Introdução
Você já parou para pensar que tomar decisões é o último passo de um processo amplo e complexo?
E no mundo corporativo, muitas vezes você pode ser o responsável por cuidar desse processo. Portanto, criamos esse artigo para te ajudar a gerenciar melhor a tomada de decisão empresarial, tornando suas decisões mais assertivas e seguras.
O método META
O método M.E.T.A., criado pela Gestão em Dados, é um acrônimo de: Mensuração, Extração, Tratamento e Análise, que ajuda a tomar melhores decisões, porque possui um processo estruturado que servirá de base para sua decisão final.
Esse método possui 04 grandes etapas que vamos explorar agora:
Mensuração
A mensuração dentro do escopo de Growth Ops, é o ponto de partida básico em qualquer processo de tomada de decisão informada por dados, pois sem dados confiáveis, a decisão tem grande chance de ser errada. Portanto, vamos levantar os pontos mais importantes, que em nossa opinião, não podem faltar no seu projeto:
> Site: dentro dos sites, deve existir um trabalho completo de Web analytics, para garantir que todas as tags de acompanhamento estejam devidamente instaladas e disparando corretamente. Este é um dos processos mais importantes porque praticamente todos os seus esforços de aquisição levam tráfego para as páginas do site, onde há pontos de conversão para novos leads para a sua empresa.
Com base nisso, é necessário garantir que tudo está sendo mensurado conforme o planejado.
> CRM: no CRM, há uma grande importância de ter uma mensuração estruturada, porque após a conversão no site, a jornada de compra continua e inúmeras ações podem acontecer e que precisam ser mensuradas para gerar insumos valiosos para vários times, como BI, Marketing e Vendas.
> Campanhas: as campanhas de aquisição e conversão são essenciais para o crescimento da sua empresa. E quando falamos em mensurar campanhas, falamos em olhar para resultados de e-mail marketing, tráfego orgânico, tráfego pago, social e muito mais.
E o seu time precisa garantir que todos esses esforços serão mensurados corretamente.
Extração
Após garantir que tudo está sendo corretamente mensurado, é o momento de olhar para o processo de extração. Este processo passa por um mapeamento de todos os locais que geram dados e estão sendo mensurados.
Abaixo, alguns cuidados para extrair dados:
> Garantir que todos os dados mensurados estão sendo extraídos, principalmente quando eles não estão no mesmo local (exemplo: parte dos dados estão no Google Analytics, parte no CRM da HubSpot, parte em uma mídia paga e assim por diante);
> Garantir que a extração de dados esteja sendo realizada de forma padronizada, ou seja, todos os dados estejam sendo extraídos num mesmo formato. O mais comum, por exemplo, é que as extrações sejam em arquivos CSV, XLS ou XLSX.
> Evitar extrações de dados que não podem ser trabalhados posteriormente no tratamento, como PDF, imagens e etc.
> Compilação lógica e intuitiva dos dados, preferivelmente em uma mesma base/planilha para que tenha fácil acesso aos dados, facilitando o tratamento dos mesmos.
Tratamento
Tratamento é a parte onde vamos preparar os dados para a análise. Esse processo é fundamental, pois um tratamento errôneo dos dados, podem levar a estruturas de dados equivocadas, comprometendo a eficácia da análise.
O tratamento compreende, após a unificação de todos os dados exportados em uma única base de dados:
> Adequação da formatação dos dados para que fórmulas e visualizações funcionem (mesmo que o cuidado da extração de dados tenha sido tomada, é importante fazer um double check para certificar que nenhum número,texto ou datas, por exemplo, ficou fora do padrão)
> Padronização das unidades tratadas (formatos de datas, meses, anos, unidades monetárias, textos, casas decimais, porcentagens e etc.)
> Construção de fórmulas e processos lógicos essencialistas para que a complexidade seja simplificada. Pode não parecer, mas uma estrutura de tratamento de dados essencialista pode economizar tempo e facilitar o manuseio por outras pessoas do time
> Com o processo de tratamento de dados bem definido, o raciocínio utilizado pode ser documentado, garantindo a compreensão de qualquer usuário da base de dados e demais partes envolvidas na tomada de decisão, principalmente os aprovadores da decisão.
Análise
A análise de dados é a etapa final do processo de tomada de decisão. Por este motivo, uma análise lógica e bem definida ajuda na melhor escolha para o momento.
Resumidamente, toda análise de dados é composta por seis etapas:
> Definição do objetivo da análise de forma clara, ou seja, da problemática;
> Definição dos critérios utilizados na análise, como métricas, períodos de tempo, e indicadores
> Formulação da hipótese inicial, com base na análise primária
> Confronto da hipótese inicial com a realização do aprofundamento da análise, buscando encontrar falhas na hipótese inicial;
> Encontrando falhas, a hipótese inicial passa por uma modificação e a etapa anterior é realizada novamente, até que a hipótese inicial se torne a hipótese final encontrada na análise dos dados;
Finalmente, com todo o processo de análise realizado, o tomador de decisão terá todos os insumos muito bem elaborados, averiguados e explorados para tomar a melhor decisão.
Existem alguns artigos que criamos que também falam sobre a análise de dados para a tomada de decisão, onde confrontamos duas visões de análise: a análise baseada em dados e a análise informada por dados. Saiba mais clicando aqui.
Há também outras formas de fazer análises, como as análises horizontais e verticais que também já fizemos um conteúdo completo em nosso blog. Veja aqui.
Conclusão
A tomada de decisão é o resultado final que ainda envolve muitos fatores humanos, além de todo esse processo descrito acima.
É importante ressaltar que, os fatores humanos ainda são essenciais para ótimas tomadas de decisões, pois temos o poder da contextualização, algo que as máquinas e algoritmo nenhum ainda é capaz de fazer.
Portanto, mantenha um processo de Mensuração, Extração, Tratamento e Análise bem definido e tome decisões com base em suas experiências e insights.
