MELHORES DADOS, EM VEZ DE GRANDES DADOS

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Na LAPP, atualmente estamos pensando intensamente sobre quais dados são realmente necessários e, acima de tudo, por quê? O "porquê" é fácil de responder: queremos oferecer aos nossos clientes, produtos e serviços específicos que, por sua vez, lhes permitam criar os melhores. Em maior qualidade, em menos tempo ou a menor custo. É por isso que não coletamos aleatoriamente, mas questionamos o caso de uso exato e o valor agregado para o cliente em todas as informações que coletamos. Se isso não puder ser respondido, não há razão para coletarmos esses dados.

 

A LAPP está executando vários projetos de digitalização no momento, que também sempre lidam com o uso correto dos dados. Além do monitoramento de condições e manutenção preditiva, também estamos revisando nosso sistema de gerenciamento de conteúdo e redesenhando nosso catálogo de produtos digitais. Chegamos à conclusão, em um estágio inicial, de que não é a quantidade de dados que é decisiva para o sucesso, mas sua qualidade - dados melhores em vez de big data. É por isso que não coletamos aleatoriamente, mas questionamos o caso de uso exato e o valor agregado para o cliente em todas as informações que coletamos. Se isso não puder ser respondido, não há razão para coletarmos esses dados. É particularmente importante para nós que isso seja feito em conformidade com os regulamentos de dados e privacidade. Sou um defensor fundamental do RGPD, pois enfatiza o valor dos dados pessoais. É exigente em sua implementação, isso é verdade, mas também cria clareza para nós fornecedores e devolve o controle aos clientes sobre seus próprios dados. De acordo com o GDPR, estamos revisando nosso gerenciamento de relacionamento com o cliente e limpando os registros de dados. Parece muito trabalho, mas contribui para a clareza e precisão das informações e, portanto, para uma maior qualidade nas relações com os clientes.

Essas figuras mostram a tarefa monumental estamos enfrentando: O catálogo LAPP contém cerca de 40.000 produtos, desde cabos a metro até conectores e ferramentas. Para cada um desses produtos, estamos verificando todos os recursos do produto. Estes são provavelmente estimados em seis milhões de valores individuais. E então nós os ajustamos, adicionamos novos, separamos atributos e até descartamos alguns deles. À mão. Atualmente, apenas uma pequena parte disso pode ser automatizada. Para isso, contamos principalmente com os muitos anos de experiência e conhecimento de nossos departamentos de gerenciamento de produtos e vendas.

 

 

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A interpretação correta: saber o que está por trás dos dados

Quando mudamos os atributos, temos que pensar em torná-los legíveis e utilizáveis ​​para os seres humanos como antes, mas também para todos os tipos de sistemas no futuro. Aqui está um exemplo: Muitos de nossos produtos são projetados para uma faixa de temperatura específica: por exemplo, um cabo com o atributo "-30 ° C a + 120 ° C". No catálogo impresso, também seria escrito da mesma maneira e até mesmo os não especialistas entenderiam o significado. No catálogo online, o desafio é um pouco diferente: um cliente pode precisar de um cabo que possa suportar pelo menos + 80 ° C. Para fazer isso, ele definiria um filtro como "> 80" para a pesquisa. O software de pesquisa precisa entender que isso pode resultar em diferentes valores de temperatura para a faixa inferior e superior e, em segundo lugar, a faixa superior é a mais importante. Ao mesmo tempo, deve excluir a possibilidade de um americano não querer dizer ° Fahrenheit. O exemplo demonstra que não é apenas o suficiente para digitalizar todas as informações, mas também é necessário entender as conexões entre elas. Digitalizamos nosso catálogo de impressão analógica anos atrás, mas agora é principalmente uma questão de adaptar nossa maneira de pensar e de assumir que nossos clientes usarão principalmente todas as ofertas digitalmente.

Este não é apenas um desafio técnico, leva-nos ainda mais longe. Sabemos do passado, por exemplo, que dois gerentes de produto podem ponderar o mesmo recurso de produto de maneira diferente em termos de importância. Por exemplo, é algo especial que um cabo específico possa suportar +120 ° C e, portanto, deve ser enfatizado? Ou é apenas uma propriedade entre muitas e, portanto, de menor importância? Essa decisão ainda precisa ser tomada por uma pessoa, porque o conhecimento não pode ser automatizado. A descrição significativa de um produto é uma parte essencial de nossa criação de valor e, portanto, é tratada com o máximo cuidado. Produzir um cabo capaz de suportar 120 ° C também é algo que nossos concorrentes podem fazer. Mas no LAPP também conseguimos explicar ao cliente por que esse produto em particular é exatamente o certo para ele e seus requisitos. Se for usado na produção de alimentos, por exemplo, ele deve limpar o cabo com vapor quente e poder confiar em sua resistência, apesar das influências químicas. Imagine o que pode acontecer se uma descrição desse produto estiver com defeito e o produto adquirido suportar apenas 80 ° C. A limpeza a vapor pode causar rachaduras, o que, por sua vez, pode causar uma parada na produção ou até ferimentos pessoais. Uma catástrofe.

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Flexibilidade e rigor - como gerenciar o ato de equilíbrio

O know-how que temos sobre nossos produtos, bem como os desafios que nossos clientes enfrentam não podem ser perdidos no processo de digitalização. Idealmente, nossas descrições se tornam ainda mais precisas com a ajuda dela. É aqui que é necessário o envolvimento de uma ampla gama de departamentos diferentes, bem como a capacidade intelectual e a experiência de muitas pessoas. E, como não levamos a governança de dados de ânimo leve, formamos um comitê especial para esse fim. Ele discute e decide quais atributos finalmente introduzimos. Mas é preciso cautela aqui: se um atributo do produto for alterado, isso também pode ser verdadeiro para milhares de outros produtos e descrições. Mas o comitê é apenas a ponta do nosso grande projeto de gerenciamento de mudanças para digitalização no LAPP. Nossos gerentes têm a clara responsabilidade de levar as pessoas com elas e libertá-las do medo de que tudo o que elas precisam fazer agora é bater valores e valores na pedreira de dados. Em vez disso, precisamos deixar claro qual valor agregado o cliente recebe e quais vantagens dele derivamos.

Para nós, um fator chave é manter uma flexibilidade suficiente, apesar de todo o rigor. Antes de começarmos, conversamos com outras empresas que já estavam um pouco mais adiantadas em seus projetos. Em alguns casos, regras muito rígidas foram impostas a eles para a coleta e processamento de dados. Agora eles reclamaram que não podiam mais sair do espartilho. Queremos evitar esse erro reconciliando rigor e flexibilidade. Para fazer isso, precisamos garantir que as pessoas com seus diferentes conhecimentos e habilidades se comuniquem. Isso também ajudará a que este projeto, que está sendo empurrado em grande velocidade pela primeira vez, ainda esteja vivo anos depois.

Eu já falei sobre o motivo: fazemos tudo para nossos clientes. Mas como exatamente eles podem se beneficiar de uma melhor qualidade de dados no futuro? Podemos imaginar, por exemplo, que fazemos aos nossos clientes uma oferta - e talvez até entregamos o produto - antes que eles saibam que precisam. Nem todo cliente quer isso, é claro. Enquanto alguns já sabem exatamente o que precisam, outros têm uma grande necessidade de aconselhamento e tomada de decisão. Queremos oferecer o melhor suporte possível para ambos os grupos de clientes, e isso só pode ser alcançado com dados - dados melhores, na minha opinião.