Como tomar decisões baseadas em Data Driven?

O mundo dos negócios está em constante transformação, onde a chave para o sucesso não está apenas na intuição, mas sim no Data Driven. Se você é um gestor de empresas, entender como tomar decisões baseadas em Data Driven pode ser a diferença entre o sucesso e a estagnação. 

Neste artigo, exploraremos o Data Driven, desde o seu conceito até a sua aplicação prática, destacando o papel crucial que desempenha no marketing digital.

O que é Data Driven?

A capacidade de tomar decisões baseadas em dados é uma vantagem competitiva. E, que por sua importância, se torna uma necessidade vital para todas as empresas. A metodologia Data Driven, que orienta processos organizacionais pela coleta e análise de informações, transforma dados em conhecimento estratégico.

O termo “Data Driven” refere-se à prática de tomar decisões com base em dados concretos e análises objetivas. Assim, em vez de depender exclusivamente da intuição ou experiência passada, as organizações que adotam essa abordagem utilizam informações coletadas e processadas para orientar suas ações e estratégias.

A origem do Data Driven

O Data Driven surgiu como uma extensão da ciência de dados, utilizando ferramentas como Big Data, Inteligência Artificial e Machine Learning. Dessa maneira, essas tecnologias permitem extrair insights valiosos, aumentando a competitividade das organizações e promovendo melhores resultados.

A origem do termo “data-driven” pode ser rastreada até o crescente reconhecimento da importância dos dados nas tomadas de decisões nos negócios e em outros setores. Aqui estão alguns marcos importantes:

Era da Informação (décadas de 1970-1980)

Com o advento dos computadores e sistemas de informação, as organizações começaram a coletar mais dados sobre suas operações. Assim, surgiu uma consciência gradual sobre o potencial desses dados para orientar decisões mais informadas.

Explosão da internet (década de 1990)

O crescimento da internet levou a um aumento exponencial na geração de dados, à medida que mais transações e interações ocorriam online. Dessa forma, as empresas começaram a perceber a necessidade de coletar, armazenar e analisar grandes volumes de dados para ganhar vantagem competitiva.

Desenvolvimento de tecnologias de Big Data (início dos anos 2000)

O termo “Big Data” ganhou destaque à medida que as tecnologias permitiam lidar com conjuntos massivos de dados em tempo real. Assim, ferramentas como Hadoop e Apache Spark facilitaram o processamento de grandes volumes de dados.

Avanços em Inteligência Artificial e Machine Learning (anos 2010 em diante)

A ascensão da inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) tornou possível extrair insights significativos a partir de dados complexos. Nesse sentido, algoritmos de ML passaram a ser usados para prever padrões, identificar tendências e otimizar processos.

Cultura empresarial (anos 2010 em diante)

Empresas começaram a adotar uma cultura “data-driven”, incentivando a tomada de decisões com base em evidências sólidas. Assim, dashboards, relatórios analíticos e KPIs (Key Performance Indicators) se tornaram ferramentas essenciais para monitorar o desempenho com base em dados.

As diferenças entre Data Driven e Analytics Driven

Embora derivem da ciência de dados, Data Driven e Analytics Driven possuem diferenças fundamentais. Enquanto o primeiro é mais quantitativo, baseando-se em números e modelos preditivos, o segundo considera o aspecto qualitativo, interpretando o contexto e correlações entre os dados.

Assim, tanto Data Driven quanto Analytics Driven são conceitos importantes no mundo atual, ambos relacionados à tomada de decisões baseadas em dados. Apesar de serem parecidos, existem algumas diferenças fundamentais entre eles:

Data Driven

O Data Driven tem foco na quantidade, onde utiliza principalmente dados numéricos e modelos preditivos para embasar decisões. Isso faz com que seja um processo mais direto. 

Ou seja, o Data Driven analisa os dados para identificar padrões e tendências claras.

Por exemplo, uma empresa de varejo usa dados de vendas para decidir quais produtos estocar com base na demanda prevista.

Analytics Driven

Por outro lado, o Analytics Driven possui foco na interpretação. Onde, além dos dados quantitativos, considera o contexto e outros fatores qualitativos para entender melhor os insights.

Além disso, é um processo mais profundo, que vai além da análise básica. Assim é possível buscar correlações e significados mais complexos dos dados. Por exemplo, a mesma empresa de varejo analisa não só dados de vendas, mas também pesquisas de mercado e feedback de clientes para entender as motivações de compra e personalizar ofertas.

Em resumo, enquanto o Data Driven se baseia principalmente nos números para decisões mais objetivas, o Analytics Driven complementa a análise quantitativa com contexto e interpretação para decisões mais holísticas.

Por que aplicar Data Driven na sua empresa?

A implementação bem-sucedida do Data Driven envolve a interpretação adequada dos dados, transformações na cultura organizacional e o uso de soluções tecnológicas eficientes. Capacitar colaboradores, promover autonomia e escolher ferramentas adequadas são passos cruciais nesse processo.

Sendo assim, a tomada de decisões baseada em dados, ou Data Driven, é uma estratégia poderosa que pode impulsionar o sucesso da sua empresa. Então, ao utilizar dados concretos para embasar suas decisões, você pode:

• Aumentar a eficiência e otimizar processos.
• Reduzir custos e eliminar desperdícios.
• Melhorar a experiência do cliente e fidelizá-lo.
• Identificar novas oportunidades de mercado e crescimento.

Passos para Implementar o Data Driven na sua empresa

1. Defina seus objetivos

Comece por identificar os problemas que você deseja solucionar ou as áreas que deseja otimizar. Assim, estabeleça metas SMART (específicas, mensuráveis, atingíveis, relevantes e temporais) para guiar sua estratégia.

2. Colete os dados relevantes

Determine quais tipos de dados você precisa para alcançar seus objetivos. Portanto, utilize diversas fontes de dados, como transações de vendas, pesquisas de mercado, mídias sociais, etc. Além disso, garanta a qualidade, confiabilidade e segurança dos dados coletados.

3. Organize e armazene seus dados

Implemente um sistema de armazenamento adequado para facilitar o acesso e a análise dos dados. Para isso, utilize ferramentas de Business Intelligence (BI) para organizar e visualizar os dados de forma intuitiva.

4. Analise os dados

Utilize técnicas de análise de dados para identificar padrões, tendências e insights valiosos.

Assim, explore diferentes tipos de análises, como descritiva, preditiva e prescritiva, para atender às suas necessidades específicas.

5. Tome decisões baseadas em dados

Utilize os insights obtidos da análise de dados para tomar decisões mais informadas e estratégicas. Além disso, crie um processo para comunicar e implementar as decisões baseadas em dados em toda a empresa.

6. Monitore e avalie seus resultados:

Por fim, acompanhe o desempenho das suas decisões e avalie se elas estão alcançando os objetivos desejados. Se preciso, faça ajustes na sua estratégia conforme necessário para otimizar seus resultados.

A importância dos dashboards e análise de dados no Data Driven

Vamos entender como essas ferramentas desempenham um papel fundamental no Data-Driven.

Dashboards

Os dashboards são como painéis visuais inteligentes que reúnem e apresentam dados de maneira fácil de entender. Nesse sentido, essas ferramentas proporcionam uma visão clara do desempenho da empresa em tempo real, sendo úteis para identificar problemas e oportunidades.

Os dashboards visualizam os resultados da análise de dados de maneira clara. Dessa forma, facilitando a comunicação com diferentes partes interessadas e permitindo o monitoramento do desempenho das iniciativas.

Existem três tipos principais de dashboards:

• Estratégicos: Dão uma visão geral do desempenho para a alta gerência.
• Táticos: Acompanham o desempenho de departamentos específicos.
• Operacionais: Fornecem detalhes para o dia a dia das operações.

Análise de Dados

A análise de dados é o processo de transformar dados brutos em insights acionáveis. Dessa forma, isso envolve etapas como a limpeza e preparação dos dados, análise descritiva para entender padrões, análise preditiva para prever o futuro, e análise prescritiva para recomendar ações.

Assim, fornece a base para a criação de dashboards eficazes. No processo, identificando as métricas relevantes e auxiliando na criação de visualizações que comunicam os insights de forma eficiente.

Os principais benefícios de utilizar dashboards e análise de dados são:

• Melhoria na tomada de decisões: Decisões mais rápidas, eficazes e baseadas em dados concretos;
• Aumento da eficiência: Otimização de processos e redução de custos;
• Melhor experiência do cliente: Insights sobre as necessidades e expectativas dos clientes;
• Identificação de novas oportunidades: Descoberta de novos mercados e produtos.

O futuro da sua empresa com o Data Driven

No mundo dos negócios, entender e usar dados é muito importante. Ferramentas como dashboards ajudam a usar os dados de forma eficaz. A V4 Company – a maior assessoria de marketing do Brasil –, com a assessoria modular, tem o objetivo de cobrir o que muitas agências de marketing muitas vezes deixam para trás. 

Em vez de focar apenas no operacional, a V4 ajuda a pensar estrategicamente nos dados da empresa. Assim, é como ter um guia para entender para onde ir com seus dados de negócios.

Dessa forma, algumas agências de marketing focam muito na parte operacional e podem esquecer de pensar a longo prazo. A V4 ajuda a sua empresa a enxergar além do agora, usando dados de maneira inteligente. 

Para conhecer a V4 Company, assista: