O que é e qual a importância de mensurar o Rodi: Return on Data Investiment

Você sabia que uma parcela de até 60% da mídia digital é originada de segmentações? O uso de Big Data pelas empresas está cada vez mais presente e importante, uma vez que isso permite maior eficiência nos investimentos. Falando nisso, o ROI é um dos indicadores mais conhecidos e usados, mas o RoDI, Return on Data Investment, também não deve ser esquecido.

Consegue diferenciar esses dois indicadores? Apesar de algumas semelhanças, eles levam fatores diferentes em consideração e ambos têm grande relevância nas estratégias, aumentando a assertividade das decisões.

Nesse artigo vou apresentar qual o conceito RoDI, a sua importância e a forma de calculá-lo e utilizá-lo dia a dia.

O que é o Return on Data Investment?

O RoDI, abreviação de Return on Data Investment, é um indicador de desempenho que relaciona os valores aplicados pelas empresas na obtenção de dados estratégicos e o retorno gerado por isso.

A maioria das empresas atualmente utiliza o ROI, que é o Return On Investment, mas esse indicador relaciona investimentos gerais, como campanhas no Google Adwords, anúncios nas redes sociais, aquisição de softwares, estrutura corporativa e física, entre outros.

Porém, com a crescente utilização dos dados para guiar os profissionais, tornou-se necessário criar um indicador que relacionasse o esforço e estrutura necessários para ter esses dados, comparando isso com o ganho gerado, daí surgiu o RoDI.

A diferença entre o ROI e o RoDI está justamente no que é levado em consideração no momento do cálculo. O primeiro relaciona todo o custo e todo o ganho gerado na estratégia, enquanto o segundo indicador examina somente o que é obtido a partir dos dados e o que é gasto por causa deles.

Sua empresa deve monitorar esses dois indicadores se deseja ter as ações realmente monitoradas e embasadas em resultados.

Qual é a importância do RoDI?

Imagine que uma organização começou a investir no Google Adwords agora. De início, ela aplicou o valor de R$2.000. Ela replica esse investimento a cada mês. Então, como saber se esse valor é relevante para as vendas? A resposta está no velho conhecido ROI. Com ele, o profissional vai comparar o valor aplicado nos anúncios com o lucro e provar a eficiência ou não daquela ação.

Pensando nesse exemplo, e se a campanha foi direcionada para uma determinada característica do público? Antes de iniciar os anúncios, o setor de marketing investiu recursos para buscar dados sobre os potenciais clientes e segmentar aqueles que residem em uma região mais estratégica, com maior potencial. Então, como considerar o custo para obter esses dados? Aplicando o RoDI.

Um novo cálculo deverá ser feito contemplando o que foi gasto para ter essas informações e o que foi gerado de lucro com essa decisão. A importância do Return on Data Investment está na necessidade crescente de as empresas embasarem suas ações e decisões em Big Data e, para isso, é gerado um custo de aquisição e acesso às informações.

Como calcular o Return on Data Investment?

O cálculo do RoDI é bem semelhante ao do ROI, a diferença reside nos valores levados em consideração. No RoDI subtrai-se do ganho obtido a partir da análise dos dados o custo para gerá-los, dividindo esse resultado por esse mesmo custo.

RoDI = (Ganho com os dados – Custo de dados) / Custo de dados

Para ficar mais claro vamos criar um exemplo. Imagine que uma empresa está começando a basear suas estratégias em Big Data agora. Os custos para ter acesso a esses dados foi de R$50.000, enquanto o lucro líquido das estratégias criadas com essas informações foi de R$60.000. Então, aplicando esses valores na fórmula mencionada, temos:

RoDI = (60.000 – 50.000) / 50.000 = 0,2

Transformando esse resultado em percentual, temos 20%. Embora seja um exemplo, este valor encontrado é considerado norma de mercado e representa um bom investimento.

O que levar em consideração no cálculo do RoDI?

Você já sabe como calcular o RoDI, mas pode ter ficado em dúvida sobre o que considerar no cálculo, tanto na parte do investimento feito quanto no retorno gerado. Por isso, agora vamos mostrar o que deve ser levado em consideração para fazer esse cálculo.

Ganhos a partir da análise dos dados

A análise dos dados permite diversos ganhos, dentre os quais:

• ciclos de vendas mais curtos, gerando recorrência mais frequente;
• vantagem competitiva, vencendo a concorrência;
• receita melhorada por cliente, elevando ticket médio ou LTV;
• maior número de clientes;
• economia de tempo dos funcionários, reduzindo esforços operacionais;
• redução na contratação de recursos adicionais;
• redução de custos de manutenção de TI;
• consultoria de redução de custos globais.

É muito importante destacar que para calcular a receita que será base no cálculo do RoDI, você deve levar em consideração somente aquilo que foi adicionado exclusivamente por causa dos dados.

Por exemplo, se você é responsável por um ecommerce e criou uma estratégia com a análise de dados, faça o levantamento do lucro obtido a partir disso, mas não considere o que for vendido fora dessa ação.

Custos envolvidos nos dados

Ha também diversos custos envolvidos na coleta de dados. Seguem os principais:

• custos de operação, seja com hardware, software ou mão de obra para operar;

• custos de implantação e manutenção na infraestrutura dos dados;

• custo de investimento em soluções de análise de dados e de operação.

Da mesma forma que foi mencionado no ganho envolvido com o uso dos dados, tome cuidado para isolar os custos que realmente devem entrar no cálculo. Os valores que não correspondem à coleta, tratamento e análise dos dados não devem ser levados em consideração no cálculo do RoDI.

Além disso, avalie o período de análise, uma vez que sistemas de análise de dados podem ter o custo dividido em vários meses. Nesse caso, o ganho também deve ser proporcional.

Achismos e crenças não têm mais espaço em um mercado tão competitivo e dinâmico. O Return on Data Investment é um indicador ainda pouco conhecido, mas que faz todo sentido de ser monitorado se você realmente quer analisar a eficiência de seus recursos e aplicações.