Depoimentos de Clientes

Análises para a inovação diária

Cientistas quantitativos utilizam estatística para promover as marcas de consumo mais emblemáticas da P&G

Procter & Gamble

DesafioContinuar a expandir os limites da ciência e da tecnologia em agentes de limpeza e produtos para cuidados pessoais.
SoluçãoAdoção de uma cultura de análise em toda a organização. Adoção de uma abordagem centrada em dados para a experimentação com o uso dos recursos de planejamento de experimentos no JMP, para aprimorar a qualidade e, ao mesmo tempo, reduzir custos.
ResultadosA P&G aderiu a uma cultura de melhoria contínua.

Desde sua fundação há quase 200 anos, a Procter & Gamble (P&G) evoluiu de uma parceria entre dois homens para produzir velas e sabão e se tornou a maior e mais rentável empresa de bens de consumo do mundo. Atualmente, o portfólio da P&G inclui mais de 60 marcas icônicas, incluindo Gillette, Tampax, Bounty e Pampers. Em um setor tão movimentado e competitivo como o de bens de consumo, esse sucesso não é uma conquista pequena. E também não é uma tarefa fácil.

“Não acredito que o consumidor médio esteja realmente consciente de que [a pesquisa e desenvolvimentos de produtos para cuidados pessoais e de limpeza] seja um programa de alta tecnologia”, afirma Beatrice Blum, Estatística no Setor de Ciência Quantitativa da P&G. Eles somente conhecem um bom produto quando o veem. “Nosso objetivo é usar uma abordagem quantitativa para desenvolver produtos de qualidade superior – produtos vencedores – que não estejam apenas atendendo às necessidades dos consumidores, mas também melhorando a vida deles em todo o mundo”.


Um consumidor individual pode facilmente entrar em contato com múltiplos produtos P&G em um único dia, desde trocar uma fralda, limpar a cozinha ou lavar a roupa, por exemplo.


Limpeza e higiene, diariamente, no mundo inteiro. É por esse motivo que a qualidade de produto é tão vital. Entretanto, as pesquisas comprovam que consumidores individuais ainda investem comparativamente pouco tempo tomando decisões de compra sobre produtos descartáveis.


Em vez disso, eles acreditam em marcas confiáveis, como a P&G, para oferecer produtos que funcionam sempre bem.

Hoje em dia, na P&G, “as estatísticas fazem parte de tudo”

Qual é o segredo do estrondoso sucesso da P&G com relação a seu portfólio de “produtos vencedores”? Blum declara que a tomada de decisões orientada por dados é parte integrante da qualidade. Confiando no conhecimento dos dados para impulsionar o negócio, a P&G funciona de forma mais eficiente, economizando tempo e dinheiro, bem como melhorando a criação de produtos de acordo com as expectativas do consumidor. Os recursos vão além. E os produtos atendem a elevados padrões de qualidade.

A própria Blum apoia as funções de pesquisa e desenvolvimento da P&G na Alemanha, ajudando a atender às necessidades em diversas áreas de negócio. “Desde as plantas de fabricação até o trabalho do projeto e o aprimoramento dos processos, eu apoio os engenheiros, de um lado, e o trabalho comercial, do outro”, afirma. “Porque não precisamos apenas melhorar o produto, mas também devemos melhorar como analisamos e coletamos os dados e como analisamos os métodos que já estamos utilizando”.

Anos atrás, ela descreve, “muitos dados que eram coletados não eram utilizados. Se os dados forem coletados de forma inadequada, é muito difícil analisar ou tirar conclusões com base neles”. Agora Blum e suas colegas de Ciência Quantitativa mudaram tudo isso. “Podemos nos distanciar e analisar o que já temos de uma maneira diferente. Hoje em dia, na P&G, “as estatísticas fazem parte de tudo”Em todos os lugares onde dados são coletados, vemos um estatístico atribuído a esse programa, analisando os dados.”


O JMP em funcionamento, do projeto ao produto final.

Uma abordagem abrangente sobre os dados de produtos e processos, da matéria-prima ao cliente final

Os estatísticos da P&G extraem diversos conjuntos de dados diferentes, desde testes de consumidores e painéis sensoriais até estabilidade e confiabilidade, e experimentos acelerados que examinam o grau de conservação dos produtos. E tudo isso se sobrepõe aos testes de laboratório padrão. Observe o caso das fraldas, por exemplo. “Temos todos os tipos de dados diferentes”, conclui Blum. “Podemos testar a absorção e a distribuição do líquido entre as camadas. Também testamos a linha de produção de fraldas, ajustando os parâmetros de acordo com isso. E testamos as matérias-primas - antes mesmo do início do processo de produção. Precisamos verificar não apenas o que nos é fornecido, mas também nosso próprio processo de produção e modelos preliminares antes que todos estes componentes se encontrem”.

O que diferencia a P&G é que toda essa experimentação é cuidadosamente projetada para que Blum e suas colegas coletem dados que forneçam uma visão empresarial significativa e prática, sem números supérfluos. Fazer mais com menos dados (mas coletados de forma mais estratégica) tem um impacto enorme, Blum ressalta: “Há muitas informações ocultas por trás da máscara de um enorme conjunto de dados”. O Planejamento de Experimentos (DOE) ótimo ajuda a equipe a se concentrar no que é importante – e ajuda os departamentos a otimizarem os recursos que utilizam na realização de estudos.

“O DOE começou a ter um papel cada vez maior dentro da empresa”, observa Blum. “Se tiver condições de realizar grandes estudos de consumo, geralmente você obterá as respostas. Mas, hoje em dia, a maioria dos departamentos prefere usar os recursos de forma mais eficiente. Na verdade, com o DOE ótimo, é possível encontrar diferentes soluções que variam muito o custo para a empresa. E se você tiver duas ou três soluções ótimas, você pode escolher a mais econômica. Somente o DOE nos oferecerá essas opções. Portanto, buscamos usar o DOE, em cada etapa, sempre que possível.”


As variáveis de composição e produção afetam a maneira como uma fralda se ajusta. Os dados do produto podem ser comparados com a resposta do consumidor para conquistar a melhor qualidade possível.

A experimentação sofisticada produz mais informação em menos tempo com o JMP®.

Mesmo antes da P&G adotar o JMP como seu software preferido, Blum disse que já estava “ciente de que a plataforma DOE no JMP era excelente”. Os primeiros a adotarem o software na divisão usavam o JMP para desenvolver scripts personalizados, que eram úteis para todo o laboratório: “Os dados vinham da máquina e bastava clicar em um botão [no JMP] para obter o resultado.”

Não demorou muito até que a própria Blum começasse a usar o software para executar análises cada vez mais complexas. “O JMP tem uma interface muito prática que me permite representar graficamente os dados de uma maneira intuitiva, com o Desenvolvedor de Gráficos - qualquer pessoa pode fazer isso. Sempre que seus dados estejam estruturados, é possível utilizar o Desenvolvedor de Gráficos para entender o que realmente existe, antes mesmo de você começar a análise - é isso o que realmente mais me fascina.”

Blum declara que, para uma empresa como a P&G, onde a diversidade de histórico e experiência é considerada o componente central de uma equipe de sucesso, o JMP ajuda a transpor as barreiras. “Decidimos realmente aderir à cultura de diversidade da P&G e ver as coisas a partir de diferentes perspectivas: uma pessoa especializada em ciência da computação, uma pessoa especialista em aprendizagem de máquina. Se todos analisarem o mesmo problema, o resultado será uma compreensão muito melhor do que existe e como podemos melhorar o que lemos a partir desses dados.” Dessa forma, as diferenças entre os estatísticos e os engenheiros, bem como entre o pessoal da fábrica e o das diretorias, serão transpostas.

“A visualização é a chave para tudo, pois, em geral, é o que as pessoas entendem, principalmente na gerência. Eles não querem lidar com números. Em vez disso, mostre a eles uma imagem que conte a história. Não precisa ser a imagem mais precisa; basta simplesmente contar uma história que tenha uma conclusão. É também neste aspecto que vejo no JMP a vantagem de fornecer esses gráficos e raciocínios. E, claro, a interatividade.”


Blum e suas colegas do Setor de Ciência Quantitativa exploram diferentes variantes de matérias-primas para ajudar a deixar as fraldas mais macias e confortáveis.

Uma mudança de cultura incorpora os valores da marca P&G

As estratégias baseadas em estatísticas agora estão chegando em outras aplicações empresariais. Blum enfatiza que atualmente a empresa está encontrando cada vez mais maneiras de extrair conhecimento de dados não estruturados através da mineração de texto. “Onde antes era necessário ler tudo, agora as técnicas de mineração de texto são muito úteis para as patentes e para [analisar] comentários de consumidores. Embora nosso setor de Marketing antes se interessasse apenas em estudos de pesquisa de mercado, hoje em dia, eles têm uma perspectiva diferente”. E o mesmo vale para os gerentes da cadeia de suprimentos da P&G.

Não há dúvida de que o pensamento quantitativo e orientado à inovação tem um papel fundamental na P&G. “Tem sido um prazer ver essa cultura mudar aqui dentro”, acrescenta Blum. “A P&G está continuamente melhorando e avançando. Não existe uma rotina. Não existe tarefas repetitivas. É uma cultura de aprendizagem.

“Essencialmente, quanto mais pessoas se conscientizarem do fato de que, com todos os dados que coletamos, podemos obter informações valiosas, mais conseguiremos realizar o que não conseguíamos anteriormente."

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The results illustrated in this article are specific to the particular situations, business models, data input and computing environments described herein. Each SAS customer’s experience is unique, based on business and technical variables, and all statements must be considered nontypical. Actual savings, results and performance characteristics will vary depending on individual customer configurations and conditions. SAS does not guarantee or represent that every customer will achieve similar results. The only warranties for SAS products and services are those that are set forth in the express warranty statements in the written agreement for such products and services. Nothing herein should be construed as constituting an additional warranty. Customers have shared their successes with SAS as part of an agreed-upon contractual exchange or project success summarization following a successful implementation of SAS software.

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