Saiba as técnicas para fazer a análise de dados de sua franquia

“Descubra como analisar os dados de uma pesquisa de mercado e algumas dicas que podem facilitar a sua análise de dados, desde a criação do questionário até a preparação do banco de dados.”

O que você verá nesse conteúdo:

O que é Análise de Dados?

 A análise de dados é a transformação de números em informação, em significado, em solução de problemas. Infelizmente, isso não é algo tão simples como parece, especialmente se você é novo nas metodologias de análise. A análise de dados é uma técnica que tem como objetivo permitir que o gestor tenha acesso a informações relevantes sobre a empresa. E identifique oportunidades de negócio, facilitando as tomadas de decisão.

Quais são os principais tipos de Análise de Dados?

É importante saber que há duas camadas de análise que ajudam a diferenciar o Business Intelligence e o Analytics. A primeira é a tradicional, que abrange avaliações descritivas, que indicam o que já ocorreu sem emitir julgamentos.

Ela também envolve análises diagnósticas, que derivam da descritiva. O objetivo é apresentar o que motivou determinado evento a partir da relação entre duas ou mais variáveis. Nesse caso, são construídos indicadores e é adotado o julgamento de valor.

Em uma segunda camada, existem os tipos de análise prescritivos e preditivos. Esses definem o Analytics por serem mais aprofundados. Isso não significa que as avaliações descritivas e diagnósticas devam ser deixadas em segundo plano: as leituras são complementares e permitem compreender melhor o cenário.

Confira os 4 principais tipos de análise existentes:

      • Análise Preditiva 

Esse é o modelo mais conhecido, pois ajuda a prever cenários futuros com base na análise de padrões da base de dados. Assim, é possível tomar decisões mais precisas.

Os métodos usados pela análise preditiva são dados estatísticos e históricos, além da mineração de dados e da inteligência artificial. Ela é indicada para projetar comportamentos futuros do público e do mercado, além de avaliar flutuações da economia e tendências de consumo.

      • Análise Prescritiva 

A ideia aqui é verificar as consequências das ações tomadas, o que possibilita saber o que deverá ocorrer ao escolher determinadas atitudes. Essa camada é a que possui mais valor, pois precisa do elemento humano para se concretizar. Além disso, ela é relevante porque define o caminho a ser tomado para que a ação ocorra conforme o esperado.

Em outras palavras, uma meta é traçada e, a partir disso. São indicados os caminhos que devem ser percorridos para alcançá-la. Por isso, a análise prescritiva é considerada a mais complexa, já que o profissional deve conhecer técnicas de data science e ser um especialista no negócio. E no ecossistema em que se insere.

Um exemplo é a saúde, que pode delinear padrões de doenças para os pacientes e verificar como cada atitude impactará sobre esse grupo. Assim, é possível verificar a melhor alternativa.

      • Análise Descritiva 

O objetivo desse modelo é permitir que o analista compreenda os eventos em tempo real. É muito utilizado em situações como a análise de crédito. Nesse caso, o banco avalia as informações do indivíduo e confere o risco envolvido no processo. Assim, define-se a taxa de juros.

Como a análise descritiva não emite julgamento de valor, ela é indicada para visualizar os dados e entender o impacto no presente, mas sem fazer relação com o passado ou o futuro. Ajuda a tomar decisões imediatas com tranquilidade e segurança.

      • Análise Diagnóstica 

A finalidade dessa prática é compreender as causas de um evento, ou seja, responder às perguntas:

      • Quem?
      • Quando?
      • Onde?
      • Como?
      • Por quê?

O ideal é analisar o impacto e alcance de uma ação tomada. A partir disso, pode-se traçar estratégias para aprimorar os resultados. Esse é um modelo muito usado em vendas e deve ser complementado com a análise preditiva para reforçar a projeção dos dados.

Para que servem os tipos de Análise de Dados?

Cada um dos tipos de análise de dados serve a um propósito específico, como você aprendeu nos tópicos anteriores. Alguns exemplos podem ajudá-lo a entender melhor.

As análises de dados preditivas são as mais utilizadas por aí, porque permitem que as empresas entendam algumas das métricas com que estão trabalhando. Ela indica coisas como as informações demográficas dos consumidores e permite que a sua empresa gere inteligência de mercado e saiba exatamente que produto um cliente procura. A análise preditiva é empregada por empresas como a Netflix, para entender exatamente que tipos de programas recomendar a seus assinantes. 

Já a análise prescritiva é útil para verificar a eficiência de processos. Esse tipo de análise é utilizado por empresas como o Google, para entender exatamente que websites exibidos na busca são relevantes para os usuários e corrigir os resultados apresentados para determinadas palavras-chave.

As análises descritivas são feitas a todo o tempo e adotadas pela sua operadora de cartão de crédito quando você usa recursos como a avaliação emergencial. Nesse tipo de situação, o cliente contrata o serviço que aumenta o seu limite caso uma compra o extrapole. De acordo com seu perfil de consumo e a assiduidade com que realiza pagamentos.

A análise descritiva é tão precisa que ela oferece uma resposta instantânea para essa demanda e aprova (ou não) um pagamento e a liberação de um crédito extra. As análises diagnósticas, por sua vez, avaliam a dimensão de uma ação realizada pelo negócio. Ela ajuda a comparar métricas como as de marketing e de vendas, relacionando ambas para entender seus efeitos.

Porque é importante automatizar o processo de Análise de Dados em sua rede?

Automação é palavra de ordem nas empresas, não só porque reduz as chances de se errar durante a execução de um projeto, mas porque faz com que o trabalho seja mais eficiente. Tanto a ingestão quanto a análise de dados podem ser automatizados com muitos benefícios em eficiência para os negócios, dentre eles:

      • mais rapidez nas análises;
      • facilidade para escalar;
      • menores riscos.

Outra grande vantagem de automatizar essa área do negócio. É liberar tempo para que os colaboradores se concentrem em atividades com alto valor agregado. A extração, transformação e carregamento de dados ocupa muitas horas e é um processo bastante repetitivo, exigindo um grande investimento de pessoal.

Todos os tipos de análise de dados têm um papel dentro das organizações. Cada um deles atende a uma necessidade em particular, orienta os gestores em uma direção e é aplicado a determinado contexto.

 O auxílio de um cientista de dados é fundamental para estabelecer o melhor sistema de análise em cada caso. E a contratação desse profissional é estratégica para que os negócios façam mais sucesso com as informações que dispõem.

Gostou do conteúdo? Saiba mais, acessando nosso conteúdo sobre como Gerenciar os dados da sua empresa. Boa leitura!

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