Análise de dados: o que é e como ser mais assertivo

Por meio da metodologia de análise de dados, é possível tomar decisões com maior segurança e implementar estratégias mais eficazes em diferentes aspectos do negócio.

Então, se você quer tornar a sua empresa mais competitiva, adotar uma gestão orientada a dados é um dos passos mais importantes a serem tomados.

A realidade é que diversas empresas ainda não conseguem extrair valor de seus investimentos em big data e inteligência artificial.

Sendo assim, para te ajudar a ser parte dos que conseguem ter uma cultura orientada a dados, criamos esse conteúdo. Veja o vídeo abaixo ou continue a leitura para entender melhor a análise de dados!

Ao longo deste conteúdo, você vai descobrir:

O que é análise de dados?
Quais os benefícios do processo de análise de dados?
Qual o objetivo da análise de dados?
Quais os tipos de análise de dados?
1. Análise preditiva;
2. Análise prescritiva;
3. Análise diagnóstica.
4. Análise descritiva;
Como implementar a análise de dados no meu negócio?
Qual o processo de análise de dados?
Ferramentas para análise de dados
Análise de dados com Python: o que é?
O que é tratamento de dados em metodologia?
Como é feita a metodologia de análise de dados quantitativos?
Como é feita a metodologia de análise de dados qualitativos?
Cursos de análise de dados

Análise de dados: o que é?

A análise de dados, no contexto corporativo, é um processo em que se busca obter informações relevantes a partir de dados quantitativos e qualitativos sobre algum aspecto específico do negócio.

Além disso, com ela, é possível refutar ou confirmar hipóteses, identificar soluções para determinados problemas e ser mais assertivo nas ações.

No ambiente organizacional, é possível gerar uma série de informações não estruturadas, seja a partir de planilhas, e-mails, ferramentas de automação, entre outros.

Ao analisar esses dados, a empresa poderá coletar insumos que ajudarão nas tomadas de decisão e na implementação de planos de ação para o alcance de resultados.

Com a ajuda da tecnologia e de ferramentas especializadas, os profissionais conseguem tornar a rotina de análises mais ágil e eficaz, identificando padrões de comportamento de ponta a ponta.

Quais os benefícios do processo de análise de dados?

Um dos principais benefícios da análise de dados é o fato de que empresas dos mais diversos setores podem utilizar esse recurso para coletar informações sobre determinada área. E, por meio dos insights obtidos, otimizar os planos de ação.

Melhoria na tomada de decisões

A análise de dados possibilita mapear resultados e indicadores em tempo real, coletando insumos para a criação de estratégias. Com o cruzamento das informações sobre mercado, vendas, clientes e prospects, é possível identificar padrões, tendências e anomalias.

As informações obtidas da análise de dados permite que gestores possam traçar planos estratégicos e tomar decisões baseadas em informações reais, aumentando a precisão e eficiência das ações.

Conhecimento sobre o mercado

Por meio de pesquisa de mercado e através da análise dos dados referentes ao mercado de atuação, você conseguirá informações sobre os formatos de atuação, concorrência, tendências do mercado, fornecedores e clientes.

Com este conhecimento é possível traçar um plano estratégico, alinhado aos insights obtidos sobre o mercado e aos objetivos da companhia.

Entendimento das necessidades de clientes e prospects

Usando os elementos obtidos da análise de dados do seu banco de informações sobre clientes e vendas, é possível entender as necessidades, preferências, comportamentos de compra e preocupações de clientes e prospects.

Em posse desse valioso material, você poderá criar ofertas e campanhas personalizadas, aprimorando a experiência dos clientes e aumentando sua satisfação.

Redução de riscos

A análise de dados sobre seu negócio e sobre o mercado, ajudam a identificar potenciais riscos antes que ocorram, minimizando impactos e prevenindo crises.

Outro ponto positivo das informações retiradas de dados reais, é a possibilidade de avaliar o desempenho de diferentes áreas da empresa. Fator que facilita a definição de alocação de recursos e a otimização de operações.

Qual o objetivo da análise de dados?

Você sabia que empresas orientadas por dados podem crescer mais de 30% ao ano? Não é por acaso que a cultura data-driven tem crescido cada vez mais nos negócios, tornando-se parte fundamental da rotina das equipes.

Assim, o principal intuito da análise de dados é explorar todas as informações coletadas pela empresa, transformando esses números em insumos valiosos para o crescimento da companhia.

Adotar essa prática significa garantir a eficiência operacional e estratégica, solucionando problemas de forma rápida e enfrentando os desafios do mercado.

Ao realizar boas análises, você e sua equipe terão dados relevantes para entender o passado e pensar em ações para o futuro.

Quais os tipos de análise de dados?

Existem diferentes tipos de análise de dados que você pode implementar na sua empresa. As principais opções são:

1. Análise preditiva

Nesse tipo de análise, os dados são utilizados para fazer projeções de cenários e identificar tendências futuras a partir de determinados padrões.

Por conta do aumento do interesse em usar dados para gerar informações valiosas, cada vez mais empresas estão aderindo à análise preditiva. Além disso, a tecnologia, mais uma vez, surge como uma aliada para possibilitar estudos mais aprofundados.

No marketing, por exemplo, esse recurso ajuda na atração e retenção de clientes, ajudando na expansão do negócio.

Por outro lado, a área de operações também utiliza deste meio para o gerenciamento de recursos, definição de preços dos produtos e na previsão de estoques.

Além disso, a análise preditiva tem se mostrado útil para solucionar problemas complexos e encontrar oportunidades de crescimento.

Se a segurança cibernética é um tema que atrai cada vez mais empresas, é importante saber que a análise preditiva também atua resguardando possíveis ocorrências de fraudes e comportamentos criminosos.

2. Análise prescritiva

Na análise prescritiva, busca-se avaliar as consequências que certas decisões podem trazer.

Esse tipo de análise geralmente é utilizado para definir qual o melhor caminho para alcançar alguma meta importante.

Se a análise preditiva atua na previsão de comportamentos futuros, a análise prescritiva auxilia nas tomadas de decisão com o objetivo de melhorar o alcance de resultados e reduzir cenários negativos.

Assim, ela deve estar alinhada à gestão do negócio a fim de otimizar estratégias, fazendo com que as empresas escolham caminhos que as levarão para o topo.

3. Análise descritiva

A intenção da análise descritiva é justamente descrever certos eventos ou objetos que estão sendo analisados.

Se o seu objetivo é descrever comportamentos e tendências a partir de cenários realistas, a análise descritiva é a mais indicada.

Utilizada como um passo anterior às análises mais robustas, a etapa de descrição é o pontapé inicial para um estudo mais profundo dos dados.

Isso porque ela se baseia em dados reais, reunindo informações importantes para definir os próximos passos do negócio.

4. Análise diagnóstica

Neste tipo de análise de dados, busca-se investigar relações de causa e efeito nos objetos analisados.

Ela é responsável, por exemplo, pela construção do perfil do comportamento do consumidor, viabilizando ações de marketing e vendas em todas as etapas do funil.

Assim, fica fácil prever as ações dos prospects e desenvolver conteúdos e materiais que se alinhem às suas necessidades.

A partir dessa análise, há também um melhor planejamento dos recursos disponíveis, tornando mais assertivas as ações voltadas para o engajamento e captação de novos clientes.

Novamente, a tecnologia será a responsável por otimizar essas análises, tornando possível o diagnóstico das necessidades dos clientes.

Como implementar a análise de dados no meu negócio?

Adotar a cultura de análise de dados depende de uma série de fatores que dependem do esforço de toda a equipe. Confira:

Deixe clara a importância da análise de dados

De nada adianta ter gestores que compreendem a importância da cultura dos dados se a equipe não compartilha da mesma percepção.

Sendo assim, é fundamental garantir que todos os colaboradores entendam a relevância da análise de dados, tanto para o crescimento profissional quanto para a evolução do negócio.

Comece aos poucos

Caso a rotina de análise de dados ainda seja incipiente na sua empresa, o caminho mais indicado é começar aos poucos, sempre focando em não perder a constância e manter o engajamento da equipe.

Democratize a análise de dados

A mudança de mindset por ser desafiadora quando não há um consenso de que toda a equipe pode e deve estar envolvida no processo de análise de dados.

Assim, o ideal é não limitar essa atividade para áreas que, originalmente, detém essa expertise, mas fazer com que todos consigam construir suas próprias análises, compartilhando diferentes interpretações e insights.

Foque na infraestrutura

O último – e não menos importante passo diz respeito ao quanto sua empresa está disposta a investir na infraestrutura para fortalecer a cultura de dados.

Isso significa contar com recursos automatizados que viabilizem as análises, gerando insumos para as tomadas de decisão, criação de estratégias e desenvolvimento de planos de ação.

Qual o processo de análise de dados?

O processo de análise de dados é composto por algumas etapas essenciais:

Definição do objeto de análise;
Escolha o tipo de dados que serão analisados;
Defina como será a mensuração dos dados;
Realize a coleta de dados;
Análise dos dados;
Faça a interpretação dos resultados.

Confira abaixo mais detalhes sobre cada uma delas:

Etapa 1 – Definição do objeto de análise

Nesse primeiro momento, você precisa definir qual será seu objeto de análise. Estabeleça quais perguntas deverão ser respondidas.

Para que tenham o efeito desejado, os objetivos devem ser claros, mensuráveis e relevantes para o negócio.

Assim, as decisões serão tomadas com maior embasamento, você evitará desperdícios e as ações serão mais eficazes.

Chegar a metas que seguem esse padrão depende de um passo muito importante: contar com sua equipe para mapear os desafios enfrentados e definir os objetivos em conjunto.

Etapa 2 – Escolha os tipos de dados que serão analisados

Defina qual será a natureza dos dados que você pretende analisar para responder às perguntas da etapa anterior.

É fundamental entender de forma clara, os fatores que contribuem para o crescimento da sua empresa.

Sendo assim, definir métricas claras e possíveis vai garantir análises mais aprofundadas, e que poderão trazer insumos valiosos para a sua empresa.

Etapa 3 – Defina como será a mensuração dos dados

Na terceira etapa, é necessário estabelecer como você vai medir os dados a serem analisados.

Depois de definir os objetivos e as métricas que precisam ser mensuradas é hora de estabelecer a forma de colocar as análises em prática.

Aqui, é importante contar com uma ferramenta que dê o suporte necessário em todas as etapas, garantindo a confiabilidade dos dados e ajudando a evitar erros comuns.

Além disso, defina os responsáveis e as etapas que devem ser seguidas para que nenhum indicador fique de fora.

Etapa 4 – Realize a coleta de dados

Esse é o momento de coletar os dados brutos que você deseja analisar.

A etapa da coleta de dados é a responsável por recolher todos os dados gerados nas fases de entrevistas.

Além de possibilitar o entendimento sobre os resultados da empresa, esse processo permite mapear futuras ações par melhorar os resultados do negócio, já que aqui você terá uma visão geral da empresa.

Lembre-se que a etapa de coleta é cíclica, pois deve ser feita de forma recorrente, fazendo parte da rotina da equipe. Afinal de contas, o comportamento do consumidor muda o tempo todo, o que torna necessária a atualização dos dados de forma constante.

Etapa 5 – Analise os dados

Você deverá transformar os dados em informações relevantes. Recorra a gráficos e outros recursos visuais que facilitem essa análise.

Na etapa de análise de dados é o momento de, finalmente, colocar em prática tudo o que você viu até aqui.

Se possível, conte com ferramentas para garantir análises robustas e ágeis, tornando o trabalho de toda a equipe mais produtivo.

Etapa 6 – Faça a interpretação dos resultados

Nessa etapa, os questionamentos iniciais devem ser respondidos e as conclusões precisam ser tomadas.

Entenda a importância deste tipo de análise em vendas assistindo a este webinar gratuito:

Ferramentas para análise de dados

Como você viu, as ferramentas são recursos fundamentais na hora de fazer a análise de dados. A boa notícia é que existem diversas opções para não ter desculpa na hora de realizar esse processo tão importante.

Excel

Criado em 1987, o Excel faz parte da rotina de diversos profissionais. Para a análise de dados, esse recurso é valioso, pois permite o armazenamento de dados, a construção de planilhas robustas, gráficos e cálculos para garantir a confiabilidade das análises.

Microsoft Power Bi

Mas se o que você precisa é de dashboards e de relatórios dinâmicos, o Power Bi é a ferramenta mais indicada. A partir dela, é possível automatizar questões de rotina da empresa, como análises menos complexas e ajustes de dados.

Google Data Studio

Já o Google Data Studio é responsável por transformar dados em informações estratégicas, atuando na criação de painéis, relatórios e dashboards personalizados.

Google Analytics

Uma das ferramentas mais utilizadas pelos profissionais de Marketing, o Google Analytics é um recurso gratuito de análises web capaz de fornecer dados valiosos sobre campanhas e páginas do site.

Utilizando um código JavaScript, o recurso consegue coletar dados da web, registrando informações de acessos do usuário, como o número de sessões e a taxa de rejeição.

Veja no vídeo abaixo outras ferramentas que podem auxiliar na análise de dados:

Análise de dados com Python: o que é?

Elaborada para ser simples e acessível, Python é a linguagem de programação responsável pela aplicação em Machine Learning, Inteligência Artificial, e na análise de dados.

Além de permitir o trabalho com séries temporais, o mecanismo possibilita a manipulação de tabelas e dados, além da construção de diversos tipos de gráficos.

Confira alguns dos benefícios dessa linguagem:
É de fácil aprendizagem;
É multiplataforma;
É gratuita;
Oferece diversas possibilidades de desenvolvimento.

Leia também:

O que é tratamento de dados em metodologia?

O tratamento de dados se refere a atividades de coleta, análise, manipulação, armazenamento e compartilhamento de dados de uma pessoa, empresa, processo etc.

Já no que se refere aos dados de clientes, as empresas são obrigadas a seguir a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

A LGPD prevê que o tratamento de dados seja feito de forma lícita, segura e transparente com os clientes.

Assim, é necessário seguir alguns princípios básicos para estar em conformidade com a medida de proteção de dados.

Finalidade, adequação e necessidade

Em relação à limitação do uso de dados são utilizados três princípios:

Finalidade;
Adequação;
Necessidade.

A finalidade diz respeito ao objetivo do uso do dado coletado, deixando claro quais serão as finalidades para o uso das informações.

Já a adequação refere-se ao tratamento de dados e se esse processo segue os preceitos da etapa anterior.

Por fim, a necessidade mostra se as análises feitas ajudam a alcançar a finalidade proposta.

Livre acesso, qualidade e transparência

Outro ponto importante é que os donos dos dados tenham acesso às informações, a isso chamamos livre acesso.

Já a qualidade dos dados tem relação com a atualização, exatidão e clareza dos dados.

Por fim, a transparência permite ao titular ter acesso a informações sobre a realização do tratamento dos dados.

Segurança, prevenção e não discriminação

Assegurar a proteção das informações é uma etapa importante para a preservação das informações.

Assim, esses princípios evitam acessos não autorizados, a perda de dados, alterações e comunicações indevidas.

Por fim, a discriminação impossibilita utilizar esses dados para qualquer uso discriminatório.

Responsabilidade e prestação de contas

O último dos princípios exige que os responsáveis pelo tratamento dos dados comprovem o uso de todas as práticas citadas anteriormente, do início ao fim das análises.

Saiba mais: Como a centralização de dados impacta no meu dia a dia como gestor

Como é feita a metodologia de análise de dados quantitativos?

Na metodologia de análise de dados quantitativos, o foco está em dados numéricos e estatísticos. O foco está em aspectos concretos sobre determinado problema ou objeto de análise.

Na análise quantitativa o primeiro passo é a definição do público-alvo. Assim, você deverá ter em mente qual o perfil dos entrevistados, validando as características necessárias para chegar até as pessoas certas.

Feito isso, é hora de estabelecer a amostra probabilística, que refere-se a seleção de pessoas que farão parte do público que irão representar a população em geral.

Dessa forma, para garantir a assertividade dos dados, é fundamental ter mapeado o tamanho da amostra, considerando a margem de erro para que se tenha uma proximidade fiel ao restante da população.

Aqui, é importante utilizar equações específicas e contar com ferramentas especializadas para realizar a pesquisa.

Além de formulários e sites especializados na coleta de dados, a análise quantitativa pode ser feita com o apoio de ferramentas que contam com funcionalidades capazes de agilizar esse processo.

Como exemplo, temos o Google Forms, recurso gratuito para a criação de questionários. Mas se o seu objetivo é fazer análises voltadas para conteúdos, o Hotjar é a ferramenta ideal.

Em linhas gerais, ela fornece informações sobre a interação dos usuários com o seu site, além de uma visão geral da performance dos conteúdos disponibilizados.

Se você já atua com estratégias de marketing é bem provável que já tenha utilizado o Google Analýtics – ferramenta que também proporciona uma visão geral sobre métricas e performance do site, como número de visitas, sessões, etc.

Exemplos de análise de dados quantitativos

Pesquisa de Satisfação do Cliente

Ao fazer uma pesquisa de satisfação e pedir aos clientes que deem nota para a experiência que tiveram com a sua empresa, você tem acesso a dados que vão quantificar o nível de satisfação.

Volume de interações

Nas ações de Marketing a análise quantitativa é realizada constantemente, seja para visualizar a quantidade de acessos no site, o volume de menções nas redes sociais, entre outros.

Produtividade

Quando a empresa coleta informações sobre eficiência de um setor, de uma ação ou sobre e eficiência de uma ferramenta, em um determinado período de tempo, e usa métodos estatísticos para identificar variações, ela conseguirá reconhecer onde há necessidade de manutenção ou ajustes.

Financeira

Analisando os dados do histórico de vendas e custos, cruzando informações sobre a performance do mercado, é possível prever o crescimento das receitas com base em fatores econômicos.

Como é feita a metodologia de análise de dados qualitativos?

Já em análises qualitativas, há uma maior preocupação com o aspecto subjetivo em torno de determinado problema.

Ela pode ser realizada a partir de diversos métodos de pesquisa, como entrevistas com usuários, pesquisas em grupo, observação de comportamentos e dados de pesquisas e estudos.

Se na análise quantitativa a mensuração ocorre por meio de números, a qualitativa corresponde a informações que não se pode quantificar.

Além disso, os dados qualitativos dizem respeito à experiência individual do usuário, como um feedback ou avaliação de um produto.

Se o seu objetivo é levantar hipóteses sobre determinado tema, a análise qualitativa é a recomendada, já que ela vai identificar necessidades, comportamentos e coletar informações relevantes sobre o seu mercado.

Por ser mais abrangente, ela possibilita o desenvolvimento de melhorias em uma solução, viabilizando o mapeamento de dados relevantes para ajudar a tomar decisões mais eficientes.

Exemplo de análise de dados qualitativos

Pesquisa de Satisfação do Cliente e Colaboradores

Uma análise qualitativa pode ter como base as justificativas de cada cliente para suas respectivas notas sobre sua experiência com a empresa.

Supondo que você queira saber a satisfação dos colaboradores da empresa, aspectos como condições de trabalho e cultura da organização podem ser considerados.

Análise de Redes Sociais

A análise qualitativa das redes sociais podem ser feitas por meio da coleta e estudo dos comentários sobre um novo produto ou serviço.

Aqui é possível identificar os sentimentos predominantes (positivo, negativo ou neutro) e temas recorrentes, como design, preço ou funcionalidade.

Estudo da cultura da empresa

Pesquisas qualitativas com funcionários, é uma ótima pedida para quem visa melhorar o clima organizacional. Por meio dela é possível entender os pontos fortes, fracos e como seus colaboradores sentem a cultura organizacional.

Comportamento do consumidor

A análise qualitativa do comportamento do consumidor é obtida por meio de entrevistas, sobre as preferências e experiências de compra, para identificar emoções e motivações que influenciam suas decisões.

Neste ponto são coletados insights valiosos para atrair novos clientes e estreitar a relação com os já existentes.

Cliente oculto

A técnica do cliente oculto envolve pessoas que se passam por clientes comuns para avaliar o atendimento e a experiência em pontos de contato específicos.

A análise qualitativa desses relatos fornece uma visão detalhada sobre a qualidade do atendimento, identificando aspectos que precisam de melhorias e como os clientes realmente vivenciam o serviço da empresa.

Tendências Futuras em Análise de Dados

Com a evolução das tecnologias que se valem da inteligência artificial (AI) e de machine learning (ML), é natural que as ferramentas de análise de dados passem a utilizá-las também. Logo, o futuro da análise de dados está na investigação em tempo real com auxílio da IA.

Inteligência Artificial e Machine Learning

A utilização da Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) na análise de dados, possibilita a automatização de processos complexos e a descoberta de padrões ocultos, em grande volume de dados. Podendo realizar previsões mais acertadas, otimizar processos e personalizar experiências.

Os algoritmos de aprendizado de máquina podem capacitar-se e melhorar continuamente, conforme são expostos a novos dados. Sendo nutrido constantemente com informações atuais e relevantes, somado ao sucessivo aprendizado, essas ferramentas contribuem para que as tomadas de decisões sejam mais rápidas e assertivas.

Análise de dados em tempo real

O avanço das tecnologias de streaming de dados possibilitou o surgimento de ferramentas que coletam e analisam dados em tempo real. Assim, é possível monitorar eventos no momento em que acontecem, obtendo insights instantâneos sobre o seu desempenho.

Outro ponto relevante da análise em tempo real, está na possibilidade de identificar fraudes ou gargalos no momento em que acontecem, permitindo uma tomada de decisão rápida e assertiva, para corrigir o problema antes que tomem maiores proporções.

Conclusão

E então, ficou claro como funciona a metodologia de análise de dados? Não subestime o poder dos dados na sua empresa. Promova uma gestão mais qualificada, apoiada em informações reais e com ações mais personalizadas, atingindo diretamente o público alvo.

Tanto um sistema CRM como uma ferramenta ERP podem ser de grande ajuda para este processo na sua empresa. E se você integrar esses dois softwares, melhor ainda! Veja como fazer isso de forma prática e objetiva baixando nosso e-book gratuito: [EBOOK] Guia de Integração entre ERP e CRM.

Análise de dados: o que é e como fazer para tomar decisões mais assertivas