A sociedade criou o conceito de “intuição” que pode ser traduzido como saber quando algo está certo ou errado. Embora a intuição possa ser uma ferramenta útil na vida pessoal e profissional, seria um erro basear todas as decisões em torno desse pressentimento. Para fortalecer a tomada de decisão, nasceu o que chamamos de Data Thinking. E por quê isso é relevante?
Em um mundo impulsionado pela revolução digital, empresas e organizações estão cada vez mais conscientes da necessidade de extrair insights significativos de suas vastas quantidades de dados. De acordo com uma pesquisa realizada pela PwC com mais de 1.000 executivos seniores, as organizações altamente orientadas por dados têm três vezes mais probabilidade de relatar melhorias significativas na tomada de decisões em comparação com aquelas que se apegam a mera intuição.
Mas saiba que o Data Thinking não é apenas sobre a análise de dados, mas sim sobre uma mentalidade estratégica que permeia toda a cultura organizacional, incentivando a exploração criativa, a inovação e a tomada de decisões fundamentadas em evidências. Neste texto, exploraremos o conceito de Data Thinking, suas aplicações práticas e seu impacto na era da informação.
O que é Data Thinking?
Data Thinking é o processo de tornar uma organização orientada por dados. É uma abordagem que constrói e explora o potencial de dados de empresas: da coleta de matérias primas às vendas físicas em supermercados, o mindset Data Thinking pode permear todos os processos corporativos e basear a tomada de decisão em evidências, ou melhor números.
O Data Thinking é uma estratégia de dados que:
- identifica todos os processos relevantes para o negócio;
- define KPI (indicadores-chave de desempenho, ou seja, métricas) que mostram o sucesso desses processos;
- descreve decisões que podem ser tomadas com base nos dados para orientar e otimizar esses processos;
- identifica quais dados (métricas e atributos) precisam ser medidos ao longo desses processos;
Portanto, o Data Thinking envolve não apenas a coleta e análise de dados, mas também a capacidade de interpretar e extrair insights significativos desses dados para informar as decisões e ações. Isso pode incluir o uso de técnicas analíticas avançadas, como análise preditiva, modelagem estatística e aprendizado de máquina, para identificar padrões, tendências e correlações nos dados.
Vale destacar que o Data Thinking não pode ser aplicado apenas uma vez por ano, ele precisa ser um processo cíclico, pois os contextos em qualquer etapa do processo podem ser alterados por N fatores.
Como Data Thinking auxilia na utilização dos dados?
O Data Thinking, como descrito anteriormente, oferece uma perspectiva estratégica para analisar os dados e extrair insights valiosos para tomada de decisões.
Você pode, portanto, usar essa abordagem de dados seja para entender qual é o melhor layout de um app ou para saber se a sazonalidade pode afetar a venda de algum produto. E muitas empresas já estão investindo pesado nessa proposta. Este é o caso da Netflix.
Só para se ter uma ideia, o serviço de streaming utilizou análises detalhadas das preferências dos espectadores para orientar a produção de sua série “House of Cards”. Ao identificar tendências e padrões nos dados de visualização e comportamento do espectador, eles foram capazes de mudar o roteiro da série, com diversas reviravoltas, para reter a atenção dos espectadores.
Esse uso inteligente de análises de dados contribuiu significativamente para o sucesso da série e demonstra como a compreensão profunda do cliente pode impulsionar o desenvolvimento de conteúdo de sucesso.
Outro exemplo de sucesso de Data Thinking vem da gigante do mercado de refrigerantes, a Coca-Cola. A empresa adotou uma abordagem semelhante, mas com foco nas redes sociais.
Ao analisar as fotos compartilhadas pelos usuários e identificar menções à marca, locais comuns de postagens e sentimentos associados, eles puderam criar anúncios personalizados e hiperdirecionados. Essa estratégia permitiu à Coca-Cola alcançar seus clientes de forma mais eficaz, aproveitando insights valiosos sobre seus interesses e comportamentos. O resultado foi um aumento significativo nas taxas de cliques, demonstrando o poder das análises de dados para otimizar campanhas de marketing e aumentar o engajamento do cliente.
Esses exemplos ilustram como as empresas estão se tornando cada vez mais orientadas por dados em suas operações e estratégias de negócios. Ao utilizar análises avançadas para compreender melhor seus clientes e suas preferências, essas empresas podem tomar decisões mais inteligentes e eficazes, resultando em maior sucesso e satisfação do cliente.
Abaixo elencamos, alguns dos benefícios do Data Thinking:
Melhoria da Produtividade
Utilizando análises preditivas e modelos econômicos, as empresas podem identificar padrões e prever resultados futuros com maior precisão. Isso permite o ajuste de processos e a tomada de decisões que aumentam a eficiência operacional e impulsionam a produtividade em várias áreas de negócios.
Otimização do desempenho de campanhas
Entender o comportamento dos clientes e o impacto das campanhas de marketing é essencial para o sucesso no ambiente competitivo de hoje. Ao utilizar dados para segmentar o público-alvo, programar campanhas, analisar interações de usuários e otimizar estratégias de marketing, as empresas podem melhorar significativamente o desempenho de suas campanhas e aumentar o retorno sobre o investimento.
Impulsionar a eficiência interna
Além de informar a tomada de decisões estratégicas, o Data Thinking também pode identificar e eliminar ineficiências internas nos processos de negócios. Ao automatizar tarefas repetitivas, otimizar fluxos de trabalho e identificar áreas de melhoria, as empresas podem melhorar a eficiência e liberar recursos para atividades mais estratégicas e de valor agregado.
Qual a diferença entre Design Thinking e Data Thinking?
Embora o Design Thinking e a Data Thinking tenham abordagens diferentes, ambos os processos podem ser complementares em muitos casos, especialmente quando se trata de resolver problemas complexos em ambientes empresariais dinâmicos. Por isso, os termos às vezes se confundem e traçar uma linha que os separe faz toda a diferença.
Enquanto o Design Thinking enfatiza a empatia e a criatividade para entender as necessidades dos usuários, o Data Thinking é uma estrutura sólida baseada em dados para fundamentar e validar as soluções propostas. Juntos, esses métodos podem ajudar as organizações a alcançar resultados eficazes e orientados para o usuário.
Então, dentro dessa explicação podemos afirmar que o Design Thinking é a intuição para tornar qualquer experiência o mais eficaz possível, enquanto o Data Thinking transforma esse instinto em dados concretos para dar credibilidade à intuição.
Design Thinking e Data Thinking: semelhanças
Quando você compara essas duas abordagens para resolver um problema, algumas semelhanças são aparentes:
- ambas as abordagens dependem de pesquisas para uma definição clara do problema;
- ambas as abordagens começam com múltiplas soluções propostas (prototipagem e modelos);
- ambas as abordagens chegam à solução final por iteração.
Design Thinking e Data Thinking: diferenças
Embora ambas as abordagens sejam usadas para resolver um problema, elas são únicas nas seguintes maneiras:
- o Design Thinking depende fortemente de informações qualitativas e feedback do usuário, enquanto o Data Thinking é orientado por dados e geralmente aplicada a um sistema como um todo;
- o Design thinking pode ser aplicado a qualquer processo e começa com empatia, enquanto a abordagem analítica é totalmente dependente da disponibilidade de dados;
- o Design Thinking tende a ter um escopo mais amplo e holístico, concentrando-se não apenas nos aspectos funcionais de um problema, mas também nas necessidades emocionais e contextuais dos usuários. Já a abordagem analítica, por outro lado,se concentra em problemas específicos ou questões de negócios que podem ser abordados com análises de dados, como otimização de processos, previsão de tendências de mercado ou identificação de oportunidades de crescimento.
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