O Pós-Venda de uma Ferramenta e o impacto no projeto de Mineração de Dados/BI

Em uma conversa informal durante um almoço, conversei com um consultor de Business Intelligence a respeito da importância do Pós-Venda e acompanhamento do provedor da ferramenta dos projetos de implantação.

Durante esse último ano tive a oportunidade de acompanhar a implantação de alguns projetos de ERP, e Business Intelligence e tenho algumas impressões sobre essa questão de ferramenta.

Na maioria das vezes  em que vejo questões comerciais sendo discutidas, muitos managers discutem todas as possibilidades possíveis em um projeto: Escopo, preço, características da ferramenta, diferenciais em relação a ferramentas de mercado; porém, duas questões que são de uma importância altíssima (Leia-se Risk Management) não são discutidas: Acompanhamento do provedor da ferramenta ao projeto de implementação/suporte; e curva de aprendizado da ferramenta.

Vou dar um pequeno testemunho a respeito da SAP a respeito disso e acho que pode servir de exemplo para as outras distribuidoras de software; ou mesmo pode ajudar na hora de colocar questões contratuais/comerciais junto ao distribuidor/vendedor de software no momento da negociação.

Como funciona:

A SAP no momento do licenciamento de uma permissão e uso de software estabelece dois contratos um com o vendedor (Parceiro responsável pela venda) e um com o cliente que fez a aquisição do licenciamento para trabalhar com o ERP.

No momento desse contrato, para as questões relacionadas à área técnica e suporte (implantação, treinamento, dúvidas, solicitação de atualizações, etc) o cliente é obrigado por força contratual buscar ao parceiro; e este último é responsável pelo atendimento desse cliente.

Se o atendimento não é satisfatório, o cliente aciona primeiro o parceiro solicitando auxílio para algum tipo de questão (erro de implantação, treinamento, questões relacionadas a problemas de suporte, entre outros) e se não for atendido tem o canal para informar diretamente à SAP que entra de forma arbitral para resolução desses conflitos as vezes com advertências aos parceiros com o encaminhamento do cliente a outra consultoria e até descredenciamento do parceiro. Simples assim. Em um momento no passado havia até informações que a SAP realizava o registro do tempo em que o projeto levou para ser concluído e de acordo com o tempo de implantação verificava junto ao Parceiro o motivo do atraso no projeto, e quais variáveis que influenciaram esse atraso para acompanhamento.

Na prática, o que eu tenho visto em conversas com alguns contatos e até mesmo experiências pessoais é que os vendedores de software querem oferecer uma solução totalmente black-box no qual o provedor da ferramenta está pouco se importando com o seu projeto, ou mesmo com a sua necessidade e a curva de aprendizado; há somente o interesse em ‘bater o martelo’ e fechar a negociação no aspecto financeiro.

Dentro disso que foi dito, vale a pena antes de fechar qualquer tipo de contrato questionar o provedor da ferramenta de Mineração de Dados/BI nos seguintes aspectos: Qual é o seu serviço de pós-venda e quais vantagens eu vou ter em relação ao atendimento? Qual é o tipo de suporte que a ferramenta possuí e quais os níveis de chamado e a escalabilidade? Quais algoritmos que essa ferramenta de mineração suporta? Há condições de implementar um algoritmo novo? Quais são os centros de treinamento disponíveis da ferramenta e quais são os treinamentos específicos para os tipos de análises que desejamos? Qual é a forma na qual eu posso implementar inferências estatísticas diversas nessa ferramenta, e quais os níveis de complexidades envolvidos nesse processo de implementação?

São perguntas básicas, que faz toda a diferença na questão de um projeto de mineração, pois podem influir de maneira amplamente negativa no desenvolvimento dos trabalhos de implementação e atraso nos cronogramas como um todo; é aquela velha máxima na qual se tem uma Ferrari para andar a 40 Km/h na cidade de São Paulo, e na maioria do trajeto em ruas de terra.

O Pós-Venda de uma Ferramenta e o impacto no projeto de Mineração de Dados/BI

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