente e, assim, aumentar a fidelidade do cliente. Na logística, isso significa que os prazos e as opções de entrega são cada vez mais adaptados às necessidades individuais. Por exemplo, um cliente que está muito ocupado no trabalho dará prioridade à entrega da sua encomenda à noite ou aos fins-de-semana. Outro cliente que valoriza a sustentabilidade está satisfeito com as opções de entrega neutras para o clima. Tudo isto só é possível se os dados dos clientes forem continuamente avaliados e integrados em processos de planeamento abrangentes.

A personalização também está na ordem do dia no marketing. “A mensagem certa, na hora certa, através do canal certo” – isto ou algo semelhante é o credo dos profissionais de marketing que confiam em abordagens baseadas em dados. A recolha e análise de dados de clientes em diferentes pontos de contacto, como a loja online, canais de redes sociais ou retalho fixo, permite fazer recomendações personalizadas de produtos ou desenvolver campanhas de descontos que realmente correspondam às preferências individuais do cliente. Estudos mostram que a personalização aumenta significativamente a probabilidade de uma compra, ao mesmo tempo que promove a fidelidade do cliente.

A estreita integração entre logística e marketing fortalece ainda mais a orientação para o cliente porque os dados de ambas as áreas podem ser usados ​​para traçar um quadro abrangente do cliente. Por exemplo, se a empresa souber que um cliente encomendou frequentemente produtos de uma gama específica nos últimos meses, pode oferecer-lhe entrega rápida ou descontos especiais para artigos adequados. Idealmente, o processo de entrega se adapta até mesmo à sua situação de vida pessoal - por exemplo, por um sistema logístico reconhecendo que o cliente só pode aceitar pacotes no início da manhã durante a semana e priorizando esses horários de acordo.

Além disso, o diálogo com o cliente baseado em dados permite obter feedback ativamente e responder rapidamente às críticas. Se os clientes estiverem insatisfeitos com o prazo de entrega ou tiverem problemas de envio, eles poderão fornecer feedback em tempo real que será automaticamente inserido nos sistemas. Isso deixa claro onde o processo ainda apresenta problemas e onde melhorias são necessárias. “O feedback do cliente é um presente”, costuma-se dizer, e os sistemas de feedback baseados em dados ajudam a apreciar e usar esse presente de maneira adequada.

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Tipos de dados para otimização da cadeia de suprimentos

Para gerir com sucesso as cadeias de abastecimento, vários tipos de dados devem ser recolhidos e analisados. Esta diversidade de dados cria uma visão holística de todos os processos, permitindo que gargalos, ineficiências e potenciais sejam rapidamente identificados.

Dados de inventário

Isso inclui quantidades de estoque, frequência de giro de estoque ou relação estoque/vendas. Uma visão precisa dos estoques é essencial para encontrar o equilíbrio ideal entre excesso de estoques e escassez. Muito estoque prende capital e causa custos adicionais, enquanto pouco estoque pode resultar em atrasos na entrega e perda de vendas.

Dados do fornecedor

Informações sobre o desempenho dos fornecedores – como pontualidade, qualidade ou confiabilidade na entrega – são cruciais para identificar parceiros confiáveis ​​e reduzir o risco de aquisição. “Uma cadeia de abastecimento é tão forte quanto o seu elo mais fraco”, diz-se frequentemente, e é aqui que os dados dos fornecedores podem ajudar a identificar antecipadamente os pontos fracos e a iniciar contramedidas.

Dados de transporte

Prazos de entrega, taxas de envio pontuais, custos de transporte ou otimização de rotas são números-chave que refletem a eficiência no setor dos transportes. O monitoramento em tempo real e o rastreamento por GPS abrem oportunidades para rastrear entregas e intervir imediatamente no processo, se necessário. Qualquer pessoa que saiba quais rotas de transporte são mais lucrativas e onde ocorrem frequentemente engarrafamentos ou atrasos pode desenvolver contra-estratégias com flexibilidade.

Dados de demanda

Números de vendas, flutuações sazonais ou preferências do cliente são a chave para um planejamento preciso da demanda. Através de uma avaliação cuidadosa, as quantidades de produção e os níveis de estoque podem ser ajustados antecipadamente. As campanhas de marketing, como ofertas de descontos ou destaques de produtos, têm um impacto direto na procura – razão pela qual a coordenação estreita entre marketing e logística é tão importante.

Processar dados

Isto inclui tempos de produção, capacidades de produção, níveis de utilização ou indicadores de qualidade. Se você souber exatamente com que rapidez os produtos podem ser fabricados ou separados, será mais fácil evitar gargalos. Por exemplo, se uma área de produção já estiver trabalhando no seu limite, isso pode atrasar todo o processo de entrega quando o marketing anunciar um novo grande pedido.

Dados do cliente

Além dos dados puros de pedidos ou serviços, fatores como satisfação do cliente ou frequência de reclamações também são relevantes. Qualquer pessoa que complemente seus relatórios com números-chave, como taxa de pedidos perfeitos e taxa de atendimento, verá rapidamente até que ponto a empresa realmente atende aos requisitos do cliente. Quanto melhor você entender quando e por que ocorrem falhas ou reclamações, mais medidas direcionadas você poderá tomar para melhorar a qualidade do serviço.

A integração de todos estes dados proporciona uma visão global que permite otimizar de forma abrangente as cadeias de abastecimento e adaptá-las às necessidades do mercado. Onde áreas individuais anteriormente funcionavam separadamente, está a surgir uma nova permeabilidade de informação, que estabelece as bases para a transformação digital e o sucesso sustentável.

Métodos de análise de dados na cadeia de abastecimento

Para transformar uma grande quantidade de dados em insights valiosos, são necessários métodos e ferramentas de análise especiais que tornem visíveis conexões complexas. As empresas usam várias estratégias para avaliar dados históricos e em tempo real e derivar deles recomendações de ação.

Análise Preditiva

Os dados históricos são usados ​​para fazer previsões sobre eventos futuros usando modelos estatísticos e algoritmos. Na cadeia de abastecimento, isto significa, por exemplo, antecipar flutuações sazonais ou identificar antecipadamente estrangulamentos na entrega. Isto permite que a logística planeje melhor em coordenação com o marketing e garanta que os recursos necessários estejam disponíveis a tempo.

Análise em tempo real

Com a análise em tempo real, os dados são avaliados imediatamente à medida que surgem. Isto permite o monitoramento contínuo do status de entrega ou da utilização da máquina. Se os dados mostrarem indicações iniciais de problemas, contramedidas poderão ser tomadas imediatamente. Na prática, isto pode significar, por exemplo, que uma rota de transporte diferente seja escolhida em caso de engarrafamento ou que uma entrega seja redirecionada porque o cliente se desloca para um endereço diferente.

Análise Prescritiva

Trata-se do próximo passo após a previsão: derivar sugestões concretas de ação e otimizar processos. Em vez de apenas prever que poderá haver um gargalo na entrega dentro de uma semana, o sistema sugere soluções, por exemplo, o reencaminhamento através de outro nó de distribuição ou a compra de capacidade de armazenamento externa. Dessa forma, as decisões são automatizadas e os processos agilizados.

Análise de Big Data

Quando dados de diferentes fontes – como mídias sociais, sensores, sistemas ERP e feedback de clientes – são reunidos, uma enorme quantidade de dados é criada. A análise de big data oferece as ferramentas necessárias para identificar padrões e conexões que permanecem ocultos nas análises convencionais. Por exemplo, podem ser determinadas correlações entre fatores externos, como dados meteorológicos e prazos de entrega, o que, por sua vez, ajuda a tornar a cadeia de abastecimento ainda mais robusta.

Aprendizado de máquina e IA

Usando algoritmos de autoaprendizagem, as empresas podem detectar anomalias automaticamente, melhorar as previsões e até mesmo substituir parcialmente os processos humanos de tomada de decisão. Um exemplo é o planejamento dinâmico de rotas, no qual os algoritmos se adaptam continuamente às novas condições. “A IA nunca dorme”, dizem alguns, e especialmente na logística torna-se um assistente permanente que está constantemente à procura de potencial de otimização.

Mineração de Processos

Os logs de eventos são analisados ​​para tornar os processos transparentes e identificar gargalos ou desvios. Uma imagem digital (“gêmeo digital”) da cadeia de abastecimento permite percorrer vários cenários e ver como as mudanças afetam a estrutura geral. Dessa forma, você pode entender exatamente por que uma determinada etapa do processo continua causando atrasos e como isso pode ser remediado.

Ao combinar estes métodos de análise, as empresas podem não só aumentar a eficiência operacional das suas cadeias de abastecimento, mas também tornar-se estrategicamente preparadas para o futuro. Os dados tornam-se o centro de todo o planeamento, servem como um sistema de alerta precoce e constituem a base para inovações.

Sinergias entre logística e marketing

À primeira vista, logística e marketing diferem muito no foco técnico. Mas se olharmos mais profundamente, percebemos rapidamente que ambas as áreas beneficiam de uma integração mais estreita. “Dos números à estratégia” aplica-se a ambos porque, em última análise, trata-se de previsões mais precisas, maior eficácia e melhor centralização no cliente.

Resposta mais rápida às mudanças na demanda

Graças à pesquisa de mercado baseada em dados, se o marketing souber que um determinado produto estará na moda em breve, a logística poderá ajustar as capacidades numa fase inicial e evitar estrangulamentos. Isso promove um processo tranquilo desde a compra dos fornecedores até a entrega no local de armazenamento final ou diretamente ao cliente.

Eficiência de custos

Os dados partilhados não só reduzem o risco de maus investimentos, mas também permitem um planeamento mais preciso de campanhas e transportes. Se o marketing fornecer previsões de vendas atuais, a logística poderá planejar seus estoques e rotas sem ter estoques muito altos ou muito baixos sob suspeita. Isso economiza custos de ambos os lados.

Experiência holística do cliente

Hoje, os clientes não esperam apenas um bom produto, mas também uma entrega pontual, conveniente e transparente. Para garantir isso, o marketing deve saber quais são as expectativas dos clientes e a logística deve garantir que essas expectativas sejam atendidas. Por exemplo, uma página de rastreamento personalizada pode ser oferecida após a conclusão da compra, mantendo o cliente atualizado em cada etapa do processo.

Personalização baseada em dados

Como o marketing armazena todas as informações sobre o comportamento do cliente, a logística também pode individualizar melhor seus processos. Dessa forma, um cliente existente que compra com mais frequência pode receber prioridade para entrega ou receber automaticamente tratamento preferencial. Em troca, o marketing recebe feedback valioso da logística, por exemplo sobre prazos de entrega ou taxas de devolução, que são considerados um indicador da satisfação do cliente.

Adapte-se mais rapidamente à dinâmica do mercado

Os mercados mudam rapidamente, as tendências vêm e vão. Para poder reagir rapidamente, você precisa de um fluxo tranquilo de informações. Quando o marketing detecta uma mudança no comportamento do consumidor (por exemplo, aumento da procura online numa região específica), a logística pode agir imediatamente e aumentar a capacidade local. Esta comparação contínua de dados permite uma abordagem ágil que pode se tornar uma vantagem de mercado.

Estas sinergias mostram claramente o quanto o marketing e a logística podem aprender um com o outro. Embora o marketing possa, entre outras coisas, usar a mensurabilidade precisa dos processos logísticos como modelo, a logística se beneficia do foco no cliente e da orientação do marketing para o grupo-alvo. Os dados são sempre o elemento de ligação, porque ambas as áreas só poderão cooperar com sucesso se forem registados, avaliados e convertidos em insights de forma uniforme.

### Sucesso sustentável através de processos baseados em dados

Os dados não são mais apenas uma ferramenta para apoiar suposições vagas, mas constituem a base da gestão corporativa moderna. Tanto na logística como no marketing, estratégias baseadas em dados podem ser utilizadas para tornar os processos transparentes, reduzir custos e melhorar significativamente a experiência do cliente. O requisito central é uma cultura de dados consistente em que a recolha, partilha e análise de informação tenham alta prioridade.

Para aproveitar todo o potencial, as empresas devem considerar os seguintes aspectos:

1. Gerenciamento holístico de dados

Os dados devem estar disponíveis em todas as disciplinas. O pensamento silo significa que a informação não chega às pessoas certas em tempo hábil e o potencial é desperdiçado.

2. Otimização contínua

Os números-chave não são um fim em si mesmos, mas servem para uma melhoria constante. A visualização dos KPIs em tempo real permite uma ação proativa e promove uma cultura de aprendizagem e adaptabilidade.

3. Base tecnológica

Quer sejam soluções em nuvem, sensores IoT ou algoritmos de IA – é necessária uma infraestrutura sólida, escalável e segura para coletar e processar dados de forma eficiente.

4. Treinamento de funcionários

A melhor tecnologia é de pouca utilidade se o pessoal não for capaz de interpretar os dados com competência e traduzi-los em decisões operacionais. A formação e a educação contínua são, portanto, um factor central de sucesso.

5. Integração da sustentabilidade

Especialmente quando se trata da interação entre marketing e logística, os dados podem ser usados ​​para encontrar novas formas de alcançar uma estratégia corporativa sustentável. Embora o marketing reflita a crescente sensibilização dos clientes para as questões ecológicas e sociais, a logística pode reduzir as emissões através de um planeamento otimizado de rotas ou da utilização de meios de transporte alternativos.

Os processos baseados em dados são “imbatíveis” porque se baseiam na mensurabilidade, na transparência e numa curva de aprendizagem contínua. Se as empresas conseguirem digitalizar de forma abrangente as suas cadeias de abastecimento e vincular estreitamente a sua estratégia de marketing aos processos logísticos, será criado um ciclo de feedback e melhoria que terá um impacto positivo em toda a cadeia de valor. Além do mais, a colaboração baseada em dados entre ambas as disciplinas leva a experiência do cliente a um novo nível, pois todo o processo, desde a promoção de um produto até a entrega final ao usuário final, funciona perfeitamente.

As empresas que investem desde o início na construção de uma organização orientada por dados e aproveitam ao máximo as oportunidades oferecidas pelo big data, pela IA e pela análise em tempo real estão mais bem preparadas para os desafios da transformação digital. Os dados permitem reagir com flexibilidade à dinâmica do mercado, abrir novas áreas de negócio e, ao mesmo tempo, garantir o mais alto nível de eficiência. Isto não invalida completamente a intuição, mas serve cada vez mais como um complemento aos factos objectivos. Porque o futuro pertence a quem reúne as duas: a experiência humana e a intuição, apoiadas em dados quantitativos fiáveis.

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