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Análise de dados para tomada de decisão: 5 passos para criar uma estrutura que funciona, hoje mesmo. Confira.

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Aprenda neste post quais são os passos para criar uma estrutura de análise de dados para tomada de decisão dentro da sua empresa:

  • Definir um objetivo
  • Trackeamento do site e integração dos sistemas
  • Levantar os principais indicadores para análise
  • Coleta de dados e tabulação
  • Criação de Dashboards e visualização dos dados

Introdução

Tomar decisões importantes dentro da empresa, deve ser um processo baseado em dados. O problema é que muitas vezes, não existe uma estrutura para isso ou as estruturas existentes não suportam a tomada de decisão de forma precisa, o que acaba gerando insegurança nos próprios dados, nas decisões e no rumo que a empresa está tomando. Por isso você deve estruturar muito bem os dados e neste post, você aprenderá como fazer isso de forma prática:

Definir um objetivo

Para criar uma estrutura que seja útil, é importante lembrar dessa premissa básica: todo projeto precisa começar com um objetivo claro. 

Isso maximiza os esforços levando toda a construção para um único caminho e evita que esse projeto seja mais um que foi criado e deixado de lado no dia a dia, desperdiçando tempo e energia da equipe.  

Portanto, é importante você definir junto com o seu time, um objetivo claro esperado dessa estrutura de dados: vamos olhar o desempenho de vendas ou do site? Ou acompanhar métricas de negócios? São ajustes financeiros ou ações de marketing? Para definir um bom objetivo, você pode usar os princípios da meta SMART.

Tracking do site e integração dos sistemas

Após definir um objetivo claro para sua estrutura de dados, é o momento de mapear o site e os softwares que serão necessários para atingir o objetivo definido. É imprescindível que o site da sua empresa esteja devidamente trackeado, com as tags disparando corretamente, eventos e conversões devidamente calibradas e ajustadas. Neste artigo você saberá mais sobre trackeamento do site.

Para o projeto onde será avaliado o progresso de vendas, por exemplo, é essencial o CRM e o pipeline de vendas estarem corretamente integrados com o banco de dados.

Provavelmente nessa etapa será necessário um integrante que conheça fundamentos de programação para criar algumas API’s (mais trabalhoso) e Webhooks (mais acessível para profissionais não técnicos). 

Levantar os principais indicadores para análise

Com todas as plataformas mapeadas e integradas, é hora de levantar os principais indicadores do projeto. É muito importante definir poucos indicadores, mas que vão causar um grande impacto em sua análise de dados, posteriormente.

Por exemplo: para analisar o funil de vendas da minha empresa, é interessante a escolha de indicadores como:

– Taxa de ligações conectadas por vendedor

– Taxa de conversão de cada etapa do funil

– Taxa de fechamento de vendas

– Quantidade de leads perdidos

– Motivos de perda 

A escolha deve ser criteriosa e muito estratégica para o setor. 

Coleta de dados e tabulação

Definido o objetivo, plataformas e sistemas para integração e os indicadores, agora é o momento de coletar os dados requisitados e tabulá-los de maneira organizada e padronizada. Essa é uma das principais etapas de todo o processo, pois os dados devem estar alinhados, na mesma medida e corretamente integrados. Qualquer nível de desatenção aqui pode levar uma decisão a ser tomada de forma equivocada. 

Além disso, a tabulação deve facilitar a criação de Dashboards, rastreamento dos números e facilitar qualquer tipo de ajuste que possa ser necessário fazer. Indicamos criar um documento que registre toda e qualquer alteração ou observação que possa surgir no meio desse processo, ainda mais quando o time é grande e várias pessoas possam acessar a base de dados em um determinado momento. 

Criação de Dashboards e interpretação dos dados

Criada a base de dados, agora é hora de montar o seu dashboard, que deve ser funcional, prático e de fácil interpretação. Um dashboard que usa gráficos, big numbers e tabelas deve ser cuidadosamente modelado, pois ele servirá de base para a interpretação dos dados.  A interpretação de dados deve ser cuidadosamente realizada, aqui na Gestão em Dados acreditamos no processo data informed onde usamos os dados aliados com experiências passadas, intuições, julgamentos e inputs qualitativos para novas decisões, realizando uma nova rodada de testes e validações de hipóteses

Conclusão

Fazer uma análise de dados para tomada de decisão não é algo simples. Dados são poderosos e merecem todo o cuidado para serem trabalhados. Portanto, todas as partes do processo de estruturação de análise de dados devem ser seguidas e levadas a sério para que em todo o percurso que mostramos nesse post, seja fidedigna. 

Se você gostou desse conteúdo, compartilhe com o seu time e coloquem em prática. Teve alguma dúvida? Entre em contato conosco para saber mais sobre modelagem de dados. 

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