Análise de dados para o crescimento do seu negócio

A tomada de decisão é uma etapa decisiva na jornada de uma empresa rumo ao sucesso. Mas antes de “bater o martelo” e escolher o melhor caminho para otimizar qualquer medida tomada no passado ou implementar novas ações, é preciso passar por um processo vital de coleta de dados e análise de dados.

É especificamente o processo de análise, porém, que colabora com a tomada de decisão mais eficaz para o crescimento da empresa.

Para a tomada de decisão sem base em “achismos”, é preciso seguir uma ordem natural e comprovadamente eficaz: 1) coleta de dados através de pesquisa, 2) análise dos dados coletados e 3) tomada de decisão baseada em dados.

O que é a análise de dados?

A análise de dados é a ciência responsável por examinar um conjunto de dados e gerar conclusões precisas para que a uma decisão racional possa ser tomada e nossos objetivos alcançados.

Depois de um processo de coleta de dados, vem a etapa mais importante: a de analisar toda essa informação adquirida. Sendo assim, pode-se dizer que a análise de dados é a resolução de algum problema ou hipótese.

Existem diferentes formas de coletar e analisar dados, mas o que todas essas metodologias tem em comum é a necessidade de um trabalho minucioso de identificar padrões e obter respostas.

Tipos de análise de dados

Além das empresas que utilizam a análise de dados para tirar conclusões comerciais, a ciência também utiliza a análise de dados para verificar ou descartar teorias existentes.

As pesquisas de mercado são um exemplo de coleta e análise de dados que influenciam nas decisões de negócio.

Independente da finalidade desses dados, podemos dividir as técnicas de análise em dois principais grupos principais:

1. Análise de dados quantitativa

É um processo mais simples que consiste em contabilizar os dados. As pesquisas quantitativas de uma empresa de ração, por exemplo, coletam informações como “quantas pessoas possuem gatos” ou “quantos pets os clientes têm”.

Os principais métodos de análise quantitativa são:

• Análise preditiva: é a aplicação de técnicas matemáticas ou estatísticas que quantificam as relações entre os dados, afim de prever o comportamento dos clientes e identificar suas relações com produtos ou serviços. Desta forma, é possível antecipar o que poderá acontecer e tomar as medidas necessárias para resolver os problemas, ou encontrar oportunidades para fazer negócios, com base na análise de dados históricos.
• Análise descritiva: visa resumir uma grande quantidade de dados em valores médios. Diferente da análise preditiva, a descritiva consiste em resultados mais concretos, obtidos através do cálculo da média entre esses valores, que descrevem as principais tendências a partir de situações reais e não de hipóteses.
• Análise prescritiva: busca encontrar uma solução através de simulações de possíveis ocorrências futuras. É ideal para guiar a sua empresa na tomada de decisões porque ajuda a destacar as preferências do cliente para maximizar a probabilidade de uma venda.

2. Análise de dados qualitativa

Os dados qualitativos são subjetivos e trazem informações mais complexas e pessoais, portanto, exigem uma análise mais cuidadosa. Nesse caso, as pesquisas qualitativas dessa mesma empresa de ração coletaria informações como “o que as pessoas mais gostam em seus gatos” ou “o que as levou a adotar um pet“, onde o respondente tem a opção de criar uma resposta aberta, ao invés de selecionar uma das respostas preestabelecidas.

Um bom exemplo de dados qualitativos, são os coletados através de um focus group, onde um grupo de pessoas compartilha seu ponto de vista em relação à um determinado tópico.

Os principais tipos de análise qualitativa de dados são:

• Análise de sentimento:
• Tabela cruzada:
• Nuvem de palavras:

Vantagens da análise de dados 

Além de colaborar com a tomada de decisões comerciais em empresas, a análise de dados pode ser uma ferramenta de suma importância no âmbito político e da saúde.

Durante as eleições, diversas pesquisas eleitorais são aplicadas para a população, tanto para estimar possíveis ganhadores, como para avaliar a satisfação ou expectativa dos eleitores, podendo ser uma pesquisa que colete dados quantitativos ou qualitativos.

Já na área da saúde, podemos usar o exemplo do COVID-19. Graças aos dados analisados em várias pesquisas e estudos científicos é que foi possível identificar o velocidade de contaminação da doença, grupos sintomáticos e até a própria vacina, nos ajudando a prever e conter a doença.

Análise de resultados financeiros

• Amplifica a visão econômica e permite comparar e identificar canais que geram mais lucro.
• Ao identificar as fontes de matéria-prima e mão de obra, você passa a trabalhar apenas com as melhores e mais econômicas. Além de precificar seus produtos justamente.
• Economiza na folha de pagamento, mantendo o número necessário de funcionários e apenas os com maior rendimento.

Análise de resultados obtidos com os produtos e serviços oferecidos

• Prioriza os produtos que geram mais lucro.
• Compreende o nível de qualidade de seus produtos e serviços.
• Melhora a experiência do cliente.

Análise de resultados de posicionamento no mercado

• Aplica estratégias que atendem a demanda e suprem as necessidades do mercado.
• Identifica seus maiores concorrentes e cria planos de ação eficazes para competir.
• Investe apenas em campanhas de marketing e publicidade que geram resultados.

Como realizar a análise de dados?

É mais fácil analisar os resultados em forma de gráficos, tabelas, nuvens de palavras, etc, e contar com a inteligência artificial para calcular, projetar, organizar e distribuir esses dados com segurança e sem a margem de erro que um processo manual possui.

Um software de coleta de dados que gera relatórios analíticos é uma excelente aposta. Além da coleta de dados em massa, a análise automatizada economiza recursos como tempo, esforços e pessoal, ao mesmo tempo em que gera resultados mais confiáveis.

Análise de dados qualitativos

1. Centralização da informação
2. Segmentação e classificação dos dados
3. Identificação de padrões
4. Cruzamento de dados
5. Obtenção de insights

Análise de dados quantitativos

1. Centralização da informação
2. Contabilização dos dados
3. Obtenção de insights

Dicas para analisar dados coletados

Sempre avalie a relevância e confiabilidade dos dados. Qual é o valor real das informações adquiridas? A pesquisa foi bem aplicada? Os resultados foram analisados com uma baixa margem de erro? Os respondentes realmente eram indicados para responder à pesquisa?

Essas questões podem ser resolvidas com uma amostra qualificada de respondentes sérios que contém o perfil adequado para determinada pesquisa, e um software especializado de coleta e análise de dados que tem o poder de automatizar o processo e reduzir a margem de erro.