5 estratégias para tomar decisões data-driven

Com o rápido crescimento dos dados em todo o mundo, a capacidade de tomar decisões data-driven (orientadas por dados) tornou-se um requisito fundamental para o sucesso das empresas. De fato, as organizações que priorizam o uso de dados têm mais chances de superar seus concorrentes em áreas como aquisição de novos clientes e fidelidade do cliente 

No entanto, apesar do enorme potencial dos dados, muitas empresas ainda enfrentam obstáculos na adoção de uma abordagem orientada por dados ou na melhor utilização deles para a tomada de decisão. Por essa razão, vamos apresentar cinco estratégias eficazes para superar esses desafios e tomar decisões mais informadas e baseadas em dados.

Uma empresa que se baseia em dados para fazer negócios não é apenas aquela que coleta uma grande quantidade de informação de uma área e promove algumas ações ou estratégias. Uma empresa data-driven é aquela que possui uma cultura de dados bem consolidada e vivenciada no dia a dia.

Isso significa que esse mindset orientado por dados esteja presente entre todas as pessoas que compõem a organização. Isso reforça que um dos principais obstáculos na implementação dessa mentalidade, segundo um estudo da Harvard Business Review, referem-se a questões culturais.

Confira, a seguir, cinco estratégias para superar esse e outros possíveis entraves para que uma empresa utilize todo o potencial de dados para a tomada de decisão.

1. Organize seus dados e estabeleça uma rotina de análise e não deixe de fazer análises qualitativas

Antes de começar a coletar e analisar dados, é importante ter clareza sobre seus objetivos de negócios. Quais são as métricas que você deseja melhorar? Quais são os problemas que você deseja resolver? Ter objetivos claros ajuda a orientar sua análise de dados e a tomar decisões mais bem informadas e embasadas.

Uma vez que você tenha definido seus objetivos, é importante coletar os dados relevantes para sua análise. Isso pode incluir dados internos, como vendas e informações de clientes, bem como dados externos, como tendências de mercado e análises da concorrência. Certifique-se de que seus dados são precisos e atualizados. Dados existem em todas as empresas e chegam até elas por muitos caminhos. 

Uma das primeiras coisas que você deve fazer para tomar decisões data-driven é organizar seus dados e estabelecer uma rotina para analisá-los regularmente. Isso pode incluir a definição de metas específicas para a coleta de informações, a seleção de ferramentas de análise de dados (como veremos adiante) e a atribuição de responsabilidades claras para membros da equipe. Dessa forma, você é possível garantir que os dados sejam coletados, analisados e usados de forma consistente e confiável.

Um dos obstáculos para empresa adotar estratégias para tomar decisões data-driven é a falta de infraestrutura de dados. Para coletar, armazenar e analisar dados de forma eficaz, as empresas precisam de infraestrutura de dados adequada. A falta de infraestrutura pode tornar a análise de dados demorada e ineficaz. 

Por isso, é importante, sempre que possível, centralizar a entrada de dados em sua empresa em um único local e contar com a ajuda da tecnologia. Ferramentas de automação são muito bem-vindas para auxiliar no processo de coleta, armazenamento e análise (como Big Data e Business Intelligence).

Preste atenção

• É preciso também estar atento à proteção de privacidade e segurança de dados. Com a crescente preocupação com a privacidade dos dados (basta lembrar da Lei Geral de Proteção de Dados, LGPD), as empresas precisam garantir que as informações de seus clientes estejam seguras e em conformidade com as regulamentações de privacidade de dados.

2. Não se perca nas métricas, olhe somente para o que é chave para o seu negócio e defina objetivos usando esses indicadores chaves

Depois de coletar seus dados, é importante analisá-los para obter insights significativos. Tenha em mente sempre o problema em questão e verifique se ele está alinhado com a cultura e estratégia da empresa. Isso dará mais solidez ao trabalho de análise e ajudará a elaborar métricas claras e alcançáveis.

Ao analisar dados, é fácil se perder em um amplo cardápio de métricas. Em vez disso, concentre-se nas métricas-chave que estão diretamente relacionadas aos objetivos do seu negócio. Por exemplo, se você deseja aumentar as vendas, concentre-se em métricas como a taxa de conversão de vendas, o valor médio do pedido e o churn de clientes.

Existem muitas ferramentas e técnicas disponíveis para análise de dados, incluindo análise descritiva, análise preditiva e análise prescritiva. Escolha a técnica certa para seus dados e objetivos de negócios.

Preste atenção

Embora a análise quantitativa de dados seja importante, não se pode esquecer de envolver as análises qualitativas em suas decisões. Isso pode incluir a realização de entrevistas com clientes ou membros da equipe, a análise de comentários de usuários ou a revisão de feedbacks de consumidores e funcionários. A análise qualitativa pode fornecer informações valiosas que podem ser perdidas em uma análise puramente quantitativa.

3. Use ferramentas que facilitem a análise de dados

Um dos obstáculos para empresa adotar estratégias para tomar decisões data-driven é a falta de cultura de tomada de decisão baseada em dados: Muitas empresas ainda operam em uma cultura baseada em intuição ou experiência, em vez de dados. A mudança para uma cultura data-driven pode ser difícil e exigir um esforço significativo de liderança e comunicação.

Além disso, a análise de dados pode ser cara. As empresas precisam investir em ferramentas e recursos de análise de dados e pode ser difícil justificar o custo de investimento em dados para algumas organizações.

Existem muitas ferramentas de análise de dados disponíveis que podem ajudá-lo a analisar seus dados de forma mais eficiente e eficaz. Por exemplo, você pode usar ferramentas de visualização de dados para criar gráficos e tabelas que ajudem a destacar tendências e padrões em seus dados.

Confira algumas ferramentas e softwares disponíveis no mercado para ajudar as empresas na análise de dados:

  • Tableau: uma plataforma de visualização de dados que ajuda a criar painéis e relatórios interativos.
  • Power BI: outra plataforma de visualização de dados que permite criar painéis interativos, relatórios e análises ad hoc.
  • Google Analytics: uma ferramenta gratuita do Google que ajuda a analisar o tráfego do site, as fontes de tráfego, o comportamento do usuário e muito mais.
  • Python: uma linguagem de programação popular para análise de dados que possui diversas bibliotecas, como o Pandas, NumPy e Scikit-learn, que ajudam a realizar análises estatísticas e de aprendizado de máquina.
  • SAS: um software de análise de dados que ajuda a gerenciar e analisar grandes conjuntos de dados, realizar análises estatísticas e criar modelos preditivos.
  • IBM SPSS: outro software de análise de dados que ajuda a realizar análises estatísticas, criar modelos preditivos e gerenciar dados de pesquisa.

Preste atenção

Depois de analisar seus dados, é importante comunicar seus resultados de forma clara e concisa. Use visualizações de dados, como gráficos e tabelas, para ilustrar seus insights. Certifique-se de que suas conclusões sejam facilmente compreendidas por todas as partes interessadas.

4. Treine toda a sua equipe e crie essa mentalidade

Para tomar decisões orientadas por dados, você precisa de uma equipe que esteja alinhada com essa abordagem. Certifique-se de que todos na equipe estejam treinados para usar as ferramentas e técnicas necessárias para analisar dados e tomar decisões com base neles. 

Crie uma cultura na qual a análise de dados seja valorizada e incentivada. Isso pode incluir a celebração de casos de sucesso de decisões tomadas com base em dados e a realização de treinamentos e workshops regulares sobre análise de dados.

A liderança tem um papel fundamental no processo de criação de uma cultura data-driven. É ela que vai dar o exemplo da importância dos dados para a tomada de decisão.

Preste atenção

Um dos obstáculos para empresa adotar estratégias para tomar decisões data-driven é a falta de habilidades técnicas. A análise de dados requer habilidades técnicas específicas que nem todos os funcionários têm. A falta de habilidades técnicas pode impedir que as empresas aproveitem ao máximo seus dados.

Fique atento a esse conceito “Alfabetização de dados”: trata-se de fazer com que as pessoas de uma empresa tenham consciência e capacidade de ler, usar e interpretar dados para um determinado fim ou ação.

5. Utilize os dados de forma criativa

Utilize os dados de forma criativa. Além de tomar decisões com base em dados, você pode usá-los para criar conteúdo personalizado para seus clientes, desenvolver campanhas de marketing mais eficazes e explorar novas oportunidades de negócios. Seja criativo ao pensar em maneiras de usar seus dados para impulsionar seu negócio.

Preste atenção

Dê valor à diversidade e equipes multidisciplinares. Durante o processo de análise de dados e, posteriormente, na discussão a partir dos insights, é a multiplicidade de visões a partir da diversidade estabelecida (em termos de gênero, idade, raça ect.) que também vai permitir e ajudar a “sair da caixa”.

Seis benefícios em adotar essas estratégias 

Entre os benefícios de adotar essas estratégias temos:

Maior eficiência

Tomar decisões baseadas em dados significa que as empresas podem eliminar o “achismo” e se concentrar nas informações que importam. Isso pode levar a decisões mais rápidas e precisas, permitindo que as empresas sejam mais eficientes em suas operações.

Maior precisão

Tomar decisões com base em dados significa que as empresas têm uma visão mais precisa das necessidades e preferências dos clientes, bem como do desempenho do negócio. Isso pode ajudar a reduzir erros e a tomar decisões mais precisas que levem a melhores resultados.

Melhor planejamento

As estratégias para tomar decisões data-driven permitem que as empresas planejem com mais precisão e eficiência. Com base em dados, as empresas podem antecipar mudanças no mercado, identificar tendências emergentes e tomar decisões estratégicas para manter-se à frente da concorrência.

Melhor alocação de recursos

A análise de dados pode ajudar as empresas a identificar áreas de alto desempenho e oportunidades de crescimento. Isso pode ajudar as empresas a direcionar recursos para as áreas mais importantes, aumentando a eficácia e a eficiência do negócio.

Melhor compreensão do cliente

Tomar decisões baseadas em dados pode ajudar as empresas a entender melhor seus clientes e suas necessidades. Isso pode levar a um melhor atendimento ao cliente, uma melhor experiência do cliente e, por sua vez, a um aumento na fidelidade do cliente e nas vendas.

Maior inovação

A análise de dados pode ajudar as empresas a identificar oportunidades de inovação e desenvolvimento de novos produtos. Isso pode levar a novas fontes de receita e a uma vantagem competitiva no mercado.

E algumas pesquisas revelam ainda as seguintes vantagens:

  • 86% das empresas com uma cultura de dados de primeira linha ouvidas no relatório Alation State of Data Culture atingiram ou excederam suas metas de receita. E apenas 36% das organizações com uma cultura de dados de nível inferior chegaram aos mesmos resultados.
  • Uma pesquisa da McKinsey revelou que as organizações orientadas por dados têm 23 vezes mais chances de superar seus concorrentes em muitas áreas. Entre elas, estão desde a aquisição de novos clientes à fidelidade dos mesmos.
  • Segundo o relatório Insights-Driven Businesses Set The Pace For Global Growth, publicado em 2018 pela Forrester, as empresas data-driven crescem mais de 30% anualmente.

Vivemos em um mundo no qual o volume de dados não para de crescer. Saltaremos de 45 zettabytes em 2019 para 175 zettabytes até 2025, de acordo com estimativa do IDC. Deixar de usar essas informações para a tomada de decisão ou de criação de estratégias mais eficazes de negócio não pode ficar em segundo plano.

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