Dificilmente você conseguirá gerir uma empresa ou contribuir para a gestão sem algum tipo de análise de dados. Isso porque, ao longo dos anos, as informações coletadas durante o processo comercial foram reconhecidas como valiosas fontes de informação. Elas são, inclusive, capazes de orientar estratégias de venda e abordagem ao cliente. Show
Como mencionou a revista Forbes em um de seus artigos, “dados são o novo petróleo”. O artigo traz exemplos da aplicação do uso de dados para promover verdadeiras mudanças nos mais variados segmentos, incluindo astronomia e medicina. Aliás, de acordo com o relatório Insights-Driven Businesses Set The Pace For Global Growth, da Forrester, empresas orientadas por dados podem crescer mais de 30% ao ano. Entende o quão importante é saber o que é análise de dados e como a prática pode transformar sua gestão? Ao longo deste artigo, vamos conhecer, detalhadamente, os 4 principais tipos de análises de dados e suas principais aplicações:
Análise de dados é o processo de aplicação de técnicas estatísticas e lógicas para avaliar informações obtidas a partir de determinados processos. O principal objetivo da prática é extrair informações úteis a partir dos dados. A partir destas informações, é possível tomar decisões mais assertivas e orientadas para resultados. Webinar | Experiência do cliente e mensageria no varejoJunte-se a nós neste encontro com especialistas e conheça mais sobre como aproveitar recursos de mensageria para conversar com clientes. Análise de dados: ferramenta poderosa para guiar estratégiasAlém de saber o que é análise de dados, é importante que sua organização mantenha em mente o quão transformadora pode ser a gestão data driven. Ao transformar a prática de coleta e avaliação de informações em parte da rotina, as empresas passam a contar com uma fonte em tempo real de insights sobre vendas, finanças, marketing e comportamento do consumidor. E os resultados não poderiam ser melhores:
Além destas 3 vantagens, conhecer os diferentes tipos de análises de dados traz diversos outros benefícios para a empresa. A seguir, você vê alguns deles. 1. Antecipação de necessidades e trabalho proativoChega de trabalho reativo! Com uma boa gestão e análise de dados, é possível converter vendedores em consultores — o sonho de toda empresa e de todo cliente! Aliás, ao compartilhar seus dados, os consumidores esperam que as empresas sejam capazes de convertê-los em personalização e efetividade no atendimento. É o que mostra o Relatório Zendesk de Tendências em CX, ao apontar que, para 76% dos usuários, o compartilhamento de dados deve estar atrelado a algum tipo de personalização (desde o uso do meio de contato preferido até recomendações baseadas no histórico de compra). A ideia é que, com a ajuda dos dados, o time de vendas seja capaz de entender as particularidades de cada jornada do consumidor. A partir daí, é possível antecipar eventuais tickets e solucioná-los de forma proativa, impedindo que ele contribua para a criação de gaps. 2. Criação de estratégias de serviços e produtos mais efetivasOferecer um bom produto ou serviço para os clientes é essencial para uma boa experiência de compra. Por isso mesmo, empresas contam com equipes de gerenciamento de produto e serviço, focadas na identificação de tendências capazes de impulsionar as estratégias de vendas. E sabe qual prática pode ser uma aliada de peso na identificação de tendências? Isso mesmo, a análise de dados. Com informações do mercado e a comparação entre resultados a nível global, é possível visualizar predisposições e desenhar estratégias eficazes. 3. Redução de riscosOutra vantagem da compreensão dos diferentes tipos de análise de dados é a possibilidade de mitigar riscos. Com a ajuda de dados eficientes e recursos de análise, os vendedores conseguem possível projetar resultados e avaliar os riscos de investir em estratégias e ferramentas. 4. Melhor experiência do clienteVocê já percebeu como a análise de dados está inteiramente relacionada à experiência do cliente, não é mesmo? A verdade é que técnicas analíticas podem ser implantadas com um viés interno (melhorando a produtividade do time e a eficiência das estratégias), mas sempre focadas em atender às principais demandas dos clientes. Uma boa análise de dados cria, para a empresa, uma valiosa base de conhecimento pautada na mensuração de resultados. Desta forma, é possível aplicar métricas e indicadores para acompanhar a evolução do serviço prestado ao consumidor, bem como consultar o desempenho de estratégias semelhantes aplicadas em contextos diversos. Antes de seguir para o próximo tópico e entender, de vez, quais são os principais tipos de análise de dados, temos uma sugestão. Assista ao vídeo abaixo, com uma palestra de Kenneth Cukier, editor de dados do The Economist, para o Ted Talks, sobre este tema 4 tipos de análise de dadosAgora sim, você já tem em mãos tudo o que precisa para esclarecer, de vez, quais são os principais tipos de análise de dados. A seguir, você conhece as definições e indicações para aplicação das 4 principais metodologias de avaliação de informações. 1. Análise descritivaComo o próprio nome diz, a análise descritiva é um dos tipos de análise de dados baseado em fatos. Isso significa que, na prática, este tipo de avaliação de dados é feita a partir de resultados obtidos. São exemplos de análise de dados descritiva:
Um dos principais usos para a análise descritiva é orientar a construção de estratégias 2. Análise preditivaO mais popular dos tipos de análise de dados é justamente o modelo preditivo. Como o nome diz, sua essência está na previsão de cenários futuros com base na análise de padrões revelados pela base de dados. É importante saber que, em uma análise preditiva, não é possível prever o que vai acontecer, mas sim, o que deve acontecer SE determinadas condições se cumprirem. Quer ver um exemplo de análise de dados preditiva? Suponhamos que sua empresa esteja apreensiva quanto à possível entrada de um concorrente no mercado. A análise preditiva não será capaz de te dizer se o concorrente iniciará ou não suas atividades em breve. Em contrapartida, te ajudará a enxergar o que poderá acontecer SE o concorrente, de fato, entrar no mercado, tomando como base situações anteriores com contextos semelhantes. Podemos dizer, assim, que o objetivo da análise preditiva é determinar uma tendência, correlação, causa ou probabilidade. 3. Análise prescritivaA análise prescritiva é o próximo passo após os resultados da avaliação preditiva. Isso porque uma prescrição é uma recomendação a algo potencialmente previsto. Sendo assim, a melhor forma de obter uma análise prescritiva é fazendo projeções (predições) e, então, direcionando esforços para obter o melhor resultado a partir das possibilidades. Por ser uma análise de dados constantemente mutável (já que está sempre condicionada a previsões e predições), os modelos analíticos prescritivos são comumente apoiados por tecnologias como inteligências artificial, machine learning e algoritmos. As ferramentas ajudam a fazer sugestões com base em padrões diferenciados e percepções de objetivos organizacionais, limitações e fatores de influência. 4. Análise diagnósticaAqui está outro tipo de análise de dados concentrada em algo que já aconteceu (assim como a análise descritiva). A análise diagnóstica, diferentemente da descritiva, tem, como objetivo, encontrar relações de causa e efeito para destrinchar um acontecimento. É claro que estabelecer este tipo de relação baseado em um acontecimento passado não é tarefa fácil. Por isso mesmo, o processo é baseado em probabilidades. Conhecer os principais tipos de análise de dados pode ajudar a sua empresa a dominar as informações-chave do negócio na palma da mão. Lembre-se de que, com a ajuda das melhores ferramentas, é possível automatizar momentos importantes da análise de dados (como a consolidação de relatórios e a criação de gráficos), mantendo a equipe focada naquilo que realmente importa: a estratégia. Para te ajudar a automatizar etapas da análises de dados, nossa indicação é a solução de relatórios e análise da Zendesk. Nossa ferramenta fornece análises do cliente para as empresas gerenciarem e aprimorarem seu atendimento ao cliente. Para conhecer o Zendesk Explore e todas as suas funcionalidades, preencha este formulário e inicie um trial gratuito! O que é análise de dados segundo Bardin?Godoy (1995b), afirma que a análise de conteúdo, segundo a perspectiva de Bardin, consiste em uma técnica metodológica que se pode aplicar em discursos diversos e a todas as formas de comunicação, seja qual for à natureza do seu suporte.
O que é a análise de dados?A análise de dados é um procedimento que visa transformar números e informações em insights para a tomada de decisão. Apesar de ser usada em diferentes áreas, é no universo corporativo que a técnica ganha destaque.
O que é análise de dados em um TCC?Como funciona a análise de dados no TCC? A análise de dados pode ser realizada em três etapas: a pré análise, a exploração do material e o tratamento dos dados, inferência e interpretação. Quando o aluno respeita essas fases da técnica de investigação, ele consegue ter sucesso com o seu TCC.
O que é coleta de dados Segundo autores?Segundo Gil (1996), a coleta de dados em um estudo de caso é baseada em diversas fontes de evidências. Para efeito de elaboração dessa pesquisa, foram utilizados os seguintes procedimentos: entrevistas e a técnica de observação participante. de pontos de interesse explorados pela pesquisadora.
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