A cultura data-driven pode impulsionar negócios ao sucesso.
Como aponta um levantamento da Forrester, publicado no site CIO (em inglês), empresas que têm essa cultura são 140% mais competitivas e 78% mais lucrativas.
Um estudo mais antigo da McKinsey, de 2014, aponta para as enormes diferenças em termos de performance comercial das empresas que usam dados para tomar decisões.
No ROI, por exemplo, empresas orientadas por dados apresentaram resultados 132% melhores do que as empresas que não são data-driven.
Os números não mentem e, com a escalada do Big Data, da Inteligência Artificial e da Internet das Coisas a partir do 5G, a tendência é que os dados sejam ainda mais decisivos.
Prossiga na leitura e entenda como implementar uma cultura data-driven em seu negócio, suas vantagens e possíveis aplicações.
O que é cultura data-driven?
A cultura data-driven refere-se a um ambiente organizacional em que as decisões são fundamentadas em dados concretos e análises.
Em vez de dependerem apenas da intuição dos seus líderes ou de experiências passadas, os gestores passam a utilizar dados estruturados e análises estatísticas para saber o que fazer.
Nessa abordagem, os dados são coletados, processados e interpretados para guiar a tomada de decisão em todos os níveis da empresa.
Para isso, é necessário coletar dados por meio de tecnologias em data mining, além de investir em tecnologias de análise.
É preciso ainda desenvolver habilidades analíticas e criar processos que integrem insights de dados em estratégias e operações, entre outras medidas conforme o caso.
Benefícios da cultura data-driven para as empresas
As estatísticas apontam para os benefícios de uma cultura orientada por dados, que, quando bem implementada, leva a resultados muito acima da média.
Há também os resultados indiretos – tomar decisões com base em dados estruturados não só aumenta os lucros como também outros KPIs secundários.
Pode não parecer muita coisa, mas isso coloca as empresas data-driven em uma condição bastante diferenciada, já que elas passam a dominar aspectos estratégicos.
Confira na sequência como isso acontece e que vantagens o processo decisório baseado em dados pode trazer.
Decisões mais embasadas
Orientar os rumos de um negócio por dados faz com que as decisões sejam baseadas em evidências sólidas e análises objetivas.
Ao fazer isso sistematicamente, as organizações podem compreender melhor o cenário em que se encontram, identificar padrões e entender o impacto potencial de diferentes opções.
Isso elimina conjecturas a partir do feeling ou da intuição que, embora tenham o seu valor, sempre trazem algum risco e uma margem de erro que não se pode mensurar.
Assim, a análise rigorosa dos dados ajuda a reduzir o risco de decisões precipitadas, tornando-as mais estratégicas.
Mais eficiência operacional
A cultura data-driven possibilita o monitoramento constante de processos internos por meio de métricas e indicadores-chave.
Ao analisar os dados desses processos, as empresas podem identificar gargalos, ineficiências e oportunidades de automação.
Isso leva a um refinamento contínuo das operações, maximizando a utilização de recursos e acelerando os fluxos de trabalho.
A análise dos dados também facilita a previsão de demandas, otimizando a gestão de estoques e a alocação de recursos.
Nas atividades de back office, ser data-driven faz muita diferença, já que em setores como estoque e compras há problemas cuja origem nem sempre é fácil de detectar.
Detecção de tendências
Ao analisar grandes volumes de dados ao longo do tempo, as organizações podem identificar tendências emergentes.
Isso ajuda a antecipar mudanças no mercado, assim como a identificar o comportamento do consumidor e padrões de demanda.
A detecção precoce de tendências possibilita a adaptação rápida da estratégia de negócios, garantindo que a empresa esteja à frente da concorrência.
É um caminho que se abre para a melhoria contínua, já que a postura sempre atenta às mudanças é, por si só, uma impulsionadora do aperfeiçoamento.
Personalização de produtos e serviços
Todo processo decisório orientado por informação prevê a coleta e análise de dados sobre as preferências e comportamentos individuais dos clientes.
Com esses insights, as empresas podem criar produtos e serviços personalizados, que atendam às necessidades específicas de nichos nem sempre compreendidos.
O resultado direto disso é a maior satisfação do cliente, fidelidade e aumento das taxas de conversão.
As decisões orientadas por dados também ajudam a ajustar ofertas existentes e a desenvolver novas com base nas preferências demonstradas.
Identificação de oportunidades
A análise de dados dá uma visão mais ampla do mercado e do ambiente competitivo.
Dessa forma, as empresas podem identificar com mais agilidade eventuais lacunas no mercado, nichos não explorados e necessidades não atendidas pelos concorrentes.
Ao compreender as preferências e expectativas dos clientes por meio dos dados, as empresas podem desenvolver estratégias para capitalizar essas oportunidades, lançando produtos e serviços inovadores que atendam a demandas específicas.
Assim, elas ganham diferencial competitivo, enquanto se habilitam a conquistar novos mercados.
É o que fazem, por exemplo, empresas que adotam estratégias a partir de ferramentas como o benchmarking, cliente oculto e as tradicionais pesquisas de mercado.
Redução de riscos
Avaliar e gerenciar riscos é uma função que requer um alto nível de rigor científico, para o que a cultura data-driven se mostra fundamental.
Ao analisar dados históricos e em tempo real, é possível identificar padrões de comportamento e fatores de risco potenciais.
Isso permite antecipar ameaças e tomar medidas preventivas para minimizar impactos negativos.
Ferramentas como análise de séries temporais e modelagem preditiva podem ajudar nesse processo, permitindo prever cenários futuros e tomar decisões mais assertivas para mitigar ameaças externas ou internas.
Melhora na experiência do cliente
Colocar os dados em primeiro plano permite que as empresas compreendam melhor as preferências e comportamentos dos clientes.
Ao coletar dados de interações passadas, feedbacks e jornadas de compra, as organizações podem personalizar as interações, oferecendo produtos e serviços melhores.
Também ajuda a estabelecer uma comunicação mais direta e que realmente dialoga com o nicho de mercado explorado.
Plataformas de análise de dados e CRM (Customer Relationship Management) são ferramentas valiosas nesse contexto, ajudando a segmentar clientes, entender suas necessidades e a criar experiências mais satisfatórias.
Otimização de processos
A análise de dados em uma cultura data-driven possibilita a identificação de ineficiências nos processos empresariais.
Ao rastrear e analisar o fluxo de atividades, as organizações podem identificar pontos de estrangulamento e oportunidades de automação.
Para isso, podem ser usadas ferramentas como análise de processos e de data mining, sempre úteis para mapear os fluxos de trabalho e destacar áreas para otimização, assim como oportunidades de melhoria.
Na verdade, os dados são essenciais para fundamentar a própria gestão dos processos, já que dão uma visão mais abrangente sobre as entradas, saídas e fluxos.
Incentivo à inovação
O estímulo à inovação depende de insights sobre tendências do mercado e as necessidades dos clientes.
Ao analisar dados sobre as demandas em constante mudança, as empresas podem identificar lacunas e oportunidades para desenvolver produtos ou serviços inovadores.
Plataformas de análise de mercado e monitoramento de tendências são ferramentas valiosas para rastrear as mudanças e identificar oportunidades para aprimoramento.
Para atingir esses benefícios, as empresas podem utilizar uma variedade de ferramentas, como análise de dados com ferramentas como Python, R ou SQL e plataformas de Business Intelligence (BI), como Tableau e Power BI, entre outras.
Como criar uma cultura data-driven?
Nenhuma empresa se torna data-driven sem preparo, formação e investimento em pessoas e infraestrutura.
Não existe receita de bolo, mas alguns passos elementares podem ser seguidos para facilitar o processo de mudança.
Confira na sequência quais são esses passos e o que esperar ao implementar cada um deles.
Identifique e mapeie fontes de dados
O primeiro passo para criar uma cultura data-driven é identificar as fontes de dados relevantes para a organização.
Foque primeiro em identificar as informações que podem ser coletadas interna ou externamente, como dados de vendas, comportamento do cliente e de redes sociais.
Duas ferramentas úteis para isso são o Google Drive e o Google Analytics.
A primeira pode servir como um repositório de dados, enquanto a segunda permite rastrear dados do site e das pessoas que interagem com os canais digitais.
Implemente ferramentas de análise
Uma vez que as fontes de dados estão identificadas, é hora de implementar ferramentas de análise para processar esses dados.
Ferramentas como Tableau ou Power BI permitem a visualização interativa de dados, facilitando a identificação de padrões e insights.
Essas ferramentas ajudam também a transformar dados brutos em informação inteligível e de fácil assimilação.
Você pode, se preferir, usar o Quadrante Mágico da Gartner como referência para escolher a ferramenta de BI mais adequada às suas necessidades.
Treine a equipe em análise de dados
É preciso, ainda, capacitar a equipe para compreender e analisar os dados corretamente.
Isso pode demandar investimento em treinamentos voltados a linguagens de programação, como Python ou R, e cursos de análise de dados.
Plataformas de aprendizado online, como o Coursera ou o Udemy, oferecem uma variedade de cursos nessa área, por exemplo.
Se preferir, você pode recorrer aos treinamentos in company, montados por escolas especializadas em metodologias de gestão, como a EDTI.
Integre dados nos processos
É imprescindível que os dados sejam integrados aos processos de tomada de decisão e operações da empresa.
Com esse objetivo, crie fluxos de trabalho que incorporem as análises de dados em suas etapas principais.
Ferramentas como Salesforce para gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) ou sistemas de automação de processos como o BPMN podem ajudar a integrar dados aos fluxos de trabalho.
Tome decisões
A tomada de decisão a partir dos dados é o cerne da cultura data-driven.
Ao analisar insights provenientes das análises, as empresas podem tomar decisões mais embasadas, avaliar riscos e identificar oportunidades.
A aplicação de métodos estatísticos, como análise de regressão ou análise de séries temporais, pode fortalecer ainda mais o processo, tornando as decisões quase à prova de falha.
Melhore continuamente
Uma cultura data-driven é dinâmica e requer melhoria contínua.
A gestão do negócio precisará avaliar constantemente os processos de análise, identificar áreas de aprimoramento e ajustar as estratégias conforme necessário.
Ferramentas como Lean Six Sigma para melhoria de processos podem ser implementadas para aprimorar constantemente a abordagem data-driven.
Como vimos, a própria inovação conduzida a partir de uma cultura orientada por dados leva à melhoria contínua, filosofia que é a base do sucesso de grandes empresas mundo afora.
Cultura data-driven na prática: veja possíveis aplicações
Sobram aplicações no contexto data-driven.
Na saúde, possibilita análises de diagnósticos por meio de dados médicos com base no histórico do paciente e exames a distância.
No varejo, personaliza recomendações de produtos a partir do histórico de compras e, nas finanças, avalia riscos e otimiza investimentos tomando como referência análises de mercado.
No setor público, pode apoiar políticas com insights populacionais obtidos em pesquisas de campo e séries históricas.
Em logística, os dados podem ajudar a melhorar rotas e a fazer agendamentos por meio de dados de tráfego.
Na educação, os dados ajudam a otimizar métodos de ensino, com análise de desempenho dos alunos.
Nas vendas, a coleta de dados de leads e clientes é essencial para otimizar funis de vendas, potencializando estratégias de marketing digital e outbound.
Exemplos de empresas com cultura data-driven
Empresas como Amazon, Google, Netflix e Airbnb são exemplos proeminentes de culturas data-driven.
A Amazon, por exemplo, personaliza recomendações de produtos com base em dados de compras anteriores.
O Google usa análises para melhorar os resultados de pesquisa e anúncios, utilizando para isso o seu tradicional Analytics e os cookies.
Algo parecido faz a Netflix, que utiliza dados de visualização para recomendar conteúdo.
Já o Airbnb otimiza preços de hospedagem e a experiência do usuário com base em dados de demanda e avaliações.
Como um ERP ajuda a implementar uma cultura data-driven?
As empresas fortemente impactadas por uma cultura data-driven têm em comum o uso intensivo da tecnologia.
Por isso, investem em sistemas Enterprise Resource Planning (ERP).
O SAP Business One e o Iuven ERP são as melhores opções porque são desenvolvidos com base nos mais de 30 anos de experiência da Iuven no mercado de ERPs.
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