Revolucionando o varejo: o papel do BI nos supermercados
Entre prateleiras repletas e corredores movimentados, se esconde um desafio para todo varejo: entender e satisfazer o consumidor moderno, que…
Em dúvidas sobre os tipos de análise de dados mais eficientes? Essa é uma demanda de extrema importância e que faz toda a diferença na gestão de um negócio. A tomada de decisões com maior precisão depende diretamente da eficiência na captação e organização das informações.
O grande volume de informações gerado pelas empresas, atualmente, pode ser vantajoso para uso estratégico, desde que se saiba o que fazer com esses dados. A análise pode ser o ponto de partida para alcançar resultados estratégicos
É preciso seguir etapas básicas para que a análise de dados se desenvolva da maneira certa. Só assim, o resultado vai proporcionar um direcionamento eficiente na gestão estratégica. Saiba como fazer isso por meio de 6 passos!
Um fator que torna as análises de dados ainda mais eficientes são as diferentes perspectivas de intenções que a empresa tem. Os dados podem ser usados para detectar tendências, avaliar o status atual da companhia ou antever o que acontecerá.
Diante desses desejos, há três possibilidades de análises: preditiva, descritiva e diagnóstica. A seguir, entenda cada uma delas e como podem ajudar a gestão estratégica!
Um dos grandes valores possíveis da análise de dados é poder entender o cenário futuro da empresa, e isso não se refere a longo prazo. A análise preditiva traz essa possibilidade de forma concreta, graças à sua capacidade de mostrar tendências e comportamentos que ajudam a traçar um cenário mais fácil de ser visualizado.
A maneira como os dados se comportam, diante da análise de um time de inteligência de mercado, facilita a percepção do que essas informações representam. É possível detectar, por exemplo, o aumento do número de vendas de um determinado produto. São os dados que vão mostrar isso nesse trabalho preditivo.
Entre os tipos de análise de dados, essa é voltada para entender quais consequências e resultados uma decisão vai gerar. Parte-se da seguinte pergunta: se agirmos dessa forma, o que vai acontecer? A partir da ação, alguns cenários podem se suceder, e é justamente o papel da análise preditiva mostrar essas possibilidades.
Vários cenários são supostos, o que ajuda a entender as diferentes realidades que podem ser geradas a partir daquela decisão. A área de vendas costuma fazer uso constante dessa análise, uma vez que ela possibilita, por exemplo, entender o impacto de mudanças de preços e até mesmo de oferta de descontos.
Muito importante, a análise descritiva traz o status atual, ou seja, uma visão aprofundada em relação ao que acontece na empresa neste momento. A relevância dessa resposta é justamente a necessidade de ter esse acompanhamento das atividades. O mercado e seu dinamismo, além do comportamento do consumidor, tornam necessário esse acompanhamento constante.
Nessa análise, é possível entender a entrada e a saída de clientes, os números de vendas dos últimos dias, o volume de conversões e muitas outras métricas relevantes. Essa acompanhamento dinâmico é importante para tomar decisões que precisam ser mais ágeis.
Responder a perguntas é uma das principais possibilidades que as análises de dados permitem. A diagnóstica, mais especificamente, ajuda a entender por que determinada ocorrência se concretizou. Para isso, os dados são analisados, de modo que seja visualizado seu comportamento dentro do período de análise específico.
Os dados serão entendidos dentro de padrões comportamentais, o que é um suporte eficaz para compreender os resultados gerados. Esse trabalho ajuda a criar um conteúdo histórico de acontecimentos que serve de base para as novas decisões. Assim, é possível evitar erros que já aconteceram.
Os diferentes tipos de análise de dados são fruto de um cenário amplo e que marca a atuação das companhias atualmente. A transformação digital é a realidade quando se busca ter maior desempenho, uma gestão estratégica e o controle de todas as atividades realizadas na empresa.
Essa transformação consiste em digitalizar toda a operação e a gestão, ou seja, as atividades completas daquela companhia serão feitas em um ambiente moderno e tecnológico. Essas mudanças são, especialmente, a base necessária para iniciar um trabalho de coleta, gestão e análise de dados.
Quando se fala de transformação digital, poucos entendem o quão profundas são as mudanças propostas. Não se trata apenas de ter sistemas de alto desempenho a serviço da empresa, mas sim de uma alteração estrutural no modelo de gestão e operação.
A transformação digital representa a imersão da companhia em uma nova realidade: toda e qualquer atividade da companhia terá a tecnologia como centro de tudo. A mudança propõe que tudo dali em diante será baseado no ambiente digital.
A base da aplicação da transformação digital é a utilização de sistemas e softwares para realizar os tipos de análise de dados e outras operações diárias. Esses ambientes serão capazes de cuidar de todas as etapas do trabalho, começando pela captação de informações.
Os dados são capturados de muitas fontes diferentes, todas de uso interno: softwares, planilhas, e-mails, documentos e muitas outras. A partir disso, os dados são estruturados e organizados para as consultas futuras.
Após essa etapa, os sistemas são importantes para fazer a análise em si. Trata-se de observar o comportamento desses números, sempre com o suporte de gráficos e indicadores. Além de serem importantes para o time de inteligência de mercado, ficam disponíveis aos colaboradores.
A transição para a transformação digital nunca é simples para uma empresa. Algumas estão nesse processo, que nem sempre é executado de uma só vez. É comum que companhias levem mais tempo e, em algumas ocasiões, não entendam que não fizeram ainda uma transformação total.
Esse processo não acontece do dia para a noite, já que é composto de etapas estratégicas fundamentais. Você consegue entender em que fase sua empresa está se conhece cada um desses passos. É possível descrever essas etapas da seguinte maneira:
Os diferentes tipos de análise de dados e os resultados que geram impactos de vários níveis para uma organização. Trabalhar com essas informações, como parte das evoluções que a transformação digital propõe, promove benefícios estratégicos. Os principais são:
Para trabalhar com os diferentes tipos de análise de dados, é fundamental ter uma rotina operacional eficaz. A fim de chegar aos resultados esperados, é importante cumprir com algumas etapas essenciais. Separamos as 6 que ajudam a criar um roteiro eficiente, que gera um cenário facilitado. Confira!
Os questionários são ferramentas simples e objetivas, mas capazes de captar dados de maneira muito precisa. Entretanto, sua eficiência depende diretamente da maneira como são confeccionados. O primeiro passo é desenvolver perguntas objetivas, sem permitir respostas abertas.
Esse modelo facilita muito a identificação das escolhas e, naturalmente, a extração de dados desses modelos. Atualmente, os questionários digitais são ainda mais práticos, já que minimizam as possibilidades de erros.
Já existem softwares que automatizam a criação de questionários, gerando materiais prontos a partir das perguntas. Você pode escolher modelos de respostas distintos, o que otimiza a forma como os dados são captados posteriormente.
Nesse trabalho final, os documentos digitais, respondidos em plataformas, contabilizam as respostas de maneira muito mais prática. Os dados já são organizados automaticamente, fornecendo informações detalhadas e prontas para serem estudadas.
A organização é parte fundamental da análise de dados. Após extraí-los de planilhas e questionários, é possível que haja erros de preenchimento ou informações incompletas. Nesse momento, é preciso filtrar todos os registros, para que somente os que estejam precisos sejam utilizados nas análises.
É comum que esse trabalho seja feito manualmente. A análise de materiais diversos requer muita atenção e uma execução minuciosa por parte dos envolvidos na demanda. Entretanto, com um grande volume de informações, a tendência de erro é sempre comum, afinal, estamos falando de humanos.
A captação de dados acontece muito mais facilmente quando ela é totalmente automatizada. Os sistemas especializados buscam todos esses registros e os organizam posteriormente, em um trabalho único e contínuo.
Com isso, todos os dados obtidos são disponibilizados em interfaces intuitivas e de fácil entendimento. O usuário tem um dashboard com informações devidamente separadas e com indicações claras acerca de mais detalhes dos registros obtidos.
De maneira mais objetiva, esse é o ponto em que os dados começam a ser analisados. O início é feito com um trabalho mais amplo, visualizando todas as informações juntas, sob uma ótica que considera altos volumes. Essa etapa deve ser considerada já para a captação de insights.
A partir desse momento, é preciso trazer os objetivos da empresa. A análise deve ser feita com base nas estratégias do negócio, sempre pontuando o que é pretendido. Dessa forma, os dados são lidos com muito mais consciência e, já durante esse trabalho amplo, boas ideias e percepções podem surgir.
O mais importante nessa etapa é registrar qualquer informação que chame a atenção: números bons, resultados ruins e qualquer outro ponto que se destaque em meio a dados amplos.
O que figurar com mais frequência também merece destaque. Por exemplo, em uma pesquisa de hábitos, se muitos consumidores afirmam comprar online, isso pode marcar uma tendência relevante.
Abordar o detalhamento também é imprescindível na hora de aprender como fazer análise de dados. Depois de checar os registros de maneira ampla, agrupe-os de forma organizada. Se for uma pesquisa de satisfação, por exemplo, separe os resultados de acordo com os níveis de avaliação.
Posteriormente, tente observar as variações dentro desse grupo. Assim, é possível identificar tendências ou, até mesmo, problemas que os consumidores enfrentaram em relação ao produto ou serviço. Os diferentes perfis também podem dar origem a outros grupos de informações.
Agrupe os dados considerando, por exemplo, gênero, idade, localização geográfica, renda mensal e outras informações. A análise tende a ficar mais precisa com a percepção de tendências e comportamentos variados dentro desses grupos distintos.
Os resultados dos dados obtidos podem apresentar muitos direcionamentos, além de possibilitarem a identificação de uma série de questões. A pluralidade de informações e opiniões tem origem em diversos fatores de motivação. É justamente a definição dessas hipóteses que ajuda a compreender alguns pontos.
Por exemplo, suponha que sua empresa tenha um e-commerce e, na pesquisa sobre o negócio, você percebe que há muitas avaliações baixas sobre a qualidade do site. Paralelo a isso, a taxa de abandono de carrinho também é alta. Esses dois dados podem ser vistos de maneira complementar, deixando explícito um problema.
A partir dessas observações, é possível pensar em hipóteses variadas. Uma delas é, por exemplo, um método de frete muito caro. Outras, muito comuns, são opções de pagamento limitadas. Os dados são materiais que ajudam as empresas a perceberem diferentes possibilidades no momento de análise.
Você não terá como fazer análise de dados com eficiência se dispensar o uso de ferramentas adequadas. Elas são fundamentais em todas as etapas dessa demanda, desde a captação das informações até os momentos em que todos os registros são organizados. Automatizar esse trabalho garante eficiência e precisão.
Atualmente, métricas e dados importantes estão presentes em diversos lugares: planilhas, softwares utilizados, pesquisas, e-mails e diferentes fontes de uso frequente das empresas. Um sistema inteligente pode se integrar com esses bancos de informações e captá-las de maneira rápida e otimizada.
Agora, você já sabe como fazer diferentes tipos de análise de dados de maneira eficiente, prática e simplificada! Esse trabalho vai facilitar a tomada de decisões do seu negócio!
Siga nossas redes sociais para acompanhar mais conteúdos como este! Estamos no LinkedIn e no Facebook!f
Entre prateleiras repletas e corredores movimentados, se esconde um desafio para todo varejo: entender e satisfazer o consumidor moderno, que…
Você já parou para pensar no poder que os dados têm para impulsionar o crescimento e a eficiência da empresa…
Tudo sobre o novo curso: Analisar Dados no Qlik Sense Primeiramente, de você é daqueles que está sempre em busca…
Veja vagas abertas para nossos times, ou nos envie seu currículo pelo banco de talentos.