Qual é o valor dos dados provenientes da realidade aumentada?

A palavra “sensor” tornou-se inseparável da internet das coisas (IoT), já que são eles que detectam condições ambientais e comunicam esses sinais bidirecionalmente como dados, seja uma máquina industrial relatando sua condição operacional ou seu termostato residencial sendo ligado remotamente. Esses dados são os principais impulsionadores do impacto econômico global da IoT, que, segundo estimativas da McKinsey, pode chegar a US$ 11,1 trilhões por ano até 2025.

Antes da IoT, as duas principais funções de um sensor – detectar mudanças ambientais e comunicar esses dados – eram em grande parte realizadas por humanos. Hoje, à medida que a tecnologia de realidade aumentada (RA) ganha adoção, humanos logo serão equipados com sensores por meio de vários dispositivos RA, como telefones e fones de ouvido. Esse aumento fornece oportunidades inexploradas para as organizações usarem essas informações de dados para impulsionar a eficácia operacional e diferenciar seus produtos e serviços para os consumidores. A observação é dos especialistas Joe Biron e Jonathan Lang, que compartilharam suas ideias no MIT Sloan.

Segundo eles, atualmente, o mercado de AR é similar a situação do mercado de IoT em 2010, gerando um buzz considerável e provando o valor inicial de novos recursos para os usuários. A capacidade do AR de visualizar, instruir e interagir pode transformar a maneira como trabalhamos com dados. Com base nas lições aprendidas nos primeiros dias da IoT, as empresas devem fazer a pergunta: qual é a melhor maneira de planejar dados de dispositivos AR e ver seu valor, para que possamos criar produtos e processos melhores a partir de insights do usuário?

Mais dados do usuário

Ao fazer esse planejamento, há muito a aprender com o passado recente e conectado. Os lançamentos do mercado de iPhone e Android 2007-2008 forneceram dados significativos sobre como os clientes se engajaram com sua marca e deram aos engenheiros novos insights sobre os requisitos do usuário.

Essa interrupção do mercado inverteu a proposta de valor – os aplicativos puderam sentir e medir a experiência do cliente em conjunto com a entrega, e abriu a porta para serviços baseados em assinatura e uso. Com capacidades de detecção semelhantes surgindo por meio da IoT para produtos físicos, as empresas rapidamente incorporaram a conectividade, dando origem a produtos inteligentes e conectados (SCPs) que compõem a Internet das coisas (IoT). A corrida armamentista de dados e o surgimento da economia de dados têm prejudicado os retardatários tecnológicos desde então.

Considerando essas dinâmicas de mercado comprovadas, o potencial da RA ser a modalidade de próxima geração para reunir dados ricos é profundo. Os produtos já estão equipados com APIs e conectividade, e os dispositivos RA são carregados com sensores de máquina, desde várias câmeras até GPS, Bluetooth, infravermelho e acelerômetros.

A tecnologia também libera um conjunto de sensores que muitas vezes são esquecidos em meio ao frenesi da automação de máquinas – a capacidade humana de criatividade, intuição e experiência. Os humanos têm habilidades incríveis para reconhecer e reagir a situações novas, avaliando-as com mais rapidez e precisão do que os sistemas atuais de tecnologia.

Considere o que os seres humanos usando dispositivos AR poderiam adicionar a tais interações. Há novos dados valiosos e percepções de comportamento para coletar produtos não relacionados e SCPs. Para um produto desconectado, uma pessoa que usa a tecnologia AR como um sensor pode perguntar: Como este produto é usado e quais são as preferências do usuário? Para um SCP, eles podem perguntar: Como o uso afeta o desempenho e como esse produto pode se adaptar ao uso?

A interação humana oferece contexto para responder como os produtos desconectados e conectados estão realmente sendo usados, como eles funcionam e como podem ser adaptados para o seu propósito, trazendo criatividade humana, intuição e flexibilidade para a coleta de dados de AR.

Oportunidades de negócios

Os novos dados criados pela RA estabelecem um ciclo de feedback para responder a perguntas sobre como um produto está sendo usado ou onde existem oportunidades de personalização. O valor desse tipo de dados do cliente tem se tornado cada vez mais essencial para a estratégia de negócios na nova economia digital.

Uma maneira de entender o valor de seus dados é avaliá-los usando a DIKW Pyramid, uma hierarquia usada no gerenciamento de informações para entender a transformação de sinais de dados brutos em conhecimento e insights valiosos.

Se isso parece familiar, é porque esse é exatamente o tipo de fluxo de dados que cria valor para fabricantes e usuários de SCPs hoje. Ao alimentar esses insights de volta em seus sistemas de engenharia, as empresas podem otimizar seu portfólio de produtos, design e recursos como nunca antes.

A coleta de dados controlada por AR pode ser combinada com o fluxo de dados da IoT a partir de SCPs, para impulsionar o contexto adicional e gerar insights mais completos. Para produtos físicos não conectados ou serviços somente digitais, os seres humanos, interagindo com eles via RA, podem atuar como sensores para fornecer novos insights sobre o uso de produtos ou serviços, qualidade e, finalmente, sobre como otimizar a experiência e o valor do usuário.

Casos para insights

Há uma ampla variedade de exemplos de casos de uso anteriores para esses tipos de fontes de dados. Empresas como Honeywell, Cannondale, Amazon e DHL criaram novas oportunidades para atividades de estratégia de produto, cadeia de valor e controle de qualidade, utilizando dados de RA de usuários e fornecendo personalização com base nesses dados.

Esses primeiros exemplos nos mostram como o AR-como-um-sensor fará o seu caminho para o mainstream, criando novas oportunidades para os fabricantes, tanto na estratégia de produto quanto nas atividades da cadeia de valor.

– Transferência de conhecimento especializado. Enquanto muitos promovem os benefícios de fornecer experiências de AR aos usuários, a Honeywell está usando o AR para captar conhecimento especializado de funcionários experientes e melhorar a transferência de conhecimento para novos funcionários. Ao digitalizar o conhecimento sobre um produto que é revelado apenas por meio da experiência, a empresa pode entender os produtos e seu uso de maneiras anteriormente indisponíveis, sem usar sensores incorporados.

– Voz do Produto. Para a Cannondale, suas mais novas bicicletas high-end estão sendo enviadas com aplicativos de acompanhamento de RA que exibem recursos de bicicleta e orientam os usuários por meio de procedimentos comuns de manutenção. Isso está mudando fundamentalmente a definição do produto de bicicletas físicas apenas para experiências físicas e digitais combinadas.

Graças a essas experiências digitais de RA, a companhia          tem a oportunidade de reunir e analisar dados anônimos para entregar a “voz” do produto. Entendendo quais recursos e procedimentos são mais usados, a Cannondale tem uma janela potencial em seus produtos que pode gerar experiências de usuário e vantagem competitiva aprimoradas.

– Serviços Personalizados. A RA é considerada transformadora para o comércio eletrônico e o varejo, porque permite que os clientes visualizem e experimentem antes de comprar, ao contrário de outras mídias disponíveis. O Amazon Echo Look é um novo dispositivo que permite que os clientes capturem e vejam roupas virtuais antes de comprar a coisa real.

Em janeiro de 2018, a tecnologia patenteada “espelho mágico” da Amazon, combinada com o Echo Look, abrirá caminho para o vestiário da próxima geração. Os dados capturados hoje por meio do Echo Look estão sendo analisados ​​para criar perfis de preferência do usuário e selecionar compras sugeridas com base nos gostos. Não é difícil imaginar como essa nova fonte de dados de AR levará a um novo nível de serviços e experiências personalizados.

 

– Controle de qualidade. A DHL está há muito tempo na vanguarda da tecnologia de AR e está avançada nos atuais programas de AR. Ao reduzir o atrito entre os processos de logística, o AR oferece grande valor para os funcionários da DHL durante as tarefas diárias. Mas esses dados não terminam com o usuário. Usando a visão computacional integrada para executar a tarefa de verificação de código de barras, a DHL agora tem uma maneira de capturar e registrar dados de garantia de qualidade, permitindo que a empresa entenda onde o comportamento humano pode afetar a qualidade do pedido e a eficiência do processo.

 

Todas as implementações iniciais dessas empresas oferecem um vislumbre do que está por vir na entrega da experiência de RA e como esses dados podem criar valor adicional para as empresas.

 

Conectando os pontos estratégicos

 

E quanto ao impacto em uma estratégia de dados mais ampla? Voltando a este nível, as implicações são potencialmente significativas. O valor de muitas iniciativas de dados depende da capacidade de conectar os pontos. Embora a IoT, o envolvimento digital, a voz do cliente e outras iniciativas continuem a criar oportunidades significativas para otimizar produtos e processos, muitas empresas executam esses projetos em silos devido a restrições tecnológicas ou organizacionais.

 

À medida que o RA surge como uma nova fonte de dados ricos em contexto, as empresas que conectam os pontos entre várias fontes de produtos inteligentes e conectados a dados de CRM, engajamento digital e outras fontes de insight criarão as maiores oportunidades.

 

As empresas que desejam aproveitar essas oportunidades devem criar leads multifuncionais ou equipes de tigres dedicados ao resultado desejado – melhorando a experiência do cliente – e não pelos alinhamentos tradicionais funcionais ou orientados para a tecnologia.

 

Fonte: Joe Biron e Jonathan Lang – MIT Sloan