Entrevista: Como a Nissan está se transformando no mundo digital

Dév Rishi Sahani: O termo transformação digital é usado em excesso até certo ponto, portanto, depende de como você o define. Na Nissan, embarcamos em nossa jornada de transformação digital há vários anos. Tivemos um bom desempenho na transformação tecnológica e continuaremos fazendo isso, mas o mais importante para nós é acompanhar os clientes. Todo o nosso foco está no que chamamos de transformação da experiência do cliente e, se olharmos por essa perspectiva, os desafios são muito claros.

O primeiro desafio diz respeito à estrutura organizacional ou operacional. Pensar nas jornadas do cliente como um caminho linear é uma maneira tradicional de visualizar como os clientes interagem com a sua marca, mas, em última análise, ela se limita a ser muito transacional e o prende em silos. Para passar de transações para relacionamentos com os clientes, precisamos parar de olhar para as conversões de etapas ou transferências entre esses canais e conectar esses silos.

Dév: Ao longo de minha carreira, tenho a firme convicção de que a quantidade de data disponível sempre estará à frente do apetite organizacional para consumir e agir com base nesses insights. Isso não é uma coisa boa ou ruim, é apenas a realidade. Às vezes, a batalha acontece simplesmente porque o data entra em conflito com o curso de ação pretendido.

Mas, mais importante, é quando a análise não apresenta implicações ou recomendações claras - se o data não estiver lhe dizendo o que fazer em seguida, ele é bastante inútil. É nesse ponto que a palavra "utilização" se torna relevante; ela muda o foco de quantas pessoas estão usando o data para a utilidade. Temos liderado a adoção do data em nossa organização, mantendo uma definição clara de sua utilidade para nossos mercados, funções comerciais e equipes digitais.

Em uma extremidade estão os data de entrada, como painéis e sistemas de suporte que permitem o planejamento upstream e a tomada de decisões; na outra extremidade estão os data de saída, que são os modelos preditivos e a ciência data que mostram os resultados operacionais de nossas iniciativas. O que une esses dois elementos é uma cultura de teste e aprendizado orientada por data e por hipóteses.

Dév: De certa forma, essa tem sido toda a nossa jornada nos últimos dois ou três anos... desenvolvendo o CEDAR, nossa marca interna para a função de análise data . A sigla significa Customer Experience Data Analytics and Reporting. Ele nos ajuda a transformar data em informações, conhecimento e sabedoria. É aí que entram a capacidade de ação e a usabilidade.

Nos primeiros dois anos, estávamos trabalhando duro, organizando tudo. O primeiro momento "Eureka!" foi quando toda a organização percebeu que poderia acessar o site data e ver as tendências de consumo em 147 mercados. Em vez de fazer suposições com base em amostras de 5.000 pessoas, por exemplo, agora podemos ver como um milhão de visitantes interagem, a cada minuto de cada dia.

Há alguns anos, lançamos um carro novo em um mercado específico e percebemos que havia muitas compras entre segmentos. Pudemos ver quando os clientes mudaram de ideia do modelo que achávamos que eles comprariam para o que de fato compraram. Também pudemos determinar quem compraria uma transmissão automática ou uma transmissão manual, por exemplo. Agora podemos consumir data e ver padrões significativos na jornada de compra do consumidor. Queremos saber o que nossos clientes querem e responder a isso.

Dév: Não foi a primeira coisa que criamos. Começamos nos concentrando no data - que perguntas podemos fazer ao data? que respostas o data dará? Conseguimos entender isso no primeiro ano do programa. Em seguida, tratou-se de "democratizar" esse data. Percebemos que ter o data não era o desafio, mas sim dar sentido a ele. Foi aí que desenvolvemos nossa parceria com a Artefact para criar o CEDAR home.

O CEDAR é uma plataforma independente que funciona em toda a Nissan e em todas as funções, e contém vários painéis e insights diferentes. É o nosso centro de experiências e percepções do consumidor - onde nosso pessoal vai para ver o mundo como nossos clientes o veem. Qualquer pessoa da empresa pode acessar o site e, se você não tiver um login, basta se cadastrar. Deve ser tão fácil quanto navegar em nosso site.

O mais importante é que, como uma pessoa do data , podemos analisar as análises do CEDAR para entender como ele está sendo usado, onde estão os pontos de atrito, onde as pessoas se perdem e quais partes são úteis ou não. Em vez de apenas perguntar, nós sabemos.

Dév: Temos muitas pessoas que estão tomando boas decisões, mas a evidência de pessoas usando o CEDAR para tomar decisões diferentes ou decisões que não podiam tomar antes é bastante satisfatória.

Iniciamos essa jornada a partir de uma perspectiva focada na experiência do cliente. Queríamos que qualquer pessoa que estivesse trabalhando com a experiência do cliente pudesse usar esses insights. Mas, muito rapidamente, ele se espalhou para equipes de outras funções, como planejamento avançado de produtos e inteligência de mercado. Todas essas diferentes funções, em nível global e de mercado, conhecem o CEDAR. Isso, por si só, está nos dando muito contexto sobre como o data está se tornando mais útil em toda a nossa organização e está sendo usado por diferentes tipos de funções de negócios.

Dév: Data não é tudo; você precisa saber como obter insights a partir dele. É nesse ponto que ter a equipe certa ajuda. Quando entrei na Nissan, em novembro de 2017, havia duas pessoas na prática global de data e, a partir daí, aumentamos a equipe em três pilares principais - chamados Medir, Otimizar e Prever.

O pilar Measure tem a tarefa de entender como organizamos os data e os transformamos em informações. Crescemos de uma forma muito colaborativa com parcerias, como a Artefact e outras empresas. Sabíamos que precisávamos de uma máquina para desenvolver isso. O segundo pilar chama-se Optimise e é responsável pela execução de experimentos, testes e aprendizado data- o que fazemos muito. O terceiro pilar chama-se Predict, que é o pilar da ciência data . Tivemos o cuidado de acrescentar isso no final para garantir que não nos apressássemos e trouxéssemos talentos que ficariam entediados muito rapidamente, porque não tínhamos os casos de uso certos alinhados.

Agora, a equipe direta está baseada principalmente no centro global de experiência do cliente em Londres, juntamente com algumas pessoas em nossa sede em Yokohama, no Japão, e trabalhamos com equipes de análise incorporadas em todos os mercados.

Dév: O sucesso é fazer com que o data que geramos seja útil tanto para a Nissan quanto para seus clientes. Isso envolve vincular tudo o que fazemos aos nossos KPIs organizacionais. Podemos atribuir onde estamos começando a fazer a diferença do ponto de vista organizacional e, da mesma forma, podemos vincular isso às métricas de qualidade do cliente que mostram como obtemos vitórias de curto prazo ou longevidade de longo prazo. Esse é o aspecto do sucesso do programa de experiência do cliente. O sucesso do programa data consiste em continuar a simplificá-lo e mantê-lo em crescimento.