O termo análise de dados pode assustar e parecer que é algo muito difícil, mas em termos gerais analisar dados é uma prática que transforma números em informações úteis para serem utilizadas estrategicamente em negócios. Essa análise contribui para uma melhor performance das empresas no mercado em tempos digitais e precisa ser prioridade dentro da sua equipe de marketing.
Trata-se de dados extraídos de campanhas, ações e interações nas plataformas que ajudam a entender o cenário e reavaliar estratégias. Por isso é importante saber coletar e interpretar para convertê-los em insights. Trabalhar com dados é uma mina de ouro, pois são essas ações que ditam o que está ou não funcionando, sendo uma estratégia poderosa para revolucionar a tomada de decisões. Empresas que trabalham com dados tendem a crescer mais de 30% ao ano, segundo um relatório da Forrester.
Para te ajudar a entender melhor quais são os princípios da análise de dados e quais as melhores ferramentas para isso, reunimos aqui tudo o que você precisa saber sobre como a análise de dados pode alavancar os seus negócios resolvendo problemas científicos ou corporativos.
Como os dados podem influenciar no meu crescimento?
O uso de dados para análises é talvez uma das ferramentas mais importantes para o crescimento de um negócio. Tudo pode ser analisado e melhorado em algum grau. Já dizia o ditado “O que não pode ser medido, não pode ser melhorado” e isso não é diferente quando o assunto é dados.
Quando falamos de uma empresa financeira, por exemplo, essa análise pode automatizar a liberação de crédito e simplificar processos, pré-estabelecendo quais serão os riscos e outros fatores. O data analytics pode ser aplicado tanto em grandes empresas, como em startups e micro empresas. Esses dados beneficiam como um todo e não só um setor específico, embora possa ser aplicado em partes diferentes do seu negócio.
É um espaço ainda pouco explorado pelas empresas e possui um potencial sem limites na resolução de problemas. Alguns dos exemplos de onde podemos aplicar o data analytics para obter grandes resultados são:
- Gerenciar e reduzir riscos;
- Compreender o cenário atual do mercado;
- Extrair insights valiosos para sua estratégia;
- Entender as necessidades exatas do seu cliente;
- Melhorar a experiência do cliente em todas as frentes;
- Analisar seus resultados e acompanhar indicadores em tempo real.
Com uma análise de dados efetiva, todo e qualquer sistema pode ser transformado e medido para alcançar os melhores resultados.
Como os dados funcionam?
Você pode extrair dados de todos os setores da empresa, mas de nada adianta se não souber como interpretá-los ou quais metodologias aplicar. Por isso é importante ter objetivos claros quando o assunto é resolver problemas.
Para te ajudar como analisar os dados, existem três princípios básicos, que são também fases da análise de dados:
- Exploração: Olhar para os processos e dados sem julgamentos a fim de encontrar informações não vistas antes;
- Gerar hipóteses sobre as causas: Buscar por meio desse desafio encontrado as possíveis causas e entender como ajustar;
- Testar as hipóteses ou eliminar as causas: usar os dados, experimentos e análises do processo para verificar quais das potenciais causas contribuem para o problema.
Essas fases também são ferramentas que juntas com as categorias de análise de dados ajudam a entender os cenários e trazer as informações mais completas. Essas categorias são: Descritiva, Prescritiva, Preditiva e Diagnóstica, mas calma que vamos explicá-las ao decorrer deste artigo.
Juntar equipes para iniciar ciclos que podem ter maior duração para levantar os dados, causas e efeitos, é uma maneira inteligente de integrar Squads e melhorar os processos da sua empresa de forma eficaz. As equipes podem se dividir em setores e a resolução de vários problemas acontecem simultaneamente.
Como saber se a análise de dados funciona para minha empresa?
Analisar os dados com certeza é para todas as empresas, mas se tiver alguma dúvida, responda as questões a seguir:
- Sua empresa possui algum processo disfuncional ou processo que precisa ser revisitado com frequência?
- Seus produtos continuam performando ao longo dos meses da mesma maneira?
- Você mensura o desempenho e refaz metas para aumentar produtividade e lucro?
Ao medir desempenho e processos de todas as áreas, sempre vai existir algo para se olhar e melhorar. A magia da análise de dados é você olhar racionalmente para o processo e entender como ele pode ser construído, e por vezes até refeito, para obter resultados positivos. De início pode ser desgastante, mas conforme as resoluções são tomadas, é perceptível o crescimento e a melhoria do seu negócio.
Como usar os dados no meu negócio?
Com a decisão de olhar pra dentro de casa e organizar, a próxima definição é como usar esses dados. Apesar de uma decisão inteligente, também pode ser trabalhosa e pode até exigir ajuda profissional para adequar os dados para serem utilizados nas ferramentas. É um processo que pode ser bastante complexo, por isso entenda as etapas.
Para começar, a estratégia de data analytics pode ser dividida da seguinte forma:
- Análise de dados: utilização dos dados coletados para encontrar padrões, tendências e outras diferenças que podem sugerir, suportar ou rejeitar teorias sobre as causas ou os defeitos.
- Análise dos processos: uma visualização detalhada dos processos chave existentes que atendem aos requisitos do cliente para identificar o tempo de ciclo, retrabalho, quebra e outros passos que não agregam valor para o cliente.
Quanto mais informações precise coletar, organizar, guardar e analisar, mais complexo pode se tornar essa mudança. Tenha em mente que contratar profissionais capacitados para colocar em ordem e reduzir o tempo com o uso de ferramentas certas, pode ser a melhor e mais prática ideia no momento em que se decide por essa estratégia. Com dados em mãos e a tecnologia necessária, fica fácil saber qual a melhor decisão.
Quais os tipos de análise de dados?
Para ajudar nesse processo existem tipos de análises que precisam ser feitas de acordo com o processo e sua complexidade. Lembre-se de que dados contam uma história e coletar as informações é apenas uma parte desse processo. É preciso entender qual a melhor categoria para se trabalhar e obter o melhor de acordo com o seu potencial. Para isso, separamos os tipos de análises que vão te ajudar a decidir qual o melhor caminho, confira:
Análise preditiva
Trata-se de usar os dados captados no passado para fazer uma previsão lógica dos resultados que estão sendo estudados nos eventos futuros. Uma das técnicas mais usadas nas empresas, pois possibilita que se protejam dos riscos e explorem as possibilidades.
Ela é mais eficiente que a análise descritiva e diagnóstica e requer modelagem estatística, tecnologia e mão de obra adicional para fazer essas projeções. Lembrando que a previsão é apenas uma estatística e que quanto melhor a qualidade dos dados, melhor a precisão. Coleta-se dados de diversas fontes para cruzar as informações e trazer insights preditivos e inteligentes.
Análise prescritiva
Pode ser confundida com a análise preditiva, mas tem um objetivo diferente. Ela foca em determinar quais as consequências das decisões e não só prever o futuro. Para esse modelo, as empresas precisam estar certas e preparadas com recursos e esforços, pois é um grande compromisso organizacional.
Utilizando tecnologia de última geração e prática de dados, ela identifica os padrões existentes e extrai as melhores estratégias contribuindo para uma tomada de decisão mais efetiva, melhorando o desempenho empresarial.
Análise descritiva
Essa análise é a base de todos os dados, pois seu uso é simples sendo a mais utilizada nos negócios. Usar painéis para demonstrar o que aconteceu usando dados anteriores. Desta forma, sua principal função é rastrear os KPIs (indicadores-chaves pré-estabelecidos) com base em benchmarks definidos para tomar decisões no presente e não no futuro. Ele busca com os dados, encontrar respostas rápidas, seguras e eficientes para as questões cotidianas da empresa.
Análise diagnóstica
É um complemento a outras modalidades, pois se baseia nos dados coletados a partir de análises descritivas para encontrar os motivos dos resultados. Ele serve para identificar padrões de comportamento e criar mais conexões entre os dados, fazendo uma verificação mais ampla e geral dos eventos. Se a análise descritiva cuida dos dados para fazer uma análise de crédito, por exemplo, aqui a análise diagnóstica vai traçar o comportamento do consumidor para melhorar suas ações de marketing e vendas, separando-as por perfil. O uso desse método ajuda no planejamento empresarial.
Análise feita por inteligência artificial
Existe também a análise feita de forma automatizada, que usa uma prática chamada Big Data Analytics. Ela possibilita ganhar tempo na análise de dados, já que se tratando de empresas muito maiores, o manuseio das informações torna-se impossível. Por meio da tecnologia, permite que o sistema investigue os dados e extraia as informações mais relevantes do processo, conseguindo identificar possíveis riscos e oportunidades para facilitar o processo de tomada de decisão de forma rápida e eficiente.
Como preparar o seu negócio para os dados?
Dúvidas podem surgir quando esse mundo é novo e preparar as equipes e a empresa para se adequar aos processos é fundamental. Abaixo preparamos algumas das principais etapas para aplicação imediata no seu negócio:
Planejamento é a chave
É papel do planejamento definir os objetivos, orçamento, prazos, quais profissionais vão atuar e em quais frentes. Afinal, ele é a base para qualquer estratégia empresarial e é por aqui que deve começar.
Onde será feita sua análise?
Onde estará o foco das análises é uma questão fundamental, pois são muitos dados de diversos setores para serem analisados. Escolha a área e analise os dados dela. Afinal, não adianta querer prever vendas analisando o setor de Recursos Humanos. Esse primeiro objetivo é o que vai ditar quais dados e como interpretá-los.
Trabalhe com hipótese
Escolha as perguntas e hipóteses que serão trabalhadas para que a análise de dados as responda. No volume de vendas, por exemplo, é possível analisar:
- Tal produto está tendo uma boa aceitação no mercado?
- O faturamento obtido com as vendas é suficiente para cobrir os custos?
- Qual é o estoque necessário para uma data sazonal?
- Quais produtos precisam de um trabalho de marketing mais efetivo?
Defina quais serão suas fontes de dados
Você precisa sempre indicar de onde esses dados surgiram, principalmente porque existem muitas ferramentas para isso. Essa etapa é importante para manter o foco e a veracidade de todas as informações.
Estabeleça Indicadores chave
Metas e KPIs são importantes para você saber se o processo está sendo efetivo. Os indicadores de desempenho podem ser rastreados usando a Inteligência de Dados para identificar os pontos de interesse nos processos.
Colete e analise os dados
Para isso, um bom sistema de gestão é fundamental. Escolher os dados certos vai te ajudar a responder as hipóteses e perguntas levantadas. Investir em uma boa ferramenta ou pessoas e empresas especializadas pode ser uma saída caso falte experiência para essa etapa do processo.
Integre sua equipe
Um Squad bem integrado garante a efetividade do trabalho. Metodologias que ajudam na ligação entre os setores de interesse dos processos faz com que a precisão dos dados seja a melhor possível e engajam os colaboradores.
Conclusões e predições
Assim que o processo tomou forma e você já tem todos os dados em mãos, hora de fazer as análises inteligentes e responder as hipóteses e perguntas que foram levantadas. Interprete os dados e entenda se é necessário a coleta de novas informações para complementar a tomada de decisões estratégica e mais vantajosa.
Lembre-se de que a conclusão não prova que uma hipótese é verdadeira e sim orienta e facilita a identificação da melhor estratégia de intervenção.
Como obter dados para o meu negócio?
Análise de dados é o presente. Mesmo tendo um banco de dados a disposição, como é na maioria das empresas, entender os números e suas funções pode ser um desafio. O ideal é organizar os dados em conjuntos e categorias específicas e estratégicas para o seu negócio e só assim, analisá-los para que se tornem mais compreensíveis a visualização do Big Data. A sugestão para iniciar a estrutura de análise de dados são segue essa ordem:
- Coletar dados;
- Agrupar dados por tópicos;
- Utilizar uma ferramenta para procurar por correlações nos dados;
- Montar gráficos com informações encontradas pela correlação;
- Interpretar os gráficos de acordo com o sistema analisado;
- Montar um relatório de análise.
Questionários e sistema de estoque da empresa, são exemplos de coletas de dados que são realizadas facilmente. Agrupando os dados de acordo com os tópicos permite que o cruzamento das informações seja feito com mais praticidade e precisão.
Desta modos, os gráficos devem ser montados com dados isolados e possuam relação entre si, isso dará melhor visibilidade aos cenários.
Os relatórios são uma das principais etapas do processo, pois é lá que estarão explícitos os resultados mais importantes e os possíveis usos estratégicos para que os gestores interpretem e possam tomar suas decisões.
Por que investir em análise de dados?
Empresas que querem sobreviver ao mercado precisam atualizar seus processos e automatizar suas funções para ser mais estratégicos e acompanhar as tendências.
Além disso, entender e estruturar uma boa análise de dados garante à empresa uma melhor tomada de decisão.
Portanto, a capacidade de prever o comportamento do consumidor é muito apreciada pelo mercado. Da mesma forma, existe uma maneira de espionar o comportamento do mercado usando padrões passados como base.
Deste modo, sistemas de computador devem ser adicionados para analisar os dados em tempo real. Essa técnica é muito importante no caso de avaliar o valor de ações, por exemplo.
E após ler este artigo você percebeu que não está analisando os dados da sua empresa de forma correta, conte com a Witbiz. Somos uma empresa especializada em consultoria de marketing que possui expertise em estratégias e análise de dados para entender qual o comportamento do seu público e como se direcionar a ele com assertividade.
