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Como colocar em práticas iniciativas de Big Data na sua empresa? Conheça algumas aplicações simples para começar já.

Big Data é o termo utilizado para designar grandes volume de dados ou dados de alta complexidade — estruturados ou não estruturados — que uma empresa tem à sua disposição e que, se bem trabalhados, podem representar um diferencial competitivo nos negócios.

São informações que vão desde dados transacionais (vendas, faturamento, financeiro, estoque), dados de relacionamento, (visitas, telefonemas, ocorrências de suporte), dados demográficos e psicográficos, até dados externos públicos e privados (IBGE, Censo, CAGED, SERASA) que, quando cruzados, podem dar uma compreensão mais clara do mercado e fornecer insights para seu negócio.

Quer ficar por dentro desse assunto incrível? Então, conheça quatro aplicações práticas do Big Data e as principais vantagens em adotá-las como parte da sua estratégia de negócios.

Aprenda a tomar melhores decisões com ajuda do Big Data

O primeiro passo para conseguir tomar decisões baseadas nas informações acumuladas é escolher uma forma de organizar este conteúdo de maneira que possa dar as informações relevantes para o negócio.

Muitas ferramentas de BI estão preparadas para trabalhar com o conceito de Big Data, oferecendo formas práticas e rápidas de ler, organizar e gerar painéis, relatórios e indicadores úteis para o negócio. As ferramentas mais modernas podem levar o Big Data para o dia a dia. Diferentemente dos projetos sem fim que existiam no passado e que precisavam de pessoas altamente especializadas para mostrar algum resultado, estas ferramentas oferecem poderosos recursos e são de fácil implementação.

Um outro ponto importante e que você também deve levar em conta é em relação à tempestividade do que você está analisando, não adianta muita coisa você analisar no décimo dia do mês as informações do mês anterior, você vai no máximo descobrir o que deu certo ou errado, mas provavelmente tarde demais para tomar alguma decisão em tempo de melhorar aqueles resultados.

A análise em tempo real garante que você tenha mais confiança e um melhor embasamento quando precisar tomar decisões estratégicas. Além disso, será possível justificar melhor as suas escolhas perante outros sócios, investidores e até mesmo diante da própria equipe.

Conheça melhor os seus clientes

Com o profundo e variado conhecimento que é possível ter sobre perfil e hábitos dos clientes, já não faz mais sentido realizar a segmentação exclusivamente em grupos amplos, como regionais, ramo de atuação ou faixa de faturamento. Podemos criar clusters de clientes com características em comum!

Para ir mais longe e gerar clusters mais relevantes pode ser necessário o enriquecimento da sua base com dados externos, por exemplo, adicionando o faturamento presumido, porte ou número de funcionários, construindo uma base de dados única de alto valor.

Com o conhecimento das características de cada cluster é possível criar estratégias de captação, relacionamento ou fidelização específicas para cada grupo – permitindo uma personalização “em massa” – diferenciando-se da concorrência e melhorando consideravelmente os resultados de cada ação.

Preveja o mercado com precisão

A modelagem preditiva é uma técnica estatística utilizada há bastante tempo, mas com o Big Data ela ganhou outra dimensão, expandindo todas as possibilidades. Encontrando padrões em dados históricos é possível fazer previsões de eventos futuros e com estas informações em mãos você pode se antecipar aos acontecimentos.

Com análises preditivas é possível identificar riscos de fraude, tendência à inadimplência, propensão de compra de um produto ou a chance de um cliente cancelar uma assinatura e mais uma infinidade de eventos.

Em mercados competitivos, a capacidade de previsão pode ser o diferencial entre as empresas que continuam a crescer e aquelas que ficam estagnadas. O tempo investido em iniciativas que fracassam representa um enorme custo para todas as empresas, saber as chances de cada iniciativa dar certo antes de começar é uma grande ajuda.

Previsões precisas se tornam grandes aliadas da lucratividade pois possibilitam focar os esforços em estratégias e ações com maiores chances de sucesso.
Saiba usar o Big Data na identificação de problemas

Em 2010, um surto de cólera assolou o Haiti! A melhor forma de conter qualquer epidemia é identificando a sua origem, mas como fazer isso em um país que se encontrava em estado de caos após ser vítima de terremoto?

O Twitter e a Organização das Nações Unidas recorreram ao Big Data em um esforço inédito de mapeamento das mensagens dos usuários haitianos. Com isso, os cientistas de dados chegaram a um grupo de nepaleses que estavam em um acampamento da ONU.

O Haiti não tinha histórico de cólera, mas o Nepal sim! Um exame genético revelou que doença se originou pelo vírus nepalês, com isso, foi mais fácil controlar a epidemia. Incrível, não é mesmo?

Agora, imagine essa capacidade de identificação de problemas na sua empresa. Já pensou no quanto de informações escondidas existem nos seus dados?

Para entrar de cabeça nessa onda, descubra como extrair os dados necessários para alavancar o crescimento e aprimorar os processos da sua empresa!

Conheça o valor dos dados que a sua empresa possui e saiba como extrair destes dados as informações necessárias para alavancar o crescimento da sua empresa e aprimorar suas operações.

Pode até parecer mentira, mas analisar e entender o passado de uma organização pode trazer muitos insights para direcionar seu presente e seu futuro. Porém, como isso é possível? A resposta é simples: por meio implantação de análise estatística nas empresas. A partir dela, torna-se possível identificar os dados produzidos pelo negócio e, mais do que isso, extrair informações importantes nesse processo.

Adiciona-se a isso o fato de o mundo estar cada vez mais globalizado, junto à necessidade de qualquer organização se adequar às mudanças de cenário em seu mercado. Isso só reforça que a análise de dados é de extrema importância para o seu sucesso.

Por esse motivo, vamos falar um pouco mais sobre a realização de uma análise estatística de dados e como ela pode ajudar qualquer empresa a caminhar em direção aos seus objetivos.

Benefícios da análise estatística

Abaixo relacionamos algumas vantagens em implementar a análise estatística de dados nas empresas.

Ajuda na busca por efetividade

O dia a dia empresarial precisa, muitas vezes, de um direcionamento efetivo em relação aos seus objetivos de curto, médio e longo prazo. Por isso, caso haja informações que sejam precisas, há a possibilidade de identificar padrões de comportamento do negócio que vão auxiliar no cumprimento desses objetivos.

Auxilia na tomada de decisões

Nem precisamos falar aqui o quanto a tomada de decisão é algo importante para qualquer empresa e como ela deve ser feita de maneira consciente.

Então, ficará muito mais fácil tomar uma decisão se ela for baseada em informações confiáveis que diminuam as chances de erro e que ajudem a otimizar ações.

Aponta possibilidades de melhorias

Analisar dados também apoia a capacidade de um gestor de identificar elementos que são gargalos no negócio para aplicar melhorias nesses pontos.

Por isso, quando ele tem as informações e os dados adequados em mãos, junto à sua expertise de negócio, fica muito mais fácil de identificar essas melhorias e contribuir para que elas sejam implantadas o quanto antes.

Direciona melhorias em produtos e serviços

Com a análise de dados, é possível identificar também quais partes do seu produto podem ser melhoradas de diversas formas. Basta entender qual é o caminho que o cliente deve percorrer e identificar quais deles estão realizando isso de forma efetiva.

Outra maneira de alcançar esse objetivo é identificar padrões de reclamações feitas pelos clientes para posterior análise de melhorias a serem aplicadas no serviço. Assim, será possível auxiliar sua equipe de produto nos próximos passos de seu “roadmap”!

Dicas para coletar e analisar dados

1. Saiba o que coletar

Tenha em mente que é necessário entender quais dados são relevantes para representar o real funcionamento da empresa e que estejam alinhados com seus objetivos.

Para isso, um bom método de coleta, que enriqueça os dados do cliente a cada vez que ele interagir com a companhia, é fundamental. Afinal, o mais importante para a análise estatística é a qualidade dos elementos trabalhados, não a quantidade.

2. Colete os dados com excelência

Após definir o que coletar, assegure que o processo de coleta de dados seja feito de maneira excelente. Preze também pela qualidade e pela eficiência da coleta, para que eles não sejam extraídos de forma inconsistente.

Se formos falar de melhores práticas de gestão, sugerimos contar com a ajuda de uma ferramenta de Business Intelligence (ou BI) para realizar essa tarefa. Com ela, é possível coletar dados em massa, de diversas maneiras, de modo a auxiliar em sua posterior análise.

3. Faça uma boa análise

Caso a seleção e a coleta de dados tenham sido feitas da maneira correta, já temos um primeiro grande ganho em relação ao tempo de análise, pois isso elimina a chance de analisar dados considerados inúteis para o negócio.

A partir disso, comece a pensar em como esses dados poderão ser divididos para que seja feita a melhor análise possível, ou seja, separá-los em categorias para facilitar esse processo. Nessa etapa, a tecnologia também facilita ao fornecer insights e direcionamentos futuros por meio da própria ferramenta de BI.

Técnicas para a análise estatística nas empresas

Agora vamos conhecer algumas técnicas apuradas para implantar efetivamente a análise estatística nas empresas.

Análise em categorias

Esse meio de análise é um dos mais recorrentes e bem-sucedidos nas organizações. Ele se refere ao levantamento das categorias mais frequentes em toda a base de dados, o que possibilita o agrupamento de certas características em grupos bem determinados.

A análise de categorias se baseia na ideia de que uma determinada faceta do processo agrega maior valor ao gestor quando há uma ampla frequência dessa característica na base de dados. Assim, os procedimentos são quantitativos e se concentram no número de aparições de elementos específicos.

Análise semiótica

Esse modelo de análise estatística tem como principal função o estudo dos procedimentos relacionados à construção dos significados, buscando compreender como os dados se comportam e como podem ser transformados em informação valiosa para a organização.

O interessante é que a abordagem, aqui, é mais qualitativa, o que possibilita a percepção da influência de determinados fatores no resultado final da análise. Assim, vários significados e níveis de importância podem ser atribuídos ao que foi encontrado, facilitando a categorização.

Tabulação

A tabulação é o processo que garante que os dados, até os mais brutos e não estruturados, sejam transformados em informação relevante.

Ela se relaciona à contagem das respostas após o procedimento de codificação dos dados coletados em uma determinada pesquisa. E se divide em dois tipos principais:

  • simples, quando ocorre a contagem de casos de acordo com cada variável analisada;
  • cruzada, quando os resultados se relacionam com duas ou mais variáveis da análise.

Teste de hipótese

O teste de hipótese é uma ferramenta própria da estatística que se baseia na utilização de uma amostra aleatória extraída de um determinado grupo com o objetivo de testar uma afirmação sobre uma característica dele.

Dessa forma, fica fácil testar se determinados resultados são uma simples variação ou um padrão de comportamento. Com o teste, é possível realizar análises precisas sobre o nível de produtividade dos colaboradores e índices de satisfação de clientes de uma região, por exemplo.

Implantação de tecnologias de análise estatística

Para conseguir resultados de forma precisa, uma plataforma de Business Intelligence, por exemplo, é uma ótima medida para que a sua empresa ganhe em produtividade, agilidade e credibilidade por meio de monitoramento em tempo real.

Para operar com essa ferramenta, é importante contar com parceiros com sólida experiência na produção de inteligência de negócio. Afinal, a interpretação dos seus dados deve ser realizada por profissionais especializados, já que o resultado dessa análise vai embasar as próximas decisões da sua companhia.

Como pudemos ver no texto, a aplicação efetiva de estatística nas empresas já é uma realidade. Como atesta a prestigiada revista Forbes, os usuários de internet produzem cerca de 2,5 quintilhões de dados por dia. Por isso, é uma ótima ideia investir na análise de dados para alavancar a produção de informação relevante para o seu negócio.

Gostou do post e quer saber mais sobre análise de dados? Então, aproveite a visita e leia agora mesmo o nosso post sobre a influência da análise de dados para conseguir decisões mais assertivas!