nos resultados empresariais das médias empresas da América do Norte e Europa

Impacto da eficiência dos dados

Estudo realizado em fevereiro de 2014

Janet King, IDG Research ServicesJen McKean, IDG Research ServicesPerry Laberis, IDG Research Services

2

Sumário Será que as empresas com sistemas ERP mais acessíveis e fáceis de utilizar têm resultados empresariais mais positivos? Será que são mais rentáveis? Será que os sistemas ERP extremamente eficientes ajudam a criar uma maior recuperação do crescimento das receitas? Até que ponto a eficiência de dados faz realmente a diferença no sucesso da empresa?

Para obter resposta a estas questões, a Sage encarregou a IDG Research Services de levar a cabo um estudo junto de médias empresas na América do Norte e na Europa com vista a explorar as implicações empresariais das melhorias no acesso aos dados e na sua usabilidade, e a compreender melhor as ligações entre a eficiência geral da infraestrutura ERP e a rentabilidade, as receitas, o crescimento projetado da empresa, entre outros. Por outras palavras, como é que os principais resultados empresariais se alteram à medida que a acessibilidade, a usabilidade e o conhecimento de informações empresariais sofrem melhorias, mesmo que sejam em pequenos incrementos?

A pesquisa procurou explorar até que ponto os investimentos em soluções ERP, associadas a quatro atributos de dados – acessibilidade, usabilidade, qualidade e inteligência – podem ter impacto em resultados empresariais chave, tais como o crescimento das receitas, rentabilidade, vendas (incluindo vendas a novos clientes e vendas de novos produtos/serviços), eficiência operacional e penetração no mercado.

3

O estudo confirmou a teoria de que as melhorias na acessibilidade, usabilidade, qualidade e inteligência de dados têm um impacto direto e positivo em resultados empresariais cruciais:

– As empresas com maior eficiência de dados crescem 35% mais depressa.1 – Apenas 40% das empresas avaliam como excelente a sua capacidade de processar

solicitações de clientes remotamente.2 – Dados mais inteligentes são sinónimo de mais receitas—uma melhoria de 20%3 gera

mais 9216 dólares por funcionário.4 – As empresas que melhoraram a inteligência são 2,2% mais rentáveis.5 – As empresas que melhoraram a inteligência de dados têm quatro vezes mais

probabilidades de otimizarem os níveis de stock.6 – As empresas com dados de melhor qualidade apresentam uma melhoria de 9% no

fornecimento de qualidade consistente aos clientes.7 – As empresas com dados mais utilizáveis aumentam a produtividade em 10%.8 – As empresas com acesso móvel aos dados aumentam as vendas de novos produtos

em 5%.9 – As empresas com acesso móvel aos dados vendem 3% mais a novos clientes.10

– As empresas bem-sucedidas têm quatro vezes mais probabilidade de processar encomendas remotamente.11

Além disso, as empresas com sistemas ERP extremamente eficientes, que fornecem dados mais utilizáveis e acessíveis, têm mais probabilidade de realizar estes resultados. As três melhores empresas em termos de classificações gerais de atributos de dados alcançam um desempenho superior, um facto que deveria ser observado pelas empresas que procuram melhorar o seu desempenho. O retorno do investimento (ROI) num sistema ERP que maximiza estes atributos de dados seria significativo, dado o potencial impacto nos resultados empresariais.

Melhorar o conhecimento sobre quais os atributos de dados que têm um impacto positivo nos resultados das médias empresas pode ajudar a lidar com os seus pontos fracos. A secção das principais conclusões deste relatório ilustra ainda os efeitos da acessibilidade, usabilidade, qualidade e inteligência dos dados no desempenho e nos resultados empresariais.

1 Uma empresa com alto desempenho (definida como uma das três primeiras empresas em termos de classificações gerais de atributos de dados) que melhore o seu desempenho a nível de acessibilidade de dados, qualidade, inteligência e usabilidade pode esperar um ganho líquido de mais 35% em receitas adicionais todos os anos, quando comparada com uma empresa com baixo desempenho.2 Uma percentagem de 40% das empresas avalia sempre como excelente o seu desempenho na capacidade dos comerciais processarem diretamente as solicitações dos clientes fora da empresa.3 Uma melhoria de 2 pontos numa escala de 10 pontos, sendo que 1= fraco e 10=excelente4 Uma melhoria de 20% na inteligência de dados irá aumentar em 2,6% as receitas de cada ano. Este aumento deve-se unicamente à melhoria na inteligência de dados e é independente de outras alterações nas receitas de cada ano, que se devem a outros fatores. Com base numa receita média de 354 482 dólares por funcionário nas médias empresas da nossa amostra, uma melhoria de 20% na inteligência de dados aumenta as receitas de cada ano em 9216 dólares por funcionário.5 Uma melhoria de 20% na inteligência de dados resulta num aumento de 2,2% na rentabilidade de cada ano. 6 As empresas com alto desempenho (definidas como as três primeiras empresas em termos de classificações gerais de atributos de dados) alcançaram um excelente desempenho empresarial na otimização de recursos ou níveis de stock para minimizar os custos 71% das vezes, quando comparadas com empresas com baixo desempenho (definidas como as três últimas empresas em termos de classificações gerais de atributos de dados), que o fizeram 16% das vezes.7 Uma melhoria de 20% na qualidade dos dados resulta numa melhoria de 9% no fornecimento de qualidade consistente ao cliente. 8 Uma melhoria de 20% na usabilidade dos dados resulta numa melhoria de 10% no tempo despendido em tarefas não produtivas. 9 Uma melhoria de 20% na acessibilidade de dados resulta num aumento de 5% nas vendas de novos produtos/serviços. 10 Uma melhoria de 20% na acessibilidade de dados resulta num aumento de 3% nas vendas a novos clientes. 11 As empresas com alto desempenho (definidas como as três primeiras empresas em termos de classificações gerais de atributos de dados) alcançaram um excelente desempenho empresarial na capacidade dos comerciais processarem as solicitações dos clientes fora da empresa 73% das vezes, quando comparadas com empresas com baixo desempenho (definidas como as três últimas empresas em termos de classificações gerais de atributos de dados), que o fizeram 18% das vezes.

4

Modelo conceptualEste estudo de empresas de média dimensão na América do Norte e na Europa propõe-se a validar uma ligação entre melhorias nos atributos de dados, incluindo acessibilidade, usabilidade, qualidade e inteligência, e um ou mais resultados empresariais.

A figura 1 mostra o modelo conceptual desenvolvido para avaliar o impacto de atributos de dados em resultados empresariais. Os componentes do modelo são(i) atributos de dados e(ii) resultados empresariais.

Figura 1: impactos dos atributos de dados nos resultados empresariais

Resultados empresariais

– Prazo de comercialização – Oportunidades de upsell – Otimização de recursos – Operações no estrangeiro – Tempo despendido em tarefas não

produtivas – Avaliação precisa dos riscos – Planeamento e previsões – Elaboração atempada/precisa de relatórios

– Fornecimento de qualidade consistente aos clientes

– Conformidade – Receitas com origem em novos produtos

(inovação)12

– Receitas com origem em novos clientes (penetração no mercado)12

– Crescimento das receitas12

– Crescimento da rentabilidade12

Dados

Atributos de dados

12 Para evaluar el impacto de los atributos de datos en estos resultados financieros de negocio específicos, los investigadores utilizaron distintas, pero relacionadas, medidas financieras: ingresos totales, porcentaje de ingresos de clientes nuevos/existentes, e ingresos y rentabilidad comparados con el año anterior.

InteligênciaFacilidade de Utilização

UsabilidadeAcessibilidade

5

Definição dos atributos de dadosA IDG Research Services estudou quatro atributos de dados: acessibilidade, usabilidade, qualidade e inteligência de dados. Cada um destes atributos multifacetados inclui várias características separadas, mas relacionadas, que afetam significativamente a capacidade dos decisores de agirem de forma rápida e eficiente.

– Até que ponto os utilizadores podem aceder aos dados remotamente/fora do escritório

– Até que ponto os utilizadores podem aceder aos dados a partir de dispositivos móveis

– Até que ponto os comerciais podem aceder aos dados/às solicitações de processamento dos clientes a partir de um dispositivo móvel

– Até que ponto os utilizadores podem personalizar a apresentação dos dados

– A facilidade com que os dados podem ser partilhados com parceiros/intervenientes externos

– Até que ponto os dados são precisos/livres de erros – Até que ponto os dados disponíveis são suficientes para abrangerem a

maior parte das dúvidas dos utilizadores – Até que ponto os dados são recebidos a tempo de se agir/tomar decisões – Até que ponto os dados estão atualizados relativamente ao(s) evento(s) de

interesse

– A disponibilidade dos dados de que os utilizadores necessitam, quando deles necessitam

– Os dados fornecem informação sobre padrões de procura – As soluções fornecem visibilidade em tempo real de indicadores chave de

desempenho (KIP) – Acesso on-demand a business intelligence e relatórios

Definição dos resultados empresariaisOs resultados empresariais selecionados refletem uma avaliação abrangente e bem delineada do desempenho de uma empresa em várias medidas cruciais, incluindo o desempenho financeiro, as questões relacionadas com clientes e a eficiência operacional.

Usabilidade

Qualidade

Inteligência

Acessibilidade

6

Que atributos as médias empresas consideram ser mais importantes para o desempenho?Tal como demonstra a Figura 2 abaixo, a qualidade está em primeiro lugar, enquanto a acessibilidade está em último lugar.

Os dados disponíveis são suficientes para abrangerem a maior parte das dúvidas dos utilizadores

Até que ponto os dados são precisos/livres de erros

Até que ponto os dados são recebidos a tempo de se agir/tomar decisões

Até que ponto os dados estão atualizados relativamente ao(s) evento(s) de interesse

A disponibilidade dos dados de que os utilizadores necessitam, quando deles necessitam

Acesso on-demand a business intelligence e relatórios

As soluções fornecem visibilidade em tempo real de KPIs

Os dados fornecem informação sobre padrões de procura

Até que ponto os utilizadores podem personalizar a apresentação dos dados

A facilidade com que os dados podem ser partilhados com parceiros/intervenientes externos

Até que ponto os utilizadores podem aceder aos dados remotamente/fora do escritório

Até que ponto os utilizadores podem aceder aos dados a partir de dispositivos móveis

Até que ponto os comerciais podem aceder aos dados/às solicitações de processamento dos clientes a partir de um dispositivo móvel

AcessibilidadeMedia 6,6

UsabilidadeMédia de 6,7

QualidadeMédia de 7,3

InteligênciaMédia de 6,9

8 a 10 (excelente) 1 (fraco) a 45 a 7

Figura 2: classificações de desempenho que as médias empresas dão aos seus atributos de dados

54% 37% 9%

7%

8%

6%

11%

12%

11%

11%

13%

13%

12%

18%

15%

43%

42%

45%

44%

45%

46%

49%

49%

49%

48%

45%

50%

50%

50%

49%

45%

43%

43%

40%

38%

38%

40%

37%

35%

0% 20% 40% 100%80%60%

7

Principais conclusõesAs conclusões da pesquisa confirmaram a hipótese: a melhoria dos atributos de dados conduz de facto a resultados empresariais superiores.

Os líderes de negócio sabem que os dados afetam o desempenho. Mas até que ponto existe uma ligação forte entre os atributos de dados estudados e os resultados empresariais importantes? Segue-se o resultado da pesquisa.

As empresas com maior eficiência de dados crescem 35% mais depressa.13 Melhorar o desempenho nos quatro atributos de dados gera retornos financeiros positivos. De facto, uma empresa com alto desempenho14 pode esperar ganhos de mais 35% em receitas adicionais todos os anos, quando comparada com uma empresa com baixo desempenho.14

Por exemplo, a receita anual média das empresas de média dimensão inquiridas é de 42 milhões de dólares. Com base nesta média, uma empresa com alto desempenho pode esperar um crescimento médio das receitas todos os anos de 8,9%, ou mais 3,75 milhões de dólares, enquanto uma empresa com baixo desempenho pode esperar um crescimento médio das receitas todos os anos de 6,6%, ou mais 2,77 milhões de dólares. Para a empresa de média dimensão típica inquirida, passar de um baixo desempenho para um alto desempenho poderia resultar num ganho líquido de aproximadamente 980 000 dólares.

Além do impacto financeiro positivo, das médias empresas com alto desempenho,13 alcançam consistentemente desempenhos superiores em todos os resultados empresariais operacionais e focados no cliente.

13 Uma empresa com alto desempenho que melhore o seu desempenho a nível de acessibilidade de dados, qualidade, inteligência e usabilidade pode esperar um ganho líquido de mais 35% em receitas adicionais todos os anos, quando comparada com uma empresa com baixo desempenho.14 Uma empresa com baixo desempenho define-se como uma das três últimas empresas em termos de desempenho nos quatro atributos de dados combinados.15 Uma empresa com alto desempenho define-se como uma das três primeiras empresas em termos de desempenho nos quatro atributos de dados combinados.

8

Cumprimento consistente dos requisitos regulamentares/de conformidadeFornecimento de qualidade consistente aos clientes

Entrega atempada de produtos ou serviços aos clientes

Operações no estrangeiro/em mercados globais

Redução do tempo despendido em tarefas administrativas e não produtivas

Comerciais com capacidade para processar diretamente as solicitações dos clientes fora da empresa

Maximização das receitas através de oportunidades de upsell aos clientes existentes

Colocação de novos produtos/serviços no mercado rapidamente

Otimização de recursos ou níveis de stock para minimizar os custos

Previsão de procura e planeamento de capacidade

Otimização de recursos ou níveis de stock para maximizar as vendas

Gestão de eventos excecionais e de anomalias do negócio

Avaliação precisa de riscos

Fornecimento atempado e preciso de relatórios à direção

0% 20% 40% 100%80%60%

Médio desempenho100 empresas intermédias

Classificação em % desempenho das empresas com 8, 9 ou 10 (10=excelente)

Figura 3: comparação das classificações de desempenho que as médias empresas com alto, médio e baixo desempenho atribuem aos seus resultados empresariais.

85% 58%

70% 30%

85% 49%

73% 25%

77% 21%

81% 51%

71% 16%

79% 31%

68% 20%

76% 30%

72% 20%

73% 18%

66% 13%

51% 16%

Alto desempenhoPrimeiras 100 empresas

Baixo desempenhoÚltimas 100 empresas

9

O aumento das receitas e da rentabilidade todos os anos está associado às melhorias em cada um dos atributos de dados. As empresas com elevados níveis de eficiência de dados têm mais probabilidade de ver as suas receitas aumentadas (ou rentabilidade) de um ano para o outro. Isto inclui tanto as empresas com receitas baixas, como as empresas com receitas elevadas.

O atributo de dados mais fortemente relacionado com o crescimento de receitas/lucro é a inteligência.

De acordo com a pesquisa, cada um dos atributos de dados tem impacto em vários resultados empresariais.

– Acessibilidade: Impacto direto e positivo na inovação e na penetração no mercado. – Usabilidade: Impacto direto e positivo no tempo despendido em tarefas não

produtivas, na otimização dos recursos para melhorar as vendas e nas operações no estrangeiro.

– Qualidade: Impacto direto e positivo no fornecimento de qualidade consistente aos clientes, na conformidade, na avaliação de riscos e na elaboração atempada/precisa de relatórios.

– Inteligência: Impacto direto e positivo no crescimento das receitas e da rentabilidade, no prazo de comercialização, na mobilização das vendas, na exatidão do planeamento/da previsão, bem como nas oportunidades de upsell.

É importante notar que existe algum grau de interdependência entre os quatro atributos. A acessibilidade de dados, por exemplo, não ocorre de forma independente, mas sim em conjugação com a usabilidade, a qualidade e a inteligência. A existência de uma relação estreita entre os quatro atributos de dados significa que todos eles desempenham um papel importante na criação de um ambiente bem-sucedido.

Além disso, as soluções ERP que melhoram os atributos de dados têm um impacto positivo na empresa, em resultados chave operacionais e focados no cliente (como prazo de comercialização, oportunidades de upsell ou inovação). O sistema integrado de gestão empresarial (ERP) certo pode melhorar a acessibilidade, usabilidade, qualidade e inteligência de dados, permitindo às empresas analisarem o seu desempenho e identificarem oportunidades para melhorar as relações com os clientes ou a eficiência operacional.

10

Como os dados podem identificar os pontos fracos de uma empresaDe acordo com a pesquisa, os pontos fortes das médias empresas incluem o constante cumprimento da conformidade, o fornecimento de qualidade consistente aos clientes e a entrega atempada de produtos/serviços. E quais são os seus desafios? Operar no estrangeiro ou no mercado global, reduzindo o tempo despendido em tarefas não produtivas, mobilizando as vendas e melhorando o prazo de comercialização.

Compreender quais os atributos de dados que têm um impacto positivo nos resultados empresariais pode ajudar as médias empresas a enfrentarem os seus desafios e pontos fracos.

7%

Cumprimento consistente dos requisitos regulamentares/de conformidadeFornecimento de qualidade consistente aos clientes

Entrega atempada de produtos ou serviços aos clientesFornecimento atempado e preciso de relatórios à direção

Avaliação precisa de riscos

Gestão de eventos excecionais e de anomalias do negócioOtimização de recursos ou níveis de stock para maximizar as vendasPrevisão de procura e planeamento de capacidade

Otimização de recursos ou níveis de stock para minimizar os custosColocação de novos produtos/serviços no mercado rapidamenteMaximização das receitas através de oportunidades de upsell aos clientes existentesCapacidade de os comerciais processarem diretamente as so-licitações dos clientes fora da empresa, em qualquer momentoRedução do tempo despendido em tarefas administrativas e não produtivas

Operações no estrangeiro/em mercados globais

Figura 4: Classificações de desempenho que as médias empresa atribuem aos seus resultados empresariais

69% 29%

31%

33%

36%

43%

44%

47%

44%

49%

51%

47%

51%

53%

44%

66%

63%

57%

51%

46%

46%

47%

43%

41%

44%

40%

37%

34%

2%

4%

7%

7%

6%

10%

9%

8%

8%

9%

9%

10%

22%

0% 20% 40% 100%80%60%

16 40% das empresas avaliam sempre como excelente o seu desempenho na capacidade de os comerciais processarem diretamente as solicitações dos clientes fora da empresa.

Classificação do desempenho das PME em objetivos empresariais chave:

Apenas 40% das empresas avaliam como excelente a sua capacidade de processar as solicitações dos clientes fora da empresa.16

Pontos fortes das médias empresas: constante cumprimento da conformidade, fornecimento de qualidade consistente aos clientes e entrega atempada de produtos/serviços.

Desafios das PME: operar no estrangeiro/mercado global, reduzir o tempo despendido em tarefas não produtivas, mobilizar as vendas e melhorar o prazo de comercialização.

8 a 10 (Excelente) 1 a 4 (Pobre) 5 a 7

11

17 Uma melhoria de 2 pontos numa escala de 10 pontos, sendo que 1= fraco e 10=excelente18 Uma melhoria de 20% na inteligência de dados irá aumentar em 2,6% as receitas de cada ano. Este aumento deve-se unicamente à melhoria na inteligência de dados e é independente de outras alterações nas receitas de cada ano devidas a outros fatores. Com base numa receita média de 354 482 dólares por funcionário nas médias empresas da nossa amostra, uma melhoria de 20% na inteligência de dados aumenta as receitas de cada ano em 9216 dólares por funcionário.

Inteligência de dadosComo é que a melhoria da inteligência de dados afeta os resultados empresariais das médias

empresas?

Dos quatro atributos de dados, a inteligência tem um impacto positivo num conjunto mais alargado de resultados empresariais, incluindo o crescimento das receitas e da rentabilidade, o prazo de comercialização, a mobilização das vendas, a exatidão do planeamento/da previsão e as oportunidades de upsell.

Uma melhoria de 20% na inteligência de dados17 resulta em:

Aumento de 2,6% nas receitas todos os anos.Este aumento deve-se unicamente à melhoria na inteligência de dados e é independente de eventuais alterações nas receitas de cada ano devidas a outros fatores. Com base na receita média de 354 482 dólares por funcionário nas médias empresas da amostra, uma melhoria de 20% na inteligência de dados resulta num aumento de receitas todos os anos de 9216 dólares por funcionário.

A melhoria da inteligência de dados é sinónimo de mais receitas—uma melhoria de 20% gera mais 9216 dólares por funcionário.18

12

19 Uma melhoria de 20% na inteligência de dados resulta num aumento de 2,2% na rentabilidade de cada ano. 20 Para cada um destes, uma melhoria de 2 pontos na inteligência de dados numa escala de 1 a 10 resulta numa melhoria de aproximadamente 1 ponto numa escala de 1 a 10 para cada resultado.21 As empresas com alto desempenho (definidas como as três primeiras empresas em termos de classificações gerais de atributos de dados) alcançaram um excelente desempenho empresarial na otimização de recursos ou níveis de stock para minimizar os custos 71% das vezes, quando comparadas com empresas com baixo desempenho (definidas como as três últimas empresas em termos de classificações gerais de atributos de dados), que o fizeram 16% das vezes.

Aumento de 2,2% na rentabilidade todos os anos.Uma empresa de média dimensão com um lucro anual de 2 milhões de dólares teria um aumento dos lucros na ordem dos 440 000 dólares todos os anos.

As empresas que melhoraram a inteligência são 2,2% mais rentáveis.19

Melhoria de 11,6% no prazo de comercialização.Com base nestes dados, uma empresa que atualmente demora 12 meses a lançar um novo produto ou serviço poderia reduzir este tempo em 42 dias.

Além disso, as melhorias na inteligência de dados têm um impacto positivo nos resultados20 como:

– Fomentar as vendas para processar diretamente as solicitações dos clientes em qualquer sítio, em qualquer momento.

– Melhoria na exatidão do planeamento/previsão. – Otimização de recursos/níveis de stock para minimizar os custos. – Maximização das receitas através de oportunidades de upsell aos clientes existentes.

As empresas que melhoram a inteligência de dados têm quatro vezes mais probabilidade de otimizar os níveis de stock.21

13

22 Uma melhoria de 2 pontos numa escala de 10 pontos, sendo que 1= fraco e 10=excelente23 Para cada um destes, uma melhoria de 2 pontos na inteligência de dados numa escala de 1 a 10 resulta numa melhoria de aproximadamente 1 ponto numa escala de 1 a 10 para cada resultado.24 Uma melhoria de 20% na qualidade dos dados resulta numa melhoria de 9% no fornecimento de qualidade consistente ao cliente.

Qualidade dos dadosComo é que a melhoria da qualidade dos dados afeta os resultados empresariais das médias empresas?

A qualidade dos dados tem um impacto direto e positivo em vários resultados empresariais importantes, especialmente o fornecimento de qualidade consistente aos clientes, conformidade e elaboração de relatórios.

Uma melhoria de 20% na qualidade dos dados22 resulta em:

Melhoria de 9% no fornecimento de qualidade consistente aos clientes.Uma média empresa que forneça qualidade consistente aos clientes 70% das vezes pode aumentar esta percentagem para 76% com melhor qualidade de dados.

Melhoria de 6,4% no cumprimento constante dos requisitos regulamentares/de conformidade.Uma média empresa que cumpra de forma constante 85% dos requisitos regulamentares/de conformidade pode agora aumentar esta percentagem para 90%.

Além disso, as melhorias na qualidade dos dados têm um impacto positivo nos resultados23 como:

– Aumento da exatidão na avaliação de riscos. – Melhoria da exatidão e elaboração atempada de relatórios.

As empresas com dados de melhor qualidade apresentam uma melhoria de 9% no fornecimento de qualidade consistente aos clientes.24

14

Usabilidade dos dadosComo é que a melhoria da usabilidade dos dados afeta os resultados empresariais das médias empresas?

Melhorar a capacidade de personalizar e partilhar dados tem um impacto direto e positivo na produtividade, na otimização de recursos e na gestão de stocks.

Uma melhoria de 20% na usabilidade dos dados25 resulta em:

Melhoria de 10% no tempo despendido em tarefas não produtivas.Um funcionário de uma média empresa que despende um terço das suas horas de trabalho mensal—cerca de 53 a 160 horas—em tarefas administrativas ou não produtivas poderia reduzir esse tempo para 48 horas.

As empresas com dados mais utilizáveis aumentam a produtividade em 10%.26

Além disso, as melhorias na usabilidade dos dados tem um impacto positivo em resultados27 como otimização de recursos ou níveis de stock para melhorar as vendas e as operações nos mercados globais.

25 Uma melhoria de 2 pontos numa escala de 10 pontos, sendo que 1= fraco e 10=excelente26 Uma melhoria de 20% na usabilidade dos dados resulta numa melhoria de 10% no tempo despendido em tarefas não produtivas. 27 Para cada um destes, uma melhoria de 2 pontos na inteligência de dados numa escala de 1 a 10 resulta numa melhoria de aproximadamente 1 ponto numa escala de 1 a 10 para cada resultado.

15

Acessibilidade de dados

Como é que a melhoria da acessibilidade dos dados afeta os resultados empresariais das médias empresas?

Melhorar a acessibilidade dos dados (em particular fora do escritório e o acesso móvel) tem um impacto direto e positivo na capacidade de inovar, vendendo novos produtos e serviços, e de penetrar em novos mercados.

Uma melhoria de 20% na acessibilidade dos dados28 resulta em:

Aumento de 5% nas vendas de novos produtos/serviços.Em média, entre as empresas inquiridas, 29% da receita anual, ou 12,2 milhões de dólares, deriva das vendas de novos produtos/serviços. Com base nestes dados, as empresas que melhoram a acessibilidade de dados em 20% podem esperar um aumento de 610 000 dólares em vendas de novos produtos/serviços.

Aumento de 3% em vendas a novos clientes.Em média, entre as empresas inquiridas, 29% da receita anual, ou 12,2 milhões de dólares, deriva das vendas a novos clientes. Melhorar a acessibilidade de dados em 20% iria aumentar a penetração no mercado, resultando numa receita adicional de 366 000 dólares com origem em novos clientes.

28 Uma melhoria de 2 pontos numa escala de 10 pontos, sendo que 1= fraco e 10=excelente29 Uma melhoria de 20% na acessibilidade de dados resulta num aumento de 5% nas vendas de novos produtos/serviços. 30 Uma melhoria de 20% na acessibilidade de dados resulta num aumento de 3% nas vendas a novos clientes. 31 As empresas com alto desempenho (definidas como as três primeiras empresas em termos de classificações gerais de atributos de dados) alcançaram um excelente desempenho empresarial na capacidade de os comerciais processarem as solicitações dos clientes fora da empresa 73% das vezes, quando comparadas com empresas com baixo desempenho (definidas como as três últimas empresas em termos de classificações gerais de atributos de dados), que o fizeram 18% das vezes.

As empresas com acesso móvel aos dados vendem 3% mais a novos clientes.30

As empresas bem-sucedidas têm quatro vezes mais probabilidade de processar encomendas remotamente.31

As empresas com acesso móvel aos dados aumentam as vendas de novos produtos em 5%.29

16

ConclusãoEste estudo sobre médias empresas na América do Norte e na Europa confirmou a teoria até mesmo as mais pequenas melhorias na acessibilidade, usabilidade, qualidade e inteligência de dados têm um impacto direto e positivo em resultados empresariais cruciais.

Além disso, as empresas com sistemas ERP que fornecem dados mais utilizáveis e acessíveis têm mais probabilidade de realizar estes resultados. Por outras palavras, as empresas com sistemas ERP extremamente eficientes serão mais rentáveis, irão beneficiar de uma maior recuperação do crescimento das receitas e tirar partido das melhorias em resultados cruciais operacionais ou focados no cliente, tais como prazo de comercialização, oportunidades de upsell ou inovação com novos produtos ou serviços.

Desde ganhos de receitas e rentabilidade até novos clientes, melhor qualidade e eficiência operacional aumentada, as três melhores empresas em termos de classificações gerais de atributos de dados alcançam um desempenho superior, um facto que deveria ser observado pelas empresas que procuram melhorar o seu desempenho. Tendo em conta que se trata de valores médios baixos para cada uma das classificações dos atributos de dados—acessibilidade 6,6, usabilidade 6,7, qualidade 7,3 e inteligência 6,932—existe uma oportunidade considerável para a melhoria dos dados. O retorno do investimento (ROI) num sistema ERP que maximiza estes atributos de dados seria significativo, dado o potencial impacto nos resultados empresariais.

32 Numa escala de 1 a 10 pontos

17

Apêndice: Metodologia e análiseA metodologia do estudo envolveu três passos:

– Operacionalização de atributos de dados, conceção do inquérito e testes – Recolha de dados – Análise

Operacionalização de atributos de dadosA IDG Research Services criou o questionário para o estudo com base no contributo de intervenientes chave da Sage.

Os inquiridos responderam a uma série de perguntas relacionadas com as dimensões de dados acima referidas. Foi-lhes ainda pedido que classificassem atributos de dados numa escala de 10 pontos, sendo que um aumento de 1 ponto representa um aumento de 10% no nível percecionado de um atributo de dados.

A margem de erro é de aproximadamente 5,6%, com um nível de confiança de 95%. Os in-quiridos que não cumpriram todos os requisitos foram eliminados, para garantir que todas as perguntas obtinham resposta de todos os inquiridos.

Recolha de dadosA pesquisa foi levada a cabo online junto de inquiridos da América do Norte e da Europa a trabalhar em empresas com 100 a 500 funcionários. Os inquiridos qualificados tinham cargos seniores de direção (ao nível da direção ou cargos superiores) e desempenhavam funções de TI ou LOB (contabilidade, compras, vendas, marketing, gestão de stocks/armazém, produção). Embora o inquérito tenha incidido sobre uma amostra representativa dos setores verticais, foi usada uma amostragem por quota para garantir que pelo menos 50% das respostas se referi-am aos setores da produção, produção por processos, distribuição e serviços empresariais.

A amostra para este inquérito teve origem em painéis da IDG e/ou painéis de terceiros. Os indivíduos que corresponderam às nossas especificações alvo receberam um e-mail com um link para o inquérito, convidando-os a participar; os participantes receberam um incentivo por realizar o inquérito. Tratou-se de uma recolha de dados anónima. A Sage não foi identificada como sendo o patrocinador do inquérito.

18

AnáliseA IDG Research Services utilizou uma análise de variação e de tabelas cruzadas para ajudar a compreender a ligação entre a eficiência geral da infraestrutura ERP e a rentabilidade empresarial, as receitas, o crescimento planeado, etc. (ou seja, como é que os resultados empresariais chave se alteram à medida que se verifica uma melhoria na acessibilidade, na usabilidade e no conhecimento de informações empresariais).

Em termos específicos, foram analisados os seguintes aspetos:

– A acessibilidade e a usabilidade das informações empresariais em médias empresas – Até que ponto a utilização de sistemas ERP melhora o acesso e a usabilidade das

informações empresariais – Se as empresas com melhor acessibilidade/usabilidade de dados têm geralmente níveis

superiores de crescimento das receitas, rentabilidade ou vendas por funcionário – A qualidade das informações empresariais em médias empresas – Até que ponto a utilização de sistemas ERP melhora o conhecimento de informações

empresariais – Se geralmente as empresas com um melhor conhecimento de informações empresariais

obtêm mais crescimento das receitas, rentabilidade, vendas por funcionário

Trabalho de campo 7 a 24 de fevereiro de 2014

Total de inquiridos 300

Qualificados Nível da direção e cargos superiores nas funções de TI e LOB em médias empresas com 100 a 500 funcionários. Foi usada uma amostragem por quota para garantir que 50% das respostas agregadas se referiam aos setores verticais da produção, serviços empresariais/profissionais e distribuição/retalho/grossista.

Geografia América do Norte (150)Europa (150)

Metodologia Recolha Questionário online

Número de perguntas 15

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A equipa de pesquisaJanet King, SVP/GMProfissional na área de estudos de mercado há 24 anos, Janet King possui uma vasta experiência na conceção, análise e apresentação de programas de pesquisa quantitativa e qualitativa. Janet King concebeu e levou a cabo estudos nos Estados Unidos e a nível global para clientes nas áreas de tecnologia, comunicação social e mercados do consumidor. Possui conhecimentos aprofundados sobre métodos de pesquisa, incluindo variadas técnicas e análises. Os seus envolvimentos recentes incluem estudos sobre informações de mercado no fornecimento de serviços de TI, boas práticas na inovação na nuvem, serviços geridos, comunicações unificadas, inovação em centros de dados, business intelligence/análise de negócios, big data/gestão de dados, entre outros. Janet King é Bachelor of Science pela Alfred University e possui um MBA da Franklin W. Olin Graduate School of Business da Babson College.

Jen McKean, diretora de pesquisaJen McKean é uma profissional de pesquisa quantitativa com experiência, que conhece bem as tendências chave de tecnologia que as organizações enfrentam atualmente. Concebeu e levou a cabo numerosos programas de pesquisa para ajudar a posicionar os clientes como líderes de pensamento em documentos técnicos, suplementos e programas de publicação personalizados. Colaboradora chave no desenvolvimento da AdGauge®, o estudo da IDG sobre o universo de leitores, Jen McKean possui um leque único de experiência em pesquisa, conhecimentos de mercado e pensamento criativo. Jen McKean é membro da equipa da IDG Research Services desde 1997 e é Bachelor of Arts de Economia pela University of Rhode Island.

Perry Laberis, gestor de pesquisaPerry Laberis juntou-se à IDG Research Services depois de trabalhar na empresa de análise de mercado Enterprise Strategy Group (ESG). Na ESG, levou a cabo estudos de mercado primários e secundários, desenvolveu modelos e previsões de dimensionamento de mercado, e criou e produziu relatórios e comunicações. Perry Laberis colaborou em projetos de pesquisa numa variedade de áreas de TI, incluindo virtualização, segurança, redes e computação na nuvem, entre outros. Perry Laberis já conhecia a IDG, tendo trabalhado como analista de pesquisa associado na IDC antes de se associar à ESG. É ainda autor de vários artigos e documentos técnicos para a IDG sobre uma variedade de temas empresariais e de tecnologia, para clientes fornecedores de TI a nível global. Perry Laberis é Bachelor of Arts pela Trinity College.

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Sobre a IDG Research ServicesFundada em 1987, a IDG Research Services é fornecedora de pesquisas de serviço completo e especialista na realização de pesquisas relacionadas com marketing e comunicação social para vendedores B2B do setor das tecnologias. Esta abordagem específica de um setor permite à empresa personalizar as suas abordagens de pesquisa, métodos e técnicas, para ir ao encontro das necessidades de pesquisa únicas de cada cliente. Enquanto secção do International Data Group (IDG), a IDG Research Services leva aos seus clientes os recursos e a experiência de uma grande organização global sob a forma de uma empresa ágil e focada no cliente. A pesquisa abrange desde ações limitadas aos Estados Unidos ou a um único país, até programas globais que envolvem diversos países e regiões. Os clientes recentes incluem, entre outros, a VMware, Progress Software, Dell, SAP, HP, Qwest, Numara e Oracle. Para mais informações, vá a www.idgresearch.com.

Acerca de The Sage Group plcFornecemos às pequenas e médias empresas uma gama de software e serviços de gestão de empresas fáceis de utilizar, seguros e eficientes – desde contabilidade e folhas de pagamento a sistemas integrados de gestão empresarial, sistemas de gestão das relações com os clientes e sistemas de pagamento. Os nossos clientes recebem aconselhamento e apoio contínuos através da nossa rede global de peritos locais que os ajudam a resolver os seus problemas empresariais, transmitindo-lhes a confiança de que necessitam para alcançarem as suas ambições empresariais. Constituída em 1981, a Sage foi cotada na Bolsa de Londres em 1989 e passou a fazer parte do índice Footsie 100 em 1999. A Sage tem mais de seis milhões de clientes e mais de 12 700 funcionários em 24 países, incluindo no Reino Unido e Irlanda, no continente Europeu, na América do Norte, África do Sul, Austrália, Ásia e no Brasil.

Para mais informações sobre a Sage visite o web site da empresa em www.Sage.pt.

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