GM usa o GIS para planejar seu posicionamento no mercado

Felipe Seabra

Gerente de Marketing - Imagem/Esri

Quando Mary Barra assumiu a posição de CEO da montadora americana General Motors (GM), ela identificou a necessidade de mudanças, e com isso, implantou uma transformação de ponta a ponta, para posicionar a GM no mercado competitivo e para o futuro.

Há muitas mudanças acontecendo na GM.

Em abril de 2017, o analista JD Powers disse que a empresa continuava liderando o crescimento das vendas no varejo.

Os veículos da GM recém-projetados, em breve serão adicionados a um portfólio de produtos que já é grande. A GM está preparada para continuar seus ganhos de vendas no varejo durante os próximos anos.

Contudo, a história de mudança na GM vai além dos novos produtos.

 

O GIS (Sistema de Informações Geográficas) terá um importante papel na transformação da GM.

Com uma nova plataforma de aplicativos, a análise espacial do GIS será usada estrategicamente na empresa.

Os Centros de Inovações da GM, comandadas pelo diretor Randy Mott, norteiam a estratégia interna de transformação de TI que ocorre na GM.

A mudança é direcionada para fornecer maior eficiência das informações, resultando em decisões mais rápidas e menor tempo de entrada no mercado.

Proporcionar melhor percepção e compreensão das necessidades e desejos dos clientes, tanto internos quanto externos, de maneira mais simples e rápida, é o foco da plataforma de aplicativos de TI da GM.

Os líderes de planejamento da rede de revendedores da GM, confiam nos mapas inteligentes do GIS, que utilizam seus dados, para entender melhor o desempenho das vendas em todos os locais da rede e fazer planejamentos de curto e longo prazo.

O objetivo da equipe de TI é expandir essa mesma capacidade analítica para outras áreas de negócio da empresa.


“O problema com o Big Data é como usá-lo. Na sua forma bruta, é esmagador. Os dados não são a resposta, o que importa é a informação filtrada dos dados. Por meio do GIS podemos trabalhar com os dados em um nível em que é possível analisá-los através de mapas e aplicar as análises precisas para entender as relações espaciais que causam os problemas reais. Ter a capacidade de realizar análises espaciais ajudará toda a GM, incluindo nossos revendedores.”

– explicou Bruce Wong,
Gerente GIS de Análises Avançadas da Rede da GM.


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Evolução das análises da GM com o GIS

 

A GM está estudando como progredir com a Análise de Locais desenvolvida com GIS nos seus revendedores para melhorar suas ações de marketing.

A Análise de Locais da GM revela as características de compra do público que um determinado revendedor atende.

Como resultado, o dinheiro investido em marketing pelos revendedores pode ser melhor direcionado para gerar mais retorno.

A Análise de Locais da GM usa o GIS para combinar os dados de setores censitários com os perfis dos consumidores obtidos dos dados demográficos.

Os mapas interativos, em seguida, destacam os hábitos de compra de carros das pessoas na região de um revendedor. Os revendedores usam as informações para construir estratégias que atendam melhor esse público.

Da mesma forma, a análise espacial identifica onde vivem os clientes potenciais e até onde eles estão dispostos a se deslocar para comprar um carro novo ou para realizar uma manutenção.

Nas concessionárias, o GIS permite utilizar inteligência preditiva sobre o desempenho dos revendedores e realizar comparações com o desempenho real.

Uma camada adicional da análise de marketing mostra onde as novas concessionárias vão prosperar vendendo tipos específicos de carros, como um Cadillac, por exemplo. Também identifica onde os territórios dos revendedores começam a se sobrepor para que a empresa reavalie a localização das lojas.

Olhando para o futuro, a GM está posicionando a empresa como pioneira na criação de carros prontos para a Internet das Coisas (IoT).

Os analistas preveem que até 2020, 35 MILHÕES de carros terão sensores a bordo conectados a redes de comunicação, navegação, controle de trânsito e até mesmo outros carros na estrada, todos contribuindo para o Big Data que a empresa utiliza e extrai informações valiosas.


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