Nunca foi tão importante tomar decisões a partir da análise de dados.
Empresas preocupadas com a saúde de seus colaboradores, em responder eficazmente às mudanças de comportamento de seus clientes, aumentar vendas ou evitar demissões, precisam entender as causas de seus problemas e aproveitar oportunidades identificadas a partir da análise de seus dados.
“Vimos o valor de dois anos de transformação digital em dois meses.”
Microsoft CEO Satya Nadella – 1º sem. 2020
Adotando um mindset que combina adaptabilidade e orientação a resultados, organizações de sucesso elencam suas áreas de Marketing como protagonistas de transformações digitais.
Líderes de Marketing detém a oportunidade singular de demonstrar seu valor para o negócio conseguindo, ao entender seus dados:
- extrair insights utilizados para medir e aumentar o ROI de campanhas;
- obter mais leads qualificados estreitando sua parceria com vendas;
- otimizar investimentos em mídia;
- compreender a propensão de gasto de seus clientes;
- apontar e tratar causas de perdas de clientes;
- identificar fatores responsáveis pela entrega de experiências que fidelizem e aumentem receitas.
Toda transformação digital produz dados, muitos dados
Dados que precisam ser entendidos e transformados em insights e informações para tomada de ações que gerem melhores resultados.
Organizações precisam de soluções que criem uma única fonte da verdade, conectada a várias fontes de dados e proporcione às equipes de diferentes departamentos, as ferramentas necessárias para analisar informações e promover decisões em tempo real.
“90% das empresas* citaram aumento de 22% da fidelidade/ satisfação do cliente”
Pesquisa IDC InfoBrief Data as the New Water: The Importance of Investing in Data and Analytics Pipelines.
Não é para nós…mesmo?
Antes que você abandone este artigo pensando que seu enfoque vai estar no potencial do Big Data ou nas maravilhas da Inteligência Artificial, onde cientistas de dados e orçamentos estratosféricos são premissas, gostaria de destacar que 80% dos problemas de negócio podem ser resolvidos sem estes recursos.
Exploraremos a seguir alternativas para sua organização trilhar uma jornada na fluência em dados com sucesso, desmistificando conceitos, destacando cuidados importantes e apresentando estratégias que permitam você demonstrar valor rapidamente e assim subsidiar a expansão dos benefícios da análise de dados.
Seu objetivo deve estar nas ações
Melhores resultados são obtidos a partir de boas decisões, decisões que impactem positivamente o negócio, combinando a capacidade de entender seus dados e escolher as ações certas.
De que adianta ter dados, análises e não saber tomar decisões certas?
Análises impactantes = Análise de Dados + Ações certas
A análise de dados só será valorizada à medida que traga melhores resultados, assim é fundamental que sua equipe saiba como medir sucesso, tenha indicadores de desempenho claros e alinhados aos objetivos da organização, ou seja, meça o que importa.
Alfabetize seu time
Tomadores de decisão, como consumidores de dados, precisam entender o valor da análise de dados, conhecer sua linguagem, seu potencial, seus limites, saber se comunicar; como na adoção de um novo idioma, precisam desenvolver fluência, uma fluência em dados.
Alfabetização de dados ou literacia em dados é a capacidade de ler, entender, criar e comunicar dados como informação. Vai muito além de treinamentos, envolvendo uma mudança da forma de trabalhar apoiada por dados.
“ PwC investiu mais US$ 3Bi nos últimos anos em treinamento e ferramentas para desenvolver seus colaboradores em data analytics.”
Joe Atkinson, Vice Chair Products e Technology Officer PwC US
Dados não falam, eles respondem…
O tráfego de seu e-commerce caiu? Qual foi a perda de receita em R$? Que produtos deixaram de ser vendidos? O que pode ter causado a queda de conversões? Uma experiência ruim causada por uma nova funcionalidade?
Você precisa de boas respostas. Boas respostas requerem boas perguntas.
| Objetivo de Negócio | Perguntas |
| Medir o ROI | Que canal tenho melhores taxas de resposta? Que canal tenho o melhor retorno financeiro? Se consigo conduzir 10% de meus leads para este canal qual é o impacto que tenho na receita? Quais são as causas que impedem este comportamento? |
| Aumentar a conversão | O que direciona a conversão? Opções de entrega, promoção, forma de pagamento? Com que intensidade? |
| Personalizar a experiência do cliente | Quão bem posso gerenciar a jornada de meus prospects nas diversas plataformas sociais e aparelhos utilizados? Conseguimos ter uma visão única da jornada do cliente em cada ponto de contato? |
| Aumentar o consumo | A quem endereçar uma campanha de engajamento que traga melhores resultados? Que segmento? O que engaja o cliente? O que não engaja? O que o cliente não quer? O que faz ele nos deixar? |
| Melhorar produtos e serviços | Quais são as necessidades dos clientes de diferentes segmentos? Que funcionalidades incluir e priorizar? Que pontos de atrito têm impedido os usuários de utilizarem nosso produto com sucesso? |
Estabeleça o contexto explorando o que aconteceu, porque você está interessado, qual é o problema ou oportunidade.
Entender onde está o problema, quem está impactado, com qual intensidade, além de estabelecer hipóteses de suas causas são procedimentos chave para dar início a sua solução.
Depois de definir bem o problema é possível de atacá-lo melhor, planejando ações que vão da definição objetivos da análise, ao estabelecimento de hipóteses, à escolha do método de análise e especificação dos dados necessários.
Autoatendimento
Por quanto tempo sua equipe pode esperar por esperar por respostas? Você tem acesso às informações que precisa? Sente-se inundado por relatórios com informações de difícil compreensão, irrelevantes ou muitas vezes insuficientes?
A capacidade de resposta rápida às demandas de mercado requer que sua equipe tenha autonomia para fazer perguntas aos seus dados e obter respostas de forma rápida e fácil.
Faz-se necessário educar sua equipe no uso de ferramentas de visualização de dados, fáceis de usar, capazes de cruzarem informações de diversas fontes de dados e apresentarem visualizações e painéis que suportem suas decisões.
Esta abordagem provê a agilidade necessária e ao mesmo tempo desafoga áreas de TI geralmente designadas para produzir novos relatórios.
Exemplo de painel de Campanha De Marketing Digital criado na plataforma Tableau.
Extrair insights e tomar ações melhores requer o desenvolvimento de competências que combinam elementos da ciência de dados e da ciência da decisão.
Sua equipe precisa estar familiarizada com métodos como Análise Agregada, Análise de Correlação, Análise de Tendência e Estimativas, quatro dos mais usados métodos em análises de dados de negócios, além de métodos como Análise Preditiva, Segmentação e Customer Life Cycle.
TI, seu grande parceiro
Imagine os dados da sua organização como água que corre em uma vasta tubulação; se a água estiver suja não é aconselhável bebê-la, você precisa filtrá-la, tratá-la. Você precisa ter confiança de que está bebendo de uma fonte segura.
Seu departamento de Tecnologia da Informação é chave neste processo, arquitetando, armazenando e tratando seus dados de forma a dar-lhes a qualidade necessária para que você os encontre facilmente e tome decisões a partir de análises corretas.
TI deve contribuir no equilíbrio entre a flexibilidade do autoatendimento com a governança necessária para que seus dados sejam acessados com segurança.
Insights
Revelar insights requer, além da ferramenta certa, o uso do método de análise mais apropriado.
Temos algum padrão? O que pode se observar das diferentes variáveis? Conseguimos provar as hipóteses levantadas? Onde devo focar? Que hipóteses priorizar?
Perguntas como estas ajudam a revelar os insights para as recomendações da ações necessárias.
Recomendação das ações
Uma abordagem estruturada e planejada como a mencionada até aqui contribui para recomendações bem sucedidas, onde você engaja as partes interessadas, faz-se percebido como um importante parceiro ao demonstrar recomendações coerentes e sólidas, que conduzam a ações que resolvam o desafio do negócio e gerem o impacto desejado.
As partes interessadas participam do processo, ações sugeridas são construídas em colaboração; expectativas, próximos passos e responsáveis estão alinhados para sua execução. Você está pronto para validar e então expandir as ações para alcançar os resultados estabelecidos.
Muitas empresas falham na extração de valor de seus dados por deixarem de observar boas práticas como as recomendadas aqui, cometendo erros que se transformam em armadilhas desacreditando a análise de dados, circunscrevendo seu uso à iniciativas isoladas de baixo impacto, sem suporte ou patrocínio adequado.
Dentre os erros mais comuns destacamos:
- Gestores sem entender o que a análise de dados pode fazer pelo negócio acabam tendo experiências ruins com o tema, resolvem problemas de baixo impacto para o negócio. Baixos resultados levam a um círculo vicioso de baixos investimentos na busca de análises de dados eficazes.
- Enfocar demasiadamente na tecnologia, sem a devida contribuição de líderes de negócio. Áreas de análise exclusivamente técnicas acabam funcionando como “fábricas de relatórios” de baixa capacidade de entrega e relevância ao tentar atender demandas de várias áreas simultaneamente e sem entender as demandas do negócio.
- Tratar a análise de dados com um centro de custo, não como um centro de lucro. Quando isto acontece sinaliza à todos a percepção de que a área não contribui para trazer valor e lucro, minando a construção de uma cultura de dados.
- Desconsiderar ações para construção de uma cultura que promova a fluência em dados. Líderes precisam se comunicar usando dados que suportem seus argumentos e prioridades de investimento. Este é um processo que precisa demonstrar valor e então ser nutrido e cultivado.
- Tentar medir tudo. Dashboards com dezenas de indicadores, centenas de métricas que precisam ser relatadas diariamente são contra produtivos. Poucos indicadores faz com que as equipes e líderes se foquem no que mais importa para o negócio.
Os erros podem ser cometidos por líderes de negócio, gerentes, líderes de análises e/ou analistas e variam de acordo com a maturidade da organização em relação ao tema.
Por onde começar ou realinhar sua jornada
Como vimos, por se tratar de uma jornada, recomenda-se entender onde sua organização se encontra e onde quer chegar, ou seja, fazer um inventário do que a organização já tem e o que precisa obter para alcançar um nível mais alto de fluência em dados.
Combinando perspectivas diferentes, uma análise de maturidade explora dimensões tecnológicas e organizacionais, como:
- Processos de Gestão (rotinas uso de informações, tipo de demandas)
- Liderança (papéis, práticas, patrocínio, comportamentos);
- Competências (conhecimentos, habilidades);
- Tecnologias (tecnologias predominantes, captura, armazenamento, tratamento, e visualização)
- Dados (qualidade, acesso, governança);
- Serviços (suporte usuários, acesso, desenvolvimento visualizações, estruturas)
Este tipo de avaliação permite entender que ações devem ser escolhidas e priorizadas, seja para uma organização que está começando no tema ou para uma organização deseja corrigir seu rumo de forma a obter melhores resultados.
Uma das iniciativas decorrentes desta avaliação é a escolha e priorização de uma área/ tema para execução de um projeto piloto que resulta na criação de visualizações e painéis que respondam à perguntas que mais impactem o negócio.
Iniciativas como estas envolvem investimentos baixos e alcançam resultados de curto prazo demonstrando o valor necessário para sustentar e ampliar resultados por toda organização.
Para saber mais como podemos ajudá-lo extrair valor de seus dados agende um contato clicando aqui.