Dados são a base para uma tomada de decisão assertiva, não é mesmo? Por isso, quem quer maximizar essa prática em sua empresa, precisa compreender o que é Data Analytics e como esse conceito pode ser aplicado.
Afinal, esse tipo de análise gera ganhos para diversas áreas corporativas e constitui uma ferramenta eficiente para otimizar escolhas em situações que envolvem desde a experiência do cliente até os processos internos.
Entenda melhor a seguir!
O QUE É DATA ANALYTICS?
A Data Analytics é um conjunto de processos analíticos com abordagens tanto quantitativas quanto qualitativas. São utilizadas tecnologias de coleta e processamento de dados brutos a fim de obter informações relevantes a partir deles.
As conclusões da Data Analytics são alcançadas pelo mapeamento de padrões, cruzamento, derivação ou correlação entre variáveis e identificação de tendências, que podem ser interpretados como oportunidades ou riscos, antecipando para a empresa o que deve ocorrer ou explicando o que aconteceu. Em seu funcionamento, estão envolvidas as etapas de:
- entrada e captura: estabelece critérios e recolhe subsídios de várias fontes;
- preparação e categorização: consolida, limpa, organiza e classifica o que foi extraído;
- exploração e análise: aplica métodos de investigação e tratamento para encontrar insights;
- interpretação: propõe explicações, soluções ou indicadores diante do estudo;
- enriquecimento e atualização: complementa a base para manter as avaliações em dia com a realidade;
- otimização: faz melhorias para garantir a evolução contínua do modelo.
QUAIS SÃO OS TIPOS DE ANÁLISE ENVOLVIDOS?
Um ponto central sobre o que é Data Analytics é a abrangência de abordagens, que incluem modelos qualitativos e quantitativos dos quais derivam vários tipos de análises. Veja os principais a seguir!
DESCRITIVA
Esse tipo de análise serve para entender o que aconteceu no passado. Para isso, se baseia em dados históricos a fim de identificar padrões.
DIAGNÓSTICA
Semelhante à análise descritiva, a diagnóstica também se refere ao passado. Nesse caso, serve para identificar as causas do que aconteceu. Assim, aplica regressões em busca de correlações entre motivos e consequências.
PREDITIVA
Já a análise preditiva se volta para o futuro, uma vez que visa prever o que vai ocorrer. Funciona aplicando estatística aos dados históricos para perceber tendências ou padrões que devem se repetir.
PRESCRITIVA
Também voltado para o futuro, esse tipo de análise é mais proativo. Basicamente, utiliza algoritmos para criar cenários e estabelecer as implicações do desenrolar de cada possibilidade.
QUAL É A IMPORTÂNCIA DA DATA ANALYTICS PARA AS EMPRESAS?
Mesmo sem saber o que é Data Analytics, nenhuma empresa pode negar que a transformação digital em pleno andamento gerou um grande volume de dados disponíveis no ambiente virtual, certo?
Mais que isso, já é perceptível o quanto esses dados estão mudando a vida das pessoas. Isso porque interferem na forma como nos relacionamos com as marcas, com o conteúdo que consumimos e até com nós mesmos. Assim, os dados têm um grande impacto nas decisões dos consumidores.
Diante desse cenário, os negócios não devem deixar de utilizar esses elementos em seu benefício, uma vez que apresentam um enorme potencial como fonte de diferencial competitivo. Afinal, os impactos da Data Analytics, tanto interna quanto externamente, incluem:
- otimização de processos operacionais, administrativos e gerenciais;
- maximização da produtividade e do desempenho das equipes;
- redução de erros e desperdícios;
- diminuição de custos;
- elevação da eficiência das estratégias;
- melhor aproveitamento dos recursos;
- antecipação de oportunidades e riscos;
- aumento da qualidade da tomada de decisão;
- melhoria da experiência do consumidor e do colaborador;
- ampliação da atração e fidelização de clientes.
QUAIS SÃO AS FORMAS DE APLICAR A DATA ANALYTICS NAS EMPRESAS?
Ao entender o que é Data Analytics, seu funcionamento e quais são suas etapas, é possível compreender como as análises se desenvolvem na prática. Entretanto, há diversas aplicações no dia a dia do negócio. Confira a seguir as principais!
COMPREENDA OS CLIENTES PARA CRIAR UM RELACIONAMENTO FORTE COM ELES
CRMs, redes sociais, softwares de gestão de marketing, entre outras ferramentas de TI são fontes relevantes de dados sobre os consumidores. Com base nesses subsídios, a aplicação da Data Analytics permite que o negócio perceba tendências e padrões de comportamento, a fim de fortalecer o relacionamento seu com o público, criando uma jornada do cliente mais satisfatória.
PERSONALIZE A COMUNICAÇÃO PARA ENTREGAR AO PÚBLICO A MELHOR EXPERIÊNCIA
Entregar conteúdos e ofertas relevantes conforme o perfil do cliente aumenta as chances de conversão, não acha? Esse é só um dos exemplos da importância de oferecer uma experiência satisfatória.
Esse processo de personalização depende de análises de dados digitais. Assim, a Data Analytics se torna um meio capaz de ampliar a probabilidade de a empresa atrair e fidelizar os consumidores.
CRIE ESTRATÉGIAS MAIS ASSERTIVAS VISANDO AUMENTAR OS RESULTADOS EMPRESARIAIS
Aumentar as vendas, a produtividade, o desempenho e a eficiência operacional depende de desenvolver estratégias assertivas. Nesse sentido, realizar diferentes tipos de análises de dados digitais de cada área do negócio fornece indicadores sobre como otimizar os processos.
DESENVOLVA NOVOS PRODUTOS OU SERVIÇOS E SAIA NA FRENTE DA CONCORRÊNCIA
Apresentar novos produtos ou serviços faz parte do progresso de uma empresa que quer se manter competitiva. Nesse sentido, para que eles se tornem viáveis e sejam bem-sucedidos, a análise de mercado é imprescindível.
A Data Analytics ajuda nesse processo, tanto agilizando o processamento quanto ampliando o volume de dados envolvidos. Como resultado, a antecipação de necessidades e demandas possibilita que o negócio saia na frente da concorrência.
CUIDE DE SUA EQUIPE E OBTENHA UMA PERFORMANCE SUPERIOR
Em RH, a Data Analytics tem aplicações no processo de recrutamento e seleção, no desenvolvimento de colaboradores, na gestão de pessoas, na criação de políticas de cargos, salários, benefícios etc. Desse modo, ao utilizar essas análises de dados, a empresa chega a resultados como:
- melhoria do desempenho e da produtividade;
- aumento da satisfação e da motivação dos funcionários;
- queda do absenteísmo e da rotatividade.
MANTENHA OS PROCESSOS EM CONSTANTE EVOLUÇÃO
Como vimos, a otimização dos processos é uma das vantagens da Data Analytics. Promover esse tipo de melhoria é uma ação central na indústria 4.0 para:
- eliminar erros, desperdícios, retrabalhos ou atividades desnecessárias, reduzindo custos;
- aproveitar ao máximo os recursos, criando uma cadeia de tarefas integradas e organizadas da melhor maneira possível.
Agora que você sabe o que é Data Analytics e quais são as melhores formas de aplicar essas análises nas empresas, seu negócio tem condições de usufruir de suas vantagens. É importante dar esse passo, uma vez que o uso de dados no mercado está em forte expansão.
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