Em 2013, Gustavo Ioschpe leu um artigo no The New York Times que falava do surgimento da indústria de ‘big data’ e contava a história de um empreendedor israelense que havia vendido sua empresa para o Google.
Gustavo — que na época escrevia na revista Veja, era dono de uma editora de livros e de algumas salas de cinema e conselheiro da Iochpe-Maxion, a empresa de sua família — se identificou na hora.
“Sempre tive um tesão pessoal por transformar achismos e discussões superficiais em coisas quantificáveis e científicas,” ele disse ao Brazil Journal. “Quando li aquele artigo foi como se as nuvens estivessem se abrindo na minha cabeça com uma mensagem de que era aquilo que eu tinha que fazer.”
Dez anos depois daquela epifania, Gustavo construiu uma das principais empresas brasileiras de big data, atendendo 36 grandes clientes, incluindo multinacionais como a Unilever, P&G, Ambev, Burger King e BRF.
A startup não abre o faturamento, mas o fundador diz que é superior a R$ 10 milhões/ano.
Gustavo não é tão bom com nomes como é com dados e matemática. Sua startup se chama Big Data, e seus principais produtos são o TargAtom, One-Click Order, Promoopt e o PriceO.
O carro-chefe em faturamento é o One-Click Order, que é voltado para a indústria e ajuda a determinar o mix de produto ideal para cada cliente da empresa.
Depois de determinar esse mix com base em dados externos e internos, a plataforma atua de forma gamificada, oferecendo descontos para o varejista que comprar os produtos recomendados.
“Se ele estiver comprando a quantidade suficiente de artigos recomendados, ele vai gerar um lucro para a indústria, e só aí ele recebe o desconto. Queremos que o desconto deixe de ser uma alavanca a priori,” disse Gustavo.
O segundo produto mais relevante é o TargAtom, que é usado para a indústria determinar o potencial de faturamento de cada comprador, loja a loja. Com base em milhares de dados ligados a fluxo de trânsito, clima, localização, renda e consumo, além do histórico de vendas da indústria para aquele cliente, a plataforma chega no quanto cada loja deveria faturar.
“Isso tem uma série de usos. Ajuda a determinar a alocação de recursos de marketing, metas de vendas, e os melhores vendedores do time comercial,” disse Gustavo.
A ideia desse produto surgiu de um cliente da Big Data, que disse que todo mês pagava comissão aos vendedores com base no volume de vendas. “Mas ele estava achando que aquilo não era justo, porque um cara que está em Moema naturalmente vai vender mais que o cara do interior da Paraíba.”
A solução da Big Data resolve isso, ao definir que o bom vendedor é aquele que está o mais próximo possível do potencial de vendas dos PDVs que ele atende.
Há ainda o PriceO, que determina o preço ideal de cada produto para o cliente da indústria ou para cada loja do varejista; e o Promoopt, que mostra quais produtos deveriam ser promocionados e com qual nível de desconto.
No Promoopt, “calculamos para cada produto quanto cada 1% de desconto resultaria em venda adicional e recomendamos fazer a promoção só no item que vai gerar venda adicional que aumente o lucro da empresa,” disse Gustavo. “E não olhamos só a elasticidade de cada item, mas a elasticidade cruzada. Olhamos, por exemplo, se a promoção de um produto canibaliza a venda de outro de forma que todo o ganho que você teve de um lado seja consumido pela perda de outro lado.”
O próximo passo de Gustavo é expandir sua startup nos Estados Unidos.
O empreendedor se mudou há alguns meses para Nova York para abrir um escritório local — por enquanto, só o próprio Gustavo e um funcionário do comercial. O objetivo da dupla: tornar os EUA o maior mercado da Big Data até 2026.
A empreitada começou bem. A Big Data acaba de fechar dois grandes contratos: um com uma das distribuidoras de bebidas que atende a Anheuser Busch InBev, e o outro com a Coca-Cola, que contratou o One-Click Order para ajudar a definir o mix de produtos a serem vendidos para seus clientes na cidade de Nova York.
Nos EUA, a competição nesse nicho é brutal. “Tem de tudo: tanto empresas pure play quanto consultorias. E tem empresas americanas, indianas, chinesas…” disse o empreendedor.
Nesse ambiente, a Big Data não pode competir em preço, só em qualidade, disse Gustavo.
“No mercado de bebidas já temos muita experiência no Brasil, então isso chama muito a atenção das empresas que conversamos. Além disso, temos uma cultura fortíssima de resultado, que aqui faz muita diferença,” disse ele, acrescentando que a Big Data opera muitas vezes com um ‘success fee’ muito maior que o valor fixo.
A empresa colhe mais de 17 mil tipos de dados no Brasil e 20 mil nos Estados Unidos – desde dados óbvios, como os do IBGE, até variáveis como fluxo de trânsito, emplacamentos de carros, preços de real estate. “Muitos concorrentes nossos pedem os dados do cliente para processar, mas eles têm pouca quantidade de dados externos, que fazem toda a diferença.”
Apesar de ter conquistado seus dois primeiros grandes clientes agora, a Big Data já faz trabalhos nos EUA desde 2017, o que lhe permitiu construir uma base gigantesca de dados externos do país nesses últimos seis anos.
Foram esses dados que fizeram brilhar os olhos da Coca-Cola, segundo Gustavo.
“Eles perguntaram se a gente conseguia determinar se uma vizinhança de Nova York tinha mais negros, mais porto-riquenhos, qual era o perfil étnico, o perfil de renda e a quantidade de mercados que tinha por perto. E tínhamos todos esses dados e muito mais.”
Outro diferencial é que a Big Data trabalha com machine learning, melhorando a assertividade de seus sistemas a cada dia.
“Eu saí na semana passada para acompanhar um vendedor da Coca, e ele estava impressionado porque, num espaço de duas semanas, o algoritmo estava dando recomendações de mix muito melhores.”
