Por que você deve fazer a análise de dados e métricas na sua empresa?

A análise de dados e métricas é essencial para empresas que buscam ter um crescimento exponencial e se tornar destaque no mercado.

Afinal, a cultura data driven, ou seja, guiada a dados, é uma frente estratégica da empresa em que as decisões são fundamentadas em informações, e não no “feeling” e no “achismo”.

Marcas que são referência em máximo desempenho e inovação usam a análise de dados e métricas. Amazon, Netflix e gigantes do e-commerce como o Mercado Livre e a Magazine Luiza são exemplos de organizações guiadas por dados.

Neste post, explicamos melhor o conceito, suas principais vantagens no dia a dia da gestão e como a sua empresa pode pôr em prática. Boa leitura.

Como é o processo de análise de dados e métricas

A análise de dados e métricas deve ser vista como uma frente estratégica da empresa. Isso significa que ela deve contar com um processo estruturado e as ferramentas certas para que seja feita da melhor forma.

Nesse sentido, destacamos que uma boa análise só acontece quando a coleta de dados é feita adequadamente. Assim, é muito importante que o preenchimento de informações em formulários de qualificação e cadastro tenham os campos que a sua empresa precisa.

Além disso, eles precisam ser padronizados. A falta de padronização reduz a qualidade dos dados e gera bases poluídas. Isso dificulta a rotina dos analistas. Então, o primeiro passo para a análise de dados e métricas é padronizar como as informações são preenchidas e a origem dos dados.

Ter um CRM (Customer Relationship Management, ou Gestão de Relacionamento com o Cliente) e/ou um ERP (Enterprise Resource Planning, ou Gestão Integrada de Relacionamento com o Cliente) é essencial para melhorar a coleta e o tratamento de dados.

A seguir, conheça as principais formas de análise de dados e métricas.

Preditiva

A análise preditiva é aquela que usa dados passados e cruza com informações de mercado para identificar tendências. Dessa forma, é possível identificar possibilidades de cenários. Além disso, dá um norte para aproveitar melhor oportunidades e impulsionar resultados do negócio.

Prescritiva

É comum que os conceitos de análise preditiva e prescritiva se confundam. E isso acontece porque, geralmente, elas são aplicadas de maneira conjunta. O modelo prescritivo de análise de dados pretende identificar as possíveis consequências de tomadas de decisões.

Diagnóstica

A análise diagnóstica está muito relacionada aos conceitos de comportamento do consumidor e experiência. No entanto, não fica restrita somente a esses tópicos. Ela busca identificar possíveis problemas e padrões. A partir disso, há insumos para otimizar estratégias e processos.

Descritiva

Esse modelo de análise está relacionado ao conceito de gestão à vista e em tempo real. Assim, o método descritivo pode ser conceituado como uma análise que usa a mineração de dados em tempo real para tomadas de decisões rápidas e mais relacionadas aos processos operacionais.

Principais benefícios da análise de dados e métricas

As ferramentas de Business Intelligence, BI ou Inteligência de Negócios são os recursos responsáveis por transformar a Big Data dos CRMs e ERPs em informações em um modelo analítico.

O mercado de Inteligência Artificial aplicada à análise de dados e métricas deve atingir o volume de mercado de US$ 32.48 bilhões até 2027, de acordo com a Statista. Isso significa que quanto mais as empresas amadurecem o seu processo de transformação digital, mais elas investirão em BI nos próximos anos.

Para que você entenda melhor o potencial da análise de dados e métricas para o seu negócio, listamos a seguir suas principais vantagens. Confira!

Identificação e correção de erros

Quando acontecem de forma igual e repetidamente, os erros se tornam grandes inimigos de qualquer empresa. Afinal, eles geram retrabalho e diversos reflexos negativos para a operação. Dentre eles, podemos citar o aumento de custo operacional e quebra da qualidade da experiência do cliente.

Assim, a análise de dados e métricas com uma ferramenta de BI ajuda a identificar possíveis erros e otimizar processos. No entanto, precisamos destacar que esses recursos sozinhos não fazem tudo: é preciso contar com profissionais qualificados para as análises.

Tomadas de decisões mais precisas

A experiência no mercado é diferencial entre profissionais. No entanto, quando ela é movida somente ao “feeling”, a empresa fica exposta a tomadas de decisões que não são as melhores.

Isso acontece por dois motivos principais. O primeiro deles é que cada pessoa vive no que chamamos de “bolha social” e isso influencia a sua percepção de mundo, trazendo decisões com vieses. O segundo aspecto está relacionado ao fato de tudo mudar muito rápido no atual contexto cultural e econômico. Tudo é líquido.

Redução de custos operacionais

Mais do que aumentar o faturamento do negócio, uma gestão inteligente foca em otimizar a produtividade e escalar a operação. Isso pode ser traduzido pelo termo “fazer mais com menos”, e é possível fazê-lo investindo na transformação digital e na análise de dados e métricas.

Assim, reduzir custos deve ser uma meta de qualquer negócio. Afinal, isso permite ampliar a margem de lucro. Mas, vale reforçar, que a qualidade não pode ser posta em xeque. Por isso, a análise de dados e métricas é a melhor amiga de gestores que buscam uma gestão sustentável e de alta performance.

Otimização da experiência do cliente

Estamos na era da experiência. Clientes não compram somente produtos e serviços, mas também a experiência oferecida. Isso vale tanto para modelos de negócios B2B (Business to Business, ou Empresas para Empresas) como para B2C (Business to Customer, ou Empresas para Consumidores).

A análise de dados e métricas tem o potencial gigantesco de ajudar a sua empresa a entender melhor os seus clientes e como eles percebem o seu produto ou serviço.

Esses aspectos são muito importantes, porque são cruciais para atrair novos consumidores, reter os atuais e diminuir o CAC (Custo de Aquisição de Clientes).

Assim, é importante acertar também na definição das métricas a serem acompanhadas. Elas podem variar de negócio para negócio, mas, geralmente, estão ligadas à jornada do cliente e ao marketing do negócio. Além disso, podemos citar:

• CAC;
• LTV (Lifetime Value, ou Valor do Cliente no Tempo);
• CCR (Customer Churn Rate, ou Taxa de Rejeição Cliente);
• ROI (Return on Investiment, ou Retorno sobre o Investimento).

Então, o que você achou deste post? Se você gostou e quiser saber mais como melhorar a análise de dados e métricas no atendimento ao cliente, vale a pena conhecer as soluções da Leucotron.

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