Análise de dados em 2019: fique atento e faça de forma eficiente!

Não há dúvidas de que o mercado está se tornando cada vez mais competitivo. Esse é o momento em que as empresas começam a buscar alternativas para se manterem no mercado e aumentarem a lucratividade. Uma das tendências para 2019, segundo o levantamento da Dimension Data, é a análise de dados como uma maneira de melhorar ainda mais a experiência de clientes e consumidores.

Desde a invenção da internet, a quantidade de dados produzida pelas pessoas aumentou exponencialmente. Para você ter uma noção, mais de 500 TB de dados são gerados diariamente somente no Facebook. A coleta e análise dessas informações pode ajudá-lo a tomar decisões mais estratégicas e ter insights mais poderosos.

No entanto, por ser uma área relacionada a tecnologia, as mudanças ocorrem muito rapidamente e é preciso atentar-se a elas para que a análise de dados seja feita de forma efetiva e segura. Quer saber como analisar dados? É só continuar a leitura!

Defina um objetivo

Nenhuma análise de dados deve ser feita em vão. Afinal, isso seria um desperdício de tempo e dinheiro. A pesquisa e a análise devem responder uma pergunta. Defina-a previamente. Tenha um objetivo específico, mensurável e relevante.

E como você pode fazer isso? Converse com gestores e líderes, identifique demandas, problemas a serem resolvidos, metas de longo prazo da organização. Assim, você evitará estudar pontos que não agregam nenhum valor ao negócio.

Determine métricas e indicadores

Acabamos de dizer que seu objetivo deve ser mensurável. Por isso, o próximo passo é criar métricas e indicadores. As métricas representam tudo aquilo que pode ser medido, enquanto os indicadores são o cruzamento dessas métricas.

Para você entender melhor, daremos um exemplo: suponha que sua empresa iniciou uma campanha no Instagram para vender um produto ou serviço. As métricas dessa campanha podem ser o número de curtidas e visualização, o alcance da publicação etc. Já os indicadores podem ser a taxa de conversão (número de conversões/total de visitantes), retorno sobre o investimento etc.

Obviamente, as métricas e indicadores variam de acordo com o tipo e os objetivos da análise que está sendo realizada.

Atente-se a dados quantitativos e qualitativos

A análise de dados pode se dar de duas maneiras: quantitativa e qualitativa. A primeira é mais objetiva e racional, para quantificar um problema e entender a sua dimensão. Por exemplo, uma análise quantitativa pode ser feita para medir o tamanho do mercado, o market share da empresa, a frequência de compra dos seus clientes etc.

Já a análise qualitativa é um pouco mais complexa pois depende de diversas variáveis e não costuma apresentar um resultado exato. É utilizada principalmente quando não existe nenhuma hipótese sobre o problema ou quando se deseja estudar o comportamento de um grupo de pessoas, por exemplo.

Tabule os resultados

Todos os dados coletados deverão ser organizados e tabulados, pois isso dará ao analista uma melhor visão para identificar tendências e obter respostas. Dados quantitativos podem ser tabulados em tabelas dinâmicas, enquanto os dados qualitativos devem ser separados em diferentes categorias.

Esse tipo de ação facilitará a apresentação de resultados mesmo para aqueles que não são tão entendidos do assunto.

Apresente e discuta soluções

Após todo o processo de coleta e organização, os resultados podem ser apresentados para os gestores e líderes. Esses dados devem ser debatidos para que as melhores soluções sejam encontradas. O que esses dados significam? É um problema a resolver? Ou é uma oportunidade identificada? Qual é o próximo passo?

O processo de análise de dados pode ser bastante complexo. Por isso é importante se manter sempre atualizado, pois a tecnologia pode ajudá-lo bastante. Além disso, é sempre recomendado procurar a ajuda de analistas profissionais para que a análise seja feita de forma mais rápida e precisa.

O que você acha da análise de dados? Concorda que é uma tendência para o futuro? Deixe um comentário contando a sua opinião!