Milhares de páginas surgem na tela do seu computador, com centenas de estudos sobre o assunto que você procura, dezenas de contatos que podem ser acionados, o mundo a seus pés.
No entanto… A impressão é que os executivos estão mais perdidos do que nunca.
Quantas dessas páginas são de fato relevantes?
Quantos desses estudos são confiáveis?
Quantos desses contatos vale a pena acionar já ou ainda precisam ser nutridos para que o esforço não seja desperdiçado, perdendo assim o valioso time to market?
E – sinto informar – a situação tende a se tornar mais crítica.
Segundo um estudo da Forbes, entre 2010 e 2020, a quantidade de dados criados, capturados, copiados e consumidos no mundo aumentou de 1,2 trilhão de gigabytes para 59 trilhões de gigabytes, um crescimento de quase 5.000%.
E a taxa composta de crescimento anual (CAGR) dos dados criados, capturados, copiados e consumidos no mundo até 2024 será de 26%.
Para você ter uma ideia melhor do que isso significa, a quantidade de dados criados nos próximos três anos será maior do que os dados criados nos últimos 30 anos.
A solução?
A maioria das receitas envolve um conceito chamado Business Intelligence.
business analytics
Business intelligence (BI) é uma abordagem, ou um processo, que combina business analytics, mineração de dados (data mining), visualização de dados (data visualization), ferramentas/infraestrutura de dados e práticas recomendadas para ajudar as organizações a tomar decisões impulsionadas por dados.
Seu objetivo é coletar dados gerados por um negócio, organizá-los e fazer uma profunda análise, a fim de gerar informações reais e concretas que servirão como base para as tomadas de decisão de uma empresa.
Mas não há mágica envolvida aqui.
Claro que você precisará usar alguma inspiração, que é o nome que podemos dar aos insights que aparecerão durante o trabalho, mas ela só vai aparecer depois de muito trabalho, muito esforço.
Como é mesmo que Thomas Alva Edison definia genialidade?
Ah, lembrei: o resultado de 1% de inspiração e 99% de transpiração.
Não por coincidência colocamos bem no início da lista de variáveis na definição de BI o item “business analytics”, que é o processo de avaliar e analisar todos os dados que a sua empresa dispõe e utilizá-los para tomar decisões data-driven.
Isso significa interpretar os dados para ter respostas e não apenas para entender o cenário.
Esses dados podem ser coletados via pesquisa de produto, análise de sentimento, pesquisa de mercado e muito mais. E estruturados no que denominamos, aqui na Always On, de Ambiente Demográfico.
Demografia, como você sabe, é a ciência que estuda as populações humanas por meio de estatísticas.
Ao coletar informações sobre seus clientes, estruturando-os no AD, você começa a entender quem eles são, onde moram, sua idade, sexo e hábitos de consumo.
Você descobrirá qual grupo é mais lucrativo para o seu negócio.
Assim, você saberá para quem fazer o marketing ao anunciar sua empresa.
Você pode então se concentrar nessas pessoas e oferecer a elas os melhores negócios, porque você já sabe que elas estão gastando dinheiro com você.
Além disso, também pode usar esses dados para direcionar clientes em potencial que se enquadram no grupo demográfico de seus clientes.
Você não perderá tempo entrando em contato com pessoas que provavelmente não comprarão seus produtos.
Há alguns ganhos concretos.
A análise de sentimento permite entender o que os clientes pensam sobre sua empresa online.
Essa técnica significa pegar mensagens e analisá-las se são positivas, negativas ou neutras.
Se houver mais comentários negativos, analise os conteúdos.
Assim, você poderá ver onde precisa melhorar sua empresa.
Isso melhorará o seu atendimento ao cliente, pois você saberá quais itens tratar.
Você pode então usar a análise de sentimento em uma data posterior para ver se aprovou o que seus clientes estão dizendo!
Você não pode se concentrar apenas no agora se quiser que sua empresa tenha sucesso no futuro.
Toda empresa deseja que os clientes continuem gastando dinheiro com eles após a primeira compra.
A análise de dados pode mostrar quantas pessoas clicam em seu site mais de uma vez, o que pode prever que provavelmente voltarão em alguns meses.
Você pode olhar para esses clientes para criar fidelidade com ofertas exclusivas para eles.
Então, com os clientes que visitaram seu site apenas uma vez, você poderia propor outros planos sobre como fazê-los se comprometerem a ser um cliente recorrente, melhorando o seu LTV (lifetime value).
É possível que você também precise alterar algumas coisas em seu site.
Por exemplo, pode demorar muito para carregar.
Um estudo do Google mostrou que se o seu site demorar de 1 a 3 segundos para carregar, você perderá 32% dos visitantes em potencial.
Se demorar 5 segundos para carregar, você perderá 90%!
Com os dados coletados você pode ver o que funciona bem e o que você precisa melhorar ou eliminar completamente.
Se um produto está vendendo muito bem, convém investir mais tempo e energia no desenvolvimento de itens semelhantes a ele.
Por outro lado, se algo está difícil de vender, você pode descontinuar o produto ou reduzir o preço.
A partir dos dados, se você perceber que os clientes desejam um serviço melhor ou precisam de mais de alguma coisa, pode investir no treinamento de seus funcionários para atender às expectativas deles.
No entanto, se as pessoas estiverem satisfeitas com a experiência, você pode economizar dinheiro e gastá-lo no aprimoramento de outras áreas do seu negócio.
Saber como sua empresa está se saindo com base em fatos, não apenas em sentimentos, tornará a tomada de decisões muito mais fácil para você, acelerando assim o seu lead time!
De modo geral, as empresas devem examinar a análise de dados para obter um relatório preciso sobre o desempenho da empresa em muitos aspectos.
Essas informações podem trazer à luz coisas que você nem sabia que prejudicavam seus negócios.
Como vimos acima, pode-se usar os dados para entender a demografia de seus clientes, melhorar seu atendimento, prever o comportamento de seus clientes no futuro e ajudá-lo a tomar decisões de negócios.
Para chegar aos insights necessários, há três metodologias: análise descritiva, que descreve o que já ocorreu; análise preditiva, que analisa o que poderia acontecer; e análise prescritiva, que explora o que deve acontecer.
Embora cada uma dessas metodologias ofereça seus próprios insights, vantagens e desvantagens em sua aplicação, usadas em combinação com essas ferramentas analíticas podem ser um ativo especialmente poderoso para uma empresa.
Essa metodologia concentra-se no que já aconteceu em uma empresa e, ao contrário de outros métodos de análise, não é usada para fazer inferências ou previsões a partir de suas descobertas.
Em vez disso, é um ponto de partida fundamental usado para informar ou preparar dados para análises futuras.
Análise Descritiva usa matemática simples e ferramentas estatísticas, como aritmética, médias e alterações percentuais, em vez dos cálculos complexos necessários para análises preditivas e prescritivas.
Ferramentas visuais, como gráficos de linhas e gráficos de pizza e barras, são usadas para apresentar descobertas, o que significa que a análise descritiva pode — e deve — ser facilmente compreendida por um amplo público de negócios.
A análise descritiva usa dois métodos principais: agregação de dados e mineração de dados.
O primeiro é o processo de coleta e organização de dados para criar conjuntos de dados gerenciáveis.
Esses conjuntos de dados são então usados na fase de mineração de dados, onde padrões, tendências e significados são identificados e apresentados de forma compreensível.
Os relatórios das empresas — estoque, fluxo de trabalho, vendas e receita — são exemplos de análises descritivas que fornecem uma revisão histórica das operações de uma organização.
Os dados coletados por esses tipos de relatórios podem ser facilmente agregados e usados para criar instantâneos das operações de uma organização.
Social Analytics é quase sempre um exemplo de análise descritiva.
O número de seguidores, curtidas e postagens pode ser usado para determinar o número médio de respostas por postagem, o número de visualizações de página e o tempo médio de resposta, por exemplo.
Os comentários que as pessoas postam no Facebook ou Instagram também são exemplos de análises descritivas e podem ser usados para entender melhor as atitudes do usuário.
A análise descritiva não tenta, entretanto, ir além dos dados e análises de superfície; a investigação adicional está fora do domínio da análise descritiva e os insights aprendidos com a análise descritiva não são usados para fazer inferências ou previsões.
O que essa metodologia pode revelar, portanto, são padrões e significados por meio da comparação de dados históricos.
Um relatório anual de receitas, por exemplo, pode parecer financeiramente reconfortante isoladamente, até que seja comparado aos mesmos relatórios de anos anteriores e, juntos, revelam uma tendência de queda.
Uma vez que a análise descritiva depende apenas de dados históricos e cálculos simples, esta metodologia pode ser facilmente aplicada nas operações do dia-a-dia, e sua aplicação não requer necessariamente um amplo conhecimento de análise.
Por outro lado, a análise descritiva tem a limitação óbvia de que não olha além da superfície dos dados – é aqui que a análise preditiva e prescritiva entra em jogo.
Essa metodologia está focada em prever e compreender o que pode acontecer no futuro.
A análise de tendências e padrões de dados anteriores, observando dados históricos e percepções do cliente, pode prever o que pode acontecer no futuro.
Dito isso, informa muitos aspectos de um negócio, incluindo a definição de metas realistas, planejamento eficaz, gerenciamento de expectativas de desempenho e prevenção de riscos.
Usando uma variedade de técnicas , como:
Fazer previsões, os algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, por exemplo, pegam os dados existentes e tentam preencher os dados ausentes com as melhores suposições possíveis.
Alguns exemplos incluem pontuação de crédito usando análise social e ambiental e classificação de imagens médicas digitais, como raios-X, para automatizar previsões para os médicos usarem no diagnóstico de pacientes.
Essa metodologia capacita executivos e gerentes a adotar uma abordagem mais proativa e orientada por dados para a estratégia de negócios e tomada de decisões.
As empresas podem usar análises preditivas para qualquer coisa, desde a previsão do comportamento do cliente e padrões de compra até a identificação de tendências de vendas.
As previsões também podem ajudar a prever coisas como cadeia de suprimentos, operações e demandas de estoque.
A análise preditiva também pode melhorar a eficiência de um negócio, em áreas como atendimento ao cliente, detecção e prevenção de fraude, redução de risco e outras.
Essa metodologia é a terceira, última e mais avançada etapa do processo de análise de negócios e a que aciona os negócios, auxiliando executivos, gestores e colaboradores operacionais a tomarem as melhores decisões com base nos dados de que dispõem.
Ela utiliza o que aprendeu por meio da análise descritiva e preditiva e vai além, recomendando os melhores cursos de ação possíveis para uma empresa.
As técnicas e ferramentas, como regras, estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina, permitem a aplicação aos dados disponíveis, incluindo dados internos (da empresa) e dados externos (como dados derivados de mídias sociais).
Essa metodologia antecipa o quê, quando e, o que é mais importante, por que algo pode acontecer.
Depois de considerar as possíveis implicações de cada opção de decisão, podemos então fazer recomendações em relação às decisões.
As quais irão tirar melhor proveito de oportunidades futuras ou mitigar riscos futuros.
Essencialmente, ele pode prever múltiplos futuros e, ao fazer isso, torna possível considerar os resultados possíveis para cada um antes de tomar qualquer decisão.
Quando realiza-se a análise prescritiva de forma eficaz, as descobertas podem ter um impacto real na estratégia de negócios.
Assim como na tomada de decisões para melhorar coisas como produção, experiência do cliente e crescimento do negócio.
A análise prescritiva, quando usada de forma eficaz, fornece insights inestimáveis.
A fim de, tomar as melhores decisões possíveis com base em dados para otimizar o desempenho dos negócios.
No entanto, como acontece com a análise preditiva, esta metodologia requer grandes quantidades de dados para produzir resultados úteis, o que nem sempre está disponível.
Além disso, os algoritmos de aprendizado de máquina, nos quais essa análise frequentemente se baseia, nem sempre podem levar em conta todas as variáveis externas.
Por outro lado, o uso de aprendizado de máquina reduz drasticamente a possibilidade de erro humano.
Em contrapartida, os executivos não precisam se sentir perdidos nessa selva de informações e dados em que se transformou o mundo dos negócios.
Contudo, basta ter à mão um mapa do tesouro.
A priori, o mapa é construi-se a partir das metodologias de Business Analytics.
Sendo assim, você tem o máximo proveito, acompanhado em uma ferramenta de data visualization, com o Tableau ou Power BI, como exemplos.
Em suma, se ficou interessado e quer saber mais, basta enviar um email para descomplicando@aodigital.com.br.
Afinal, teremos o maior prazer em ajudar você na busca de mais eficiência e eficácia para seu negócio.
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