Por que coletar informações é cada vez mais crucial
para tomar decisões certeiras
A expressão data driven tem aparecido com bastante frequência nas rodas de conversa sobre estratégia de negócio e de marketing. Traduzindo para o português, esse conceito se refere aos processos orientados por dados, que se baseiam na coleta e na análise de informações —e não apenas no “feeling” ou na intuição.
O termo vem se popularizando porque hoje é possível coletar muitas informações sobre o comportamento, rotina e preferências dos usuários e consumidores, olhando para o que eles fazem online. Essas “pistas” são coletadas e se transformam no chamado Big Data, um conjunto de milhões de dados.
Depois de ser tratado e interpretado, esse grande volume de dados pode ser utilizado para gerar insights que ajudem as empresas a saber por onde navegar. Na cultura data driven, portanto, os dados estão no centro da tomada de decisão e do planejamento de estratégias —sejam elas lançar um produto ou aumentar as vendas por meio de redes sociais, por exemplo.
Nas empresas, processos data driven podem ser usados de várias maneiras, como: identificar novos produtos e serviços que agradariam aos consumidores; fazer testes para observar como o público interage com o que você criou para ver o que pode ser aprimorado; ou analisar mudanças em dados demográficos para entender onde estão as maiores oportunidades —ou ameaças.
Em um artigo, a Harvard Business Review dá três exemplos de como grandes empresas estão usando os dados para orientar decisões de alto impacto:
Desenvolvimento de lideranças no Google
A empresa colheu dados de mais de 10 mil avaliações de desempenho e comparou esses dados com a taxa de retenção de funcionários. Essas informações foram utilizadas para identificar os comportamentos mais comuns dos gestores com melhor performance e, com base nesses dados, criou um programa para desenvolver essas competências.
Decisões imobiliárias do Starbucks
Depois de fechar centenas de lojas em 2008, o CEO da empresa decidiu ter um olhar mais analítico para escolher os próximos pontos de venda. Agora, o Starbucks agrega a análise de dados demográficos e de padrões de tráfego às observações de seus times regionais para determinar a chance de sucesso de um ponto antes de fazer o investimento.
Recomendação de produtos na Amazon
Não é segredo que a Amazon usa dados para decidir quais produtos recomendar aos clientes, levando em conta o que compraram antes e seus padrões de busca. Para isso, a empresa combina análise de dados e machine learning para fazer recomendações precisas.
As empresas que adotam uma cultura data driven podem se beneficiar de resultados como ter mais agilidade e eficiência para tomar decisões, fazer previsões mais assertivas, desenvolver produtos mais adequados ao perfil do público e ter capacidade de traçar estratégias mais certeiras de negócio.
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