A análise de dados para tomada de decisão deveria ser “regra número 1” de toda organização no âmbito do planejamento estratégico e do processo de gestão.
Afinal, tomar decisões com base na intuição, feeling ou “achismos” tende a ser bastante arriscado e por razões diversas.
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Com o uso de ferramentas de business intelligence, é possível coletar, processar e visualizar dados de maneira eficiente e em tempo real.
Neste texto, descubra o que é análise de dados para tomada de decisão e como usá-la a seu favor, especialmente no universo das startups.
Importância da análise de dados para tomada de decisão
A análise de dados para tomada de decisão é fundamental para qualquer empresa que deseja crescer, escalar e se manter competitiva.
Na era 4.0, na qual grandes volumes de dados são gerados o tempo todo, o desafio está em extrair valor desse amontoado de informações — muitas vezes dispersas e desconexas.
Empresas que adotam o business intelligence (BI) conseguem identificar padrões, antecipar tendências e evitar erros com potencial de comprometer o crescimento.
Ao analisar dados financeiros, de vendas, comportamento de clientes e indicadores de desempenho, é possível tomar decisões assertivas e alinhadas aos objetivos do negócio.
A capacidade de interpretar os dados também melhora a eficiência operacional.
Ao identificar gargalos em processos internos, por exemplo, é possível ajustar estratégias para otimizar recursos e reduzir desperdícios.
Além do mais, a análise de dados contribui para um planejamento estratégico sólido, ao permitir, por exemplo, prever cenários e preparar-se melhor para desafios futuros.
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Exemplos de análise de dados para tomada de decisão
Os dados estão presentes em todas as áreas de uma empresa.
Logo, saber analisá-los e interpretá-los faz toda diferença na definição de estratégias.
A seguir, veja dois exemplos de como usar a análise de dados para tomada de decisão.
Startup de tecnologia e estratégias de vendas
Imagine que uma startup SaaS utiliza, no dia a dia da gestão, um dashboard de BI para monitorar métricas, como taxa de conversão, churn e lifetime value (LTV).
Ao perceber um aumento na taxa de cancelamento de clientes, o CEO investiga os dados e descobre que a maioria das rescisões ocorre após três meses de uso.
Com base nesses dados, a equipe decide aprimorar a experiência do cliente nos primeiros meses, oferecendo onboarding mais eficiente e suporte proativo.
Essa decisão resulta na redução do churn e no aumento da retenção de clientes.
E-commerce e campanhas de marketing
Agora pense em um e-commerce que analisa o comportamento dos visitantes em sua plataforma e percebe que a taxa de abandono de carrinho está elevada.
Ao cruzar esses dados com informações de campanhas de marketing, o time de BI identifica que o problema está no frete alto para determinadas regiões.
Com essa descoberta, a empresa ajusta sua estratégia, oferece descontos no frete e otimiza as campanhas para focar nos clientes mais propensos a finalizar a compra.
O resultado é um aumento significativo nas conversões e na receita.
Como usar a análise de dados na tomada de decisão em tempo real?
A análise de dados na tomada de decisão, como vimos nos exemplos acima, ajuda o gestor a descobrir o que precisa ser ajustado, implementado ou erradicado dentro da empresa.
Mas para que as decisões sejam, de fato, assertivas, algumas estratégias devem ser aplicadas, como demonstrado no roteiro a seguir.
1. Utilize dashboards interativos
Plataformas de BI oferecem dashboards personalizáveis que consolidam informações em tempo real.
Ao acompanhar indicadores-chave de desempenho (KPIs), você consegue agir rapidamente diante de qualquer variação inesperada.
2. Defina alertas automatizados
Sistemas de BI permitem configurar alertas que notificam sobre mudanças críticas em métricas importantes.
Se uma queda brusca nas vendas for detectada, por exemplo, você será avisado imediatamente e poderá investigar as causas para tomar a melhor decisão.
3. Integre diferentes fontes de dados
Conectar dados de diferentes setores da empresa é essencial para obter uma visão holística do negócio.
Ao integrar informações de marketing, vendas, financeiro e atendimento ao cliente, você tem uma base mais sólida para tomar decisões.
4. Aplique análise preditiva
Modelos de análise preditiva ajudam a antever cenários com base em padrões históricos.
Assim, o gestor pode tomar decisões proativas, como ajustar o estoque antes de um período de alta demanda ou identificar tendências de comportamento do consumidor.
5. Invista em uma solução de BI eficiente
Para que a análise de dados para tomada de decisão seja eficaz, como vimos, é fundamental contar com uma ferramenta que facilite o acesso e a interpretação das informações.
O BI da Comece é uma ótima solução nesse sentido, ao permitir acompanhar indicadores estratégicos para o crescimento do seu negócio.
Como principal hub contábil do Brasil especializado em startups e scale-ups, oferecemos projetos personalizados de BI para diversos setores da sua empresa.
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