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Publicado em
6/11/2020
4 passos para elevar o valor do negócio através dos dados — PARTE I

Durante um processo de transformação digital, implementar novas práticas e estratégias de dados, incluindo a adoção de ferramentas baseadas em inteligência artificial é condição quase obrigatória e não acontece da noite pro dia. É um processo evolutivo e incremental. Já vimos esse processo se iniciar isoladamente, em um departamento, e depois permear gradativamente o resto da empresa. Isso é natural. Porém, também vimos o contrário, ficando isolado na equipe onde foi implementado. Esse caso gera um descompasso cultural, operacional e estratégico.

A verdade é que implementar uma nova forma de fazer algo que sempre se fez de determinado jeito dá uma chacoalhada nas coisas. Iremos falar mas sobre o processo de implementação, mas nesse artigo gostaríamos de abordar a “big picture”, ou seja, de forma ampla como um negócio pode evoluir à medida que ganha maturidade na aquisição, gestão e uso de dados.

O gráfico abaixo é uma ilustração de como o processo de Data Analytics acontece. Vamos analisá-lo parte por parte ao longo de dois artigos, sendo o artigo de hoje sobre as duas primeiras fases:

Evolução do valor do negócio com o avanço da maturidade na análise de dados

Fonte: https://www.dataclarity.uk.com/

1) Entendendo o quê os dados dizem (descriptive)

No início, quando o negócio começa a operar as primeiras rotinas de aquisição e análise de dados, tudo o que a equipe saberá é o que aconteceu no passado. O mais importante aqui é uma coleta de dados com qualidade e análise periódica. Existem métodos e ferramentas pra isso. A dificuldade para atingir esse primeiro estágio é baixa, apesar de muitas empresas ainda terem dificuldade de sistematizá-lo, e o valor que traz para o negócio também é limitado. A maior parte das equipes nesse momento analisam os dados “na mão”, ou seja, usando basicamente planilhas e muitas vezes fazendo a leitura direta dos gráficos padrões fornecidos por ferramentas como Google Analytics ou um CRM.

2) Entendendo o porquê (diagnostic)

Um negócio pode passar anos ou até sua vida inteira no primeiro estágio. Consolidá-lo e operá-lo exige pouco esforço intelectual, mas muito esforço operacional. Isso pode gerar, caso a equipe não espere conquistar o segundo estágio, uma falsa sensação de performance. Considerando que a empresa estará sempre olhando para o passado, sem aprofundar nas causas dos eventos. Esse aprofundamento é o que acontece na segunda etapa, quando a equipe se pergunta “porquê isso aconteceu?”.

Entender os motivos pelos quais os dados se comportaram de determinada forma exige mais sofisticação nas análise. Isso vai incluir a análise mais profunda dos clientes, seus fluxos (o quê ele executa em um acesso) e suas jornadas (o que ele executa ao longo de múltiplos acessos até atingir seu objetivo). Essa profundidade poderá ter diferentes graus, dependendo principalmente dos skills do time de analistas, sua maturidade e as ferramentas que têm nas mãos. Aqui o conhecimento estatístico ajuda muito, indicando inclusive possíveis correlações. Da mesma forma testes e validações de hipóteses são fundamentais.


O que não pode acontecer é time de analistas se tornar uma “Equipe João Grilo” — aquela que quando é perguntada o porquê de determinado evento responde “Não sei, só sei que foi assim”. 😒

No próximo artigo iremos abordar os dois estágio subsequentes: “Prevendo o que vai acontecer” e “Fazendo o futuro acontecer”, onde abordaremos como a inteligência artificial eleva radicalmente o valor do negócio. Principalmente porque grandes quantidades de dados necessitam de muito mais sofisticação para geração de actionable insights.

Fica ligado e se precisar de ajuda, conta com a gente! 🚀

Caique Oliveira
ESCRITO POR
Caique Oliveira

Business Product Designer que trabalha para transformar evidências de consumidores, percepções de mercado, informações de dados e até mesmo ideias vagas em uma proposta de valor concreta e modelos de negócios sólidos.

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