Na era da informação, somos inundados com uma vasta quantidade de dados diariamente. Desde informações sobre as vendas realizadas até o registro de presença dos funcionários, a gestão eficiente desses dados é uma tarefa árdua e constante para as empresas. Nesse cenário, os sistemas de ERP (Enterprise Resource Planning) surgem como uma ferramenta fundamental para integrar diversos processos e fornecer uma visão panorâmica das operações da empresa. Com o auxílio desses sistemas, é possível otimizar o fluxo de informações, aumentar a eficiência operacional e tomar decisões estratégicas embasadas em dados confiáveis. Neste sentido, é importante destacar que a qualidade e a consistência dos dados são essenciais para garantir que essas ferramentas cumpram seu papel com excelência. Ainda assim, mesmo com o uso de sistemas ERP, é comum encontrarmos dados errados e/ou inconsistentes que podem dificultar análises precisas e até levar a decisões equivocadas. Mas o que pode causar inconsistências? Tais problemas podem surgir tanto de erros de cadastro ocasionados por falhas humanas, quanto durante a migração entre diferentes sistemas ERP. Durante a implantação de um novo ERP ou a migração para uma versão atualizada, é possível que ocorram falhas na transferência de dados, resultando em informações desatualizadas, incompletas ou incorretas. Além disso, a entrada manual de dados por parte dos colaboradores também pode ser uma fonte comum de inconsistências, visto que falhas de digitação ou omissões acidentais podem ocorrer. Diante desse cenário, é crucial que as empresas estejam atentas a esses desafios e adotem medidas para lidar efetivamente com as inconsistências em seus sistemas de ERP, garantindo assim a confiabilidade dos dados e a eficácia das operações. Como podemos lidar com as inconsistências? Destacamos aqui três meios que são complementares entre si para lidar com as inconsistências: a emissão de relatórios, o treinamento contínuo e a análise de dados especializada.   - Emissões de relatórios: é fundamental que o sistema ERP seja capaz de gerar relatórios detalhados sobre a integridade dos dados. Isso permitirá que a equipe responsável possa identificar rapidamente possíveis inconsistências e agir de forma proativa para corrigi-las.   - Treinamento contínuo: investir em capacitação e treinamento dos colaboradores que utilizam o ERP é fundamental para evitar erros decorrentes de falhas humanas. O conhecimento adequado do sistema e de suas funcionalidades ajudará a minimizar a ocorrência de inconsistências.   - Análise de dados especializada: contar com uma equipe ou empresa especializada em Business Intelligence (BI) pode ser uma solução eficaz para lidar com as inconsistências nos dados do ERP. Com análises aprofundadas dos dados, identificando padrões, anomalias e erros, a Analítica 3M conta com telas de análise dedicadas para o tratamento de inconsistências, proporcionando uma base sólida para a tomada de decisões estratégicas.   A busca por dados consistentes As inconsistências em sistemas de ERP são desafios comuns enfrentados por provedores de internet e outras empresas. Identificar suas causas e implementar soluções eficazes é essencial para garantir que os dados sejam confiáveis e úteis para a tomada de decisões estratégicas. Ao adotar boas práticas, contar com ferramentas especializadas e investir em treinamento, as empresas podem minimizar as inconsistências e obter o máximo valor de seus sistemas de ERP. A busca por melhorias contínuas no gerenciamento dos dados reflete-se em um desempenho mais eficiente e em um crescimento sustentável do negócio.

  Os provedores de internet desempenham um papel fundamental em nossas vidas modernas, conectando-nos ao mundo digital. Mas para que essas empresas tenham sucesso, é essencial gerenciar efetivamente seus Recursos Humanos (RH). Visualizar os principais indicadores de RH pode fornecer informações valiosas sobre o desempenho da equipe, a satisfação dos funcionários e a eficácia das práticas de gerenciamento de pessoas. Neste texto, exploraremos como visualizar e entender cinco indicadores de forma eficiente. Turnover (rotatividade de funcionários): o Turnover, também conhecido como rotatividade de funcionários, é um indicador crítico para provedores de internet. Acompanhar a taxa de rotatividade permite identificar tendências e problemas relacionados à satisfação e retenção dos funcionários. Uma alta rotatividade pode indicar problemas de liderança, falta de desenvolvimento de carreira ou ambiente de trabalho insatisfatório. Para visualizar esse indicador, é útil criar gráficos que mostrem a taxa de rotatividade ao longo do tempo, identificando os principais pontos de aumento ou diminuição. O cálculo geral se dá através da soma das admissões e demissões dividido por dois, dividido pelo total de funcionários multiplicado por cem (trazendo um resultado em valor percentual). Headcount: o Headcount nada mais é do que a contagem total do número de funcionários ativos na empresa. Este indicador serve para avaliar se o número de colaboradores está aumentando, diminuindo ou ainda estagnou nos últimos anos. O Headcount é um indicador que, se combinado ao valor da massa salarial e ao faturamento, pode gerar outros indicadores como o salário médio da empresa e o faturamento por funcionário. Índice de satisfação dos funcionários: O índice de satisfação dos funcionários é um indicador-chave para avaliar o clima organizacional e a qualidade do ambiente de trabalho. Uma equipe satisfeita tende a ser mais produtiva, engajada e leal à empresa. Realizar pesquisas de clima organizacional regularmente e visualizar os resultados por meio de gráficos de radar ou de barras pode fornecer uma visão clara sobre as áreas que precisam de melhoria e ajudar a orientar as ações corretivas. Absenteísmo: O absenteísmo é um indicador crítico de RH que mede a quantidade de tempo que os funcionários estão ausentes do trabalho – seja por faltas justificadas ou não, atrasos e licenças médicas. Monitorar o absenteísmo pode ajudar a identificar padrões e causas subjacentes, como problemas de saúde, insatisfação no trabalho ou falta de motivação. Visualizar esse indicador por meio de um gráfico de linha ao longo do tempo pode ajudar a detectar tendências sazonais ou aumentos repentinos que requerem atenção – os valores podem ser extraídos de forma semanal, quinzenal ou mensal, de acordo com o que se propõe analisar. Uma das formas de se calcular é através das horas de ausência, calculando as horas perdidas dividido pelas horas previstas de trabalho e multiplicando por cem (trazendo um valor percentual). Treinamento e desenvolvimento: O investimento em treinamento e desenvolvimento dos funcionários é essencial para o sucesso dos provedores de internet. Acompanhar o número de treinamentos realizados, a participação dos funcionários e a avaliação dos programas de desenvolvimento pode ser feito por meio de gráficos de barras, permitindo uma visualização clara do progresso e da eficácia das iniciativas de capacitação. Ao visualizar os principais indicadores de RH, os provedores de internet podem tomar decisões mais informadas e estratégicas para otimizar a gestão de pessoas. Utilizar ferramentas de visualização de dados, como gráficos e dashboards interativos, pode facilitar a interpretação e a comunicação dessas informações. Lembre-se de adaptar os indicadores e as formas de visualização às necessidades e objetivos específicos da sua empresa, para obter ideias de negócio relevantes e impulsionar melhorias contínuas na gestão de Recursos Humanos. Tela de Profile do RH da Analítica 3M Tela do BI de RH da Analítica 3M A Analítica 3M conta com um sistema próprio de RH o qual lhe possibilita gerenciar efetivamente os seus Recursos Humanos: desde o cadastro das informações dos funcionários, o registro dos cursos e de avaliações dos funcionários, bem como soluções para o cálculo de todas as métricas aqui apresentadas. Entre em contato agora com um de nossos consultores comerciais através deste link para entender nossos planos e não deixe de gerir os recursos essenciais da sua empresa.

Em um mundo crescentemente conectado, a maneira como interagimos, consumimos informações e até mesmo realizamos negócios mudou drasticamente. Provedores de internet desempenham um papel crucial nessa transformação digital, facilitando a conectividade que impulsiona nossa era da informação. Em meio a essa revolução, o tráfego pago surgiu como uma estratégia de negócios essencial, abrindo um leque de oportunidades para provedores de internet aumentarem a visibilidade de suas marcas, atrair novos clientes e aumentar sua receita. O Que é Tráfego Pago? Em termos simples, o tráfego pago se refere a qualquer visitante direcionado a um site ou recurso da web por meio de anúncios pagos. Isso pode incluir anúncios em plataformas de mídia social, anúncios de pesquisa do Google, banners, anúncios em vídeo e muito mais. O objetivo principal é direcionar o tráfego para um destino específico com o objetivo de obter conversões - neste caso, novos assinantes ou aumento de uso dos serviços. Importância do Tráfego Pago para Provedores de Internet A internet é um campo de batalha saturado para provedores, com inúmeras empresas competindo por uma parcela do mercado. Uma estratégia bem planejada de tráfego pago pode dar aos provedores de internet a vantagem competitiva necessária para se destacar. Vejamos alguns dos benefícios: 1 – Segmentação Precisa: O tráfego pago permite que os provedores de internet direcionem suas campanhas para segmentos específicos de clientes, tornando a publicidade mais eficiente. Isso é feito por meio da segmentação por localização geográfica, demografia, interesses e comportamento de navegação. 2 – Aumento da Visibilidade: Uma campanha bem-sucedida de tráfego pago pode aumentar significativamente a visibilidade do provedor, o que é essencial para atração de novos clientes e retenção dos existentes. 3 – Medição e Ajuste de Desempenho em Tempo Real: As plataformas de tráfego pago fornecem dados em tempo real que ajudam os provedores de internet a entender o desempenho de suas campanhas e fazer ajustes imediatos para otimizar os resultados. 4 – Resultados da Utilização de Tráfego Pago: ao implementar estratégias de tráfego pago, muitos provedores de internet relataram resultados significativos. 5 – Crescimento da Base de Clientes: O aumento da visibilidade e a capacidade de atingir clientes potenciais em locais geográficos específicos podem resultar em um aumento na base de clientes. 6 – Maior Reconhecimento da Marca: Com anúncios visíveis e atraentes, os provedores de internet têm visto um aumento no reconhecimento de suas marcas. 7 – Melhora na Satisfação do Cliente: Ao utilizar os dados de campanhas de tráfego pago para melhor entender suas necessidades, os provedores podem personalizar e melhorar seus serviços, levando a uma maior satisfação do cliente. Embora o tráfego pago não seja a única estratégia de marketing para provedores de internet, quando usado de maneira eficaz, pode ser uma ferramenta poderosa para promover o crescimento. É uma maneira prática de direcionar o conteúdo certo para o público certo, no momento certo, proporcionando um ROI (do inglês, Retorno sobre o Investimento) considerável para seu investimento. Business Intelligence para Tráfego Pago Com a Analítica 3M, você tem acesso a uma plataforma completa que oferece uma ampla gama de recursos para análise e acompanhamento das suas campanhas de tráfego pago no Meta Ads e Google Ads. Nossa dashboard intuitiva e de fácil utilização permite que você tenha total controle sobre suas estratégias de marketing digital. Exemplo da tela de Business Intelligence da Analítica 3M. Uma das principais vantagens da Analítica 3M é a capacidade de monitorar de forma detalhada os gastos em cada uma de suas campanhas. Com informações precisas sobre o valor investido em cada anúncio, você pode otimizar seus recursos financeiros de forma inteligente, direcionando seus investimentos para as campanhas mais eficazes e ajustando aquelas que estão apresentando um desempenho abaixo do esperado. Além dos gastos, a Analítica 3M fornece uma visão abrangente sobre o envolvimento do público com seus anúncios. Você poderá analisar métricas como taxa de cliques (CTR), taxa de impressões e tempo médio de visualização, permitindo que você compreenda o impacto e a relevância dos seus anúncios para o público-alvo. Essas informações são cruciais para identificar oportunidades de melhoria e aprimorar continuamente suas campanhas. Por fim, a Analítica 3M é uma ferramenta versátil, que oferece muito mais do que apenas dados brutos. Nossa plataforma apresenta gráficos e relatórios personalizáveis, que podem ser facilmente compartilhados com sua equipe, facilitando a comunicação e colaboração.

Muito se fala da importância e do efeito positivo que a ciência da análise de dados tem para a saúde da sua empresa - seja ela financeira ou estrutural. Mas o trabalho não se resume somente a estas duas palavras, seu escopo é muito mais abrangente. Nesse artigo vamos explicar os quatro tipos de análises usando alguns exemplos. Análise Descritiva: Refere-se ao processo de analisar dados para descrever e resumir o que aconteceu no passado. É uma técnica retrospectiva que fornece informações sobre eventos que já ocorreram. Exemplo: Uma empresa pode usar esse tipo de análise para entender uma alta demanda de vendas de um produto específico, ou o número de cancelamentos acima da média em um prazo determinado. Análise Diagnóstica: Refere-se ao processo de identificar as causas de um determinado evento, seja ele negativo ou positivo. É uma técnica que ajuda a determinar por que e como algo aconteceu analisando e identificando padrões ou anomalias, e assim potencializar ou minimizar estes eventos. Exemplo: Este tipo de análise pode ser usada para identificar as causas de uma interrupção no serviço, redução na velocidade de conexão, ou porque houve uma crescente procura por aumento de banda. Análise Preditiva: Refere-se ao processo de prever as próximas tendências do mercado e demandas dos usuários usando algoritmos e estatísticas, permitindo assim que as empresas tomem a dianteira ante seus concorrentes. É uma técnica que usa modelos matemáticos para prever o que pode ocorrer com base em acontecimentos anteriores. Pode-se usar os resultados das análises descritiva e diagnóstica combinados. Exemplo: Esse modelo é usado para antever a demanda futura de um produto específico ou mesmo remodelá-lo em um novo conceito com base em padrões conforme eles se formem. Análise Prescritiva: Refere-se ao processo de fornecer soluções ou recomendações. Pode se usar os resultados das análises preditiva e diagnóstica combinadas. É uma técnica que ajuda a tomar decisões melhores e mais informadas, fornecendo opções de ação para alcançar um determinado resultado. Exemplo: Uma empresa pode usar análise prescritiva para recomendar ações específicas para melhorar a eficiência e a qualidade de suas operações e serviços. Esse foi apenas um pequeno resumo do complexo mundo da análise de dados. Sabemos que é um assunto bastante técnico, mas queríamos compartilhar um pouco do trabalho que a Analítica 3M e toda sua equipe de analistas desenvolve junto aos seus clientes.

Quantos atendimentos referentes ao mesmo problema são abertos para um único cliente dentro de um curto período? Você já se perguntou se não é esse o fator real para a causa dos seus cancelamentos?    Em algum momento você já deve ter se questionado sobre possíveis formas de identificar clientes insatisfeitos com o intuito de evitar possíveis cancelamentos, mas ao mesmo tempo você não encontra ferramentas ou meios assertivos para identificar esses clientes. As reincidências de atendimentos são uma realidade enfrentada por muitos provedores de internet dentro do contexto em que o mercado se encontra, onde a necessidade de contatar repetidamente a empresa para resolver problemas relacionados ao serviço se torna frustrante para ambas as partes. Este excesso de atendimentos sem a devida solução acaba causando um desgaste no relacionamento do provedor com o cliente. Os principais fatores que geram reincidências e tem se tornado unanimidade entre os provedores são:  - Problemas técnicos e de infraestrutura  - Falta de instrução adequada para o cliente  - Má prestação no atendimento  - Distanciamento no relacionamento com o cliente pós venda  - Questões financeiras como cobranças indevidas ou planos incorretos, entre outros motivos.  Esses problemas quando não resolvidos de forma adequada levam o cliente até a decisão do cancelamento. Porém, antes que ocorra qualquer solicitação de cancelamento, é de responsabilidade da sua empresa acompanhar e resolver problemas recorrentes, monitorando os problemas mais comuns enfrentados pelos clientes e implementando medidas para resolvê-los de forma permanente, evitando reincidências frequentes.  As medidas a serem adotadas podem partir de um treinamento interno para o suporte técnico adquirir mais conhecimento, investir em infraestrutura de rede, revisar os processos de faturamento e cobrança, trabalhar o relacionamento com o cliente e adotar medidas de pesquisa para conhecer o nível de satisfação com o seu produto. Para facilitar essa tomada de decisões e análise do que de fato precisa ser trabalhado e melhorado você precisa ter certeza do que realmente está ocasionando essas reincidências.  Para isso, você pode utilizar um sistema de BI, como o da Analítica 3M, que facilitará e o ajudará a verificar quais são os motivos dessas reincidências, visto que o BI realizará a coleta atualizada de todos os dados registrados em seu ERP e lhe entregará relatórios e gráficos prontos com o número de reincidências tanto por cliente quanto por motivo de insatisfação. Nos tempos atuais, somente sofre por cancelamentos indevidos a empresa que não está preparada e disposta a investir na sua própria melhoria.

A Lei Geral de Proteção de Dados (13.709/18), mais conhecida pela sigla LGPD, tem como objetivo estabelecer regras e diretrizes para a coleta, armazenamento, tratamento e compartilhamento de dados, buscando garantir a privacidade e a segurança dos dados pessoais dos indivíduos. Com a sua entrada em vigor no ano de 2021, as empresas (controladoras de dados) precisaram se adaptar ao novo cenário e, com isso, adotar mecanismos de segurança que informem ao usuário a coleta e a finalidade dos dados obtidos.  Fato é que, a maior parte dessas informações que outrora eram coletadas de forma indiscriminada, sem o conhecimento ou consentimento expresso, agora necessitam de anuência, entendimento de finalidade e a transparência quanto a necessidade da coleta por parte do usuário, além de adoção de medidas técnicas por parte da empresa, que garantam a proteção desses dados pessoais de acessos não autorizados e situações acidentais ou ilícitas de destruição, perda, alteração, comunicação ou difusão dos mesmos. Porém, o que vemos na prática são muitas empresas que, por falta de entendimento desta legislação tão recente, adotam mecanismos de segurança que não são suficientes para garantir a proteção de dados pessoais dos seus usuários e assim ficam expostas a possíveis sanções e penalidades por não cumprir a legislação. Essas sanções e penalidades podem ser uma simples advertência, ou podem ser mais severas chegando em multas no valor de até R$ 50 milhões por infração ou até 2% do faturamento da empresa (art. 52, II da LGPD). Dependendo da situação e da gravidade, comprovada a infração, uma das penalidades pode ser a eliminação de todos os dados afetados de sua base de dados até que ocorra a adequação às normas, o que pode causar um prejuízo e transtorno enorme para empresa que terá algumas atividades inviabilizadas até que tudo seja resolvido. Nesse âmbito são consideradas infrações:     - a coleta de dados pessoais de pessoas físicas sem expressa anuência do usuário;     - a falta de indicação sobre tipo de uso dos dados;     - o compartilhamento de dados dos usuários com terceiros;     - a permanência de dados em sua base de dados além de prazo fixado por meio de contrato e o vazamento de dados que expõem as informações pessoais do usuário.  Portanto, fica claro que apenas a solicitação de um termo de aceite, cookies ou coleta de dados não são suficientes para manter a segurança jurídica da empresa. Mas o que isso tem relação com o seu provedor de internet?  Sendo os provedores de internet considerados controladores de dados, por coletarem dados anonimizados como IPs, números de série e até mesmo os dados pessoais de seus usuários, colaboradores e fornecedores, é necessário que sejam implementadas as medidas adequadas para garantir a privacidade e segurança de seus usuários.  Para evitar sanções e penalidades, o provedor precisa se atentar em obter de forma expressa o consentimento do usuário para coleta e utilização dos dados, portanto, é indicado que sejam revisadas as políticas de privacidade, contratos e termos de uso, o mapeamento dos processos internos da empresa para levantamento de quais dados são de fato necessários e para que não ocorram acessos não autorizados às informações de usuários e funcionários.  A análise de dados pode ser aliada do seu provedor de internet na aplicação da Lei Geral de Proteção de Dados. Ao utilizar técnicas de análise de dados, é possível realizar o monitoramento de acesso aos dados pessoais dos usuários identificando quem acessou, quando e para quê, além da identificação de possíveis vulnerabilidades em seus sistemas de segurança e processos internos. Isso pode permitir que o provedor desenvolva medidas de segurança mais eficazes para proteger a privacidade dos usuários.