Agora, a transformação digital não é apenas recomendada, é esperada, especialmente devido ao ritmo da inovação tecnológica, e para ter sucesso em uma jornada de transformação digital, sua empresa deve primeiro começar com dados e análises para saber o que precisa fazer para chegar lá. seus objetivos.
A análise de dados não apenas ajuda você a tomar decisões sobre seus negócios, mas também ajuda a tomar as decisões certas, pois são baseadas em inteligência acionável.
Empresas orientadas por dados apresentam:
- Maior capacidade de planejamento e estratégias futuras.
- Desenvolvimento de serviços e produtos mais qualificados.
- Maior adaptabilidade e rápida reação às mudanças.
- Maior eficiência e agilidade na tomada de decisões.
- Redução de custos.
- Promoção da inovação.
O campo está em constante evolução com a adoção de tecnologias avançadas, como AI (Inteligência Artificial) e Machine Learning, que podem não apenas fornecer uma visão geral do presente, mas também realizar análises preditivas e identificar com antecedência novos padrões de consumo e preferências do público. A consequência é o desenho ou aperfeiçoamento de produtos e soluções para atender às expectativas do público e ter maiores chances de sucesso.
Além disso, de acordo com a Mckinsey, as organizações orientadas por dados têm 23 vezes mais chances de adquirir clientes, 6 vezes mais chances de retê-los e 19 vezes mais chances de serem lucrativas.
Por fim, pesquisa da BARC Research mostra que organizações que adotam Big Data reduzem seus custos operacionais em até 10%.
Dados são o novo petróleo
Essa frase já existe há bastante tempo, mas muitas empresas e gestores esquecem ou ignoram o resto da frase, atribuída ao matemático Clive Humby: “Os dados são o novo petróleo. Como o petróleo, os dados são valiosos, mas se não forem refinados, não poderão ser realmente usados. […] então, os dados devem ser desagregados, analisados para que tenham valor”. Isso significa que a maior riqueza não está na massa de dados em si, mas na inteligência capaz de organizá-los, e daí extrair descobertas que possibilitem transformar a realidade das empresas em geral.
As empresas hoje coletam grandes quantidades de dados. O único problema é que, uma vez que o tenham, podem não saber exatamente o que fazer com toda essa informação. A Forrester relata que 60-73% de todos os dados coletados dentro de uma empresa não são analisados. Não saber a melhor forma de ler, entender e aplicar os dados pode custar caro aos seus negócios na forma de perda de oportunidades de receita, eficiência e produtividade reduzidas, problemas de qualidade e muito mais.
Como analisar e aproveitar os dados?
Análise Descritiva: como o próprio nome indica, consiste na descrição dos dados analisados. É baseado em fatos e geralmente é feito muito rapidamente, usando cálculos, diagramas e gráficos padrão. Um dos exemplos mais famosos de análise descritiva de dados é talvez o Google Analytics, uma ferramenta que permite consultar os dados de tráfego de um site com informações como o número de visitantes, de onde vêm esses visitantes, quanto tempo permanecem no site, etc. . Em outras palavras, a análise descritiva coleta informações do passado e as apresenta de forma compilada e de fácil compreensão, sendo um ponto de partida para análises mais complexas.
Análise Diagnóstica: é utilizada quando é necessário detectar, de forma mais específica, o que está causando determinado fenômeno ou comportamento. Na análise diagnóstica, o objetivo é investigar o “porquê”, as relações de causa e efeito nos objetos analisados. Esse tipo de análise se concentra em encontrar respostas, diante de um cenário pré-determinado, e buscar explicações para as situações apresentadas.
Análise preditiva: Nesse tipo de análise, os dados são usados para projetar cenários e identificar tendências futuras com base em determinados padrões. Esse tipo de análise utiliza métodos e modelos estatísticos, algoritmos sofisticados, mineração de dados para um conjunto de dados coletados no presente ou no passado. No comércio, por exemplo, a análise preditiva pode ser muito útil na hora de prever períodos de baixo desempenho de vendas, fornecendo ao gestor informações para planejar com antecedência o corte de despesas ou pensar em ações que ajudem a alavancar as vendas nesses períodos menos frequentes.
Análise Prescritiva: Apesar de ser uma análise pouco conhecida no mercado, esse tipo de pesquisa ajuda a escolher qual ação será mais eficaz em determinada situação. Seu objetivo é analisar as consequências de cada ação. Na prática, é uma forma de transformar as perspectivas futuras obtidas pela análise preditiva, com base na tomada de decisão. Por ser um tipo de análise mais complexo e de alto valor na tomada de decisões, há a necessidade de incorporar o conhecimento humano, geralmente especialistas em determinada área, para obter maior precisão nos modelos de previsão.
Conclusão
Existem várias maneiras pelas quais as empresas podem usar dados para se tornarem mais eficientes. Por exemplo, os dados podem ser usados para segmentar clientes e direcioná-los com mensagens personalizadas. Isso garante que os esforços de marketing sejam focados nas pessoas certas e que os recursos sejam bem gastos naqueles que não estão interessados no produto ou serviço. Além disso, com acesso a mais informações sobre os clientes, é possível criar melhores produtos ou serviços que atendam às suas necessidades.
Os dados também podem ser usados para agilizar as operações. Ao entender quais processos estão demorando muito ou quais etapas são desnecessárias, as empresas podem fazer mudanças que economizam tempo e dinheiro. Em alguns casos, os dados podem até ser usados para automatizar tarefas que, de outra forma, seriam feitas manualmente.
Em última análise, as empresas que usam dados de forma eficaz podem fazer mais com menos. Eles podem tomar melhores decisões, economizar tempo e dinheiro e encontrar novas oportunidades de crescimento. No mundo dos negócios de hoje, aqueles que adotam os dados terão uma clara vantagem sobre os que não o fazem.