O data analytics consiste em uma forma de analisar dados para auxiliar os gestores nas tomadas de decisões. Isso é fundamental para as organizações, uma vez que elas passam não só a visualizar melhor o negócio como um todo, como também, a ter uma visão sobre futuras tendências do mercado e do consumo das pessoas.
É esperado que muitas companhias passem a adotar largamente o data analytics em seus processos. Na prática, isso significa que os gestores ainda habituados a tomar decisões baseadas em intuições sem embasamento em dados estão perdendo o seu espaço.
Continue a leitura do nosso artigo sobre a importância do data analytics e suas aplicações!
O que é cultura data driven?
Pode-se dizer que a cultura data driven é uma consequência da utilização massiva da análise de dados. Como assim? Se os gestores e colaboradores entendem o quanto os dados são úteis na hora de otimizar a gestão e aprimorar a experiência do cliente, será mais fácil a adoção de uma cultura baseada em dados.
A cultura data driven deve ser uma junção da tecnologia, dados e expertise dos colaboradores. O profissional deve desenvolver a sua maturidade analítica — em outras palavras, ele deve ter uma visão estratégica para extrair o máximo possível de insights dos dados.
Qual a importância do data analytics?
Não é novidade que muitos consumidores passam boa parte do tempo navegando em sites e redes sociais. Logo, muitos dados podem ser extraídos desses lugares, podendo ser posteriormente tratados e cruzados para, então, fornecer informações que podem ajudar os gestores a criar ações de marketing.
Pode-se inferir que o data analytics coloca a informação como insumo da solução de negócio. Dessa forma, novos produtos e abordagens podem ser criados, de modo a gerar envolvimento, engajamento e fidelização com a marca.
Essa é uma grande tendência e faz com que as empresas comecem a lançar mão de uma cultura baseada em dados, com o intuito de se tornar cada vez mais competitivas.
Quais as aplicações do data analytics?
Pode-se utilizar o data analytics em qualquer solução. Vamos apresentar algumas de suas aplicações. Fique por dentro!
Recursos Humanos
Você já ouviu falar em People Analytics? Em poucas palavras, consiste em uma metodologia responsável por coletar, analisar e organizar os dados para aprimorar a gestão de pessoas. Na prática, significa um processo de recrutamento mais eficiente, de modo que os candidatos alinhados com o perfil da empresa terão mais chances de ser contratados.
O People Analytics busca fornecer informações precisas sobre o desempenho dos colaboradores. Assim, se forem detectados problemas como baixa produtividade ou insatisfação, ações corretivas podem ser feitas.
Dessa forma, é possível manter aquele profissional sempre motivado e produtivo. Um benefício imediato do data analytics aplicado ao RH é a possibilidade de reduzir o turnover, ou seja, a rotatividade dos colaboradores em uma companhia.
Finanças
O departamento financeiro de uma empresa também pode ser beneficiado com o data analytics. Entre as principais tarefas, podemos citar:
- Demonstrativo dos Resultados do Exercício, ou DRE, que informa se a empresa lucrou ou não em determinado período;
- Demonstrativo de Fluxo de Caixa, ou DFC, relatório que aponta de que forma os recursos foram aplicados, assim como a origem deles;
- Balanço Patrimonial, em que constam os ativos, passivos e o patrimônio da empresa.
Todos os procedimentos que foram citados podem ser feitos de forma automatizada. Assim, o risco de erros humanos e retrabalhos passa a ser bem menor, o que contribui diretamente para elevar a confiabilidade e a precisão de todas as informações listadas e descritas nesses documentos.
Atendimento ao cliente
Para aprimorar continuamente a experiência dos clientes, pode-se analisar, por exemplo, o dado de voz de uma ligação entre o operador de call center e o cliente. Essa técnica recebe o nome de Speech Analytics e oferece algumas informações preciosas, como:
- minutos em silêncio de uma ligação — indicativo de necessidade de treinamento para o operador e/ou lentidão no sistema;
- nível de atendimento do operador;
- análise de sentimento do cliente;
- tom de voz — indicativo de agressividade;
- incidência de algum problema comum para algum produto ou serviço.
Indústria
A quarta revolução industrial — ou Indústria 4.0 — é uma realidade nos dias de hoje. A coleta e análise de dados em tempo real é de grande importância, uma vez que pode identificar falhas na produção de forma preventiva. Além disso, contribui com a redução de custos e maior integração entre os setores da indústria.
Marketing Analytics
O Marketing Analytics é útil para responder perguntas do tipo: “como está o desempenho das minhas ações de marketing?” Trata-se de uma ferramenta composta por processos e tecnologias que dizem se uma estratégia está ou não obtendo os resultados esperados. Também é válido ressaltar que o Marketing Analytics abrange áreas, como:
- análise de sentimento e de redes sociais;
- otimização de campanhas na Internet;
- mineração de texto, que ajuda a extrair informações úteis de determinado conteúdo.
No Brasil e no mundo, a cultura data driven apresenta grande possibilidade de crescimento. Embora seja um investimento que pode ser caro para algumas empresas, muitos enxergam na cultura de dados uma excelente oportunidade de aumentar suas receitas e mantê-las recorrentes. Os avanços da Inteligência Artificial têm tornado o futuro dos dados cada vez mais promissor.
Como foi visto ao longo do texto, o data analytics auxilia os gestores nas tomadas de decisões, além de ser responsável por colocar o cliente no centro do modelo de negócios. Achismos, intuições e evidências empíricas tendem a ficar cada vez mais obsoletas, conforme as empresas passam a usar a cultura de dados em larga escala dentro do ambiente corporativo.
Gostou de saber como o data analytics pode ser útil para o seu negócio? Para mais informações de como a Hvar Consulting pode ajudar você a obter melhores resultados baseados em dados, entre em contato conosco!
*** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** ***
