Análise de dados: saiba como aplicar na sua rede de franquias

Com a crescente utilização de tecnologias digitais, a análise de dados se tornou uma ferramenta poderosa para impulsionar o desempenho e a eficiência das empresas em diversos setores. No franchising, a análise de dados também pode ser uma vantagem competitiva, ajudando os franqueados a entender melhor seu público-alvo, otimizar suas operações e tomar decisões estratégicas baseadas em dados precisos e confiáveis.

Neste texto, discutiremos a importância da análise de dados no franchising, os tipos de dados que podem ser coletados e analisados e como os franqueados podem utilizar essas informações para melhorar seus negócios. Além disso, apresentaremos algumas ferramentas e técnicas úteis para a coleta e análise de dados no franchising.

Descubra como analisar os dados de uma pesquisa e algumas dicas que podem facilitar a administração da sua rede, desde a criação do questionário até a preparação do banco de dados.

O que você verá nesse conteúdo:

• O que é análise de dados?
• Quais as vantagens de investir na análise de dados para franquias? 
• Quais são os principais tipos de análise de dados?
• Para que servem os tipos de análises de dados?
• Porque é importante automatizar o processo de análise de dados em sua rede?

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.

Os dados podem ser obtidos de diferentes maneiras, como pesquisas de mercado. Mas independente do levantamento, eles devem ser tratados como componentes valiosos de uma empresa, há quem compare estas informações com o petróleo e o ouro. 

Mas assim como o petróleo bruto não tem tanta utilidade e precisa ser refinado para virar gasolina, plástico e derivados, os dados sozinhos não vão te levar ao sucesso instantâneo. A análise de dados, nesse sentido, é uma alternativa para filtrar e, posteriormente, orientar a tomada de decisões na franquia.

Quais as vantagens de investir na análise de dados para franquias?

Na era digital, os dados são fundamentais para orientar estratégias de marketing e abordagens da empresa. Coletar, filtrar e interpretar os dados é indispensável para alcançar o sucesso no franchising. Através desta análise, você pode identificar previamente problemas na franquia e também oportunidades de aprimorar procedimentos internos. Continue lendo para descobrir mais vantagens sobre a análise de dados! 

Permite a análise de todos os departamentos da franquia 

Recursos Humanos, Marketing, Finanças, Logística e qualquer que seja o departamento. Nada escapa de uma análise de dados bem feita. Isto vale também para o ambiente externo. Isto é, o planejamento estratégico caminha ao lado da análise de dados. Sem ela, o franqueador terá dificuldades até mesmo de expandir a rede de franquias, pois não saberá o porque as unidades franqueadas estão com baixo desempenho.

Também é possível fazer previsões de crescimento da sua franquia através da análise de dados. Isto é, avaliar se o plano de expansão está saindo conforme o esperado ou se precisa passar por alguns ajustes para alcançar o melhor desempenho.

Aprimora o conhecimento sobre clientes e investidores 

Conhecer o seu consumidor é sempre uma boa pedida. Ao implementar a análise de dados na franquia, você terá um panorama mais detalhado do que o seu público-alvo está buscando. Dessa forma, é possível trabalhar estratégias de marketing como a criação e o desenvolvimento de uma persona. 

Vale lembrar também o papel da análise de dados na hora de estudar o perfil de investidor da sua rede. Se você tem muitos franqueados repassando as unidades, provavelmente é porque eles não se encaixam no perfil de investidor. 

Melhora a produtividade por meio de metas atingíveis

Metas e objetivos são alternativas para manter o desempenho e a produtividade dos seus colaboradores e franqueados. Porém, nem sempre é fácil criá-las corretamente. Nesse caso, a análise de dados deve ser aplicada para que as metas estejam baseadas em situações que correspondam à realidade. 

É certo que metas muito altas desanimam os colaboradores, assim como metas muito baixas acabam exigindo menos e fortalecendo o comportamento procrastinador. Para desenvolver metas e objetivos equilibrados, a análise de dados é a melhor alternativa. Também, considere usar milestones para estimular cada vez mais os seus funcionários.

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. Leia a seguir sobre 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, inteligência artificial e machine learning. Ela é indicada para projetar comportamentos futuros do público e do mercado, além de avaliar flutuações da economia e tendências de consumo.

Em outras palavras, a análise preditiva é uma alternativa para franquias que querem prever o comportamento dos seus clientes. Um exemplo de aplicação deste tipo de análise seria avaliar os resultados de uma campanha de marketing ou até mesmo descobrir quais produtos e serviços recomendar aos clientes. Por se apoiar em uma base de dados, a análise preditiva pode levar à insights valiosos para a sua rede de franquias.

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, além de entender o ecossistema em que se insere.

Um exemplo de análise prescritiva é usado na Medicina, 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 de tratamento, descobrir a cura, e desenvolver medicamentos.

Em franquias, a análise prescritiva pode ser usada para identificar problemas de comunicação com os franqueados, melhorar a padronização na rede e e aumentar a produtividade. Afinal, para iniciar o desenvolvimento de uma análise prescritiva, a recomendação é começar pela pergunta a seguir: qual o problema a franquia quer resolver com a análise prescritiva? A partir deste questionamento, as informações serão coletadas para chegar o mais perto de uma solução.

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.

Além disso, a análise descritiva é um dos primeiros passos para fazer a interpretação de dados. Nesse sentido, ela é considerada a mais simples das análises. Mas isso não quer dizer que ela não é importante. Afinal, ela proporciona uma leitura e interpretação concisa, porém funcional. Um outro nome para a análise descritiva é análise exploratória. Portanto, se você encontrar esta outra denominação por aí, não se assuste, saiba que os dois termos se referem ao mesmo tipo de análise.

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. 

Em franquias, a análise diagnóstica pode ser usada para descobrir os problemas de uma determinada unidade franqueada. Por exemplo, uma unidade franqueada está apresentando baixo rendimento, o índice de produtividade está abaixando a cada mês que passa. Porém, nem o franqueador e o franqueado têm ideia do que está acontecendo. Como proceder neste caso?

A partir das cinco perguntas listadas acima, você pode começar a investigar as causas deste baixo rendimento. A pergunta “quando?” vai apontar em que período do ano o rendimento começou a baixar. Dependendo da localização da unidade, pode ser que o número de consumidores diminua por razões que estão fora do controle do administrador. Por exemplo, uma cidade em que a maioria dos moradores viaja para a praia no verão. Então, é natural que os rendimentos caiam neste período do ano. Afinal, a maioria das pessoas está na praia.

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 preditivos 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 melhorar a administração do 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.

Conclusão

Em conclusão, a análise de dados pode ser uma ferramenta valiosa para os franqueados no franchising. Através da coleta e análise de dados, os franqueados podem entender melhor seu público-alvo, identificar tendências e oportunidades de mercado, otimizar suas operações e tomar decisões mais informadas e estratégicas.

No entanto, é importante que os franqueados tenham cuidado ao coletar e analisar dados, garantindo que as informações sejam precisas, confiáveis e protegidas contra possíveis violações de privacidade. Além disso, é necessário que os franqueados invistam em tecnologias e habilidades necessárias para realizar a análise de dados de maneira eficiente e eficaz.

Em um mercado competitivo como o franchising, a análise de dados pode ser a diferença entre o sucesso e o fracasso de um negócio. Portanto, é importante que os franqueados estejam cientes da importância da análise de dados e trabalhem para integrá-la em suas estratégias de negócios a fim de se manterem relevantes e competitivos no mercado.

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