LIC’12 – Lusofona International Congress:
Business Intelligence: proposta de framework para o
marketing intelligence
Teresa Guarda
Isla – Instituto Superior de Línguas e Administração, Leiria, Portugal
[email protected]
Carlos Silva
Isla – Instituto Superior de Línguas e Administração, Leiria, Portugal
[email protected]
Maria Fernanda Augusto
Isla – Instituto Superior de Línguas e Administração, Leiria, Portugal
[email protected]
Resumo
Nos últimos anos, o crescimento mundial desacelerou, os mercados têm amadurecido e
tornaram-se mais competitivos. Para muitas organizações, a única forma de crescer é à
custa dos seus concorrentes, ficando dependentes das ferramentas de Business Intelligence.
O impacto da computação nas organizações fez das tecnologias da informação um elemento
estratégico. Com base na revisão da literatura é apresentado o estado da arte do Business
Intelligence e áreas relacionadas, realizada uma análise comparativas entre várias
abordagens, propondo um modelo conceptual que oriente o desenvolvimento de actividades
de Marketing Intelligence para apoio aos markteers no processo de tomada de decisão.
Palavras-chave: Business Intelligence, Marketing Intelligence, Database Marketing.
Abstract
In the last years, global growth slowed, the markets have matured and become more
competitive. For many organizations, the only way to grow is at the expense of its
competitors, becoming dependent on the Business Intelligence tools.
The impact of computing in organizations made information technology a strategic
element. Based on the literature review is presented the state of the art of business
intelligence and related fields, performed a comparative analysis between various
approaches, and propose a conceptual model to guide the development of marketing
intelligence activities to support the marketers in the decision making process.
Key Words: Business Intelligence, Marketing Intelligence, Database Marketing.
1. Introdução
Atualmente, a capacidade de recolher, processar, armazenar e criar e dados, ultrapassou a nossa
capacidade de tornar significativos os dados escondidos nas bases de dados organizacionais. No
ambiente competitivo atual, as organizações têm que manter os seus clientes para
permanecerem competitivas. A transformação de dados em conhecimento útil é um processo
complexo, mas promissor, levando à expressão “afogados em informação, mas sedentos de
conhecimento” (Naisbitt, 1986). Neste contexto, o Business Intelligence (BI) propícia um
ambiente que facilita o acesso à informação necessária às atividades do dia-a-dia, permitindo
analisar a situação atual do negócio e seu desempenho. Os sistemas e ferramentas de BI têm um
papel chave no processo de planeamento estratégico das organizações.
São muitas as questões que deverão ser equacionadas antes de uma organização operacionalizar
abordagens com vista à otimização de atividades de marketing suportadas em bases de dados.
Tendo em consideração o grande volume de dados existentes nas organizações, será fácil para o
marketer pensar no seu grande potencial no apoio às decisões e às atividades de marketing.
Contudo, os grandes volumes de dados, por si só, apenas representam espaço ocupado.
O processamento da informação tem vindo a transformar-se gradualmente na base necessária
para alcançar a vantagem competitiva. A organização tem que acreditar que tem a informação
certa, na altura certa e disponível para as pessoas certas (Palmer, 2000).
Pretende-se a integração dos processos de Marketing Intelligence (MKTI) nos sistemas de
Business Intelligence. Os sistemas de informação de marketing são uma abordagem de gestão
de informação que consiste em quatro elementos interdependentes: dados internos, pesquisa de
mercado, sistemas de suporte à decisão de marketing e Marketing Intelligence. Os dados
internos são utilizados para as funções de planeamento e controlo; a pesquisa de mercado
fornece dados sobre a eficácia do marketing, permitindo reagir a uma ameaça ou oportunidade;
os sistemas de suporte à decisão de marketing são compostos por um conjunto de modelos que
auxiliam a elaboração de previsões; finalmente o MKTI é baseado numa reunião contínua de
informação, a qual é utilizada pelos marketers (Palmer, 2000), pretendendo ser uma
característica indispensável para atingir e manter uma vantagem competitiva sustentável. A
tendência atual dos centros de investigação em domínios de marketing, foca o Marketing
Intelligence como uma provável forma, para garantir a sobrevivência dos departamentos de
marketing, tornando-os mais eficazes e competitivos, quanto aos resultados obtidos.
2. Método utilizado nas pesquisas
A pesquisa para este artigo foi realizada em duas fases: na primeira a recolha de artigos de
revistas relacionados com a pesquisa em Business Intelligence e áreas relacionadas, seguida do
estudo e seleção dos mais adequados para a elaboração do modelo conceptual proposto; na
segunda fase foi realizada a classificação dos artigos, com registo da definição e abordagem
utilizada em cada um deles, tendo sido feita posteriormente uma análise comparativa e
respetivas conclusões (Figura 1).
Figura 1 – Método de pesquisa
3. Abordagens
O BI é o processo de recolha e análise de informação com o objetivo de auxiliar os gestores na
tomada de decisão, permitindo alcançar ou manter a vantagem competitiva da organização.
Foram recolhidos 33 artigos de diferentes revistas relacionados com o tema BI entre os anos
2000 e 2010, com a distribuição cronológica apresentada no Gráfico 1.
Gráfico 1 - Artigos analisados por ano
Após o estudo dos 33 artigos selecionados, foram identificadas três abordagens diferentes ao
conceito de BI apresentadas no Gráfico.2, e referenciados na Tabela 1. Passemos à apresentação
das abordagens:

Abordagem de gestão: a abordagem de gestão vê o BI como o processo em que os
dados recolhidos dentro e fora da organização são integrados de forma a criarem
informação (conhecimento) relevante para o processo de tomada de decisão, dando
ênfase à tomada de decisão de gestão.


Abordagem técnica: apresenta o BI como sendo um conjunto de ferramentas que
suportam o processo apresentado pela abordagem de gestão, a ênfase não é dada ao
processo em si, mas às tecnologias utilizadas
Abordagem de valor acrescentado: o BI oferece valor acrescentado para a atingir a
vantagem competitiva.
Tabela 1 - Artigos selecionados organizados por ano e abordagem
Autores \ ano
Abordagem
(KPMG, 2000); (Groom & David, 2001); (Rouibah & Ould-ali,
2002); (Hannula & V., 2003); (Petrini & Pozzebon, 2004); (Negash,
2004); (Hill & Scott, 2004); (Gluchowski & Kemper, 2006); (Power
D., 2007); (Bose R. , 2008); (Bucher, Gericke, & Sigg, 2009);
(Cheng, Lu, & Sheu, 2009); (Bose R., 2009); (Kalahasthi & Krishna,
2009); (Lim & Lee, 2010); (Palocsay, Markham, & Markham, 2010).
Gestão
(Back, 2002); (Van Dyk & Conradie, 2007); (Baars & Kemper,
2008); (Sahay & Ranjan, 2008); (Chen & Wang, 2010).
Técnica
(Chen, Soliman, Mao, & Frolick, 2000); (Thomas, 2001); (Williams
& Williams, 2003); (Gessner & Volonino, 2005); (Lönnqvist &
Pirttimäki, 2006); (Davenport & Harris, 2007); (Wang & Wang,
2008); (Trim & Lee, 2008); (Power D., 2008); (Fleisher, 2008);
(Davenport, Harris, & Shapiro, 2010).
Valor acrescentado
Gráfico 2- Distribuição de artigos por abordagem
Analisando o gráfico 2, podemos verificar a maioria dos artigos, 48% destes, apresentam uma
abordagem de gestão, 36% uma abordagem de valor de acrescentado e 15% uma abordagem
técnica.
O gráfico 3 mostra que 12% dos artigos estudados foram publicados pelo “Information Systems
Management Journal”, um jornal com uma visão de gestão, centrado no processo de tomada de
decisão de gestão. Com 9% dos artigos surgem o “European Journal of Marketing” também
com uma visão de gestão e o “Industrial Management & Data Systems com uma visão de gestão
e técnica, pretendendo facultar o conhecimento necessário para a exploração do potencial das
novas tecnologias de forma inteligente. Com 6% dos artigos de revistas “Business Process
Management Journal”, que analisa como os processos de negócios intrínsecos à eficiência e
eficácia organizacional são integradas e geridos para alcançar o sucesso competitivo; e o
“Expert Systems with Application”, cujo foco são a tecnologia e aplicações dos sistemas
inteligentes.
Gráfico 3 - Distribuição de artigos por jornal
Habitualmente, os métodos utilizados na investigação conceptual são baseados nas comparações
analíticas e conhecimento da literatura existente. No contexto do BI, um método o conjunto de
regras e passos a serem executados, para que os objetivos de um sistema de BI sejam
cumpridos. Os artigos analisados foram utilizados os seguintes métodos: estudo de casos e
construção de modelos. Tendo sido utilizado em alguns destes ambos os métodos. Para Palvia et
Al. (Palvia, Mao, Salam, & Soliman, 2003) o estudo de caso é um dos métodos mais
significativos na investigação. Chen (Chen & Hirschheim, 2004) concluiu que o método estudo
de casos está a ganhar importância, e evidencia que a investigação qualitativa está em
crescendo, concluindo que os investigadores em sistemas de informação estão cada vez mais
interessados na obtenção do conhecimento científico tendo como base o mundo real. O estudo
de caso pode ser utilizado para construir teorias ou testá-las, recorrendo a métodos qualitativos
ou mistos. O leque de alternativas torna-o uma estratégia muito versátil para os sistemas de
informação (Cavaye, 2010).
A construção do modelo conceptual é desenvolvida através da análise das definições chave de
BI e dos conceitos relacionados. Entenda-se como análise no contexto do BI, a utilização
intensiva de dados, através de análise estatística e quantitativa, e de modelos explicativos e
preditivos que auxiliam o gestor na tomada de decisão.
4. Artigos seleccionados
Após a análise dos artigos, foram selecionados dez. Foram seleccionados os artigos mais
adequados para a proposta do modelo conceptual orientador do desenvolvimento de actividades
de Marketing Intelligence para apoio aos markteers no processo de tomada de decisão. Dos
artigos selecionados 60% destes apresentam uma proposta de modelo conceptual, 30%
apresentam um estudo de caso e 10% apresentam ambos (Tabela. 2).
Tabela 2 - Artigos selecionados
Autores \ ano
Método
(Chen, Soliman, Mao, & Frolick, 2000)
Estudo de caso
(Rouibah & Ould-ali, 2002)
Modelo
(Hill & Scott, 2004)
Estudo de caso
(Negash, 2004)
Modelo
(Petrini & Pozzebon, 2004)
Estudo de caso
(Gessner & Volonino, 2005)
Modelo
(Baars & Kemper, 2008)
Modelo
(Wang & Wang, 2008)
Modelo; Estudo de Caso
(Trim & Lee, 2008)
Modelo
(Bose, 2009)
Modelo
5. Métodos e resultados
Nos artigos selecionados pode-se concluir (Tabela 3) que os artigos que utilizaram o método
estudo de caso como resultado apresentam as respetivas conclusões e deixam algumas sugestões
e propostas para trabalhos futuros. Os que utilizaram o modelo conceptual, para além do
desenho do modelo, apresentaram as conclusões relativas à utilização dos mesmos, deixando
algumas sugestões e alertas. Apenas o artigo de Rouibah & Ould-ali implementou o modelo
proposto.
Tabela 3 - Artigos seleccionados
Autores
Método
Resultados
(Chen, Soliman, Mao, & Estudo de caso Este estudo concluiu que o apoio dado pelos
Frolick, 2000)
centros de informação deve ser valorizado
como sendo uma parte crucial para a avaliação
da satisfação do utilizador final com os DW.
(Rouibah & Ould-ali, 2002)
Modelo
Implementação do modelo. Proposta de
futuras investigações.
(Hill & Scott, 2004)
Estudo de caso Este estudo apresenta um conjunto de
recomendações relativas à implementação
com sucesso dos sistemas de BI e de eBusiness em novas empresas de tecnologia de
ponta.
(Negash, 2004)
Modelo
Alerta para a importância dos dados não
estruturados no suporte à tomada de decisão.
(Petrini & Pozzebon, 2004)
Estudo de caso Este estudo concluiu que as empresas
Brasileira não rentabilizam a utilização das
ferramentas de BI, uma vez que estão mais
preocupadas com a tecnologia do que com o
negócio.
(Gessner & Volonino, 2005)
Modelo
Identificação de futuras áreas de investigação.
(Baars & Kemper, 2008)
Modelo
Modelo conceptual para estruturar as
iniciativas de BI desenhadas para integrar
dados estruturados e não estruturados.
(Wang & Wang, 2008)
Modelo
(Trim & Lee, 2008)
Modelo
Os agentes da inteligência competitiva podem
contribuir para o processo de inteligência
estratégica. Ao terem uma perceção mais clara
do que representa o marketing estratégico, os
marketeers podem conceber novas abordagens
para a gestão do relacionamento com o cliente
(CRM), e desenvolver estratégias globais de
posicionamento, que quando implementadas
ajudam a contraria as ações da concorrência.
(Bose R. , 2009)
Modelo
Alerta para importância da análise preditiva.
Demonstração da utilidade do modelo do
sistema de partilha de conhecimento para DM
Estudo de caso
na transformação dinâmica do conhecimento
explícito e tático para o BI.
6. Proposta
Iremos abordar alguns tópicos relacionados com o BI e o MKTI. Pretende-se integrar o processo
MKTI no sistema de BI através do desenvolvimento de um modelo conceptual para o processo
de MKTI, com o objetivo de auxiliar na recolha e pré-processamento da informação e na
disseminação do MKTI de forma sistemática. Globalmente pretende-se avaliar, estruturar o
processo de MKTI para auxiliar os markters na tomada de decisão.
6.1. Identificação do Problema
O processo de MKTI é uma abordagem complexa, sendo importante encontrar uma forma
estruturada de tratar a informação, e crucial que esta esteja disponível atempadamente para o
processo de tomada de decisão. É também essencial que as pessoas certas tenham acesso à
informação durante todo o processo de recolha e análise, para fornecerem o feedback da
intelligence (análise de informação) necessária. Assim, como é vital saber onde deve ser
recolhida a informação e como deve ser organizada. O que leva à formulação do seguinte
problema: Como pode o processo de MKTI ser organizado de uma forma sistemática para
melhorar o processo de tomada de decisão?
Para resolver o problema, usando uma abordagem top-down, este será fragmentado em três
problemas: (1) Como organizar o fluxo de informação e inteligência dentro da organização, de
forma a facilitar o processo de tomada de decisão?; (2) Como deve ser gerido e organizado
internamente o MKTI?; (3) Como podem contribuir para o processo de MKTI os clientes, as
fontes de informação (internas e externas), os stakeholders e a concorrência?
6.2. Revisão da Literatura
6.2.1.
Business Intelligence
É cada vez maior o número de organizações que disponibilizam o BI para os seus decisores
internos e externos. Internamente, leva a uma maior responsabilidade de todos os colaboradores
e a uma maior estabilidade da gestão. Externamente, as relações com fornecedores e parceiros
de negócio podem ser reforçadas através da partilha eficaz de indicadores de desempenho para
benefícios mútuos. O BI não é fácil de implementar em pequenas e médias empresas (PME)
devido aos seguintes fatores: preços elevados; requisitos exigentes a nível de infraestruturas de
hardware; utilização complexa para a maioria dos utilizadores; funcionalidade irrelevante; baixa
flexibilidade para lidar com um ambiente de negócios em rápida mutação dinâmica, e não é
dada a devida atenção às diferentes necessidades de acesso aos dados das PME e das empresas
de grande dimensão (Xie, et al., 2007). Cada vez é mais importante (e difícil) para as
organizações, tomar as decisões certas relativamente aos clientes. As empresas sabem que a
capacidade de tomar com frequência as decisões certas é essencial para o aumento dos lucros,
para a gestão de risco e para o bom desempenho global. Devido a fatores não controláveis,
como os mercados em rápida evolução, as mudanças económica e de regulamentação, e novas
fontes de concorrência, a decisão correta não é uma questão pacífica.
O conceito de Business Intelligence (BI) é utilizado pelo Gartner Group desde 1996. É definida
como a aplicação de um conjunto de metodologias e tecnologias para melhorar a eficácia da
operação da empresa, a decisão de apoio à gestão para alcançar vantagens competitivas. Howard
Dresner é considerado o pai do termo "Business Intelligence", desde que o utilizou em 1989 na
Gartner, onde era na altura analista, mas Hans Pete Luhn foi o primeiro a usar o termo num
artigo com o título "A Business Intelligence System", publicado em 1958 pela IBM (Luhn,
1958). Dresner procurava um termo para definir as melhores ferramentas de acesso e análise
quantitativa da informação, e descreveu o BI como conceitos e métodos para melhoria da
tomada de decisão, através da utilização de sistemas baseados em factos (Evans, 2010), Luhn
por sua vez, definiu BI como sendo a capacidade de apreender as inter-relações dos factos
apresentados de forma a orientar a ação com o fim de atingir o objetivo desejado (Kotler P. ,
2004). Para Barbieri (Barbieri, 2001), o BI pode ser entendido como o uso de diversas fontes de
informação para definir as estratégias competitivas de uma organização. Stackowiak et al.
definiram BI como sendo o processo de recolha grandes quantidades de dados, a sua análise, e
consequente produção de relatórios que resumam a essência dos dados em ações base do
negócio, que iram auxiliar o gestor na tomada de decisão de negócio diária (Stackowiak &
Greenwald, 2007). Para Zeng et al. BI é o processo de recolha, tratamento e difusão de
informação, com o objetivo de reduzir a incerteza na tomada de decisões estratégicas (Zeng, Xu,
Shi, Wang, & Wu, 2006).
O BI é o processo através do qual os utilizadores obtêm dados precisos e consistentes a partir do
ambiente de armazenamento de dados organizacionais (data wharehouses, data marts). Os
dados obtidos dos diversos contextos do negócio, permitem aos utilizadores identificar, analisar
e detetar tendências, anomalias, e realizar previsões. Os sistemas e ferramentas de BI têm um
papel fundamental no processo de planeamento estratégico das organizações. Estes sistemas
permitem recolher, armazenar, aceder e analisar os dados organizacionais, de forma a apoiar e
facilitar a tomada de decisão (Aaker, Kumar, Day, & Leone, 2009).
6.2.2.
Marketing Intelligence
O Marketing Intelligence é “uma estrutura contínua e interativa de pessoas, equipamentos e
procedimentos, para recolher, ordenar e distribuir informação pertinente, atempada e exata para
uso dos marketers para melhorar os seus planos de marketing, a implementação e controlo.”
(Kotler & Armstrong, 1998). O MKTI possibilita a compreensão, análise, e a avaliação do
ambiente interno e externo da empresa relacionados com os clientes, concorrência, mercados, e
indústria, para melhorar o processo de tomada de decisão. O que vai requerer a integração da
inteligência competitiva, da pesquisa e da análise de marketing e da análise de informação
financeira e do negócio (Huster M. , 2005). Enquanto o marketing está centrado nas
necessidades dos clientes, a organização tem que obter informação sobre as necessidades do
cliente. O Marketing Intelligence auxilia a organização neste processo, recolhendo a informação
do cliente que poderá auxiliar na tomada de decisão (Aaker, Kumar, Day, & Leone, 2009).
O conceito de inteligência em geral e de MKTI em particular têm evoluído a nível académico e
empresarial, sendo vistos como um condutor para a estratégia e o sucesso no mercado
(Lackman, 2000). Um sistema de MKTI é um conjunto de procedimentos e fontes, usados por
gestores para obter as suas informações diárias sobre os desenvolvimentos pertinentes no
ambiente em que operam (Mochtar & Arditi, 2001). O sistema de MKTI fornece dados sobre o
mercado (Kotler P. , 2004). Outra definição de sistema de MKTI, é um sistema para capturar as
informações necessárias para a tomada de decisão de marketing do negócio (Hutt & Speh,
1989). O propósito fundamental do MKTI é auxiliar os gestores de marketing na tomada de
decisões com que se defrontam todos os dias nas suas diversas áreas de responsabilidade,
incluindo o pricing.
De acordo com alguns autores, o MKTI pode ser definido como o conhecimento existente e o
conhecimento prévio sobre o ambiente operacional externo, obtido pela preocupação as
opiniões, atitudes, comportamento e as necessidades dos indivíduos e das organizações, dentro
do contexto das atividades económicas, ambientais, sociais e do quotidiano (Meunier-FitzHugh
& Piercy, 2006; Prior, 1998). O objetivo final de cada processo de inteligência é facilitar a
tomada de decisão que leva à ação (Prior, 1998). É a chave inteligência que motiva alguns
autores a introduzir o termo inteligência competitiva como sinónimo de MKTI (Crowley, 2004;
Huster M. , 2005). A associação de Marketing Americana define Marketing (Keefe, 2007) como
sendo o conjunto de atividades e processos para criar, comunicar, entregar e trocar ofertas com
valor para os clientes, parceiros e sociedade em geral.
Apesar da pesquisa de mercado se concentrar muitas vezes na resposta a uma necessidade de
informação específica ou um conjunto de necessidades, a inteligência é indicada como um
processo contínuo de desenvolvimento de uma visão holística do ambiente operacional,
incluindo concorrentes, clientes e mercados. Um processo de inteligência eficaz contribui para a
base de conhecimento da organização e leva a uma aprendizagem organizacional cumulativa. A
pesquisa de mercado é uma disciplina bem definida com uma longa história de aplicação no
mundo dos negócios, assumindo muitas formas e com o objetivo de aumentar a compreensão
que a empresa tem do mercado e dos seus clientes, e isso não é MKTI (Huster M. , 2005;
Mulvenna, Chner, Norwood, & Grant, 1997). O MKTI, é claramente um processo complexo,
cuja eficácia afeta drasticamente a qualidade das decisões de marketing, incluindo o pricing
(Kotler P. , 2004). O MKTI irá melhorar significativamente a prática das organizações a nível
da gestão da experiência de mercado, em resposta às necessidades específicas dos clientes e às
características do ambiente.
No futuro, o ponto fulcral será em medir as exigências do consumidor insatisfeito,
acompanhando o seu comportamento, medindo a resposta do consumidor às mudanças nas
atividades de marketing e análise de retorno dos clientes. Esta informação será usada para
identificar as tendências dos gostos dos consumidores, identificar e eliminar os pontos de atrito
entre a organização e os seus clientes. A tecnologia moderna permite que isso seja feito a uma
maior escala, e a um custo mais baixo (Burke, 2006).
O MKTI pode ser representado por uma pirâmide com três níveis (Figura 2) (Huster M. , 2005):

Na base da pirâmide, está a informação base sobre o meio envolvente interno e externo
da organização;

No nível médio, há alguma informação que vem da análise de dados da base;

No topo da pirâmide há conhecimento, ou produto de toda a estrutura de MKTI.
Figura 2 -Marketing Intelligence fluxo de informação (baseado em (Huster M. , 2005))
Considerando a pirâmide do fluxo de informação do MKTI, perspetivam-se algumas ligações
entre os três níveis, o que corresponde outros três níveis de tarefas operacionais (Huster M. ,
2005): Na parte inferior da estrutura há o conhecimento base do marketing, em diferentes
formas e suportes (pesquisas de mercado ou produto e informação dos clientes); o nível médio
de informação, tem o conhecimento comum do mercado e a compreensão do consumidor
(cliente e prospects). Este tipo de informação é normalmente o resultado da análise de dados
clássica, como consultas a base de dados simples ou inferência estatística; no topo da pirâmide
está a informação que apoia o gestor de marketing ou ao marketer, na tomada de decisão de
marketing. Este nível é o resultado do processo de MKTI, que poderá ser entendido como a
capacidade de atuar no mercado (por exemplo, desenvolver um novo produto) ou com os
clientes (por exemplo, propondo novos serviços), com o conhecimento da vantagem.
6.2.3.
Database Marketing
A utilização de bases de dados em ações de marketing deu origem ao conceito Database
Marketing (DBM) no final dos anos 70. A limitação da capacidade de interação dos atores,
marketers e técnicos de bases de dados, tornou refém o próprio conceito, uma vez que nem os
marketers tinham conhecimentos na área tecnológica, nem os técnicos de BD sabiam do
negócio.
Outra limitação à proliferação mais natural do DBM, é o facto de muitos dos projetos serem
realizados dentro de organizações privadas, o que pode explicar em parte, a abundância de
artigos científicos publicados na literatura académica que estudam as questões de DBM
(Blattberg, 1987; Bult & Wansbeek, 1995; DeTienne & Thompson, 1996).
O DBM é hoje uma parte essencial do marketing em muitas organizações. O princípio base do
DBM, é que pelo menos parte da comunicação das organizações com os seus clientes é direto,
os chamados consumidores (Bond, Foss, & Patron, 2004). Partindo deste simples princípio, tem
crescido uma nova disciplina, mas sem a maturidade esperada por alguns autores (Drozdenko &
D., 2002; Hughes, 1994). Atualmente o DBM é abordado sobretudo por inferência estatística
clássica, a qual pode falhar quando os dados disponíveis são complexos, multidimensionais, e
incompletos. O DBM refere-se ao uso da tecnologia de bases de dados para suporte às
atividades de marketing. Sendo um processo de marketing orientado pela informação e gerido
pela tecnologia de bases de dados, que permite aos profissionais do marketing desenvolver e
implementar melhores programas e estratégias de marketing.
Existem diferentes definições de DBM com perspetivas ou abordagens distintas, denotando
alguma evolução ao longo dos conceitos (Detlev & Dholakia, 2004). Na perspetiva de
marketing, “o DBM é uma aproximação interativa à comunicação de marketing, que utiliza os
meios de comunicação endereçáveis" (Hughes, 1994; Stone & Robert, 1987), ou “uma
estratégia que é baseada na premissa que nem todos os clientes ou prospects são iguais, e que
com a recolha, manutenção e análise de informações detalhadas sobre os clientes ou prospects,
os marketers podem modificar as suas estratégias de marketing” (Shani & Sujan, 1992). Foram
sendo introduzidas algumas abordagens estatísticas, “database marketing é a aplicação de
análise estatística e técnicas de modelação para processar conjuntos de dados individuais”
(Roberts, 1997), dando ênfase a alguns tipos de dados. “De uma forma simples, o DBM envolve
a recolha de informação sobre o passado, dos clientes atuais e potenciais, para construir uma
base de dados que melhore o esforço de marketing. As informações incluem: perfis
demográficos; o que o consumidor gosta e não gosta; gosto; comportamento de compra e estilo
de vida." (Shani & Sujan, 1992; Gama, 1997).
Com o avanço das tecnologias da informação, quer a nível da velocidade de processamento,
quer a nível de espaço de armazenamento, o fluxo de dados nas organizações cresceu
exponencialmente, sugerindo diferentes abordagens para o DBM, “Geralmente, é a arte de usar
os dados que já se recolheram, para criar novas ideias para fazer dinheiro”, (Rowe, 1989;
Tucker, 1997) ou “… guardar esta resposta, e adicionar outras informações do utilizador (estilo
de vida, histórico de transações, etc.) numa base de dados eletrónica, e usá-los como base, para
programas de fidelidade dos clientes a longo prazo, para facilitar futuros contactos e para
permitir o planeamento de todo o marketing.” (Stone & Robert, 1987; Shani & Sujan, 1992;
Fletcher, Wright, & Desai, 1996) e “… o DBM pode ser definido como recolher, guardar e usar
o máximo de conhecimentos úteis sobre os clientes e prospects, em seu benefício e lucro.“
(Gama, 1997; Schoenbachle, Gordon, Foley, & Spellman, 1997).
Alguns autores têm referido o DBM como “uma ferramenta de marketing orientada para as
bases de dados, sendo cada vez mais, o ponto central das estratégias das organizações” (Swift,
2001; Greenberg, 2002; Cross & Janet, 2004).
Todas as definições têm em comum uma ideia principal, o DBM é o processo que utiliza os
dados armazenados em bases de dados de marketing, com a finalidade de extrair informações
relevantes para apoiar as decisões de marketing e as atividades, através do conhecimento dos
clientes, que permita satisfazer as suas necessidades e antecipar seus desejos.
6.3. Desenho da solução
Pretende-se apresentar um modelo conceptual para o processo de MKTI, o qual irá auxiliar na
recolha de informação e na disseminação do MKTI de forma sistemática. Globalmente
pretende-se avaliar, estruturar o processo de MKTI para melhorar a tomada de decisão. A
aferição do processo de MKTI mede-se quer pela capacidade de abstração lógica sobre o meio
envolvente e fatores internos, no sentido de identificar e recolher os dados pertinentes para a sua
análise, quer pela qualidade do processo de extração de conhecimento sobre esses mesmos
dados em ações de suporte à tomada de decisão em marketing. O processo de MKTI é um
conjunto de procedimentos e métodos para a recolha planeada, análise e representação de
informação para uso na tomada de decisões de marketing (Fletcher & Deans, 1998). O desenho
do processo de MKTI considera não apenas o tipo de informação armazenada no sistema, mas
também a forma como os decisores pretendem receber a informação (McLeod & Rogers, 1985).
Os gestores podem ter acesso direto a estas informações (relatórios), através dos seus terminais
de computador. Propõem-se quatro processos base para o MKTI (ver Fig.3): o planeamento, a
recolha, a análise e a disseminação. No início, na fase de planeamento, é definida a informação
necessária para a tomada de decisões de marketing. De seguida, identificam-se as variáveis
chave e realiza-se a recolha dos dados, dentro e fora dos repositórios da organização (dados
sobre os clientes ou os prospects, dados sobre o mercado e a concorrência). Esta fase pode
incluir realização de pesquisa de marketing tradicional ou a avaliação dos dados existentes.
Podendo exigir o recurso a outras organizações, a nível de desenvolvimento de produto,
finanças, ou cadeia de fornecimento, para ter acesso aos dados necessários. A fase seguinte, é a
análise, a mais difícil do processo. É onde a todas as atividades devem ser desenvolvidas, com o
fim de analisar os dados, procurando padrões, avaliando informações ou ideias, permitindo
projetar os resultados possíveis. Na última fase, o analista irá divulgar as informações para os
executivos, para análise e posterior feedback. Criando uma visão holística abrangente do
problema e da solução.
Figura 3 - Processos do Marketing Intelligence
7. Conclusão
O BI é um conceito de gestão que se refere a um conjunto de programas e tecnologias que
fornecem recursos \ capacidades para recolha, análise e acesso aos dados dos processos das
organizações. Em qualquer organização, o principal objetivo do BI é auxiliar na tomada de
decisão, atempadamente e a todos os níveis da organização. No mundo global em que vivemos
pouco se faz sem informação de significado estratégico. Com a intensificação da
competitividade entre as empresas em mercados abertos e muitas vezes saturados, as empresas
têm que saber conhecer-se a si próprias e ao mercado, através da recolha e análise de
informação de qualidade. A informação estratégica é encarada como um recurso fundamental
para o sucesso na área empresarial, sendo esta facultada pelo Marketing Intelligence. O MKTI é
um processo complexo, que vai desde a recolha de dados do ambiente competitivo da empresa,
até á sua exploração, no sentido de a informação gerada auxiliar a gestão estratégica e a tomada
de decisão de marketing. Uma estratégia de negócio de sucesso, requer uma sensibilização sobre
o ambiente externo das organizações, incluindo os seus clientes, concorrentes, estrutura da
indústria e forças competitivas. A gestão do futuro, não significa apenas ser capaz de antecipar o
que vai acontecer fora da organização, mas também ser capaz de representar os acontecimentos
através das próprias ações.
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