Você tem acesso a centenas de dados todos os dias, mas não sabe como interpretá-los?
A verdade é que não existe uma forma exata de análise, mas é possível seguir algumas dicas para organizar as informações e facilitar a compreensão.
Para aprender a fazer uma análise de dados com mais precisão e impactar nos objetivos da empresa com informações estratégicas, confira nossas dicas abaixo.
Como fazer uma análise de dados eficiente
Organize a sua base de dados
O primeiro passo para uma análise de dados que realmente traz resultados, é a organização.
Ter uma base organizada e estruturada permite que as informações sejam consultadas sempre que necessário, além de facilitar a sua atualização.
De acordo com Fernanda Barcelos, líder de Estratégia e Produto da Vibbra, “quanto mais organizados e padronizados os dados estão, mais inteligentes serão os relatórios e, portanto, mais fácil se torna a tomada de decisões”.
Para ajudar nessa organização, você pode seguir as seguintes dicas:
- Padronizar campos no CRM, como cargos e áreas, para garantir consistência nas informações do seu banco de dados
- Usar tabelas e categorias claras para facilitar consultas e cruzamento de dados com outras áreas
- Fazer backups regulares para salvar dados importantes
Defina seus objetivos de análise
Depois da organização, existe uma outra etapa fundamental para que você se livre da sensação de “não cheguei a lugar nenhum”: saber o que você quer medir.
Definir objetivos claros ajuda a identificar quais dados são relevantes e diminui consideravelmente a quantidade de informações filtradas. Esses objetivos podem ser, por exemplo, aumentar o ticket médio ou melhorar a retenção de clientes.
A partir da definição, fica mais fácil entender quais KPIs devem ser medidos para validar se os objetivos estão no caminho de serem alcançados.
Digamos que o objetivo seja aumentar o ticket médio. Neste caso, os dados que você deve monitorar são referentes ao valor médio das compras ou o investimento em marketing.
Principais técnicas e tipos de análises de dados
Com os dados organizados e os objetivos da análise definidos, você pode escolher alguma técnica de análise para facilitar a compreensão das informações.
Conheça a seguir os principais tipos de análises de dados:
Análise de dados descritiva: “como foi?”
Ajuda a compreender eventos passados, monitorando o impacto e resultados de ações e períodos importantes para a empresa. É uma visão “retrospectiva”, mas essencial para entender o contexto atual.
Na prática: se o objetivo é entender o desempenho de uma campanha de marketing, a análise descritiva indica o alcance, as taxas de conversão e as vendas, oferecendo uma visão detalhada e insights para as próximas ações!
Análise diagnóstica: “por que foi assim?”
Nessa técnica utilizamos métodos estatísticos e ferramentas para investigar as razões por trás dos dados e identificar fatores que levaram a um resultado específico.
Na prática: suponha que a sua empresa registrou um aumento nos cancelamentos de clientes no último trimestre. Ao entender o que gerou o problema, a empresa consegue fazer ajustes para evitar que ele se repita no futuro.
Análise preditiva: “como vai ser?”
Chamamos de análise preditiva as análises que usam modelos estatísticos e algoritmos para prever comportamentos e tendências futuras.
Você usará uma análise preditiva para planejar ações com antecedência e com base em evidências (inclusive com base na análise descritiva apresentada acima)!
Na prática: digamos que você deseja prever a demanda de um produto específico. Com base nos dados históricos e nas preferências dos clientes, é possível antecipar a necessidade de estoque e ajustar a produção para atender à demanda.
Mineração de dados ou data mining
A mineração de dados é uma técnica que explora grandes volumes de informações para identificar “padrões ocultos” ou correlações entre dois ou mais dados.
Por exemplo: imagine que a sua empresa quer entender porque os clientes estão cancelando contratos com mais frequência. Com a mineração de dados, você pode perceber que clientes que não recebem atualizações frequentes sobre o produtos são os que mais encerram contratos.
Para aplicar esta técnica, contudo, é preciso ter conhecimento sobre o negócio para buscar correlações entre as informações. Neste caso, a curiosidade e a criação de hipóteses serão as suas melhores amigas!
Como facilitar a interpretação de dados na rotina
Para facilitar a interpretação dos dados, uma dica é contar com ferramentas que simplifiquem o processo de coleta, análise e visualização das informações.
É aí que entram os dashboards (também conhecidos como paineis de controle interativos ou então paineis de informação) que permitem monitorar métricas e KPIs em tempo real, facilitando a visualização de tendências e insights.
Ferramentas de visualização como Power BI, Tableau e Google Data Studio são boas apostas para criar gráficos, relatórios e dashboards personalizados, ajudando a equipe a ver claramente o que os dados indicam.
Conte com um Analista de BI para alavancar os resultados
Agora que você conhece as principais técnicas de análise de dados, sente mais segurança para extrair insights e transformar seus dados em informações estratégicas?
Se a resposta for não, você pode considerar também apostar em um profissional especialista na área de análise de dados, como um analista de BI (Business Intelligence).
Esse profissional atua como um “tradutor” de dados para transformar informações brutas em insights que apoiam a estratégia da empresa.
A Vibbra nasceu com o propósito de conectar empresas e profissionais, por isso conte com a gente para encontrar um analista de BI para otimizar a análise de dados da sua empresa!
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