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Entenda o conceito de data-driven e como aplicar na sua empresa

O mercado torna-se cada vez mais ligado à tecnologia e à inovação. Grande parte desse desenvolvimento é contribuição dos dados, pois eles dão uma base sólida de informações que, se interpretadas da forma correta, passam a ser cruciais na tomada de decisão e no planejamento estratégico de um negócio.

Contudo, muitas organizações e profissionais ainda não entendem o conceito de ser data-driven, para que serve, quais os benefícios e necessidades de implementar essa metodologia em seus processos e cultura.

Assim, nesse texto te explicamos a importância de se tornar um negócio movido a dados.  

  • O que significa data-driven?
  • Quais são as etapas para uma estratégia data-driven?
  • Tipos de análise de dados
  • Por que uma empresa deve investir em uma cultura data-driven?
  • Quais os benefícios de uma cultura data-driven?
  • Como implementar a cultura data-driven na sua empresa?

Boa leitura!

O que significa data-driven?

Data-driven é um termo que significa “orientado por dados”, na prática, é uma metodologia que se faz eficiente para qualquer negócio.

Essa metodologia permite que as empresas tomem decisões baseadas na análise e interpretação de dados. 

A partir dessas informações se torna possível criar um planejamento muito mais apurado e focado nas metas da organização e, como consequência, um melhor aproveitamento de oportunidades e melhor previsibilidade de adversidades e tendências, além da possibilidade de melhoria nas fragilidades do ciclo de vida do cliente e no relacionamento com o consumidor.

Contudo, é necessário constância nesse caminho para que sempre haja dados atualizados para fazer análises. Por isso, um ponto crucial é a automatização algorítmica. 

As ferramentas, que permitem esse processo, como a da Cinnecta, combinam dados tanto de fontes externas quanto internas, o que possibilita o cruzamento de informações e uma melhor visão do mercado. 

Quais são as etapas de uma estratégia data-driven?

Para implementar a metodologia data-driven em uma empresa, há algumas etapas a serem seguidas para uma estratégia sólida. 

A seguir explicamos cada um dos passos. 

Coleta

Para uma estratégia data-driven de qualidade, o primeiro passo é a coleta de dados, porém não são todos os tipos de dados aleatórios que se consiga encontrar, mas os dados corretos, que sejam relevantes para o mercado e para as metas que o negócio tem.

Tais dados devem ser compreensíveis, imparciais e confiáveis. O ideal para uma análise realmente completa, é ter fontes e ferramentas complexas, fundamentadas em inteligência artificial, machine learning e big data. 

Porém, principalmente para pequenos negócios, nem sempre a aquisição de tais serviços é possível em um primeiro momento, assim pode-se olhar para dados internos, como relatórios, dados de vendas, site, redes sociais, entre outros indicadores, além de pesquisa de mercado e fontes de dados secundárias. 

Contudo, por mais completo e importante que os dados coletados sejam, o mais importante é o que será feito com eles.

Análise

Para que as informações adquiridas ganhem de fato significado para um negócio, é necessário encontrar padrões e obter insights sobre os dados coletados, sendo assim, o bruto que foi recebido é analisado e organizado para uma melhor compreensão do que significa todos os dados numéricos e quais deles são realmente relevantes para a organização e seus objetivos.

Interpretação

A partir da análise dos dados coletados é preciso interpretá-los com base na realidade da empresa. Ou seja, quais pontos apresentados devem ser melhorados, como chegar nesses resultados, quais áreas do negócio tem falhas que precisam ser revistas, quais estratégias se encaixam nas necessidades da empresa, entre outros.

Tipos de análise de dados

Agora que você já entendeu as etapas para uma estratégia data-driven e como a inteligência de dados faz parte dela, vamos nos aprofundar nesse contexto. 

Existem quatro tipos de análise de dados e cada uma delas se encaixa para propósitos e contextos diferentes.

Descritiva

A análise descritiva é a mais comumente usada. Ela é baseada em fatos, ou seja, essa avaliação é realizada baseada em resultados obtidos, sendo assim possível dizer o que de fato acontece. 

Essa análise é referente a procedimentos e técnicas de estatística descritiva e alguns exemplos são: aplicação de métricas, relatórios, segmentação de clientes, entre outros. 

Diagnóstica

A análise diagnóstica tem como propósito descobrir associações de causa e efeito a fim de solucionar um acontecimento, dessa forma, é um processo feito através da probabilidade. 

Essa é uma análise que demanda ferramentas mais específicas, como para a realização de testes A/B.

Contudo, ela apresenta uma desvantagem, pois seus resultados podem ser afetados devido a variáveis externas e fora do controle de qualquer negócio, como estados de humor, climas, entre outros.

Preditiva

Como o nome já diz, a análise preditiva tem como objetivo prever possíveis cenários futuros a partir da avaliação de padrões que expliquem um certo fenômeno e possibilite a suposição de seus efeitos. 

Sua base estatística viabiliza a montagem de modelos e fórmulas que possam prever resultados, através de métodos como o da regressão. 

Prescritiva

A análise prescritiva é utilizada para a criação de simulações e previsão de comportamentos. 

Dessa forma, ela costuma ser um passo após uma análise anterior, como a preditiva, sendo que sua finalidade é de ser base para decisões futuras. 

Essa análise é feita a partir de dados rapidamente mutáveis, assim normalmente tem a ajuda de ferramentas fundadas em algoritmos, machine learning e inteligência artificial.  

Por que uma empresa deve investir em uma cultura data-driven?

O mercado tem se tornado cada vez mais competitivo com o tempo, isso se dá tanto pela entrada de novos concorrentes e rápida mudança de comportamento dos consumidores, quanto pelo desenvolvimento dos softwares e processos, o que possibilita uma agilidade e precisão maior nas estratégias das empresas.

Assim, se uma organização pretende continuar competitiva no mercado no mercado, é necessário correr da obsolescência e, para isso, aderir a uma cultura data-driven, baseada na inteligência de dados. 

Essa nova perspectiva permitirá ao negócio uma gestão baseada em informações e sistemas confiáveis, o que agiliza o processo de tomada de decisões e possibilita o planejamento de estratégias mais assertivas. 

Quais os benefícios de uma cultura data-driven?

Uma das principais distinções entre empresas tradicionais para as data-driven é a utilização de dados de maneira integrada em todos os processos do negócio. 

Veja alguns dos principais benefícios de uma cultura data-driven a seguir!

Agilidade na tomada de decisão

A posse de dados interpretados eficientes para o mercado e para o negócio dá uma maior clareza sobre quais caminhos se deve seguir no futuro, pois eles apresentam os pontos fortes e fracos da empresa e do mercado, além das necessidades dos clientes, o que facilita o entendimento de o que é preciso colocar foco e quais devem ser os esforços.

Assim, é possível tomar decisões de maneira mais rápida e ágil, ao já saber para onde deve e não deve seguir, tendo em vista a necessidade do cliente.

Decisões mais assertivas e estratégicas

Por ter dados reais e sólidos do mercado em que a organização está inserida, é possível se basear em informações confiáveis para tomar decisões mais assertivas e estratégicas, além de menos exposta a riscos, ou seja, com mais segurança.

Dessa forma, decisões feitas a partir de dados diminuem as chances de erros e equívocos, o que resulta na otimização de tempo e recursos, além de melhores resultados e melhor rentabilidade.

Melhoria de processos

O planejamento estratégico orientado a dados é implementado em todos os setores da organização, desse modo, é possível ter uma melhoria nos mais diversos processos da empresa, pois, apenas assim, a companhia terá de fato uma cultura data-driven.

Um exemplo muito eficaz dessa melhoria em diversos processos do negócio é o data- driven marketing. Processo de geração de dados por meio da relação com o consumidor e terceiros, a fim de compreender mais sobre o público da empresa, ou seja, comportamentos, preferências, entre outros. 

Os dados em questão guiam a produção de conteúdo e a mídia em que isso é feito, com a finalidade de ter uma maior assertividade no marketing e em seus resultados, além, é claro, de aperfeiçoar a experiência do cliente. 

Predição

Assim como abordado no tópico anterior sobre análise preditiva, a metodologia da cultura data-driven permite à empresa identificar padrões e tendências do mercado.

Essa competência da organização de predição de movimentos do mercado ou possíveis problemas futuros auxilia em diversos pontos do negócio, como o planejamento estratégico, o direcionamento de ações, entre outros. 

Como implementar a cultura data-driven na empresa?

A implementação de uma cultura data-driven é um processo longo que não se faz da noite para o dia, ela demanda comprometimento de todas as áreas da empresa, começando pela liderança, porém provém resultados que valem a pena.

Para entender como implementar a cultura data-driven no seu negócio siga esses passos:

Defina objetivos

Nos tópicos anteriores já te ensinamos os tipos de análise de dados e as etapas para realizar esse processo de forma eficiente. 

Porém, os dados são apenas meios para se chegar a um fim desejado, assim antes de tudo, no processo de uma cultura data-driven, é fundamental a definição de objetivos para o negócio e entender o caminho de como a análise de dados pode ajudar nessa trilha.

É necessário um planejamento estratégico completo para a organização, além de definir como os dados podem auxiliar em cada etapa desse processo.

Estabeleça como será a coleta de dados

A coleta de dados, como já abordamos anteriormente, pode ser feita através das fontes mais básicas até as mais complexas. 

Entretanto, fontes de mais fácil acesso como o nome já diz, darão dados mais superficiais que grande parte dos negócios consegue encontrar.

Desse modo, o investimento na coleta de dados através de fontes mais difíceis e que necessitam de um investimento em ferramentas e serviços externos, valem a pena. 

Contudo, para que não haja investimentos perdidos, é necessário um profundo conhecimento de mercado para entender quais dados são realmente valiosos para o negócio e seu futuro. 

Ofereça treinamento aos colaboradores

No processo de implementar a cultura data-driven na empresa, é preciso partir do pressuposto de que os colaboradores não entendem dessa metodologia. Assim, é necessário oferecer treinamentos para ensiná-los a interpretar os dados e entender quais são de fato importantes para o seu trabalho, como devem ser usados e para qual finalidade. 

Além disso, é preciso mostrar a todos a importância de praticar constantemente esse olhar para a cultura de dados no dia a dia da organização.  

Conte com ferramentas de análise de dados

A tecnologia é um dos principais pilares para a implementação da cultura data-driven em uma organização. 

Atualmente, existem diversas ferramentas no mercado que te auxiliam a coletar, armazenar e analisar os dados para o negócio e que se adequam a empresas de diversos tamanhos e segmentos. Esses softwares também ajudam a empresa a entender e assegurar a obediência do LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). 

Conheça a Cinnecta – Empresa inovadora em inteligência de dados

A Cinnecta é uma empresa especialista em inteligência de dados e análise do comportamento do cliente, criadora do método inovador de cálculo do LTV potencial

Nós ajudamos diversas empresas a conhecerem sua base de clientes, a identificarem oportunidades no ciclo de vida e a serem cada dia mais data-driven.

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Conclusão

Chegamos ao final deste texto. Nele mostramos o que é uma empresa orientada a dados e uma cultura data-driven, além de explicarmos sobre tipos de análise de dados, os benefícios e formas de implementar essa metodologia.

Com o avanço da tecnologia e rapidez com que ela se desenvolve, data-driven é o futuro de toda organização que queira continuar competitiva no mercado. 

Contudo, esse não é um caminho simples, é necessário esforço, investimento e constância para trazer resultados efetivos e auxiliar na tomada de decisão e no planejamento estratégico da empresa. 

Então se quer seguir esse caminho e se tornar uma organização data-driven, a Cinnecta pode ajudar nesse processo, entre em contato conosco e veja como nossos serviços podem te auxiliar nessa trajetória.

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