A abordagem data-driven como vantagem competitiva na internacionalização de empresas

O uso da abordagem data-driven na internacionalização de empresas reduz riscos, oferece informações seguras e ajuda a prever tendências. 

No cenário internacional altamente competitivo, empresas que buscam a internacionalização devem aproveitar uma das ferramentas mais poderosas para obter vantagem competitiva: os dados.

Por isso, adotar uma abordagem data-driven é uma excelente opção para a internacionalização de empresas.

Além disso, é uma necessidade do mercado atual, já que o futuro dos negócios está sendo baseado na análise de dados inteligentes.

Utilizando os dados, as empresas obtêm informações cruciais que determinam o sucesso ou fracasso em novos mercados. 

Compreender as preferências das consumidoras e consumidores e antecipar tendências são fatores valiosos que não podem ser subestimados.

Entenda como os dados são importantes na internacionalização de empresas e como a abordagem data-driven pode ser um diferencial nesse processo.

Continue a leitura!

O que é data-driven?

Data-driven é uma abordagem que utiliza dados e informações para embasar tomadas de decisões estratégicas. 

Assim, em vez de depender de achismos e suposições, as empresas que adotam essa metodologia buscam respostas concretas utilizando os dados e suas análises.

Por exemplo, equipes de marketing de muitas empresas usam essa abordagem, pois aplicá-la contribui para campanhas mais assertivas.

Além disso, a abordagem data-driven também é uma vantagem competitiva no processo de internacionalização.

Entenda!

Internacionalização de empresas: conheça essa estratégia 

A internacionalização de empresas é um tema amplamente discutido e motivado por diversas razões.

• Busca por novos mercados.
• Redução de custos.
• Acesso a recursos e tecnologias.
• Diversificação de riscos.
• Exploração de oportunidades para crescimento. 

Microempresas costumam ser motivadas pela demanda externa, enquanto empresas maiores focam no aumento das vendas.

Contudo, independente do seu tamanho, o lucro potencial, a diversificação de fontes de renda e a redução de dependência de um mercado instável, são ótimos motivos para isso.

Além do lucro, a internacionalização de empresas constrói reputação e credibilidade, mostrando para as pessoas consumidoras e stakeholders a capacidade de operar com sucesso no cenário internacional.

E as informações adquiridas pela cultura data-driven auxiliam de forma significativa nesse processo complexo e delicado.

Saiba mais sobre o que é ser uma empresa data-driven.

Análise de dados na internacionalização de empresas

A teoria de internacionalização baseada em recursos mostra que vantagens competitivas nesse processo vêm da exploração eficiente, capacidades e conhecimentos.

E isso também inclui os conhecimentos de big data.

Já o modelo de internacionalização de Uppsala valoriza o conhecimento e enfatiza que a falta de informações e recursos adequados pode levar ao fracasso.

O que potencializa a abordagem data-driven como fator essencial para maximizar o seu sucesso na internacionalização de empresas.

Ela utiliza com eficácia os recursos e conhecimentos à disposição para a tomada de decisões estratégicas, cruciais para a expansão global.

Segundo informações retiradas do site MIT Technology Review, empresas que utilizam dados superam seus concorrentes, com crescimento anual superior a 30%.

É inegável: os dados são seus maiores aliados no mercado atual.

O uso dos dados no processo de internacionalização de empresas: entenda como funciona na prática

O uso da abordagem data-driven na internacionalização de empresas reduz riscos, oferece informações seguras e ajuda a prever tendências.

Você pode estar se perguntando: quais são os benefícios práticos de usar dados no processo de internacionalização?

Selecionamos alguns exemplos que vão ajudar você entender ainda mais esse assunto. Confira!

1. Monitoramento e adaptação às tendências de mercado

Tecnologias baseadas em dados permitem monitorar tendências e ações dos concorrentes, além de prever mudanças. A análise de dados históricos fornece uma base confiável para decisões, o que facilita a adaptação contínua.

2. Identificação de riscos

A big data é uma ferramenta crucial para identificar riscos econômicos e políticos, antecipando mudanças de câmbio, por exemplo. As empresas podem gerenciar riscos de forma eficaz sabendo dessas informações.

3. Otimização de estratégias de marketing

A análise detalhada das estratégias dos concorrentes e o uso de ferramentas de mineração de dados em redes sociais fornecem preferências e comportamentos de consumidoras e consumidores.

Isso permite campanhas de marketing personalizadas e mais eficazes.

Caso de sucesso: Netflix

‍A Netflix é um exemplo interessante e inteligente de empresa que utiliza a análise de dados a seu favor.

Ela aplica testes A/B até hoje para descobrir o que funciona ou não entre públicos variados.

Utilizando algoritmos de análise de dados, a Netflix personaliza a oferta de conteúdo conforme as preferências regionais.

Ela analisa padrões de visualização para recomendar programas e filmes adequados àquele público.

Partindo dos resultados obtidos, a Netflix está sempre atualizando suas estratégias para continuar como uma grande empresa no setor global.

De acordo com a pesquisa realizada no blog Neil Patel, cerca de 75% do conteúdo que as pessoas assistem na plataforma são sugestões automatizadas.

A junção desses fatores fez a Netflix ter um aumento significativo na sua base de clientes em mais de 190 países ao longo dos anos.

A Indicium impulsiona você a uma cultura data-driven

A internacionalização de empresas baseada em dados não é apenas uma vantagem competitiva, mas também uma necessidade no mundo atual.

Os negócios que abraçam essa abordagem estão preparados para entrarem com sucesso nesse cenário altamente competitivo.

Para facilitar a sua jornada, a Indicium ajuda você a impulsionar sua empresa a uma abordagem data-driven.

Nós capacitamos sua organização a inovar com base em dados com velocidade, segurança e governança.

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