Inteligência de Dados: Como mensurar resultados de forma eficaz
O processo de transformação digital tem permitido que as empresas tenham acesso a volumes cada vez maiores de informações.
Nesse cenário, a aplicação de estratégias de Inteligência de Dados têm sido fundamentais para melhorar a competitividade e a produtividade nas organizações.
De fato, com base em insights, métricas e informações em tempo real, os gestores podem tomar decisões mais assertivas, otimizar os processos, melhorar os fluxos de trabalho dentre muitas outras vantagens.
Para você ter ideia, estudo global realizado pela Consultoria Capgemini revelou que as empresas que utilizam dados em suas tomadas de decisões e ações estratégicas obtêm rentabilidade até 22% maior e receita 70% maior por funcionário em relação aquelas que não o fazem.
Para que isso seja possível, é fundamental mensurar os resultados de forma eficaz. Você sabe como fazer isso? Caso a resposta seja negativa, não se preocupe. Basta continuar a leitura para descobrir como!
O que é Inteligência de Dados?
Inteligência de dados refere-se a todas as ferramentas e métodos analíticos que as empresas empregam para formar um melhor entendimento das informações que coletam.
Com base nisso, é possível melhorar seus produtos, serviços, processos, investimentos, dentre outras possibilidades.
A inteligência de dados se concentra na análise e na interação com as informações de uma forma significativa para promover uma melhor tomada de decisão no futuro.
Ao coletar dados para fins de inteligência, as organizações procuram uma variedade de fontes que incluem métricas de desempenho de negócios, mineração de dados de consumidores e usuários e outras fontes descritivas.
Ao contrário da inteligência de negócios, que se concentra mais em organizar dados e apresentá-los de uma forma que facilite o entendimento e a obtenção de insights, a inteligência de dados está mais preocupada com a análise das próprias informações.
Como mensurar os resultados de forma eficaz?
A Inteligência de Dados oferece um universo de possibilidades de análises. Cabe às empresas trabalhar essas informações para que elas possam ser utilizadas como instrumento para alcançar seus objetivos.
Para isso, é preciso, primeiramente, entender a natureza dos dados disponíveis e como eles podem ser utilizados. Em seguida, deve-se estabelecer métricas para acompanhar os resultados de forma eficaz. Considere as seguintes recomendações:
- Entenda a natureza dos seus dados
“O recurso mais valioso do mundo não é mais o petróleo, mas sim os dados”. Essa frase, em inglês, é o título de um artigo da Forbes que mostra como algumas das empresas mais valiosas do mundo, como Google, Amazon, Facebook e Apple, utilizam os dados como o principal ingrediente de suas operações.
Contudo, não precisa ser uma gigante da tecnologia para utilizar Inteligência de Dados.Todas as empresas produzem, captam e lidam com um grande volume de dados diariamente em suas operações e podem utilizá-los em suas operações.
No entanto, nem todo dado é igual e entender essa diferença é fundamental para obter bons resultados.
Determinar os dados corretos e as escalas de mensuração permite que as empresas organizem, identifiquem, analisem e, em última análise, usem os dados para informar estratégias que lhes permitirão causar um impacto genuíno.
De modo geral, os dados podem ser divididos em dois grupos principais: os qualitativos e os quantitativos.
Os dados qualitativos referem-se a informações sobre qualidades ou informações que não podem ser medidas. Geralmente é descritivo e textual.
Os exemplos incluem a cor dos olhos de uma pessoa ou o tipo de carro que ela dirige. Em pesquisas, geralmente é usado para categorizar as respostas ‘sim’ ou ‘não’.
Os dados quantitativos são numéricos. É usado para definir informações que podem ser contadas.
Alguns exemplos de dados quantitativos incluem distância, velocidade, altura, comprimento, valor e peso.
2. Meça a qualidade de seus dados
A qualidade dos dados se refere à capacidade de um conjunto de dados de servir a um propósito pretendido.
Dados de baixa qualidade não podem ser usados de forma eficaz para fazer com eles o que você deseja fazer.
Portanto, antes de desenvolver uma estratégia de Inteligência de Dados, antes, você precisa ter certeza que possui “material” confiável.
Para isso, você pode utilizar métricas como:
- Proporção de dados para erros; indica quantos erros você tem em relação ao tamanho do seu conjunto de dados
- Número de valores vazios: indica que faltam informações em um conjunto de dados. Por exemplo, você pode ter cadastro de clientes onde o campo “Renda mensal” não está preenchido.
- Data Time-to-Value: revela quanto tempo leva para sua empresa obter valor de suas informações. Dessa forma, você pode avaliar, por exemplo, se vale a pena manter os dados levando em consideração seu possível retorno e seu custo de armazenamento.
As métricas que fazem mais sentido para você medir dependem das necessidades específicas de sua organização. Esses são apenas alguns exemplos de como você pode medir a qualidade dos dados na sua empresa.
3. Defina os objetivos
Conforme já mencionado, a Inteligência de Dados pode ser utilizada para diferentes finalidades. Portanto, é fundamental que sua empresa tenha objetivos bem definidos para, assim, avaliar quais dados de qualidade ela possui e como eles podem ser utilizados para alcançar determinada meta.
É importante definir objetivos que, de alguma forma, possam ser mensurados para que sua empresa possa calcular o retorno do investimento e a viabilidade de cada iniciativa.
4. Estabeleça as métricas adequadas
Para avaliar o sucesso de uma estratégia, é fundamental que seja capaz de mensurar os resultados que ela gerou. E isso é algo que depende dos objetivos de cada empresa.
Considere o exemplo do futebol. Cada equipe tem a mesma definição de sucesso – vencer o campeonato que disputa ou, ao menos, ficar entre as colocações que oferecem algum tipo de premiação.
Para isso, cada equipe precisa contar bons jogadores. No entanto, as métricas que permitem avaliar um jogador de futebol variam de acordo com a posição desempenhada. Para o atacante, uma boa métrica é o número de gols. Para o meia, a quantidade de assistências. Para o defensor, a quantidade de desarmes. Para o goleiro, a quantidade de defesas.
No entanto, cada time também pode ter outros objetivos além de vencer campeonatos. Pode ser que, por exemplo, determinada equipe deseja aumentar a venda de camisas. Portanto, essa é a métrica que ela deve analisar no processo de contratação de um novo jogador. Ele precisa de apelo popular e reconhecimento e não apenas ser bom na posição que ocupa.
As empresas devem ter o mesmo pensamento. Primeiro, é preciso determinar qual o objetivo, como os dados podem ajudar e, assim, estabelecer métricas que possam mensurar os resultados.
Por exemplo, considere que uma empresa deseja aumentar suas vendas e, para isso, investiu em marketing de influência. Em parceria com um digital influencer, produziu um conteúdo para mídias sociais o qual, na somatória, obteve mais de 3 milhões de visualizações.
A estratégia foi um sucesso, certo? Depende! Se seu objetivo é aumentar as vendas, a métrica que a empresa precisa seguir é quantas visualizações foram convertidas em vendas.
Para isso, ela pode utilizar um link especial para saber quanto do seu tráfego de vendas é originário da campanha produzida.
Métricas erradas podem comprometer toda a sua estratégia de Inteligência de Dados. Por isso, essa etapa precisa ser meticulosamente discutida e planejada.
5. Planeje o tempo de retorno de suas ações
Se você está utilizando dados para impulsionar os resultados da operação de sua empresa, você precisa estipular um tempo médio de retorno.
Isso evita que você abandone estratégias cedo demais ou insista em outras que não estão gerando o resultado esperado.
Em outras palavras, você precisa ter em mente que nem toda ação baseada em Inteligência de Dados vai atingir os objetivos esperados.
De fato, você possui muito mais chances de alcançar os resultados quando seu planejamento é baseado em dados, mas ainda é preciso considerar que existem uma série de fatores externos e incontroláveis.
Por isso, você precisa ser capaz de determinar se uma ação deu errado ou se ainda não atingiu seu processo de maturação.
Para que isso seja possível, é fundamental estabelecer o tempo de retorno de cada investimento. Quando o tempo for muito grande, convém estabelecer metas intermediárias, para avaliar se a estratégia está saindo conforme o planejado.
6. Acompanhe as suas métricas
Definidos os objetivos, as métricas e o tempo de retorno, para mensurar os resultados de sua estratégia de Inteligência de Dados, basta acompanhar os resultados.
Em geral, essa atividade é mais facilmente desempenhada quando sua empresa possui um sistema integrado, que abrange todos os departamentos da empresa.
Assim, torna-se possível correlacionar dados de diferentes áreas e analisá-los em relatórios gerenciais que podem revelar, por exemplo, aumento de vendas de determinado produto, variação do ticket médio de clientes, avaliação dos clientes, dentre muitas outras métricas.
Sistemas ERPs completos, como o NLGestão, permitem um acompanhamento tempestivo dos resultados, o que pode ser essencial para que sua empresa identifique desvios entre planejamento e execução e, assim, possa realizar ajustes ou até mesmo abandonar uma estratégia que não está dando certo. Em muitos casos, isso ajuda a direcionar os investimentos para iniciativas mais rentáveis.
Além disso, os sistemas completos são ótimas fontes de dados, uma vez que centralizam as operações empresariais em uma única plataforma, favorecendo a obtenção, análise e a qualidade dos dados.
Conclusão
Na era digital, a Inteligência de Dados tornou-se fundamental para as empresas que desejam se manter competitivas e melhorar seus resultados.
Para isso, é fundamental contar com dados de qualidade, para que suas análises possam, assim, se basear em informações confiáveis.
Nesse sentido, é de grande importância implementar um sistema de gestão completo, capaz de integrar os diferentes dados da empresa.
Com base em uma fonte de dados central, fica mais fácil definir, por exemplo, campos de preenchimento obrigatório, para aumentar a qualidade de suas análises.
Depois de investir em análise de dados, é necessário monitorar e medir o desempenho de cada ação. Compare indicadores e faça os ajustes necessários para continuar com o crescimento corporativo.
Algumas métricas que podem ser definidas – e são interessantes de manter sempre no radar são: retorno sobre investimento (ROI), custo de aquisição de cliente (CAC), Taxa de conversão, Lifetime Value (LTV) ou, em português, Valor do Ciclo de Vida do Cliente, Net Promoter Score (satisfação dos clientes), Churn (percentual de cancelamento de clientes) dentre outras.
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