Data Analytics: entenda como usar em sua empresa

Dados valem ouro para as empresas porque podem mostrar o caminho para o seu sucesso. Se uma companhia consegue entender a fundo o mercado e seus clientes, é mais fácil de tomar decisões adequadas. Tudo isso só é possível quando há, não só uma gestão eficaz, mas também um trabalho otimizado de Data Analytics.

Data Analytics é a prática voltada para a análise dos dados que a empresa retém e gerencia. Em suas atividades, uma série desses dados são gerados no cotidiano, e eles estão em fontes muito acessíveis, como e-mails, planilhas, documentos, softwares de Marketing, ferramentas de Analytics, entre outras.

A partir dessas fontes, o processo é captar os dados e, com o suporte de ferramentas adequadas, analisar o que o conteúdo representa para cada uma das suas dimensões de negócio. O mais importante desse trabalho de Data Analytics, e o que realmente o concretiza dentro dessa proposta, é que a análise desses dados seja feita com uma finalidade, independentemente de qual ela seja.

Neste conteúdo falaremos mais sobre como a estratégia trará vantagens decisivas para os negócios. Saiba como fazer, qual a importância e de que maneira se desenvolve.

O impacto do Data Analytics na cultura da empresa

Data Analytics é muito mais do que uma prática, e entender essa diferença pode ser decisivo para o sucesso da empresa. A captação e análise de dados não pode ser vista como uma atividade pontual, apenas quando um setor desejar observar dados para tomar decisões. Há uma necessidade fundamental de que a mudança seja cultural, ou seja, nas raízes da empresa.

Isso significa que a companhia deve propor mudanças mais profundas e que permitam que o Data Analytics seja umas das bases de sua gestão. Assim, se prepara para gerenciar todas as suas atividades e decisões a partir dos dados que são analisados continuamente. Como resultado, cada passo dado só será concluído após o entendimento do que os dados trazem como informação para insights de negócio.

A gestão estratégica baseada em dados é um modelo de administração já muito difundido entre as empresas, prezando por traçar objetivos e conquistá-los a partir da tomada de decisões. Para que essas escolhas sejam precisas, é necessário que os dados apontem a melhor direção. Sem o embasamento a partir de informações concretas, não há perspectiva de sucesso na empresa.

Quando esta cultura é implementada, empresas trabalham baseadas no que os relatórios de dados apontam. A tomada de decisão, guiada por dados, coloca uma companhia mais próxima de objetivos que também precisam ser definidos a partir de perspectivas projetadas com base em análise de informações de mercado e do negócio.

Quais são as categorias de dados analisados?

A análise é baseada em diferentes categorias de dados. Cada um desses grupos possibilita uma percepção de diferentes áreas da empresa e, consequentemente, as informações captadas podem ser usadas de maneiras distintas. A seguir, entenda melhor quais são os tipos, onde estão esses dados e qual o impacto de suas análises para as companhias.

Social Data

É a categoria voltada às percepções sobre métricas relacionadas e às interações que o público gera com a empresa em diversas ocasiões. As mais comuns, atualmente, estão relacionadas às redes sociais — curtidas, comentários e compartilhamentos podem medir, principalmente, o nível de engajamento com a empresa.

A partir disso, setores podem traçar estratégias precisas, trabalhando para manter essa proximidade com o público e gerar ainda mais contatos. Os dados possibilitam entender detalhadamente quais ações geram mais impactos e interações. Além disso, as informações também ajudam a mensurar o sucesso das estratégias.

Enterprise Data

É composta pelos dados de ordem financeira da empresa. Toda movimentação, de entrada ou saída, gera dados de registros. É esse conteúdo que ajudará o setor financeiro a entender de maneira detalhada:

• entradas;
• saídas;
• fluxo de caixa;
• impacto no orçamento;
• despesas detalhadas (fixas e variáveis);
• faturamento bruto;
• lucro.

A partir desse detalhamento, os dados são transformados em informação financeira sólida, a empresa pode planejar melhor seu orçamento. Se torna mais fácil entender as principais fontes de faturamento, como o percentual de entrada, no caso de empresas que trabalham com varejos físicos e online.

Personal Data

Apresenta insights de como consumidores têm navegado em e-commerces, e de que maneira seu comportamento traduz desejos e expectativas. É possível visualizar quais páginas de produtos são mais acessadas, qual o tempo médio em cada uma delas, entre outros pontos. A partir disso, setores como o Marketing podem traçar estratégias precisas.

O conjunto de informações é transmitido cada vez que as pessoas acessam sites, aplicativos, entre outros ambientes, mostrando de que maneira cada consumidor se comportou na jornada.

Como funciona o processo?

O processo que constitui o Data Analytics é composto por diversas etapas, o que vai garantir, ao final desse trajeto, a conversão de dados em informações concretas. Para isso, é necessário estruturar um fluxo de processos otimizado e composto por tecnologia e pessoal qualificado.

Dados não são simplesmente coletados e estão prontos para serem utilizados. Além do tratamento necessário para que eles estejam compreensíveis e padronizados, há também a necessidade de analisá-los a partir da perspectiva de gestão do negócio. A seguir, confira todas as etapas desse processo e como ele se desenvolve até direcionar as decisões.

Captação de dados

O trabalho começa com a captação e transferência desses dados. Plataformas criam conexões com cada uma dessas fontes, para então gerar um fluxo automático de captação dos dados no nível que for projetado.

O trabalho deve ser programado por um profissional que tenha experiência e que seja qualificado para operar essas plataformas, que são fundamentalmente de Business Intelligence (BI). Essa configuração é o que definirá detalhes operacionais importantes, como de quais fontes os dados serão captados, com qual frequência e com outras configurações específicas a cada origem.

Processamento e limpeza de dados

Parte fundamental do trabalho, a limpeza e o processamento dos dados é o que fará com que eles estejam em condições perfeitas para a análise. A entrada desses conteúdos nunca é estruturada: erros de digitação, variações do registro dos dados e outros detalhes de característica e estilos é o que define essa condição.

No processo de limpeza e processamento, a proposta é transformar todos esses dados, com suas variações, em informações estruturadas, padronizadas e que possam ser analisadas em conjuntos e definidos por características em comum.

Sem esse processo, a etapa seguinte, de análise, seria muito dificultada e, em alguns casos, praticamente impossível. O volume de dados, na maioria das vezes é bem alto, por isso o tratamento deles ajuda a grupar e permite uma análise dinâmica.

Análise dos dados

A análise de dados é a etapa em que todo esse conteúdo será transformado em informação concreta, ou seja, percepções confiáveis sobre diferentes áreas da empresa. O processo é feito a partir da observação do comportamento desses dados, como tendências, repetições, padrões e o que mais tiver destaque. A partir disso, uma interpretação é realizada.

Nessa etapa do trabalho, os analistas e profissionais especialistas em BI conseguem entender o que esse comportamento dos dados pode significar para a empresa. O papel deles é decifrar os padrões e tendências por meio da análise, para então garantir que os dados sejam devidamente encaixados nos indicadores, seguindo essa jornada de acompanhamento dos resultados da empresa.

Estudo dentro de indicadores

Com informações concretas, é hora de colocá-las nos indicadores que cada setor desenvolve para monitorar desempenho, comportamentos e uma série de outras questões. Eles mostram a variação de resultados durante períodos específicos, como semana, mês, ou o intervalo necessário. A ideia de seu uso é monitorar continuamente determinados dados de desempenho.

Por exemplo, o número de acessos a uma página pode ser facilmente acompanhado em um indicador. Para isso, os processos anteriores de captação, processamento e análise dos dados devem ser feitos rigorosamente. O encaixe de dados nos indicadores é feito já por colaboradores de cada setor, após terem acesso aos dados que foram colhidos, tratados e disponibilizados à empresa.

Geração de relatórios e painéis

Os relatórios e painéis são a penúltima parte do trabalho, mas uma das mais decisivas, já que é nesse momento em que todo conteúdo trabalhado será preparado para a decisão. Nesses relatórios, colaboradores devem incluir as informações que foram conseguidas, mas de forma otimizada. Nesse caso, é necessário relatar as informações e suas variações dentro dos indicadores.

Relatórios e painéis precisam ser o mais didáticos possíveis, evitando que haja subjetividade na interpretação das informações e de suas perspectivas. Dados mostram de forma concreta realidades e tendências, tanto do momento atual, quanto do futuro. Por isso, os relatórios devem mostrar com clareza essa variação e o que os comportamentos deles representam.

Tomada de decisão

Por fim, a tomada de decisão é o momento mais importante quando falamos de Data Analytics. Todo o trabalho de análise de dados é executado para que os gestores possam ter um processo decisório claro e embasado em informações concretas. Por isso, os direcionamentos estratégicos são fortalecidos se todas as etapas funcionarem bem, concluindo com a entrega de bons relatórios.

Outro ponto importante a ser considerado na tomada de decisão são os objetivos que a empresa tem. A conclusão de todo esse processo só pode ser qualificada como estratégica se realmente há decisões voltadas para o que foi estipulado para essa organização. Os dados dão a segurança que os gestores precisam para fazer as escolhas que garantam desenvolvimento.

Quais são as vantagens dessa estratégia?

O Data Analytics, quando implementado como cultura, tende a moldar a forma como a empresa conduz a sua gestão. Vantagens competitivas podem ser obtidas, desde a melhor gestão da empresa, especialmente do ponto de vista financeiro, até o entendimento mais aprofundado do público e do cliente daquele negócio.

A seguir, entenda melhor quais são essas estratégias e de que maneira elas possibilitam empresas a conseguirem ter maior previsão, ajustar a suas ações e, principalmente, tomar as decisões corretas!

Conhecimento do público-alvo e dos clientes

Dados coletados do público-alvo ajudam a entender melhor com quem a empresa está falando. As interações em redes sociais são fundamentais para entender como essas pessoas reagem ao posicionamento da empresa e às ações de marketing. A partir disso, a abordagem pode ser cada vez mais estratégica, com ações que impactem melhor esse público.

Quanto aos clientes, é possível entender melhor o que eles esperam da empresa em termos de experiência de consumo, produtos e serviços. Pesquisas de satisfação, interações com chats de atendimento e outras oportunidades podem gerar dados valiosos, esses que também devem ajudar a compor os cadastros no CRM. A ideia é, a partir disso, melhorar o relacionamento com o cliente.

Percepção das preferências de consumo

Consumidores têm mudanças de comportamento influenciadas pela forma como a sociedade evolui a partir das tecnologias e possibilidades que elas oferecem. Hoje, esse é o principal fator de influência nas expectativas do consumidor. Para uma empresa ter maior entendimento dessas mudanças, os dados podem ser um grande aliado, especialmente quando analisados corretamente.

Quando uma empresa entende as preferências de consumo do seu mercado, melhores são as hipóteses de ela adequar não só os seus produtos e serviços, mas também toda a experiência de consumo. Como consequência, as companhias se tornam mais capacitadas a propor modelos de negócios sustentáveis, competitivos e que tenham um público satisfeito e, consequentemente, fidelizado.

Controle financeiro

Dados financeiros são um dos mais valiosos ativos que uma empresa pode conseguir quando implementa a cultura de Data Analytics. Não se trata simplesmente de saber o quanto está sendo gasto, mas quais itens geram mais despesas e quais investimentos têm o maior retorno. Com a devida percepção desses dois pontos, a gestão financeira pode ser amplamente otimizada.

Empresas que rastreiam e analisam os seus dados relacionados às finanças estão capacitadas a cortarem custos, investir em produtos e serviços mais rentáveis e tomar decisões certas na hora de escalar o negócio. A principal vantagem relacionada a esse aumento do controle financeiro é chegar ao patamar de sustentabilidade que traz a segurança para as atividades do negócio.

Decisões embasadas

Cada decisão que um gestor toma está associada a diversas consequências e, naturalmente, se espera que elas sejam positivas em sua maioria ou totalidade. No entanto, o que realmente capacita para essa escolha certeira são as informações que essas pessoas têm sob posse antes de decidir os caminhos adequados.

A plataforma Salesforce aprimora ainda mais rapidamente a sua experiência transformar dados em informações essenciais aos negócios. O Einstein Analytics é projetado para gerar insights, prever resultados, abrir novas vantagens de negócios e agir de forma eficaz num mercado em rápida mudança, podendo ser implementado em diversas indústrias e setores.

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