Smart business: a estratégia forjada na China

Smart Business, ou negócio inteligente, é um jeito super contemporâneo de fazer negócios digitais e ele nasceu muito calcado na experiência da gigante chinesa Alibaba. Na verdade, o smart business foi a estratégia adotada pela Alibaba para crescer exponcialmente. Em sua esteira, podemos identificar outros negócios que tomaram o mesmo caminho, como Amazon, Facebook, Uber e Tencent – também na China. No Brasil, podemos citar cases como Unilever, Ambev e o super app Rappi.

Mas o que tem de tão poderoso nessa estratégia? Vamos ver.

Alibaba e o desejo de ser grande

O “pai” do smart business, por assim dizer, é um executivo chinês chamado Ming Zen, Chief Strategy Officer do Alibaba desde 2006. Inclusive, o rolê virou o livro Smart Business: O que o sucesso do Alibaba revela sobre o futuro da estratégia, publicado em 2018 e que pode ser adquirido, veja só, pela Amazon. 

Em artigo para a Harvard Business Review, Zen conta que, desde a criação do Alibaba, em 1999, houve um grande crescimento em sua plataforma de e-commerce. Mas eles ainda não eram um campeão mundial em 2007, quando o board da empresa começou a entender que a visão futura era “promover o desenvolvimento de um ecossistema de comércio eletrônico aberto, coordenado e próspero”. Essa foi a grande virada de chave.

A inovação especial do Alibaba à época foi a construção de um ecossistema entre empresas e consumidores de vários tipos interagindo uns com os outros e com o “meio ambiente”: a plataforma online e os elementos físicos offline. O imperativo estratégico era garantir que a plataforma fornecesse todos os recursos, ou acesso aos recursos, que um negócio online precisaria para ter sucesso. Isso retroalimentou a evolução das empresas e, por consequência, do próprio ecossistema do Alibaba. É o Smart Business na veia!

No início, esse ecossistema era simples: compradores conectados a vendedores de mercadorias. À medida que a tecnologia avançava, mais funções de negócios eram adicionadas, como publicidade, marketing de afiliados, logística e finanças, recomendações de produtos, influenciadores de mídia social… E à medida que o Alibaba expandia esse ecossistema para acomodar as inovações todas, foi ajudando a criar novos tipos de negócios online, reinventando completamente o setor de varejo da China.

“Em outras palavras, o Alibaba faz o que Amazon, eBay, PayPal, Google, FedEx, atacadistas e boa parte dos fabricantes fazem nos Estados Unidos, com uma saudável ajuda de serviços financeiros para enfeitar”, escreveu Ming Zen na HBR.

Tecnologia na ponta da inovação

Essa jornada do Alibaba e de todas as outras empresas citadas foi construída toda como um Smart Business, por causa dos recursos de coordenação de rede e inteligência de dados que colocam em uso. Os ecossistemas administrados por elas são muito mais eficientes economicamente e centrados no cliente do que as indústrias tradicionais, representando a lógica dominante de negócios digitais.

Esse conceito de Smart Business surge quando os participantes estão envolvidos em um ecossistema para alcançar um objetivo comum e são coordenados em uma rede online, usando tecnologia de aprendizado de máquina para alavancar dados de forma eficiente em tempo real. Esse modelo tecnológico em larga escala,em que a maioria das decisões operacionais são tomadas por máquinas, permite que as empresas se adaptem de forma dinâmica e rápida às mudanças nas condições do mercado e nas preferências dos clientes, obtendo uma enorme vantagem competitiva – e gerando muito valor para os seus usuários.

Outro exemplo de negócio que aplica esse conceito é a Uber, conectando motoristas e passageiros por meio do app, calculando de forma automatizada o valor da viagem de acordo com variáveis como estimativa de tempo, quilometragem, disponibilidade de motoristas e intensidade do trânsito e, ainda, permitindo compartilhar caronas com outros passageiros que surgem próximo ao trajeto original. Tudo em tempo real.

Reinventando conceitos

Para esse mecanismo funcionar é preciso amplo poder de computação e tratamento de dados digitais para alimentar o aprendizado de máquina de forma eficiente. Quanto mais dados e mais iterações passarem pelo algoritmo, melhor será sua saída. Esses modelos de machine learning são a base de transformação dos negócios tradicionais para o smart business, deixando as tomadas de decisões operacionais cada vez mais nas “mãos” do computador – e aqui, há uma ampla discussão ética que precisa ser feita, sem sombra de dúvida.

Outra lógica transformada pelo conceito de Smart Business são os modelos de negócio. Ao invés dos típicos B2C (business to consumer) e B2B (business to business), essa digitalização toda cunhou o C2B – consumer to business – revertendo completamente esse fluxo de valor. Ming Zeng escreve em seu livro que:

“A mentalidade C2B transforma o conceito tradicional B2C de cabeça para baixo de maneira profunda. Quando as decisões de negócios são orientadas pelo aprendizado de máquina por meio de ciclos de feedback, as ações da empresa podem finalmente ser ditadas pelo cliente. Porém, fazer com que qualquer função do negócio funcione é difícil. Quando uma empresa começa a reequipar qualquer atividade, ela precisa reequipar todos os aspectos de suas operações, desde a marca até o design do produto e a fabricação. Somente quando os processos são funcionalmente independentes, mas integrados de forma suave e automática, as empresas podem criar produtos e serviços em conjunto com os usuários, com as principais decisões de produção e design informadas por essa interação. Ao fazer isso, todo o modelo operacional da empresa funciona com coordenação de rede e inteligência de dados”.


Automatizar e Automatizar

Bem, compreender o que é, até parece simples, não é mesmo? Mas colocar isso em prática é um grande desafio, que as empresas que usam smart business para se guiar precisam fazer com competência para realmente se tornarem disruptivas. E aqui, na prática, se fala de utilizar, por exemplo, plataformas de automação de marketing e CRM, e também plataformas de e-commerce e digitalizar o trabalho humano para conseguir escalá-lo, para colocar o poder na mão do cliente. Usar dispositivos de IoT (Internet of Things), por exemplo, executar todas as operações em uma nova plataforma SaaS (Software as a Service), criar um novo data center e novos recursos de processamento de inteligência artificial em nuvem.

Parece um monte de buzzwords da moda, certo? Mas o smart business caminha super conectado com novas tecnologias e inovação, então é impossível acharmos um exemplo concreto que fuja disso.

No Alibaba, por exemplo, quando os clientes fazem login em sua plataforma, eles veem uma página da Web personalizada com uma seleção de produtos selecionados de forma personalizada para ele, de acordo com suas preferências e buscas, entre os bilhões oferecidos por milhões de vendedores. O modelo requer vários elementos conectados: uma rede que possa ajustar dinamicamente a oferta e a qualidade das ofertas de serviço, uma interface onde os clientes possam articular facilmente suas necessidades e respostas, uma estrutura modular que possa crescer a partir de uma ponte inicial e plataformas de compra que possam fornecer agilidade e inovação. Cada interação dos clientes fornece mais dados, que entram nos ciclos de feedback necessários para o aprendizado de máquina. Este sistema exige que um grande número de ações e decisões sejam tomadas fora das mãos humanas. Os algoritmos fazem ajustes incrementais automaticamente que aumentam a eficiência de todo o sistema. E o Alibaba ainda usa chatbots baseados em IA para lidar com uma ampla gama de consultas e reclamações de clientes sem qualquer interação humana.

Bem, Ming Zen ainda segmenta quatro grandes etapas para uma empresa se tornar um negócio inteligente:

1. Envolver-se na ‘datificação’ criativa para enriquecer o conjunto de dados que o negócio usa para se tornar mais inteligente. Ou seja, coletar dados de forma ampla e criativa.

2. ‘Softwarizar’ o negócio para colocar fluxos de trabalho e atores essenciais online, de forma automatizada.

3. Instituir padrões e APIs para permitir fluxo e coordenação de dados em tempo real;

4. Aplicar algoritmos de aprendizado de máquina para gerar decisões inteligentes de negócio.

Outros exemplos

Um grande exemplo dessas quatro etapas é a Ant Microloans, empresa de concessão de crédito criada em 2012 pelo Alibaba. Na época, o valor mínimo de um empréstimo bancário na China era de cerca de 6 milhões de RMB ou pouco menos de US$ 1 milhão – bem acima dos valores praticáveis para as pequenas e médias empresas (PMEs). Os bancos estavam relutantes em atender empresas que não possuíam qualquer tipo de histórico de crédito ou mesmo documentação adequada de suas atividades comerciais. Como consequência, dezenas de milhões de empresas na China tinham dificuldades reais para obter o dinheiro necessário para expandir suas operações.

O Alibaba percebeu o gap de mercado e, utilizando toda sua tecnologia e expertise digital, começou a utilizar a enorme quantidade de dados de transações geradas pelas empresas em sua plataforma, oferecendo empréstimos em valores não superiores a 1 milhão de RMB (cerca de US$ 160.000). Em sete anos, a empresa já havia emprestado mais de 87 bilhões de RMB (US$ 13,4 bilhões) para quase três milhões de PMEs. Como isso foi possível?

Quando confrontados com potenciais mutuários, as instituições de crédito precisam responder apenas a três perguntas básicas: devemos emprestar a eles, quanto devemos emprestar e a que taxa de juros?

Depois que os vendedores nas plataformas concedem autorização para analisar seus dados, os algoritmos podem analisar dados de transações para avaliar o desempenho de uma empresa, quão competitivas são suas ofertas no mercado, se seus parceiros têm altas classificações de crédito e assim por diante. Ant usa esses dados para comparar bons tomadores (aqueles que pagam em dia) com maus (aqueles que não pagam) para isolar características comuns em ambos os grupos. Essas características são então usadas para calcular a pontuação de crédito. Todas as instituições de crédito fazem isso de alguma forma, é claro, mas na Ant a análise é feita automaticamente em todos os mutuários e em todos os seus dados comportamentais em tempo real.

Cada transação, cada comunicação entre vendedor e comprador, cada conexão com outros serviços disponíveis no Alibaba, influenciam a pontuação de crédito de uma empresa. Ao mesmo tempo, os próprios algoritmos que calculam as pontuações estão evoluindo em tempo real, melhorando a qualidade da tomada de decisão a cada iteração. Os algoritmos podem, por exemplo, analisar a frequência, duração e tipo de comunicação (mensagens instantâneas, e-mail ou outros métodos comuns na China) para avaliar a qualidade do relacionamento e ajudar a decidir se é um bom ou mau negócio emprestar dinheiro para ele. Bem inteligente, não é mesmo?

Um grande exemplo no Brasil que podemos citar é a Ambev. A empresa é líder em inovação aberta no país e um de seus grandes cases que se configuram como smart business é o aplicativo Zé Delivery, criado em 2016. Em parceria com o app, os hubs de distribuição fazem o pedido aos entregadores, que buscam o pedido e levam ao consumidor final. A praticidade da solução engloba consumidores, entregadores e os hubs de distribuição.

O consumidor faz os pedidos pelo aplicativo ou pelo site. Dependendo da cidade, o Zé Delivery entrega gelo, carvão e até carne. O app não estipula o valor, deixando o estabelecimento livre para negociar o valor a ser pago, mas ele costuma ficar na faixa dos R$ 8,00 por entrega. Na hora de solicitar um entregador, a preferência é por aqueles que estão em um raio entre 4 km e 9 km. A Ambev oferece descontos na compra dos seus produtos, além de pagar uma taxa para cada pedido entregue, tornando a aquisição mais vantajosa para o estabelecimento. É daí que sai o lucro dos parceiros. Eles recebem essa taxa, repassam uma parte aos entregadores e ficam com o restante.

A plataforma é mais do que um canal de vendas. Através dela, a Ambev tem contato direto com os clientes e pode ter um conhecimento mais aprofundado de seus consumidores. Por também vender produtos da rival Heineken em alguns locais, a empresa sabe a que preço os consumidores preferem cervejas da Heineken a da Ambev, além de obter dados como demografia dos consumidores e suas preferências.

O aplicativo também garante uma fidelidade maior, já que permite que os consumidores devolvam as garrafas reutilizáveis e paguem um preço menor, além de estimular a fidelização com esse mecanismo. No geral,  a Ambev tem uma visão em tempo real e em primeira mão de como as preferências desse consumidor estão evoluindo em diferentes locais e faixas etárias, entre outras variáveis. A conveniência para o consumidor apresentada pelo Zé Delivery só é possível devido a tecnologia utilizada no aplicativo, que mapeia lojas disponíveis, atualiza cardápio e mostra rotas de entrega conforme a geolocalização do cliente. Smart Business, sim!


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