Para a maioria das empresas, a falta de dados não é o problema. Pelo contrário: em geral, são tantas informações que a dificuldade está em encontrar valor no meio de tanta coisa. É para isso que existe o processo de análise de dados eficiente.
A análise de dados é uma disciplina que permite às empresas encontrar no meio do mundo de informações que geram diariamente aquelas que realmente dizem alguma coisa importante.
Ela faz isso em três etapas: (1) você faz uma pergunta que quer que os dados respondam, (2) separa os dados que respondem a essa pergunta e (3) desenvolve conclusões a partir dos dados visualizados.
Parece simples, mas pode se tornar um pouco complicado na prática. É por isso que o primeiro passo é contar com uma solução de Big Data ou Business Intelligence que seja capaz de processar a quantidade de informações da sua empresa.
Mas não basta ter uma solução eficaz. O software será tão bom quanto o uso que você faz dele. Pensando nisso, separamos abaixo as melhores práticas para fazer uma análise de dados eficiente e conquistar o crescimento do negócio.
Acompanhe conosco e descubra!
Análise de dados eficiente: definindo as questões que quer responder
Como mostramos, a análise de dados ocorre em três etapas básicas. Por isso, mostraremos como desenvolver cada uma dessas etapas para uma análise realmente eficiente.
O primeiro ponto é a definição das questões a serem respondidas. Analisar informações apenas por analisá-las não vai te levar a lugar nenhum: você precisa, primeiro, saber qual é o problema que deseja que os dados resolvam.
Por exemplo, vamos supor que um gestor de vendas acredita que sua equipe externa está realizando poucas visitas semanais e quer aumentar a produtividade. Para isso, ele precisa primeiro saber a resposta de algumas perguntas, tais como:
- É preciso contratar mais um vendedor para a equipe?
- Algum vendedor está sobrecarregado ou demorando muito nas visitas?
- Existem clientes que merecem mais atenção e, por isso, a demora?
Todas essas informações podem ser respondidas pelos dados da empresa. No entanto, para encontrar a resposta é preciso uma orientação. As questões formuladas a partir do problema do gestor servem, portanto, como um roteiro para a análise.
Por isso, tirar um tempo para identificar suas dores e formular as perguntas que te ajudarão a solucioná-la é parte fundamental de uma análise de dados eficiente.
Lembre que suas perguntas devem ser curtas, claras e concisas. Não adianta fazer questões que tenham respostas muito longas ou subjetivas.
Pense em questões que te ajudem a entender o cenário atual e a qualificar (ou desqualificar) possíveis soluções para o seu problema.
Análise de dados eficiente: separando os dados que podem responder suas questões
Agora é a hora de encontrar os dados que serão relevantes para responder suas questões.
No nosso exemplo anterior, você precisaria reunir dados como a quantidade de visitas que cada vendedor realiza por dia, quantos clientes cada um possui, qual o nível de importância de cada cliente e qual o tempo médio de deslocamento gasto pelos vendedores.
Aqui, também será preciso definir um período de análise (talvez não seja interessante analisar dados com mais de dez anos, por exemplo) e se há fatores que precisam ser considerados, como vendedores que ainda estejam em treinamento ou clientes que sejam novos.
Para coletar esses dados, você precisará de uma ferramenta de análise, mas também de uma fonte. Seus dados precisam vir de algum lugar. No caso do gestor de vendas, os vendedores precisam registrar as informações em um sistema de vendas para que elas possam ser coletadas posteriormente.
Há também situações em que os dados serão coletados a partir de entrevistas e observação. Se for este o caso, desenvolva um template da entrevista com antecedência para economizar tempo e garantir consistência.
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Análise de dados eficiente: desenvolvendo conclusões a partir dos dados
Chegou a hora de, efetivamente, extrair algum valor dos dados coletados. Manipule os dados de diferentes formas para encontrar correlações. Na medida em que você faz isso, poderá descobrir que precisa de mais informações do que aquelas coletadas inicialmente. As correlações também podem te mostrar que talvez sua pergunta original precise ser revisada para trazer respostas ao seu problema.
De qualquer forma, esta análise inicial de tendências, correlações e variações ajuda a adequar sua análise de dados ao problema que você precisa resolver — que é o grande ponto de fazer uma análise, em primeiro lugar. Durante esta etapa, as ferramentas e o software de análise de dados são extremamente úteis.
Agora é o momento de interpretar o que você vê. Nessa hora, também existem algumas perguntas que você deve responder, tais como:
- Os dados respondem às suas questões originais?
- Os dados ajudam você a se defender contra quaisquer objeções?
- Existe alguma limitação em suas conclusões, algum ângulo que você não considerou?
Vale lembrar que a interpretação pode ser mais produtiva quando mais de uma pessoa está envolvida, para que diferentes pontos de vista sejam agregados. Isso também permitirá encontrar possíveis falhas na sua análise.
Em suma, uma análise de dados eficiente se sustenta em todas essas questões e considerações. Seguindo esses passos, é possível chegar a uma conclusão produtiva, que traga valor para a empresa.
Agora, você poderá usar os resultados do processo de análise de dados para decidir o melhor curso de ação e tomar melhores decisões para sua empresa. Com a prática, sua análise de dados ficará mais rápida e precisa.
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