Atualmente, estamos vivendo em uma era onde os produtos, as soluções e grande parte da nossa comunicação é realizada no ambiente digital. Por isso, os dados fazem parte mais do que nunca do nosso dia a dia. No entanto, como as análises de dados podem orientar nossas estratégias?
Se tratando especificamente de empresas e negócios que oferecem produtos e serviços, a análise de dados precisa orientar não só as decisões estratégicas ligadas às estratégias comerciais e de marketing, mas também do próprio relacionamento com os colaboradores e fornecedores. Por isso, aqui neste texto veremos:
- Big Data e a digitalização das atividades
- Como entender a relevância dos dados gerados?
- Armazenamento e segurança de dados: como proteger meu negócio?
- Growth Hacking: análise de dados para potencializar o que dá certo
- Checklist para construir a sua estratégia
Todos esses tópicos serão desenvolvidos a partir de uma estrutura específica, que envolve a sua definição, ou seja o que é de fato aquele conceito, um exemplo prático e tópico de resumo. Ao final do texto esperamos que você tenha descoberto como a análise de dados pode agregar em sua estratégia, seja ela de posicionamento, vendas, marketing ou operacional.
Big Data e a digitalização das atividades
A digitalização das atividades humanas não é um processo com início, meio e fim, mas sim um fluxo constante em que vemos profundas mudanças acontecendo de forma constante em todos os aspectos da sociedade.
Para pesquisadores da área, as soluções de big data são feitas para lidar com um grande volume de dados e que não possuem uma estruturação clara. Como posts em redes sociais, geolocalização, etc. Sistemas robustos que precisam analisar uma avalanche de dados.
O que é big data?
Big data é a análise e a interpretação de grandes volumes de dados de grande variedade. E, para isso, são necessárias soluções e produtos específicos que vão ajudar a estruturar e dar sentido a esses dados. Para Schonberger e Cukier,“os dados se tornaram matéria prima dos negócios, um recurso econômico vital, usado para criar uma nova forma de valor econômico. O mundo não apenas está mais cheio de informação como também a informação está se acumulando com mais rapidez.
É dessa forma que o big data serve para trazer padrões de comportamentos que gerem insights ou ofereçam perspectivas diferentes, mas sempre estratégicas, para que sua empresa descubra caminhos que o mercado ainda não descobriu.
Exemplo prático de Big data e a digitalização das atividades
Amazon, Google, Facebook e Netflix são exemplos de empresas que coletam, analisam e devolvem ao mercado estratégias e produtos pensados a partir desses dados. Por exemplo, a inteligência algorítimica da Amazon, certamente já te mostrou algum produto que você inicialmente não iria comprar, mas ajudou a construir uma experiência positiva e você no fim realizou a compra. Isso ocorre porque toda a sua navegação é interpretada pela empresa, que consegue compreender além de ofertas, economia de tempo, facilitando sempre sua busca e navegação.
Portanto, o conceito de big data é útil para pensarmos:
- Como os consumidores se comportam nas interfaces e como interagem com nossos produtos, avaliando nossos layouts, os preços, o sortimento e promoções.
Como entender a relevância dos dados gerados?
Toda operação é potencialmente uma atividade geradora de dados. No entanto, isso não significa que todos os dados terão relevância para a sua estratégia. Concorda? Nesse sentido, é importante se aprofundar mais um pouco para de fato descobrir a relevância dos dados que são gerados.
O que é?
Entender a relevância de dados nada mais é do que investigar o tipo de sentido que eles apontam. Por exemplo, se você está mapeando que, todos os meses, seus fornecedores atrasam a entrega dos materiais que precisa, e que esses atrasos geram insatisfação em seu cliente final, é interessante avaliar que esses dados estão te mostrando um impacto indireto nas vendas.
Exemplo prático de relevância de dados
Imagine que uma empresa varejista de sapatos decide investir um dinheiro em digitalização de seus processos, pois percebeu que a procura pelos produtos na internet aumentou consideravelmente.
Durante alguns meses, a empresa percebeu que quase 80% dos novos clientes que chegavam para comprar, haviam conhecido pela internet, mas 80% deles terminava a compra na loja física.
De modo geral, o dado não invalidou a decisão de digitalização e investimento nos canais online. No entanto, indicava que se as vendas eram realizadas na loja física, não havia necessidade de investimento massivo em e-commerce (que é de fato a máquina de vendas online). Mas sim, um esforço mais de atendimento, divulgação e comunicação.
Growth Hacking: análise de dados para potencializar o que dá certo
Pensar em metodologias que valorizem a interpretação e utilização de dados para gerar estratégias pode ser muito útil para a criação das suas próprias metas e objetivos. Uma delas é o Growth Hacking, que se preocupa basicamente em observar os resultados que estão dando certo e potencializá-los, corrigindo em paralelo o que precisa ser modificado.
O que é?
De forma resumida, o conceito consiste no uso da tecnologia para aumentar o uso de produtos e serviços. Na prática, ela ativa a base de clientes, revê os caminhos de venda e corrige o que precisa ser corrigido para a geração de resultados.
Exemplo prático de Growth Hacking
Imagine um e-commerce que vende peças de decoração. Dentre poltronas, espelhos, painéis e bandejas, os painéis representam 70% das vendas. Ao contrário do que se possa pensar, o Growth Hacking prioriza aquilo que dá o resultado, criando formas de escalar estes números ainda mais. Isso não significa que não vai traçar outras estratégias para melhorar a saída dos outros produtos, mas garantirá a potência do que funciona combinado com os insights de melhorias.
Checklist para construir a sua estratégia
Agora que você conferiu um pouco mais sobre o universo dos dados para a formação de estratégias, chegou a hora de montar a sua. Por isso, preste atenção nos passos:
1. Entenda quais são os canais e as atividades geradora de dados, bem como a área com a qual elas estão relacionadas;
2. Faça a interpretação dos dados, relacionando com toda a sua cadeia de vendas;
3. Comece a realizar análises periódicas, realizando análises e gerando insights sobre as suas indicações;
4. Realize testes e comparações para verificar e validar os dados;
5. Potencialize sempre os processos que geram bons dados e resultados.
