Nos dias de hoje, a velocidade é um dos ativos mais importantes para qualquer empresa. O tempo é cada vez mais valioso e, mais do que oferecer um produto ou serviço, a capacidade de entregar valor rapidamente ao cliente pode ser a diferença entre o sucesso e o fracasso.
No mundo da tecnologia e, em especial, da inteligência artificial e da ciência de dados, essa métrica se traduz em um conceito essencial: o Time to Value (TTV).
Mas o que exatamente é o TTV e por que ele é tão importante? Neste artigo, vamos entender melhor o que é o Time to Value, por que encurtá-lo é vital para a saúde do seu negócio e mostrar como a Kognita acelera a entrega de valor, ajudando empresas a transformar dados em vantagem competitiva de maneira rápida.
O que é Time to Value (TTV)?
O Time to Value (TTV) é o período que um cliente leva para começar a perceber o valor real de um produto, serviço ou solução após sua aquisição ou implementação.
Em outras palavras, é o tempo que decorre desde o momento em que a compra é feita até o cliente finalmente ver os benefícios prometidos se materializarem.
Pense em um cenário hipotético: você adquire um software de gestão e ele leva seis meses para ser totalmente implementado e gerar os primeiros relatórios úteis. Esse é um TTV de seis meses.
Agora, imagine que um concorrente oferece um software similar que emite relatórios básicos já na primeira semana. O TTV dele é muito menor. E, quando falamos sobre esse indicador, quanto menor, melhor.
Qual é a importância do TTV?
Quando um cliente percebe o valor rapidamente, ele se engaja mais com a solução. Isso aumenta a taxa de adoção e a probabilidade de que a ferramenta se torne parte integral de sua operação.
Além disso, um TTV curto gera uma sensação de sucesso imediato. O cliente sente que fez a escolha certa, o que fortalece a satisfação e constrói a base para uma relação duradoura. Clientes satisfeitos são clientes que permanecem, reduzindo o churn.
Por fim, quando uma empresa entrega valor de forma rápida e eficiente, ela constrói confiança e lealdade. O cliente passa a ver a empresa não apenas como um fornecedor, mas como um parceiro estratégico que realmente se preocupa com o seu sucesso.
Como encurtar o TTV em projetos de IA e dados?
Muitos projetos de IA falham não por falta de tecnologia, mas por demorarem demais para mostrar resultados tangíveis.
Para evitar isso, a Kognita adota uma abordagem focada em maximizar o valor desde o primeiro dia. Essa estratégia se baseia em pilares sólidos que garantem a entrega de insights acionáveis de maneira rápida.
Veja algumas estratégias práticas para reduzir o Time to Value nesse tipo de projeto:
1. Foco em entregas de alto impacto
Em vez de focar em projetos de escopo mais amplo, que demandam meses de desenvolvimento, a estratégia mais eficaz é começar priorizando as soluções de menor TTV.
A ideia é identificar as oportunidades mais promissoras e com maior potencial de retorno, entregando valor em ciclos curtos. Isso não significa abandonar o projeto maior, mas sim dividi-lo em etapas menores e mais gerenciáveis, onde cada etapa gera um benefício tangível e mensurável.
Ao demonstrar valor de forma rápida e visível, as equipes internas e os stakeholders se engajam mais com a iniciativa, criando um ciclo de sucesso onde os primeiros resultados positivos incentivam a continuidade do investimento e a exploração de projetos mais complexos.
Um exemplo prático no setor de varejo é a otimização de preços dinâmicos. Em vez de criar um sistema complexo de previsão de demanda para toda a rede, o foco inicial pode ser em uma categoria de produtos com alta rotatividade ou em uma região específica.
Após a aplicação inicial do modelo, é possível testá-lo e monitorar os resultados, realizar ajustes com base nos dados coletados e, somente após a validação, expandir e escalar o modelo.
A implementação dessa solução pode gerar resultados visíveis em termos de aumento de receita ou margem em poucas semanas.
2. Consumo de dados para acelerar entrega
Para otimizar essa etapa e encurtar o TTV, a Kognita possui a capacidade de consumir, processar e unir grandes volumes de dados, independentemente de sua origem.
Ao cruzar dados transacionais dos clientes com dados geoespaciais e de mercado, por exemplo, a IA ganha uma base de conhecimento rica e completa.
Porém, mesmo em cenários onde a empresa não possui um histórico prévio de dados, a Kognita ainda consegue atuar de forma ágil com base no seu vasto banco de informações.
Para uma rede de farmácias que deseja escolher os melhores locais para novas lojas, por exemplo, esperar pela coleta de dados de campo pode levar meses.
No entanto, utilizando plataformas que já contam com uma base de dados geoespacial estruturada, como a da Kognita, é possível ter acesso a dados de fluxo de pessoas, renda da região, concorrência e pontos de interesse em questão de semanas, gerando um mapa de potencial de faturamento que pode ser usado para tomar decisões estratégicas de expansão de forma ágil.
3. Entrega de outputs de decisão
Uma abordagem eficaz para reduzir o TTV é focar na entrega de resultados práticos e acionáveis, em vez de apenas código ou relatórios técnicos.
Esses outputs devem ser compreensíveis e diretamente aplicáveis no dia a dia da operação, permitindo que as equipes de negócios ajam imediatamente sobre as recomendações da IA.
A entrega acontece em uma plataforma, que pode contar com mapas de potencial ou listas de recomendações, por exemplo, além de dashboards e gráficos para entender os resultados e gerar insights.
Para uma rede de franquias que busca reduzir o churn, por exemplo, a IA pode ser usada para clusterizar clientes com base em dados transacionais. O output não seria apenas o modelo, mas sim uma lista de segmentos de clientes com alto risco de abandono, juntamente com recomendações personalizadas de engajamento.
Essa informação pode ser usada para campanhas de marketing direcionadas, demonstrando o valor do projeto de forma clara e rápida.
4. Integrações e governança
A agilidade na implementação é um fator crítico para encurtar o TTV. Projetos que exigem grandes mudanças na infraestrutura de TI e processos burocráticos podem arrastar o cronograma por meses. Para evitar isso, a priorização de integrações leves é uma estratégia muito eficaz.
As soluções de IA permitem fácil acesso aos dados e sistemas existentes do cliente, como CRM e ERP, sem a necessidade de grandes reestruturações ou interrupções.
Além da parte técnica, uma governança clara e transparente é essencial. Definir responsabilidades, fluxos de trabalho e mecanismos de tomada de decisão desde o início minimiza a burocracia e acelera a execução.
Quando as equipes trabalham em sintonia, com objetivos e metas bem definidos, o caminho para a captura de valor se torna muito mais curto. Uma governança clara garante que a IA não seja apenas um projeto de tecnologia, mas uma iniciativa de negócio que se move com propósito e velocidade.
Kognita: entrega de valor rápida e estratégica
A Kognita entende que a verdadeira inovação não reside apenas na tecnologia em si, mas na sua capacidade de gerar valor de forma ágil e eficiente.
Nosso propósito é impulsionar o crescimento dos nossos clientes, oferecendo uma vantagem competitiva por meio do uso inteligente da inteligência artificial.
Para isso, oferecemos duas soluções principais que refletem nossa filosofia de TTV curto.
GeoEdge
O GeoEdge é a nossa plataforma pioneira que integra inteligência artificial à análise geoespacial. Ela é um exemplo perfeito de como a Kognita encurta o TTV.
Em vez de passar meses coletando dados, nossos clientes podem, em questão de semanas, acessar uma base robusta e atualizada que combina informações de fluxo de pessoas, pontos de interesse, atuação da concorrência e muito mais.
Essa riqueza de informações permite que sua empresa responda a perguntas críticas de forma rápida e segura, como:
- Onde abrir novas unidades? O GeoEdge fornece projeções de faturamento ultra-granulares que ajudam a priorizar os melhores endereços.
- Qual é o potencial de faturamento de um ponto? A plataforma gera análises detalhadas do entorno, permitindo avaliar o potencial de cada local.
- Onde a rede está canibalizando a si mesma de forma negativa? A avaliação da operação utiliza dados de mobilidade para detectar sobreposição entre zonas de atração, otimizando o posicionamento de cada loja e evitando perdas de receita.
AI Studio
Combinando expertise técnica, inovação e uma abordagem colaborativa, o AI Studio desenvolve soluções sob medida, utilizando inteligência artificial para resolver desafios complexos.
Trabalhamos de perto com sua empresa para entender os objetivos e priorizar as ações com e na minimização de riscos. Em seguida, projetamos e testamos modelos estatísticos com o objetivo de gerar outputs acionáveis o mais rápido possível.
Validamos hipóteses e estruturamos a entrega de valor desde o início, garantindo um TTV curto para a sua empresa, além de garantir melhoria contínua aos modelos estatísticos.
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