Lemos sobre isso em todo o lado. O termo ‘grandes dados’ por si só tornou-se algo como uma palavra-chave nos últimos tempos – e por uma boa razão.
Ao aproveitar a riqueza de insights digitais disponíveis na ponta dos seus dedos e abraçando o poder da inteligência empresarial, é possível tomar decisões mais informadas que levarão ao crescimento comercial, à evolução e a um aumento dos resultados.
Ao implementar as ferramentas corretas de relatórios e compreender como analisar e medir seus dados com precisão, você será capaz de tomar o tipo de decisões orientadas por dados que impulsionarão seu negócio para frente. Claro, isto parece incrível em teoria.
Mas na prática, mesmo que você tenha acesso aos maiores dados do mundo, é possível tomar decisões que desconsideram a percepção tangível, indo com o seu instinto em vez disso. Na maioria dos casos, isso pode ser prejudicial ao negócio.
Embora, às vezes, seja correto seguir seus instintos, a grande maioria das decisões baseadas no negócio deve ser apoiada por métricas, fatos ou números relacionados aos seus objetivos, metas ou iniciativas que possam assegurar uma espinha dorsal estável para seus relatórios de gestão e operações de negócios.
Para ajudá-lo em sua busca por esclarecimento analítico, vamos explorar a tomada de decisão orientada por dados, estudar a importância da tomada de decisão orientada por dados e examinar alguns exemplos do mundo real de transformar o insight em ação de impulsionamento de negócios.
O que é a tomada de decisão orientada por dados?
A tomada de decisão orientada por dados (DDDM) é um processo que envolve a recolha de dados com base em objectivos mensuráveis ou KPIs, analisando padrões e factos a partir destes insights, e utilizando-os para desenvolver estratégias e actividades que beneficiam o negócio em diversas áreas.
Fundamentalmente, a tomada de decisão orientada por dados significa trabalhar em direção aos objetivos-chave do negócio alavancando dados verificados, analisados em vez de simplesmente disparar no escuro.
No entanto, para extrair valor genuíno de seus dados, ele deve ser preciso, bem como relevante para seus objetivos. A coleta, extração, formatação e análise de insights para uma tomada de decisão melhorada nos negócios foi uma vez uma tarefa abrangente, que naturalmente atrasou todo o processo de tomada de decisão de dados.
Mas hoje, o desenvolvimento e a democratização do software de inteligência de negócios capacita os usuários sem conhecimentos técnicos profundamente enraizados a analisar, bem como extrair insights de seus dados. Como resultado direto, menos suporte de TI é necessário para produzir relatórios, tendências, visualizações e insights que facilitem o processo de tomada de decisão de dados.
Destes desenvolvimentos, nasceu a ciência dos dados (ou pelo menos, ela evoluiu de uma forma enorme) – uma disciplina onde habilidades de hacking e estatísticas se encontram em nichos de conhecimento. Esta profissão bastante nova envolve o peneiramento de grandes quantidades de dados brutos para tomar decisões de negócios inteligentes, orientadas por dados.
O ‘ouro’ que os cientistas de dados ‘meus’ vem em dois tipos distintos: qualitativo e quantitativo, e ambos são críticos para tomar uma decisão orientada por dados.
Análise qualitativa foca em dados que não são definidos por números ou métricas, como entrevistas, vídeos e anedotas. A análise qualitativa de dados é baseada na observação e não na medição. Aqui, é crucial codificar os dados para garantir que os itens sejam agrupados metodicamente e inteligentemente.
Análise qualitativa de dados foca em números e estatísticas. A mediana, o desvio padrão e outras estatísticas descritivas desempenham aqui um papel fundamental. Este tipo de análise é medido em vez de observado. Tanto os dados qualitativos quanto os quantitativos devem ser analisados para tomar decisões empresariais mais inteligentes.
Agora que já exploramos o significado da tomada de decisão nos negócios, é hora de considerar a razão pela qual a tomada de decisão orientada por dados (DDDM) é importante.
“A informação é o óleo do século 21, e a análise é o motor de combustão”. – Peter Sondergaard
Por que é importante a tomada de decisão impulsionada por dados?
A importância dos dados na tomada de decisão reside na consistência e no crescimento contínuo. Ele permite às empresas criar novas oportunidades de negócios, gerar mais receitas, prever tendências futuras, otimizar os esforços operacionais atuais e produzir insights acionáveis. Dessa forma, você pode crescer e evoluir seu império ao longo do tempo, tornando sua organização mais adaptável como resultado. O mundo digital está em um estado constante de fluxo e, para se mover com o cenário em constante mudança ao seu redor, você deve aproveitar os dados para tomar decisões de negócios mais informadas e poderosas, orientadas por dados.
Decisões de negócios orientadas por dados tomam ou quebram empresas. Este é um testemunho da importância da visualização de dados on-line na tomada de decisões.
MIT Sloan School of Management Professores Andrew McAfee e Erik Brynjolfsson uma vez explicaram em um artigo do Wall Street Journal que realizaram um estudo em conjunto com o MIT Center for Digital Business. Nesse estudo, eles descobriram que, entre as empresas pesquisadas, as que se baseavam principalmente em dados se beneficiaram de uma produtividade 4% maior, bem como de lucros 6% maiores.
As empresas que abordam a tomada de decisões de forma colaborativa tendem a tratar a informação como um ativo real mais do que as empresas com outras abordagens mais ambíguas.
10 Dicas e sugestões para uma estratégia de tomada de decisões aprimorada com base em dados
Finalmente, aqui estão 10 dicas práticas e sugestões para uma melhor tomada de decisões com base em dados nos negócios. No final, você estará 110% vendido sobre a importância de tomar este tipo de decisões.
1) Proteja-se contra os seus preconceitos
Muito do trabalho mental que fazemos é inconsciente, o que torna difícil verificar a lógica que usamos quando tomamos uma decisão. Podemos até ser culpados de ver que os dados que desejamos estavam lá, em vez do que está realmente à nossa frente. Esta é uma das maneiras que uma boa equipe pode ajudar. Executar suas decisões por uma parte competente que não compartilha (ou mesmo conhece) seus preconceitos é um passo inestimável.
Trabalhar com uma equipe que conhece os dados com os quais você está trabalhando abre a porta para um feedback útil e perspicaz. A democratização dos dados permite que todas as pessoas, independentemente de suas habilidades técnicas, tenham acesso a eles e ajudem a tomar decisões informadas. Muitas vezes isso é feito através de software inovador de painel de controle, visualizando tabelas e gráficos uma vez complicados de tal forma que mais pessoas podem iniciar boas decisões de negócios orientadas por dados.
Com mais pessoas compreendendo os dados em jogo, você terá uma oportunidade de receber um feedback mais confiável. A prova está nos números. Um estudo da McKinsey de 2010 (que é útil para ler ainda hoje) de mais de 1.000 grandes investimentos empresariais mostrou que quando as organizações trabalharam para reduzir o efeito do enviesamento nos seus processos de tomada de decisão, alcançaram retornos até 7% superiores. Quando se trata de tomada de decisão orientada por dados (DDDM), reduzir o viés e deixar os números falarem por si mesmos faz toda a diferença.
Dicas para superar um comportamento tendencioso
- Simples Awareness – Todos são tendenciosos, mas estar ciente de que o viés existe pode afetar sua tomada de decisão pode ajudar a limitar seu impacto.
- Colaboração – Seus colegas podem ajudar a mantê-lo sob controle já que é mais fácil ver o viés nos outros do que em você mesmo. Pule as decisões para fora das outras pessoas e esteja ciente do comportamento tendencioso na sala de reuniões.
- Visando Informações Conflituosas – Faça as perguntas certas a você mesmo e aos outros para reconhecer seus preconceitos e removê-los do seu processo de decisão.
Ao eliminar os preconceitos, você se abre para descobrir mais oportunidades. Livrar-se de noções preconcebidas e estudar realmente os dados pode alertá-lo para percepções que podem realmente mudar os seus resultados. Lembre-se, a inteligência de negócios não deve ser apenas evitar perdas, mas ganhar ganhos.
2) Definir objetivos
Para obter o máximo de suas equipes de dados, as empresas devem definir seus objetivos antes de começar sua análise. Definir uma estratégia para evitar seguir o hype em vez das necessidades do seu negócio e definir Indicadores Chave de Desempenho (KPIs) claros. Embora existam vários exemplos de KPIs que você poderia escolher, não exagere e concentre-se nos mais importantes dentro da sua indústria.
3) Reúna os dados agora
Reunir os dados certos é tão crucial quanto fazer as perguntas certas. Para negócios menores ou start-ups, a coleta de dados deve começar no primeiro dia. Jack Dorsey, co-criador e fundador do Twitter, partilhou esta aprendizagem com Stanford. “Nos primeiros dois anos de vida do Twitter, estávamos voando às cegas… estamos baseando tudo na intuição ao invés de ter um bom equilíbrio entre intuição e dados… então a primeira coisa que escrevi para a Square é um painel de administração. Nós temos uma disciplina muito forte para registar tudo e medir tudo”. Dito isto, e feito isto, implementar uma cultura de dashboard empresarial na sua empresa é um componente chave para gerir adequadamente as ondas de maré dos dados que irá recolher.
4) Encontre as questões não resolvidas
A partir do momento em que a sua estratégia e objectivos estão definidos, terá então de encontrar as questões que necessitam de uma resposta, para que possa atingir estes objectivos. Fazer as perguntas certas de análise de dados ajuda as equipas a concentrarem-se nos dados certos, poupando tempo e dinheiro. Nos exemplos anteriores neste artigo, tanto o Walmart quanto o Google tinham perguntas muito específicas, o que melhorou muito os resultados. Dessa forma, você pode se concentrar nos dados de que realmente precisa, e a partir da coleta de tudo “só no caso de” você pode passar para “coletar isso para responder a isso”.
5) Encontre os dados necessários para resolver essas questões
entre os dados que você coletou, tente se concentrar nos seus dados ideais, que o ajudarão a responder as questões não resolvidas definidas na etapa anterior. Uma vez identificados, verifique se você já tem esses dados coletados internamente, ou se você precisa definir uma forma de coletá-los ou adquiri-los externamente.
6) Analisar e entender
Isso pode parecer óbvio, mas temos que mencioná-lo: após definir o quadro de todas as perguntas a serem respondidas e a coleta de dados, você então precisa lê-los para extrair percepções significativas e relatórios analíticos que o levarão a tomar decisões de negócios orientadas por dados. Na verdade, o feedback do usuário é uma ferramenta útil para realizar análises mais profundas sobre a experiência do cliente e extrair insights acionáveis. Para fazer isso com sucesso, é importante ter contexto. Por exemplo, se você quiser melhorar as conversões no funil de compras, entender por que os visitantes estão caindo será uma visão crítica. Analisando as respostas nos comentários abertos do seu formulário de feedback (dentro deste funil), você será capaz de ver porque eles não são bem sucedidos no checkout e otimizar o seu site de acordo.
7) Não tenha medo de revisitar e reavaliar
Nossos cérebros saltam a conclusões e estão relutantes em considerar alternativas; somos particularmente maus em revisitar nossas primeiras avaliações. Um amigo que é designer gráfico disse-me uma vez que se encontrava muitas vezes preso ao fim de um projecto. Ele estava comprometido com a direção que havia escolhido e não queria acabar com ele. Ele foi investido, pelas razões erradas. Sem falta, quando isso acontecia ele teria que começar tudo de novo para ver o passo em falso que o deixou preso. Invariavelmente, o produto final era melhor trabalhado anos-luz do que se ele tivesse juntado uma solução do primeiro rascunho.
Verificando dados e assegurando que você está seguindo as métricas certas pode ajudá-lo a sair dos seus padrões de decisão. Confiar nos membros da equipe para ter uma perspectiva e compartilhá-la pode ajudá-lo a ver os preconceitos. Mas não tenha medo de recuar e de repensar as suas decisões. Pode parecer uma derrota por um momento, mas, para ter sucesso, é um passo necessário. Entender onde podemos ter errado e abordar isso imediatamente produzirá resultados mais positivos do que se tivermos que esperar e ver o que acontece. O custo de esperar para ver o que acontece está bem documentado…
8) Apresente os dados de uma forma significativa
Desenvolver e colher insights é bom, mas conseguir contar as suas descobertas e transmitir a sua mensagem é melhor. Você tem que ter certeza de que sua perspicácia não permaneça inexplorada e empoeirada, e que ela será usada para a tomada de decisões futuras. Com a ajuda de um ótimo software de visualização de dados, você não precisa ser um crack de TI para construir e personalizar um poderoso painel online que contará sua história de dados e ajudará você, sua equipe e sua gerência a tomar as decisões de negócios direcionadas por dados certas. Por exemplo, você precisa ter suas finanças sob controle a todo custo:
Open Financial Overview Dashboard in Fullscreen
Um esboço apresentado em um painel financeiro irá garantir uma visão geral do desempenho financeiro de uma empresa. Com os melhores KPIs, tais como o rácio de despesas operacionais, margem de lucro líquido, demonstração de resultados e lucro antes de juros e impostos, este dashboard permite um processo de tomada de decisão rápido enquanto se concentra em dados em tempo real.
Para mais inspiração, veja estes incríveis exemplos de visualização de dados de algumas das marcas e negócios mais avançados do mundo.
9) Estabeleça metas mensuráveis para a tomada de decisão
Depois de ter a sua pergunta, os seus dados, as suas percepções, então vem a parte difícil: a tomada de decisão. Você precisa aplicar os resultados obtidos nas decisões empresariais, mas também garantir que suas decisões estejam alinhadas com a missão e visão da empresa, mesmo que os dados sejam contraditórios. Defina metas mensuráveis para ter certeza de que você está no caminho certo… e transforme os dados em ação!
10) Continue a evoluir suas decisões de negócios conduzidas por dados
Isso é freqüentemente negligenciado, mas é incrivelmente importante: você nunca deve parar de examinar, analisar e questionar suas decisões conduzidas por dados. Na nossa era digital hiper-conectada, temos mais acesso aos dados do que nunca. Para extrair valor real dessa riqueza de insights, é vital atualizar e evoluir continuamente seus objetivos de negócios com base no cenário que se move ao seu redor.
Erros na tomada de decisão que devem ser evitados a todo o custo
Neste ponto, a importância dos dados na tomada de decisão é clara. Mas enquanto compreende a dinâmica das decisões empresariais impulsionadas por dados e explora exemplos de tomada de decisões impulsionadas por dados do mundo real, compreender o que evitar o ajudará a cimentar o seu sucesso.
Quantas vezes na sua vida se preparou para uma reunião, teve os factos e os números prontos para ir, e no final a decisão vai na direcção completamente oposta?
Provavelmente sentiu que a decisão tinha sido tomada antes mesmo do início da reunião. Se isto lhe soa familiar, você não está sozinho. Não estamos falando apenas de um startup cheio de novatos que pensam que ir com o intestino é mais crítico que os KPIs; estamos falando de grandes empresas. Rob Enderle, um antigo funcionário da IBM e pesquisador da Forrester escreveu um artigo fabuloso que documenta as deficiências dos executivos da IBM e da Microsoft.
Embora o artigo esteja cheio de exemplos, talvez o mais flagrante seja a venda parcial da divisão ROLM da IBM à Siemens. Enderle e sua equipe produziram um relatório interno que provou que a venda à Siemens seria um fracasso catastrófico. Acontece que a decisão tinha sido tomada antes de a pesquisa ter saído. Na verdade, os executivos esqueceram que a pesquisa tinha sido encomendada. Sua decisão intestinal acabou custando à empresa mais de um bilhão de dólares.
Uma publicação do BI-Survey nos mostra que 58% das empresas pesquisadas disseram que baseiam pelo menos metade de suas decisões comerciais regulares no sentimento intestinal ou na experiência, em vez de serem orientadas por dados e informações. Em média, eles perceberam que as empresas usariam apenas 50% das informações disponíveis quando se tratava de tomada de decisão.
Como provedores de business intelligence nós mesmos, nós entendemos a importância da tomada de decisão orientada por dados. É por isso que criamos uma ferramenta de análise de dados online que permite aos clientes obter o máximo de seus dados, visualizá-los de forma significativa e compartilhar facilmente essas percepções geradas em fantásticos painéis de controle em tempo real para tomar melhores decisões de negócios mais rapidamente. No entanto, os insights que fornecemos são completamente inúteis se, no final do dia, esses relatórios forem ignorados pelos tomadores de decisão reais.
Este enigma nos levou a dar uma olhada profunda: por que os líderes de negócios não estão usando a tomada de decisão orientada por dados? E o que você deve saber para ter certeza de que suas decisões são baseadas em números e não em sentimentos?
Agora que nós delineamos os alicerces para acertar suas decisões orientadas a dados, nós vamos cavar mais fundo nas coisas para evitar, perfurando os erros comuns do passado dos analistas de dados e líderes de negócios. Através da observação e absorção desses pontos-chave com a ajuda de software de analistas de dados, você será capaz de garantir que a sua tomada de decisão orientada a dados nos negócios seja consistente, orientada a resultados e centrada em seus objetivos em todos os momentos.
1) Qualidade dos dados
Primeiro e acima de tudo, a principal razão normalmente invocada é a qualidade dos dados. A qualidade dos dados é a condição de um conjunto de variáveis qualitativas ou quantitativas, que devem ser “adequadas aos usos pretendidos nas operações, tomada de decisão e planejamento”, de acordo com um artigo escrito pelo autor Thomas C. Redmann. Uma boa gestão da qualidade dos dados (desde a aquisição até a manutenção, desde a disposição até os processos de distribuição em vigor dentro de uma organização) também é fundamental no uso futuro de tais dados. A coleta e coleta só são boas se bem gerenciadas e exploradas posteriormente, caso contrário, o potencial dos ativos permanece intocado e inútil.
2) Confiança excessiva na experiência passada
Confiança excessiva na experiência passada pode matar qualquer negócio. Se você está sempre olhando para trás, há uma chance real de perder o que está na frente. Tantas vezes, os líderes empresariais são contratados devido às suas experiências anteriores, mas os ambientes e mercados mudam e os mesmos truques podem não funcionar da próxima vez. Um dos exemplos mais citados é Dick Fuld, que salvou o Lehman após a crise do LTCM. Dez anos mais tarde, ele puxou o mesmo saco de truques e, como o Wall Street Journal Reports, “a experiência com a qual ele contava não era a mesma que este enorme colapso de habitação”. A recente crise foi muito mais complexa. Ambientes e mercados mudam constantemente e, para ser um gerente bem-sucedido, é preciso combinar experiências passadas com dados atuais.
3) Indo com seu instinto e cozinhando os dados
Embora alguns gerentes naturalmente vão com seu instinto, há uma parcela significativa que primeiro confia em seu instinto, depois persuade seus pesquisadores ou uma consultoria externa a produzir relatórios que confirmam a decisão que já tomaram. De acordo com o artigo do Enderle mencionado acima, isto era comum na Microsoft. Os pesquisadores foram encarregados de fornecer relatórios que dessem credibilidade às decisões dos executivos.
4) Viés cognitivo
Biés cognitivos são tendências para tomar decisões baseadas em informações limitadas, ou em lições de experiências passadas que podem não ser relevantes para a situação atual. Os vieses cognitivos ocorrem todos os dias, de alguma forma, em todas as decisões que tomamos. Esses vieses podem influenciar os líderes empresariais a ignorar dados sólidos e, em vez disso, seguir suas suposições. Aqui estão alguns exemplos de viés cognitivo comumente vistos:
- Bias de confirmação – Os líderes empresariais tendem a favorecer informações que confirmam as crenças que já têm, certas ou erradas.
- Inércia cognitiva – A incapacidade de se adaptar a novas condições ambientais e se ater a crenças antigas, apesar dos dados provarem o contrário.
- Pensar em grupo – O desejo de fazer parte do grupo ao estar ao lado da maioria, independentemente de evidências ou motivos para apoiar.
- Pensar de otimismo – Tomar decisões baseadas na crença de que o futuro será muito melhor que o passado.
Os gerentes precisam reconhecer que somos tendenciosos em todas as situações. Não existe tal coisa como a objetividade. A boa notícia é que existem maneiras de superar comportamentos tendenciosos.
Como resultado, esses negócios identificam oportunidades de negócios e prevêem tendências futuras com mais precisão, gerando mais receita e promovendo maior crescimento através da tomada de decisões de dados.
3 Exemplos de sucesso na tomada de decisões impulsionadas por dados
Agora que ganhamos uma compreensão mais clara do que significa tomar uma decisão impulsionada por dados, assim como a importância da tomada de decisões impulsionada por dados, vamos mergulhar em 3 exemplos inspiradores de tomada de decisões impulsionada por dados.
1) Google
Um dos exemplos mais notáveis de tomada de decisão baseada em dados vem do colosso de pesquisa Google, de acordo com um artigo escrito em smartdatacollective.com. Startups são famosas por desmantelar hierarquias, e o Google estava curioso em saber se ter gestores realmente importava.
Para responder à pergunta, os cientistas de dados no Google analisaram as revisões de desempenho e as pesquisas de funcionários dos subordinados dos gestores (dados qualitativos). Os analistas traçaram as informações em um gráfico e determinaram que os gestores eram geralmente percebidos como bons. Eles foram um passo além e dividiram os dados nos quartis superior e inferior, depois fizeram regressões. Estes testes mostraram grandes diferenças entre os melhores e os piores gestores em termos de produtividade da equipa, felicidade dos empregados e rotatividade dos empregados. Os bons gestores ganham mais dinheiro no Google e criam funcionários mais felizes, mas o que faz um bom gestor no Google?
Again, os analistas reviram os dados das pontuações do “Great Manager Award”, em que os funcionários podiam nomear gestores que fizessem um trabalho excepcional. Os funcionários tiveram que dar exemplos explicando exatamente o que tornava o gerente tão bom. Os gerentes dos quartis superior e inferior também foram entrevistados para completar o conjunto de dados. A análise do Google encontrou os 8 principais comportamentos que fazem um grande gestor no Google e os 3 que não o fazem. Eles revisaram seu treinamento em gestão, incorporando as novas descobertas, dando continuidade ao Great Manager Award e implementando uma pesquisa de feedback bianual.
2) Walmart
Walmart usou um processo semelhante quando se tratou de mercadorias de emergência na preparação para o Furacão Frances em 2004, como relatou o The NY Times. Os executivos queriam saber os tipos de mercadorias que deveriam estocar antes da tempestade. Seus analistas extraíram registros de compras passadas de outras lojas do Walmart sob condições similares, ordenando um terabyte do histórico do cliente para decidir que mercadorias enviar para a Flórida (dados quantitativos). Acontece que, em tempos de desastres naturais, os americanos se voltam para as tartes de morango e a cerveja. Linda M. Dillon, CIO do Walmart na época, explicou:
“Prevendo o que vai acontecer, em vez de esperar que aconteça… caminhões cheios de torradeiras e seis pacotes estavam logo acelerando a Interstate 95 em direção a Walmarts no caminho de Frances.”
Os analistas do Walmart não só mantiveram os floridianos agradavelmente agitados com cerveja e Pop-Tarts durante a tempestade, como também criaram lucros ao antecipar a procura, uma vez que a maioria dos produtos vendidos rapidamente.
3) Southwest Airlines
Uma decisão orientada por dados tem um nível incrível de valor em todas as indústrias, mas um sector amplamente conhecido por beneficiar de tais percepções é a indústria aérea.
Os executivos da Southwest Airlines utilizaram dados específicos dos clientes para obter uma compreensão mais profunda do que os novos serviços seriam mais populares e mais lucrativos.
Ao fazê-lo, a companhia aérea descobriu que, observando e analisando os comportamentos e atividades on-line de seus consumidores, poderia oferecer aos diferentes segmentos de clientes as melhores tarifas para suas necessidades, além de um nível exemplar de experiência do cliente (CX).
Como resultado directo desta ênfase nas decisões orientadas por dados, a Southwest Airlines tem visto a sua base de clientes, bem como a sua fidelidade à marca, crescer constantemente ano após ano.
O papel dos painéis de controlo nas decisões orientadas por dados
Quando tem de tomar uma decisão empresarial orientada por dados, os painéis de controlo podem desempenhar um papel crucial. Tendo todos os dados históricos e atuais em uma única tela, com a possibilidade de interagir e cavar fundo em um único KPI ou gerar uma visão geral de um departamento ou empresa, os dashboards irão permitir um esboço holístico de informações importantes. Para ver isso na prática, vamos agora dar uma olhada em alguns dos exemplos selecionados.
1) Administração geral
Os executivos de nível C têm que se manter em cima dos seus dados. Para poder rastrear eficientemente as informações baseadas em suas estratégias e objetivos, cada gerente se concentra na receita real gerada em um período de tempo específico, em comparação com a receita alvo, e com uma visualização clara de como ela se desenvolveu (ou não), como mostrado neste exemplo:
Open Management KPI Dashboard in Fullscreen
Mostra também a receita baseada no nível do cliente, e estatísticas relacionadas ao custo de aquisição de clientes e o número total de novos clientes adquiridos. Isto pode ajudar cada gerente a basear com sucesso suas decisões em dados visualizados, tornando o processo muito mais rápido e eficaz. Uma prova de porque é importante a tomada de decisões com base em dados no mundo empresarial de hoje.
2) Varejo online
No varejo online, a coleta de dados é bastante simples e abundante. Diferentes formas de compras, acesso a revisões e opiniões online tornaram os consumidores mais informados do que nunca. É por isso que ter uma visão clara dos dados é da maior importância para os proprietários de pequenas empresas, e também para as grandes empresas. No exemplo abaixo, podemos ver como isto seria como um exemplo com KPIs de retalho seleccionados:
Vendas Abertas & Painel de Encomendas em Ecrã Inteiro
O montante total de encomendas, a média de encomendas por cliente, top sellers, e estatísticas e números das razões de devolução podem dar-lhe uma visão geral do comportamento dos consumidores, porque é que a sua mercadoria está a ser devolvida, e qual a altura do ano que é a sua referência com a maior quantidade de encomendas. Dessa forma, você pode basear sua decisão futura exclusivamente em dados analíticos de varejo, e não em um sentimento instintivo que poderia arruinar sua estratégia de negócios.
“Torture os dados, e ele confessará qualquer coisa”. – Ronald Coase
Não há como negar – aproveitando os dados da maneira correta e medindo seu sucesso, você está pronto para impulsionar seu negócio para novas e excitantes alturas.
Agora que você tenha acesso a todos os ingredientes-chave para tomar as melhores decisões de dados para seu negócio, é hora de colocar seus planos em ação. Lembre-se – para o máximo sucesso, você deve evitar tomar a abordagem errada para as decisões de negócios orientadas a dados a todo custo. Uma falha em fazê-lo levará a fazer escolhas com o seu instinto, preconceitos, ou promover uma cultura de dados pobre dentro da sua organização.
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