Um dos temas mais discutidos entre os profissionais que comandam empresas de todos os setores é sobre qual a melhor forma de se tomar grandes decisões. Nesse sentido, já foi-se o tempo em que a tomada de decisão era feita baseada somente na intuição de executivos do alto escalão. O que se percebia, era o fato de ser bastante comum que ações fundamentais do negócio fossem orientadas unicamente pela experiência dos líderes, tomando o conhecimento como a única direção. Porém, o que tem sido observado é que ter evidências concretas para apoiar a tomada de decisões é um grande diferencial no momento de influenciar stakeholders e convencer investidores sobre os caminhos escolhidos.
A análise de dados pode revelar uma série de oportunidades para as empresas. Mas não só isso. É por meio do estudo dos dados que especialistas de diversas áreas podem identificar riscos e agir de maneira preventiva para evitar consequências mais graves que afetem o negócio. Também é por meio de estratégias apoiadas em dados que é possível traçar planos para que as organizações obtenham destaque em relação aos concorrentes.
Este modelo para a tomada de decisões pode ser traduzida pela gestão data driven, que significa exatamente a gestão orientada por dados, que leva em consideração as decisões baseadas em informações concretas e analisadas. O data driven é um conceito estratégico e que teoricamente pode ser aplicado a qualquer segmento, pois, na prática, pode ajudar a empresa a conseguir dados consistentes para personalizar produtos, comunicação, fluxo de relacionamento com prospecções e clientes e gerenciamento de crises.
Outro ponto bastante importante para se considerar o modelo de gestão data driven é a economia que pode ser gerada ao negócio. Isso porque o gerenciamento orientado por dados consegue aproveitar ao máximo todos os recursos disponíveis, evitando ações que podem desperdiçar o tempo dos profissionais envolvidos no planejamento, e, consequentemente, prejudicar todo o fluxo de produção da empresa. Um estudo realizado pela Harvard Business Review, com a participação de mais de mil instituições, indicou que 48% das organizações sentiram uma melhoria significativa na redução de custos ao implementar o conceito data driven.
A coleta das informações e tipos de pesquisa
Antes de se pensar em solidificar um modelo data driven é necessário entender quais são os objetivos da empresa e quais as limitações da disponibilidade de tempo e recursos, para, só então, iniciar a coleta de dados e escolher quais são as análises mais indicadas para as soluções necessárias.
Conheça os principais tipos de análises de dados:
Análise descritiva
A análise descritiva é relativamente simples de ser aplicada e possibilita grandes melhorias na rotina da empresa. Este tipo de análise também é conhecida como análise exploratória e utiliza técnicas estatísticas para indicar como estão estão os dados no momento. Ela pode ser feita de três formas: univariada, quando investiga uma única variável; bivariada, ao investigar a relação entre duas variáveis; e multivariada, quando investiga a relação entre diversas variáveis.
Por ser um processo mais básico, a análise descritiva responde perguntas iniciais e imediatas, como por exemplo: qual foi o e-mail marketing com maior número de aberturas? Essa pergunta pode ser respondida apenas com a organização dos números ou com a construção de um gráfico. Este tipo de análise é facilmente encontrado em relatórios estatísticos simples e gerados automaticamente. No modelo de gestão data driven, essa análise pode servir para a empresa entender o que houve com as ações que já aconteceram.
Análise preditiva
Já na análise preditiva, é possível colher informações para prever o que irá acontecer com as ações em curso. Ela é realizada por meio de uma fórmula para estimar um parâmetro desconhecido. Ou seja, na prática, é uma declaração lógica da representação simplificada da realidade de um fato objetivo.
O modelo preditivo consiste em determinar resultados precisos. A maior parte das empresas que orientam os negócios a partir da análise de dados, utilizam essa inteligência. Como por exemplo o Walmart, que consegue prever quais serão os produtos mais procurados e que terão maior sucesso nas vendas após diferentes ciclos de vida de uma pessoa. Ao saber quais são os produtos mais vendidos em uma determinada época, é possível antever quais serão os próximos picos de venda. A análise preditiva também é capaz de indicar qual o perfil de cliente com maior tendência a não renovar contratos.
Análise prescritiva
A análise prescritiva exige um conhecimento de negócios mais aprofundado, ou seja, é necessário que a equipe esteja em sintonia e que os líderes olhem com atenção para os dados obtidos. Este tipo de análise também é conhecida como análise de recomendação, que significa a união das análises descritiva e preditiva para o total conhecimento dos processos da empresa. Ao unificar essas três frentes, o pesquisador terá a possibilidade de recomendar ações de maneira automática otimizando o planejamento e a tomada de pequenas decisões.
O ideal é que essa análise forneça recomendações inteligentes o suficiente para economizar tempo e alcançar melhores resultados para todas as áreas da empresa. A prescrição costuma ser encarada como uma ferramenta de simulação de cenários, oferecendo diferentes caminhos aos tomadores de decisão. Um bom exemplo de análise prescritiva é a identificação de hábitos de compra, em que o site automaticamente já nos indica os produtos que estamos mais inclinados a comprar.
O impacto da análise de dados em RIG
A análise de dados vem ganhando cada vez mais espaço entre diversas profissões, principalmente por mostrar os impactos positivos na aplicação e geração de estratégias. Para a área de Relações Institucionais e Governamentais (RIG), não poderia ser diferente, já que os profissionais deste mercado precisam lidar com um alto índice de informações, além de entenderem a importância de se destacar dados relevantes daqueles que não possuem o potencial de alterar a visão de stakeholders.
Nesse sentido, é altamente indicado que os profissionais de RIG aprofundem o seu conhecimento sobre a análise de dados e a utilização de ferramentas tecnológicas capazes de dar o apoio necessário à tomada de decisão no que diz respeito à interlocução entre os setores público e privado, principalmente quando as discussões acontecem para viabilizar a formulação de políticas públicas.
A captação das informações já consiste em uma rotina bastante trabalhosa, porém, não basta ter acesso aos dados. É a partir do cruzamento dessas informações que surgirão os indicadores valiosos para a administração das estratégias. Por meio da análise de dados, os profissionais da área podem enxergar tendências como o aumento ou diminuição do nível de produção legislativa, qual a participação de parlamentares em determinados assuntos de interesse e qual a probabilidade de aprovação de um projeto de lei.
E, pensando em tornar a rotina de captação e análise de dados mais ágil, digitalizada e inteligente, a Inteligov vem desenvolvendo soluções para que o profissional de RIG tenha condições de investir o seu tempo na construção de um plano sólido e eficaz, e que apresente de maneira fácil e assertiva os argumentos e a influência necessária para cada decisão a ser tomada.
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