Compartilhar:

Categorias:

5 min read

O que é Data-Driven Design e como implementá-lo em estratégias

A ideia central do Data-Driven Design é que os dados orientem o design da solução/produto.


Você já ouviu falar que “dados são o novo petróleo”? O uso de dados se tornou fundamental para a tomada de decisões assertivas em todas as áreas de uma empresa. E no design, não poderia ser diferente. O Data-Driven Design é uma metodologia que utiliza informações coletadas por meio de dados para criar soluções mais eficientes. 

Neste post, vamos explicar em detalhes o que é o Data-Driven Design, como ele está conectado com a cultura orientada a dados e como as empresas podem implementar essa metodologia para melhorar seus resultados.

O que é Cultura Data-Driven?

A cultura data-driven consiste em utilizar os dados gerados pelas empresas de forma estratégica, para tomar decisões fundamentadas e prever tendências futuras. 

Para alcançar esse objetivo, é necessário investir na gestão dos dados, que envolve armazenamento, tratamento, disponibilização e segurança das informações. Embora essa seja uma tarefa que exige investimentos, os resultados obtidos podem superar grandemente as despesas, gerando vantagem competitiva para a empresa.

Os principais objetivos da Cultura Data-Driven são:

  • Encontrar padrões de comportamento dos clientes/usuários
  • Compreender o passado e o presente de seus negócios
  • Projetar o futuro dos seus processos e clientes
  • Tomar de decisões estratégicas fundamentadas em dados

Quando a cultura data-driven é implementada, os dados são tratados como verdadeiros ativos da empresa, permitindo a tomada de decisões importantes e ações preventivas e corretivas.

Com a utilização dos dados, é possível identificar o perfil dos clientes, retirar produtos que não são rentáveis do mercado, e tomar outras ações que auxiliam a empresa a crescer de forma otimizada. 

É importante ressaltar que a cultura data-driven não é uma prática espontânea nas empresas, sendo necessário investir em estratégias para adotá-la e acompanhar as tendências de mercado.

Leia também: 5 passos para implementar uma cultura de dados na sua empresa.

Quais os custos e benefícios de desenvolver uma Cultura Data-Driven?

Os custos envolvidos para a gestão de dados estão relacionados a alocação de espaços para armazenamento dos dados, ferramentas e tecnologias de manipulação e disponibilização dos dados devidamente tratados e dos insights que podem ser construídos a partir destes, sem deixar de mencionar a construção de uma estratégia e a contratação de profissionais para construção, execução e sustentação da estratégia de dados proposta. 

O alcance de um melhor posicionamento das empresas frente ao mercado é gerado pelo fato de que os dados das empresas, após os processos necessários, permitem previsões, tomadas de decisão, geração de insights e outras ações que auxiliam a todos os membros da empresa ter uma visão realista e consolidada dos setores e/ou produtos.  

Estágio atual das Estratégias Data-Driven nas empresas

Muitas empresas já utilizam dados para tomada de decisões, porém a maior parte delas não se preocupa o suficiente com a gestão desses dados, gerando problemas típicos de má gestão de dados como, por exemplo:

  • Informações são descentralizadas
  • Colaboradores sem acesso a dados relevantes
  • Dados com nomenclaturas diferentes


Entre outros fatores que dificultam a adesão das empresas à Cultura Data-Driven. Por isso, é extremamente importante que as empresas invistam em uma estratégia para se tornarem data-driven, para que possam aumentar aquilo que chamamos de Maturidade de Dados.

O que é Data-Driven Design e como funciona?

Data-Driven Design é uma abordagem que utiliza dados para guiar o processo criativo, desde a concepção até a disponibilização do produto/solução.

O time envolvido nesse processo não é composto apenas por especialistas em dados ou design, mas por outros profissionais que possam conceber soluções alinhadas com as necessidades do negócio.

A abordagem do Data-Driven Design atua na concepção de uma estratégia que alinhe duas perspectivas: a de criação e desenvolvimento com a de dados, de forma a construir uma solução/produto que esteja alinhada com as reais necessidades e desejos do cliente/usuário, levando em conta uma construção que seja eficiente e atraente do ponto de vista do mercado.

Ou seja, os dados guiam o processo de design.

Como funciona o Data-Driven Design na prática?

data-driven-design-steps

A avaliação dos dados é feita de acordo com o tipo de negócio ou setor. Por exemplo, em marketing, as métricas associadas ao alcance da campanha, geração de leads e histórico de navegação nas páginas são importantes. 

Já em vendas, é possível avaliar as vendas ao longo do tempo e as taxas de devolução. Para cada setor, é necessário escolher a ferramenta adequada para a avaliação dos dados.

Uma vez feita a avaliação, o time pode propor soluções com base nas análises feitas para resolver as situações identificadas. Nesse processo, os dados guiam a construção da solução/produto. 

Por exemplo, se as vendas de um produto estão diminuindo, pode ser necessário investir em uma campanha de marketing para esse produto.

Se as avaliações negativas dos clientes apontam um problema específico, é possível coletar mais dados para entender qual seria a solução ideal.

As avaliações podem ser complexas quando envolvem muitas pessoas, mas a ideia central do Data-Driven Design é que os dados orientem o design da solução/produto. É importante destacar que as análises e ferramentas podem mudar, mas a ideia central é sempre respeitada nessa abordagem.

15 Ferramentas Data-Driven que toda empresa deveria utilizar

Para desenvolver uma Cultura Data-Driven em uma empresa, é necessário utilizar ferramentas capazes de captar, processar, analisar, interpretar e exibir os dados relevantes para atingir os objetivos desejados.

Embora não exista uma solução ideal para todos os casos, é importante escolher a ferramenta que melhor se adapte ao contexto da empresa ou setor. Confira uma lista com as principais ferramentas:

  1. Google Analytics – Plataforma de análise de dados de sites e aplicativos.
  1. Mixpanel – Plataforma de análise de dados de usuário, especialmente para aplicativos móveis.
  1. Hotjar – Ferramenta de análise de comportamento do usuário em sites.
  1. SEMrush – Plataforma de análise de dados de SEO, incluindo pesquisa de palavras-chave, análise de concorrentes e monitoramento de classificações de pesquisa.
  1. Tableau – Ferramenta de visualização de dados que permite criar painéis interativos.
  1. Power BI – Plataforma de análise de dados e visualização da Microsoft.
  1. Looker – Ferramenta de análise de dados empresariais que fornece informações sobre métricas de negócios e KPIs.
  1. Kissmetrics – Ferramenta de análise de dados de usuários que ajuda a identificar como os usuários interagem com seu site ou aplicativo.
  1. Optimizely – Plataforma de otimização de experiência do usuário que usa testes A/B e testes multivariados para melhorar a conversão.
  1. Qualtrics – Plataforma de gerenciamento de experiência do cliente que ajuda a medir a satisfação do cliente e a lealdade da marca.
  1. Hubspot – Plataforma de automação de marketing que ajuda a gerenciar leads, campanhas de email e análises de dados.
  1. IBM Watson – Plataforma de inteligência artificial e análise de dados.
  1. Alteryx – Plataforma de preparação e análise de dados para insights de negócios.
  1. Google Data Studio – Ferramenta de visualização de dados do Google que permite criar relatórios e painéis personalizados.
  1. R e Python – Linguagens de programação populares para análise de dados e modelagem estatística.

Independentemente da tecnologia escolhida, é importante ter colaboradores que dominem essas ferramentas para disseminar seu uso e contribuir para o desenvolvimento da cultura data-driven nas empresas.

Quer receber uma consultoria especializada de como integrar essas ferramentas aos seus processos?

Agendar

Fale com um especialista

hbspt.forms.create({ region: “na1”, portalId: “455690”, formId: “d898e9db-728f-4701-b9b3-8ca36a1ce213” });
Voltar