07/25/2019
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MJV Team

Business Analytics: como a análise de dados pode transformar seu negócio

Business Analytics é a prática de exploração repetida e metódica dos dados de uma organização, com ênfase na análise estatística. Ela é usada por empresas comprometidas com a tomada de decisões orientada por dados.

Aqui no blog nós já tratamos desse tema em artigos e também temos um ebook bastante completo sobre o assunto. Agora resolvemos ajudá-lo a refletir sobre como uma boa estratégia de Business Analytics pode ajudar a transformar o seu negócio.

Por que investir em uma estratégia de Análise de Dados 

Os dados são a nova moeda. Eles estão impactando fortemente a vida das pessoas e, por consequência, os negócios.

Uma explosão de dados do consumidor permite que empresas e marcas façam campanhas de marketing segmentadas e desenvolvam ou vendam produtos mais diferenciados com mais facilidade. Com uma boa estratégia de dados, elas podem oferecer experiências personalizadas e recomendações aos clientes. E isso potencializa negócios e aumenta a lucratividade.

A internet, que é uma das inovações mais transformadoras da era moderna, foi o catalisador para isso. Os consumidores aproveitam a conectividade para fins como entretenimento, educação, conhecimento, compartilhamento social e compras. 

No que diz respeito às compras, em particular, a web colocou mais poder nas mãos dos consumidores. As marcas não controlam mais as informações sobre seus produtos e serviços. Em vez disso, os usuários informados entram em transações comerciais com informações sobre o que querem e o que devem pagar.

Em suma, investir em uma estratégia de Análise de Dados é acompanhar a transformação digital atual e ter mais meios de tomar decisões mais acertadas. É também conseguir ter mais previsibilidade para direcionar os modelos de negócios a um futuro mais promissor e rentável. 

Como o Business Analytics constrói uma Estratégia de Dados

As técnicas de Business Analytics se dividem em duas áreas principais. A primeira é a inteligência básica de negócios. Isso envolve examinar dados históricos para ter uma noção de como um departamento de negócios, equipe ou membro da equipe realizava um determinado período de tempo. 

A segunda área de Business Analytics envolve uma análise estatística mais profunda. Isso pode significar fazer análises preditivas aplicando algoritmos estatísticos a dados históricos para fazer uma previsão sobre o desempenho futuro de uma alteração de design de produto, serviço ou site. 

Ou, poderia significar o uso de outras técnicas avançadas de análise, como análise de cluster, para agrupar clientes com base em semelhanças entre vários pontos de dados. Isso pode ser útil em campanhas de marketing direcionadas, por exemplo.

Na prática, o Business Analytics é usado para obter insights que informam decisões de negócios e podem ser usados ​​para automatizar e otimizar processos de negócios. As empresas orientadas a dados veem neles um ativo corporativo.

Neste sentido, ao ter uma boa estratégia e utilizar boas plataformas de Business Analytics, as empresas conseguem se organizar para aproveitar o potencial dos dados. Fornecendo análises detalhadas de dados aos executivos, as decisões ficam mais pautadas em insights e menos na intuição. A dimensão “tentativa e erro” é substituída por “descoberta e ação”.

Vantagens de uma Estratégia de Análise de Dados

Uma estratégia de análise de dados bem-sucedida depende da  qualidade dos dados, de analistas qualificados que entendem as tecnologias e os negócios e de um comprometimento organizacional com a tomada de decisões orientada por dados.

Para entendermos os benefícios que as empresas obtêm ao empreender uma estratégia de análise de dados, vamos começar verificando como são os três tipos de métodos de Business Analytics mais utilizados:

  1. Análise descritiva: rastreamento dos principais indicadores de desempenho para entender o estado atual de um negócio;
  2. Análise preditiva: análise de dados de tendência para avaliar a probabilidade de resultados futuros;
  3. Análise prescritiva: uso do desempenho passado para gerar recomendações sobre como lidar com situações semelhantes no futuro.

Em linhas gerais, as vantagens que as empresas conseguem são as que listamos na sequência. 

Proatividade e antecipação de necessidades dos clientes

As organizações estão sob imensa pressão para não apenas se concentrar na aquisição de clientes regularmente, mas também para entender as demandas do consumidor, de modo que possam otimizar a experiência do cliente enquanto desenvolvem um relacionamento duradouro. 

Quando os clientes compartilham seus dados, eles esperam que suas marcas preferidas tenham um melhor entendimento sobre eles, formem as interações necessárias e forneçam experiências perfeitas nos vários pontos de contato.

É por isso que as empresas devem capturar e aproveitar os vários identificadores de clientes, como endereços de e-mail, endereços físicos, telefones celulares etc. Os clientes estão utilizando vários canais para interagir. Eles esperam que as empresas ofereçam experiências relevantes e em tempo real.

Entrega de produtos relevantes

Não há dúvida de que os produtos são a vida e o sangue de todas as organizações. Eles também são, sem dúvida, os maiores investimentos que as empresas fazem. 

O papel da equipe de gerenciamento de produtos é descobrir as tendências atuais do mercado, responsáveis ​​por conduzir os mapas estratégicos de inovação, serviços e novos recursos. 

Portanto, uma coleta de dados eficaz e adequada de fontes de terceiros, onde os indivíduos exibem suas opiniões e pensamentos quando mesclados com análises, ajuda as empresas a permanecerem competitivas. E isso mesmo quando novas exigências, ou uma nova tecnologia, surgem e movimentam outra vez o tabuleiro do mercado. 

Otimização da experiência do cliente

Se as operações forem mal gerenciadas, isso pode levar a uma série de problemas que serão caros. Além disso, envolve o risco de prejudicar a experiência do cliente e ter um efeito negativo sobre a fidelidade à marca. 

Quando as empresas aplicam a análise de dados aos projetos, aos controles de vários processos, à otimização das operações de negócios para a produção de produtos ou serviços, isso garante a eficácia e a eficiência de atender às expectativas dos clientes. 

Melhorias operacionais

Além disso, as empresas podem obter uma melhor experiência operacional. As técnicas analíticas modernas e avançadas podem ser estabelecidas para melhorar a produtividade das operações de campo, por exemplo. 

Também pode ajudar a otimizar a força de trabalho organizacional, de acordo com as necessidades de negócios e de clientes. O uso máximo da análise de dados ajuda a garantir a melhoria contínua devido à medição adequada das principais métricas operacionais.

Mitigação de riscos e fraudes

O principal objetivo da análise de fraudes e segurança é proteger os ativos físicos, intelectuais e financeiros contra uso indevido por ameaças internas ou externas.

Recursos efetivos de análise de dados ajudam a fornecer o nível ideal de prevenção contra fraudes, bem como a segurança organizacional completa. 

O uso de metodologias estatísticas para modelos de propensão a fraudes, que levam a alertas, garante respostas oportunas que são acionadas por procedimentos de detecção de ameaças, além de alertas automatizados ou mitigação. 

O gerenciamento de dados, juntamente com relatórios transparentes e eficientes de todos os incidentes de fraude, pode resultar em melhor gerenciamento de fraudes. 

Além disso, a integração completa e a correlação de todos os dados em toda a empresa, podem fornecer uma visão unificada nas diferentes linhas de produtos, transações etc. 

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Business Analytics A era dos dados já começou - MJV Technology & Innovation

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