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"Big data" chega aos pequenos negócios nos Estados Unidos

Uso intensivo de estatística já não é exclusividade dos grandes

DO "NEW YORK TIMES"

Brian Janezic, 27, estava no seu lava-rápido em Tucson, Arizona. Quando ele foi estimar quanto material de limpeza deveria comprar para o estoque, percebeu o quão amador era seu negócio.

"Nós temos máquinas que medem e lavam automaticamente um carro, misturam produtos químicos, ligam a água... E eu aqui contando o estoque na mão?"

Uma busca on-line o fez encontrar o FileMaker Pro, um software para pequenas empresas que controla o estoque --quando ele está baixo, o programa faz automaticamente um pedido para o fornecedor cadastrado.

Janezic se empolgou e instalou sensores ligados ao FileMaker em oito tambores de produtos químicos que monitoram seus níveis, com produtos para lavar vidros, pneus ou cera. Se estiverem caindo muito rápido, o que pode significar desperdício ou vazamentos, Janezic recebe um e-mail automático.

O caso do lava-rápido mostra que o chamado "big data", que se trata de aproveitar grandes fontes de dados para aprimorar processos e reduzir custos, chegou às pequenas empresas. Antes, ele estava limitado às companhias com grandes departamentos de tecnologia da informação.

Em 2010, só 1,7% dos pequenos negócios utilizavam algum tipo de software de análise inteligente de dados. No ano passado, já eram 9,2%.

Estatísticas podem dizer com precisão para uma empresa com uma pequena frota,, por exemplo, como os seus motoristas estão dirigindo. Em lojas que cadastram clientes, podem mostrar quais produtos são mais vendidos para frequentadores assíduos --produtos, em tese, mais capazes de promover fidelização.

"Você não precisa mais utilizar só a intuição", diz Ramon Ray, organizador de um encontro anual de pequenas empresas que trata das novas possibilidades em tecnologia.

O programa Desk.com, por preços que partem de US$ 3 ao mês, permite às pequenas ter dados sobre sua interação com os clientes pela internet: quanto tempo, em média, a empresa leva para responder e-mails, por exemplo.

No caso dos restaurantes, é possível saber quais garçons têm mais habilidade para convencer os clientes a provar determinados pratos.

Um software descobriu que, no restaurante Tremont 647, de Boston, um garçom chamado David tinha quase 100% de aproveitamento ao sugerir tortas especiais que a casa produzia.

Sempre foi possível saber quanto cada garçom trazia em faturamento, diz Andy Husbands, o dono. "Mas agora podemos muito mais."


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