Tomar decisões seguras e eficientes é sempre um desafio para o seu trabalho? Veja o que significa o Data Analytics e como ele pode te ajudar a acertar o alvo dos negócios!
O quanto a empresa para a qual você trabalha explora a inteligência de dados? É certo que vivemos em uma era tecnológica e que isso nos possibilita captar e analisar dados a fim de melhorar os negócios. Se você ainda não faz essa tarefa, chegou a hora de mudar com o Data Analytics.
Mas, afinal, como adotar esse método no dia a dia das equipes? A partir daqui, vou te mostrar os pilares sobre o assunto, começando pela definição do termo até as vantagens de uni-lo ao OKR.
Confira!
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O que é Data Analytics?
Data Analytics ou Análise de Dados, como o próprio nome já adianta, é a prática de examinar informações a fim de conseguir insights importantes, seja para determinada área profissional ou, ainda, para a empresa como todo.
O mais importante aqui é o conceito de Data Analytics como potencial para poder elaborar estratégias e fazer a tomada de decisão de maneira mais eficaz.
Mais adiante, veremos outras vantagens de sempre se debruçar sobre as informações dos negócios.
Como funciona o Data Analytics?
Geralmente, o Data Analytics é formado pelas seguintes etapas:
- captação de dados;
- organização de dados;
- análise de dados;
- tomada de decisão.
Já as ferramentas usadas para executar todo esse processo podem variar, conforme as necessidades e disponibilidades da empresa.
Há quem faça o controle e análise de formas simples, por exemplo, com a utilização de planilhas e dashboards do Excel. Mas, há, também, aqueles que contratam softwares específicos para isso.
Um caso clássico, para instituições que trabalham com marketing, é o uso do CRM (Customer Relationship Management, traduzido como Gestão de Relacionamento com o Cliente).
Pois bem!
Em um software de CRM, é possível registrar e visualizar todos os tipos de informações sobre os clientes e, além disso, ver as interações feitas entre eles e as equipes da empresa.
Sendo assim, a plataforma digital pode expor os seguintes dados dos consumidores: nome completo, endereço, telefone, e-mail, profissão, etc.
Já a respeito das interações, dá para visualizar quais compras os clientes fizeram, quais produtos recusaram, em quais momentos específicos as ofertas foram feitas, entre outros pontos.
Outro detalhe: as ferramentas digitais de CRM costumam armazenar os dados na nuvem. Isso facilita o acesso às informações por parte de todos os colaboradores, afinal, dá para ver tudo a qualquer hora e lugar.
O mais importante: a partir dos fatores captados, as equipes já podem adotar o Data Analytics e, por exemplo, descobrir quais preços e momentos de compra podem ser mais atrativos para os clientes.
Logo, há mais chances de vender um número maior de produtos e, assim, bater a meta de vendas dos negócios.
Illustration of startup business
Qual a importância do Data Analytics para as empresas?
O significado de Data Analytics é extremamente importante para as empresas por diferentes aspectos.
O estudo dos dados pode ajudar a melhorar a produtividade das próprias equipes internas.
Ao mesmo tempo, também mostra quais são as maiores necessidades atuais dos clientes, os tipos de produtos e serviços têm mais chances de sucesso.
Além disso, ainda faz com que a empresa consiga entender especificamente como está a sua performance e se será possível atingir metas pré-estabelecidas.
Resumindo, então: a análise de dados promove a segurança para tomada de decisão.
Como os grandes mercados estão explorando a análise de dados?
Tudo depende bastante de qual segmento estamos tratando.
No setor de marketing, como vimos, os profissionais usam o estudo de informações para entender melhor o perfil, as necessidades e os desejos dos clientes.
E ainda posso citar outro caso ainda mais expressivo: é o do Google.
Sim, uma das maiores empresas do mundo capta dados dos usuários, seja pelas pesquisas feitas no site de buscas, como também em aplicativos (Google Maps, Google Shopping, Google Fotos, entre tantos outros).
Todos os dados são usados para que se possa entender qual é o perfil e o comportamento dos internautas. As informações, então, são repassadas para outras empresas.
Como adotar o Data Analytics usando o OKR?
É claro que a empresa para qual você trabalha não só pode, mas deve apostar no Data Analytics.
O melhor ainda é quando o conceito é explorado junto ao OKR (Objectives and Key Results - Objetivos e Resultados-chave).
Mas, afinal, como fazer essa união?
Você pode usar o Data Analytics para avaliar qual a situação atual da sua empresa e, a partir disso, estabelecer novas metas e objetivos.
Depois, de novo, a análise de dados será importante para entender os indicadores-chave, ou seja, se as equipes estão no caminho certo para atingir os propósitos definidos.
Qual a diferença entre Data Analytics, Data Science e Big Data?
Apesar de os termos serem bem parecidos, existem diferenças importantes entre eles.
O Big Data utiliza um volume de dados muito expressivos, maior do que o Data Analytics.
Por isso, quem opta pela primeira opção precisa de ainda mais atenção, tempo e cuidado na hora de fazer as análises.
Já o Data Science também tem um modo mais amplo e, também, técnico.
Quais habilidades são fundamentais para um profissional de dados?
Ficou ainda mais interessado em adotar o Data Analytics no seu trabalho? Veja quais são as skills essenciais para desenvolver o seu papel:
- capacidade analítica diante de informações;
- boa comunicação;
- pensamento estratégico;
- facilidade para negociações;
- senso de estatística.
Então, será que você e a sua equipe já possuem essas habilidades ou ainda é preciso desenvolvê-las?
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Conclusão
De fato: o Data Analytics pode mostrar insights e, consequentemente, caminhos para o atingimento de metas em uma empresa.
Para isso, é preciso ter uma ciência sobre a realidade dos negócios, conseguir interpretar as informações, traçar objetivos e conferir os indicadores-chave constantemente.
O trabalho é realmente extenso, mas tudo pode ficar mais simples com a consultoria de OKR!
Veja agora mesmo, por meio da minha consultoria, como aproveitar os dados da empresa e, ao mesmo tempo, ter metas muito bem claras e possíveis!