Não é novidade para ninguém que a era digital trouxe consigo um enorme volume de dados, que, quando utilizados de forma inteligente pela indústria, podem representar uma vantagem competitiva e tanto no mercado. No entanto, muitas organizações ainda não exploram todo o potencial das informações que coletam diariamente e, nesse contexto, conhecer os benefícios da análise de dados — ou Data Analytics — é essencial para quem deseja tomar decisões mais bem fundamentadas.

Isso porque, ao utilizar ferramentas de Data Analytics, operações de todos os níveis podem obter insights valiosos sobre seus clientes, mercado, concorrentes e seus próprios produtos e processos internos. Elas podem contar, ainda, com informações sobre o comportamento dos clientes, preferências de compra, tendências de mercado, eficácia de campanhas de marketing, desempenho de produtos e diversas outras variáveis que fazem toda a diferença para a gestão operacional do negócio.

No entanto, apenas coletar dados não é suficiente. É preciso contar também com ferramentas — e a expertise necessária — para analisá-los e interpretá-los de forma correta e precisa. É aí que entra o papel do Data Analytics, como veremos na sequência!

Data Analytics: entendendo as origens e sua aplicabilidade na indústria

Como já explicamos em outro artigo aqui no blog, o Data Analytics é uma disciplina que tem suas origens na ciência da computação e na estatística. É uma prática baseada na ideia de utilizar dados para obter informações e conhecimentos úteis — que não é nova, mas foi impulsionada pela disponibilidade de grandes quantidades de dados e pelo desenvolvimento de soluções de computação que surgiram com o advento da internet, com destaque especial para o e-commerce.

Isso porque, com a explosão do comércio eletrônico, as marcas do varejo online começaram a coletar grandes quantidades de informações digitais sobre seus clientes e suas vendas e, com isso, a necessidade de entender e aplicar esses dados para melhorar seus negócios tornou-se evidente.

Com o tempo, o uso de Data Analytics expandiu-se para outras áreas, como marketing, finanças, saúde e ciência, até atingir o patamar atual, em que praticamente todas as empresas usam algum tipo de análise de dados para ajudá-las a tomar decisões melhores, mais precisas e mais lucrativas.

Ao utilizar técnicas estatísticas e algoritmos de machine learning, por exemplo, as empresas podem extrair insights valiosos dos dados que possuem. Isso inclui a identificação de padrões, correlações e relações de causa e efeito que podem ajudar a orientar decisões práticas e operacionais.

Além disso, o Data Analytics se destaca como um aliado de peso na hora de identificar possíveis problemas e oportunidades. Basta imaginar que, ao analisar dados de vendas, uma empresa pode identificar quais produtos estão vendendo bem e quais não estão, munindo-se de informações precisas para orientar a estratégia de negócios, focando em produtos mais lucrativos ou ajustando preços para melhorar o escoamento de itens menos populares.

A análise de dados também pode ser útil para avaliar o desempenho de campanhas de marketing: ao cruzar informações de performance de campanhas anteriores, é possível identificar quais estratégias funcionaram bem e quais não tiveram sucesso. Isso pode ajudar a orientar a criação de futuras campanhas, aumentando a eficácia, o alcance e o engajamento com os clientes. 

Utilizando a análise de dados no dia a dia da sua operação

A análise de dados pode ser aplicada em diversas áreas da empresa, desde o planejamento estratégico até o monitoramento de desempenho. Aqui, separamos alguns exemplos bem práticos da aplicabilidade dessa tecnologia em diferentes segmentos, veja só:

• Gestão de Pessoas: Para começar, vamos pegar carona em um setor que existe em, basicamente, qualquer empresa: o de Gestão de Pessoas. Aqui, o Data Analytics pode ser usado para avaliar o desempenho dos colaboradores, identificar tendências e padrões de absenteísmo, rotatividade e engajamento, entre outros. Com essas informações em mãos, os gestores de RH podem desenvolver planos de ação para melhorar a produtividade e satisfação dos colaboradores.
• Operações: Essa tecnologia também pode ser utilizada para monitorar a eficiência dos processos, identificando gargalos e pontos de melhoria no fluxo de produção e, consequentemente, afetando positivamente a produtividade da empresa. Por exemplo, ao analisar dados de produção, uma indústria pode identificar quais processos estão mais lentos ou têm maior taxa de erros. Com essas informações, os gestores podem implementar medidas para aumentar a produtividade e reduzir custos.
• Marketing: Conforme explicamos acima, a análise de dados pode ser usada para avaliar o desempenho de campanhas de marketing, identificar tendências e padrões de comportamento dos clientes, e segmentar o público-alvo para campanhas mais efetivas. Numa situação prática, ao analisar dados de cliques em anúncios online, é possível identificar quais tipos de anúncios são mais efetivos em atrair clientes, permitindo a criação de campanhas mais direcionadas e com maiores taxas de conversão de vendas.
• Finanças: A análise de dados também pode ser usada para avaliar a rentabilidade dos produtos, identificar desvios orçamentários e prever fluxo de caixa. Basta imaginarmos que, ao analisar dados de vendas e custos, uma empresa pode identificar quais produtos geram mais lucro e quais geram mais prejuízo. Com essas informações, os gestores podem tomar decisões mais embasadas em relação aos investimentos e à gestão financeira da empresa.

Isso que ainda nem falamos sobre os benefícios práticos que essa tecnologia pode oferecer. Veja bem: a aplicação do Data Analytics pode trazer resultados significativos para a empresa, como aumento da produtividade, eficiência e rentabilidade, olha só: 

• Redução de custos: Ao identificar gargalos nos processos, a empresa pode tomar medidas para reduzir custos, aumentando a eficiência da produção e diminuindo desperdícios.
• Melhoria da qualidade: Ao identificar pontos de falha nos processos, a empresa pode implementar medidas para melhorar a qualidade dos produtos, aumentando a satisfação dos clientes e a fidelidade à marca.
• Aumento da produtividade: Ao monitorar o desempenho dos colaboradores, a empresa pode identificar pontos de melhoria e implementar medidas para aumentar a produtividade, reduzindo o tempo e custo dos processos.
• Previsão de demanda: Ao analisar dados de vendas e comportamento dos clientes, a empresa pode prever a demanda futura e ajustar a produção e logística para atender a essa demanda, reduzindo custos e aumentando a satisfação dos clientes.

Para extrair o melhor dos seus dados, é fundamental contar com as ferramentas certas!

Para que a análise de dados seja efetiva, contudo, é necessário que sua empresa tenha acesso a todas as informações relevantes, organizadas de maneira estruturada e confiável. E falar isso é importante pois, em grandes operações, não é incomum que os dados estejam distribuídos em diferentes sistemas e plataformas, o que dificulta a análise e interpretação deles.

Por isso, é indispensável contar com soluções que captem e reúnam todos os dados em um só lugar, permitindo um estudo integrado e mais eficiente. As soluções de Business Intelligence (BI) e Analytics, por exemplo, são capazes de integrar dados de diferentes fontes e apresentá-los de maneira intuitiva e personalizada para cada usuário.

Um adicional que também é importante na hora de escolher a sua solução de Data Analytics é dar preferência para soluções que permitam a análise em tempo real desses dados, pois a velocidade na tomada de decisões pode fazer toda a diferença no sucesso de um empreendimento. E de agilidade a Novidá fala com propriedade!