Data Driven: A Importância da Tomada de Decisão Baseada em Dados

O Data Driven é um conceito que tem o objetivo de guiar uma empresa a partir dos dados. Isso significa que as decisões corporativas são baseadas na análise dessas informações, o que permite personalizar produtos e entender melhor o comportamento dos colaboradores. 

Ao pensar na importância do Data Driven no mundo corporativo, esse conteúdo vai mostrar como a sua empresa pode implementar esse conceito na cultura do seu negócio e quais ferramentas são necessárias para tal. Confira!

O que é data driven?

Com tradução literal para o português de ‘orientada por dados’, o conceito de Data Driven orienta que as empresas tomem decisões baseadas na análise e interpretação de informações. Uma organização deve analisar, coletar e interpretar um dado para direcionar suas ações.

O Data Driven é uma estratégia que pode ser aplicada em qualquer empresa. As organizações que adotam essa abordagem podem personalizar os seus serviços e produtos e melhorar o seu relacionamento com os clientes. 

Diferença entre data driven e decisões baseadas em intuição

Durante algum tempo, na área de marketing, as tomadas de decisões eram feitas a partir de intuições ou suposições. Algumas campanhas traziam bons resultados e outras não. O Data Driven surgiu para acabar com as incertezas das empresas, pois, com base nos dados, é possível tomar decisões assertivas. 

A importância do data driven nas empresas

Dessa forma, o data driven é importante porque permite que as empresas tomem as decisões corretas. Um negócio não pode se basear em suposições: hoje em dia existem muitas concorrências e não há espaço para erros. Com ele é possível:

• Identificar o comportamento do consumidor;
• Descobrir as tendências de mercado;
• Analisar concorrentes;
• Analisa o histórico de negócios.

Tais informações possibilitam entender melhor se a empresa está no caminho certo e quais ajustes são necessários realizar em seus processos e campanhas, para alcançar as metas empresariais. 

Como implementar uma cultura data driven

Para uma empresa trabalhar com o data driven é necessário que o uso de dados seja prioridade. Toda a equipe precisa caminhar na mesma direção. O foco do time deve ser a análise de dados para obter informações relevantes para o negócio. 

Essa cultura de trabalhar por orientação a dados deve ser construída com o apoio de todos os colaboradores. Algumas dicas de como implementar essa abordagem dentro da empresa são:

• Coletar e armazenar os dados;
• Investir em infraestrutura de dados, ou seja, usar ferramentas como CRM (Customer Relationship Management), Python, inteligência artificial, analytics, big data, entre outras;  
• Treinar a equipe para aprender a usar as ferramentas e a lidar com a orientação a dados;
• Envolver a liderança na empresa nessa cultura;
• Incentivar a colaboração entre todos os setores da empresa.

É importante contratar profissionais qualificados. Cientistas de dados podem ajudar bastante no processo de implementar essa cultura dentro da organização e disseminá-la para outros colaboradores. 

Exemplos de práticas data driven

A tomada de decisões baseada em dados ajuda a empresa a obter informações importantes. Isso permite escolhas mais precisas e acertadas. Alguns exemplos de grandes empresas que usam essa abordagem são a Netflix, Disney e Spotify, que conseguem identificar o comportamento dos usuários e sugerir conteúdos. 

Para uma decisão ser orientada a dados é necessário coletar e analisar informações que vêm de várias fontes, e depois usá-las para embasar suas escolhas. Quanto mais conteúdo uma empresa obter, mais eficiente será o seu direcionamento. 

Análise de dados de clientes para personalização

A análise de dados de clientes para personalização permite que uma empresa crie serviços ou produtos personalizados de acordo com o seu público. Para fazer isso podem-se usar ferramentas de IA generativa para guardar e analisar as informações, e sugerir mensagens específicas para cada grupo de consumidores. 

Testes A/B para otimização de campanhas

Os testes A/B são métodos de análise que comparam duas ou mais versões de uma mesma campanha, para descobrir aquela que traz mais resultados. Essa metodologia pode ser usada para otimizar as campanhas, como anúncios ou e-mail marketing, por exemplo.

Uso de analytics para monitorar desempenho

O analytics permite monitorar o desempenho de um site. Ele avalia o tráfego, os padrões de comportamento dentro das páginas, faz estatísticas de visitas, mostra causas de abandono por parte do usuário e informa a velocidade de carregamento de uma página.   

Com os dados obtidos pelo analytics é possível tomar decisões sobre como ajustar campanhas e desenvolver novas estratégias. Em outras palavras, a empresa consegue identificar em qual ‘local’ ela precisa direcionar os seus esforços. 

Componentes de uma estratégia data driven

Uma estratégia orientada por dados é baseada nos seguintes componentes: coleta e acesso a dados, análise de dados e tomada de decisão. Uma empresa que adota essa abordagem consegue obter retornos valiosos sobre o comportamento dos seus clientes, e com isso pode enviar campanhas personalizadas. 

Para garantir sucesso com o data driven é crucial ter dados precisos de fontes confiáveis, evitar suposições, proteger a privacidade dos usuários, verificar cada fonte e considerar quais informações podem ser limitadas.

Coleta de dados: fontes e métodos

A coleta de dados pode ser realizada a partir de várias fontes (primárias ou online) e métodos (qualitativos e quantitativos). O processo de coletar informações pode ser contínuo ou ocasional, tudo vai depender da necessidade da empresa.

Armazenamento de dados: bancos de dados e cloud

Os dados podem ser armazenados em banco de dados como o SQL Server, Oracle, entre outros. Eles também podem ficar disponíveis na nuvem, ou seja, guardados em servidores remotos para fácil acesso por parte da empresa. 

Análise de dados: ferramentas e técnicas

As ferramentas que permitem extrair informações a partir de um conjunto de dados são: Python, Power BI, ferramentas de IA (inteligência artificial), Oracle Analytics Cloud, Looker Studio (ferramenta do Google para análise de  dados), entre outras. 

A coleta dos dados pode ser realizada por meio de fontes externas ou internas, automaticamente ou manualmente. O data driven é muito importante para empresas que querem se diferenciar no mercado. 

No blog da Data Stone você pode conhecer melhor sobre análise de dados e as ferramentas utilizadas para a coleta de informações. A empresa é referência em soluções de informações, e traz conteúdos atualizados sobre o tema. 

Tecnologias que suportam a abordagem data driven

São várias tecnologias que suportam a metodologia data driven, mas entre elas podemos dar ênfase ao business intelligence (BI), plataformas de análise de dados, inteligência artificial e aprendizado de máquina.

Essas ferramentas permitem extrair grandes quantidades de dados e analisá-las de forma minuciosa. As empresas podem obter insights valiosos e tomar as melhores decisões para o negócio. 

Ferramentas de Business Intelligence (BI)

Ferramentas de BI servem para coletar e apresentar dados em forma de relatórios ou gráficos. Com isso, a empresa tem uma visão melhor sobre as informações dos seus clientes. Alguns exemplos dessas ferramentas são: Microsoft Power BI, Locker studio e Sisense. 

Plataformas de análise de dados

As plataformas de análise de dados mais conhecidas no mercado são Python, Tableau, Datalab, Excel, entre outras. Elas servem para a empresa analisar grandes volumes de dados obtidos de diversas fontes. 

Inteligência artificial e machine learning

Inteligência artificial (IA) é um termo mais abrangente, que se refere a máquinas que imitam o comportamento e a inteligência humana. O machine learning (ML), ou aprendizado de máquina, trata-se de um subconjunto da IA que tem o objetivo de ensinar as máquinas a realizar tarefas específicas. 

No contexto de análise orientada a dados a IA e ML podem identificar padrões, prever o comportamento do consumidor, ajudar a criar estratégias mais assertivas e antecipar demandas. 

Com a Data Stone, você pode aprender mais sobre análise orientada a dados e acompanhar outros temas de tecnologia e marketing. Assim, você pode conhecer e implementar as melhores soluções para o seu negócio.