Para que uma empresa possa se manter competitiva, é indispensável que sua gestão seja embasada em informação. No entanto, não basta ter uma grande quantidade de dados disponível; você precisa, também, ter os meios para desenvolver uma análise que transforme esses dados em informação relevante.
Neste artigo, você vai aprender mais sobre por que e como você pode analisar dados, convertê-los em informação e usar esse resultado como base para suas decisões estratégicas.
Boa leitura!
Os benefícios e impactos da análise de dados
Vamos começar pelo que mais importa: entendendo como a análise de dados pode trazer vantagens para sua empresa. E essas vantagens vão desde redução nos custos até melhorias no processo de seleção e recrutamento.
Redução nos custos
Quando você tem informações à sua disposição, fica mais fácil tomar decisões que envolvem o dinheiro da empresa. Aliás, essas decisões tornam-se muito mais objetivas (sendo que a objetividade é um fator essencial para a eficiência nos gastos).
Pense, por exemplo, em um caso típico do ambiente operacional: a compra de matéria-prima para produção. Depois de algum tempo, é comum que as empresas parem de escolher o fornecedor objetivamente, porque já se formaram laços com certos parceiros.
Então, você pode usar a análise de dados a qualquer momento para comparar fornecedores e identificar qual deles oferece melhor custo-benefício. Dessa forma, você garante que vale a pena continuar trabalhando com o parceiro ou identifica se é hora de mudar.
Aqui vão mais alguns exemplos. Que tal colocar lado a lado as opções de comprar uma máquina e alugar uma máquina, para identificar qual delas é mais interessante a longo prazo? Ou então, aproveitar a possibilidade de comparar custos de contratação com o valor pago em horas-extras à sua equipe, para descobrir se deve contratar mais pessoas ou não.
Preservação da margem de lucro
A precificação é sempre um assunto delicado. Como saber se você está cobrando o preço certo por um produto? Se o preço estiver muito baixo, você canibaliza sua própria margem de lucro. Por outro lado, se aumentar o preço aleatoriamente, pode perder clientes.
A análise de dados colabora significativamente para encontrar a resposta a este dilema. Ela permite que você avalie dinamicamente vários aspectos das finanças da empresa para determinar se o preço dos produtos precisa ser aumentado ou não.
Otimização do foco no cliente
O foco no cliente é uma estratégia para garantir a preferência e a fidelidade dos consumidores. Para que isso funcione, é claro, você precisa entendê-los a fundo: quais são suas necessidades, suas dificuldades, suas expectativas, quanto estão dispostos a pagar, quais características valorizam mais no produto, e assim por diante.
A análise de dados é a maneira ideal para traçar um perfil completo e realista sobre os consumidores e, assim, garantir que suas ações estão alinhadas com o que o mercado procura. E vale a pena mencionar que, graças ao Big Data, uma pesquisa de mercado tende a ser bem mais acessível hoje do que há uma ou duas décadas.
Exploração das possibilidades do marketing digital
Análise de dados e marketing online são duas práticas que funcionam muito bem juntas. Vamos entender o porquê.
Quando um indivíduo realiza atividades normais online — como fazer uma postagem em redes sociais ou uma pesquisa no Google — ele deixa traços. Esses traços podem ser recuperados e organizados por meio da análise de dados, para que você tenha informações sobre a vida digital do indivíduo. E, a partir dessas informações, é possível garantir mais sucesso nas ações de marketing digital.
Você já notou como, algumas vezes, quando você pesquisa algo online, logo em seguida começa a receber várias ofertas de compras relacionadas em todos os sites que visita? Por exemplo, se você pesquisar “Disney”, pode começar a ver sugestões de pacotes de viagem para os EUA.
Isso acontece porque as agências de viagens usaram suas “pegadas digitais” para identificar que você pode ter interesse nesse produto e, então, tentar vendê-lo a você.
Contratação dos candidatos certos
Quando você abre um novo processo seletivo, um dos principais riscos é a contratação de alguém que não é adequado para a vaga ou, simplesmente, que não compartilha das mesmas metas e valores que a empresa.
Esse risco existe por que você tem um tempo curto e possibilidades limitadas para realmente conhecer o perfil de cada um dos candidatos. Pelo menos, era assim até surgir o big data.
Agora, você pode pesquisar dados sobre a vida pessoal e profissional de cada um dos candidatos antes de tomar uma decisão.
Uma sugestão, por exemplo, é coletar dados sobre as postagens do candidato em redes sociais. Assim, você pode identificar se ele apresenta um comportamento respeitador e tolerante. Outras possibilidades incluem pesquisar referências sobre o candidato no site das instituições em que ele afirma ter estudado ou trabalhado; ou buscar menções a processos judiciais em seu nome.
Por que dar atenção ao ambiente operacional?
Antes de continuar, é extremamente importante acabar com qualquer dúvida que você possa ter sobre a importância de integrar informações no ambiente operacional.
Até aqui, já demonstramos que existem várias vantagens em adotar a análise de dados como prática dentro do ambiente operacional de uma empresa. Mas não chegamos a discutir os problemas de não adotá-la.
Então você possivelmente está se perguntando: com todas as atividades que um gestor já precisa realizar, é mesmo necessário incluir também a análise de dados? Afinal, isso significa que esse profissional terá que dedicar um tempo extra, debruçando-se sobre gráficos e tabelas. Isso é mesmo viável, considerando que ele já tem tantos outros compromissos e responsabilidades?
Um bom argumento para eliminar essa objeção é que, ao contrário do que você pode imaginar, a análise de dados não precisa ser tão trabalhosa.
É possível contar com a ajuda de empresas especializadas nesse trabalho que, basicamente, realizam a parte do processamento e trazem tudo organizado para o gestor. É uma grande economia de tempo, além de garantir que o processamento será feito com excelência.
Outra pergunta que você pode estar se fazendo neste momento diz respeito à famosa “intuição”. Certamente alguns gestores já estão acostumados a trabalhar seguindo seus instintos de negócios, e obtiveram sucesso ao longo da carreira. Será que isso não é o suficiente?
Mas a realidade é que uma gestão embasada em dados tem uma chance mais sólida de trazer bons resultados. E, se você não aderir a essa prática, vai ficar para trás em relação aos seus concorrentes.
Em uma outra época, quando obter dados era muito difícil, a maioria dos gestores trabalhava usando métodos menos científicos. É por isso que estamos acostumados a pensar nos empreendedores como pessoas visionárias e com alguma espécie de talento natural para os negócios.
Mas hoje, como você vai ver no próximo item, os dados estão por toda parte. Se você não os está usando para direcionar e validar suas decisões, saiba que os outros estão. Em outras palavras, isso significa que, enquanto você ainda está apostando suas fichas para o sucesso na sorte, os concorrentes estão usando relatórios, gráficos, comparativos, pesquisas de mercado e várias outras ferramentas concretas.
Outro motivo sólido para usar as informações na hora de tomar decisões em seu negócio é que o mercado atual é altamente competitivo.
Isso significa que as empresas se aproximam cada vez mais em diversos quesitos: tecnologia, preço, qualidade dos produtos, capacidade produtiva, eficiência logística. Dessa forma, são aquelas pequenas mudanças na estratégia que vão garantir a liderança no mercado.
Como iniciar uma análise de dados?
Então, você já entendeu que analisar dados é uma forma inteligente de tomar decisões com maior chance de acerto. Ótimo! O próximo passo é começar a colocar essa estratégia em prática. A pergunta a ser respondida, agora, é: como fazer isso?
Big Data
Bem, para começar, vamos conhecer um pouco melhor este termo que está cada vez mais presente dentro das empresas de médio e grande porte: Big Data. Nós já o usamos algumas vezes ao longo deste artigo, você percebeu?
Esse termo em inglês se refere a conjuntos de dados muito grandes ou complexos, a ponto de que os meios tradicionais de processamento não conseguem lidar com eles. Para que você possa ter uma ideia, em 2012, a empresa americana IBM estimava que estavam sendo gerados 2.5 exabytes de dados por dia. Isso é o mesmo que 2.5 x 1018.
Mas este não é o único significado de Big Data. Ao mesmo tempo, esse termo também se refere ao uso de métodos avançados de análise de dados para extrair valor (ou seja, gerar informação). Entre esses métodos podemos citar, por exemplo, análise preditiva e análise de comportamento dos usuários.
Então, se você quer iniciar uma análise de dados em sua empresa, o primeiro passo é aprender mais sobre big data.
Análise preditiva e análise de comportamento dos usuários
Apenas a título de curiosidade, vamos esclarecer o que são os métodos de análise que mencionamos acima.
A análise preditiva utiliza técnicas da estatística para estabelecer padrões e, assim, “predizer” o que vai acontecer no futuro com base em dados do presente. Nos negócios, ela permite determinar períodos de alta e baixa nas vendas, por exemplo.
A análise de comportamento dos usuários trabalha com padrões de comportamento das pessoas na internet. Um uso interessante dessa técnica é a identificação de indivíduos que fogem ao padrão para determinar possíveis ameaças. Essa é a forma como Big Data pode ser aplicado à cybersegurança.
Business Intelligence
Dentro desse tópico, não poderíamos deixar de mencionar o conceito de BI – Business Intelligence, ou Inteligência de Negócios. Esse termo se refere a um conjunto de tecnologias, ferramentas e práticas que permitem ter uma visão do negócio baseada em informação histórica, atual e preditiva.
O uso do termo Business Intelligence é muito adequado, porque negócios que são geridos à base de informação são, de fato, mais inteligentes. São capazes de tomar decisões que garante um melhor posicionamento no mercado, mais eficiência, mais produtividade, mais lucratividade. Dessa forma, têm o potencial necessário para crescer e atingir o topo do seu segmento.
Origem dos dados
Agora, você pode estar se perguntando de onde retirar os dados para análise. A melhor notícia é que eles estão cada vez mais amplamente disponíveis, mesmo sem que as empresas precisem gastar muito. O motivo é, em parte, a disseminação de uma realidade em que estamos todos conectados, o tempo todo — via smartphone, tablet, relógios e câmeras inteligentes e assim por diante.
Outra parte do motivo é que nós mesmos estamos cada vez mais inclinados a compartilhar informação online. Não deve ser surpresa que muitos dados podem ser coletados por meio de redes sociais.
Então, a verdadeira questão não é de onde retirar os dados. O que realmente importa é como você irá armazenar, analisar, compartilhar, transferir, visualizar… Felizmente, está cada vez mais fácil resolver esses problemas, também.
Certas empresas estão se especializando justamente em manipular dados para extrair informações organizadas de maneira facilmente compreensível. Assim, você pode se concentrar apenas na parte estratégica desse trabalho, ou seja, usar as informações obtidas para tomar decisões.
Outro ponto que gera bastante dúvida diz respeito a quais áreas da empresa devem usar a análise de dados na tomada de decisões. E a resposta é simples: todas. Essencialmente, Big Data e Business Intelligence são úteis em todas as operações de uma empresa:
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Em marketing e vendas, para coletar informações sobre os clientes, garantindo que a promoção dos produtos e serviços seja adequada, e identificar tendências de mercado.
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Em atendimento ao cliente, para identificar problemas e reclamações que podem prejudicar a reputação da empresa.
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Em supply chain, para identificar possíveis variações no preço de insumos, surgimento de novas alternativas em matérias-primas, pesquisar fornecedores com melhores preços.
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Em recursos humanos, para fazer um processo de seleção e recrutamento que traga profissionais com o perfil certo para sua equipe.
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Em finanças, para fazer uma gestão mais precisa de receitas e despesas.
O que você precisa fazer é planejar como será feita a implementação da análise de dados, já que pode ser inviável adotá-la em todas as operações, de uma vez só. Por outro lado, você pode buscar o suporte de uma empresa especializada para ajudar nesse processo de transição, garantindo os melhores resultados.
O que é necessário para colocar os dados em ação?
Sabendo como iniciar uma análise de dados, chega o momento de colocar esses dados — ou melhor, informação — para trabalhar. Em outras palavras, usar a informação para tomar decisões de negócios bem fundamentadas.
Processo básico da tomada de decisão
Em qualquer tomada de decisão, tanto nos negócios quanto em outras áreas da vida, podemos dizer que é necessário seguir um processo simples em quatro passos. Eles são:
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identificar o problema;
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levantar as possíveis soluções;
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avaliar as possibilidades com maior chance de sucesso;
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preparar um plano contingencial, caso sua decisão não traga o resultado esperado.
Lembre-se de que os dados são uma ferramenta para ajudá-lo a tomar decisões. Ou seja, eles não vão trazer respostas magicamente para como conduzir a empresa.
Por isso, o gestor continua sendo uma figura indispensável, no sentido de que ele terá o conhecimento e experiência necessários para conduzir os dois primeiros passos: identificar o problema e levantar possíveis soluções. Neste segundo passo, aliás, a participação da equipe como um todo é muito importante.
É por esse motivo que podemos afirmar que a tecnologia, por mais avançada que esteja, não substitui o fator humano nas organizações.
Análise de dados para a tomada de decisão
Como você deve imaginar, é no terceiro passo que entram os dados. Eles trarão os parâmetros necessários para que seja possível avaliar e comparar as soluções que estão na mesa de discussão. Assim, você terá maior chance de sucesso em determinar qual é a mais adequada.
Vamos pensar nisso mais a fundo, utilizando um exemplo bem simples.
Imagine que sua empresa está enfrentando um aumento no preço dos insumos. Frente a essa situação, você e sua equipe fazem uma reunião estratégica e identificam as três seguintes possibilidades:
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repassar o aumento aos consumidores;
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trocar de fornecedores, buscando um fornecedor chinês com preços mais acessíveis;
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segurar o preço dos seus produtos e assumir o prejuízo temporariamente, esperando que o custo dos insumos volte a baixar e aproveitando esse momento para ganhar mercado.
Obviamente, as três possibilidades apresentam riscos. Por exemplo, se você repassar o aumento aos seus clientes e a demanda não for elástica o suficiente, seu negócio pode perder vendas.
Por outro lado, se você trocar de fornecedor, pode ter problemas com o prazo de entrega e qualidade. E, ainda, se absorver o prejuízo do aumento, corre o risco de que a situação não seja temporária e o lucro do seu negócio seja seriamente afetado.
Então, você está preso entre três alternativas igualmente arriscadas. Como decidir qual delas aplicar? Logicamente, com base em análise de dados relevantes.
Você pode recorrer a dados sobre a concorrência, indicando se outras empresas do mesmo segmento já utilizam fornecedores chineses e quais são os resultados dessa parceria. Você também pode usar dados sobre o mercado consumidor que apontem o limite de tolerância para aumento nos preços. Ou, ainda, buscar dados mais amplos sobre a economia para identificar se há uma tendência para que os preços dos insumos retornem ao normal a curto prazo.
Características dos dados para análise
Essa análise exige que os dados estejam em uma forma de fácil leitura e interpretação. É por isso que reforçamos, desde o começo, que dados precisam ser transformados em informação de qualidade. Ajuda muito se você já receber os dados na forma de um gráfico, por exemplo, pois não terá que perder tempo no processo de organizá-los.
É claro que existem ainda muitos outros detalhes que fazem a diferença nesse processo. Por exemplo, é importante pensar na forma ideal de armazenamento e compartilhamento para que as informações estejam disponíveis para as pessoas certas dentro da sua equipe e, ao mesmo tempo, protegidas para que outras pessoas não possam acessá-los.
Pode parecer mentira, mas informação vale muito dinheiro no meio empresarial (afinal, como já vimos, ela é um forte diferencial competitivo). Assim, um vazamento pode causar altos prejuízos à sua empresa.
A questão do plano contingencial
Para encerrar, é importante reforçar que não cabe ingenuidade na gestão de negócios. Se, por um lado, sabemos que uma decisão embasada por dados tem chances muito maiores de sucesso, por outro lado também sabemos que não há garantia total. A qualquer momento, o cenário pode mudar, desafiando as predições.
E a questão não é simplesmente contar com os imprevistos. Também é preciso saber que muitos dados cruciais não estão, necessariamente, sendo compartilhados abertamente. Por exemplo, quando falamos da economia do país, é importante saber que a situação não é completamente exposta na mídia pelo Governo.
Portanto, qualquer decisão que depende da situação econômica está vulnerável a riscos, no que se refere aos aspectos da economia que não são publicamente divulgados. É por isso que tantas empresas foram pegas de surpresa pelos efeitos da crise de 2014.
Portanto, mesmo usando a análise de dados para guiar sua tomada de decisões, você deve se prevenir. É nesse ponto que o plano contingencial (ou seja, o famoso “plano B”) faz toda a diferença, enquanto método para a contenção de riscos. Então, nunca pule o quarto passo que apresentamos.
Conclusão
Neste artigo, falamos sobre cinco benefícios da análise de dados, o papel dessa prática como diferencial competitivo, como obter é possível obter dados e onde eles entram dentro do processo de tomada de decisão. Resumindo, você já sabe o que é análise de dados, porque é importante e como dar os primeiros passos para implementá-la em sua empresa.
Porém, essa foi apenas uma apresentação introdutória sobre o assunto. Existem muitas outras possibilidades para explorar os conceitos de big data e tomada de decisões embasada em dados dentro do ambiente operacional de uma empresa.
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