Como criar e usar insights acionáveis ​​para o crescimento dos negócios

Ter acesso a insights acionáveis ​​relevantes e precisos está se tornando cada vez mais importante para empresas de todos os tamanhos.

A inteligência de mercado detalhada e os dados dos clientes estão ficando mais acessíveis e acessíveis a cada ano, de modo que mais e mais empresas estão decidindo investir nessas áreas.

Isso significa simplesmente que os dados se tornarão cruciais para quem tenta se manter competitivo. Mas não se trata apenas de coletar e armazenar dados brutos. Bilhões de pontos de dados diferentes com os quais você precisa lidar não podem ser úteis se não forem processados ​​e interpretados adequadamente. Na verdade, essa quantidade de dados pode facilmente desorientá-lo ou confundi-lo, impedindo que você tome decisões de negócios informadas.

Portanto, primeiro você precisará estabelecer o contexto dos dados, bem como entender as principais conexões entre conjuntos de pontos de dados. Só então você tem a chance de obter insights que podem realmente ser utilizados – daí o nome insights acionáveis .

1. O que são insights acionáveis?

Antes de tudo, é importante fazer a diferença entre três conceitos distintos:dados, informações e insights.

• Os dados vêm em um formato bruto e não processado. Os pontos de dados representam fatos mensuráveis ​​particulares sem necessariamente assumir qualquer conexão entre eles.
• A informação contém um pouco mais. São dados que são processados ​​e organizados e fornecem uma compreensão das conexões e tendências básicas. Esses dados são sistematizados e organizados de forma prática e direta que oferece um ótimo ponto de partida para uma análise mais profunda.
• Os insights acontecem quando o conhecimento completo e abrangente do contexto entra em jogo. Eles são o resultado de uma análise detalhada das informações e levam a conclusões úteis. E, como mencionamos, se houver uma maneira de agir de acordo com esses insights, nós os chamamos de acionáveis.

Um exemplo de insight acionável

Tentaremos esclarecer melhor essas diferenças usando um exemplo. Digamos que você possua uma empresa e calcule sua receita no final de cada mês. O fato de sua empresa ter faturado 50 mil em um determinado mês é o que chamamos de dados.

Agora, se você pegar suas receitas mensais nos últimos 5 anos e organizar esses dados cronologicamente para reconhecer tendências e tendências, o que você terá são informações . Perceber uma queda acentuada na receita nos últimos 18 meses seria um exemplo disso.

Mas o passo chave ainda está por vir. Assim que você começar a identificar os motivos das tendências observadas, usando seu conhecimento do contexto, você obterá insights . Descobrir que a queda na receita se correlaciona com o surto de pandemia, problemas na cadeia de suprimentos ou avanços inovadores da concorrência – todos esses são insights . Um insight é acionável se sugerir o que a empresa deve fazer para melhorar sua posição dadas as circunstâncias.

Em suma, há todo um espectro aqui, com dados brutos em uma extremidade e insights na outra. A principal questão que surge é como transformar dados em insights acionáveis ​​e usá-los a seu favor?

2. Coletando os dados certos

Escolha os conjuntos de dados relevantes

A quantidade de dados que você pode coletar para melhorar seus negócios é praticamente ilimitada. Então, aqui, peneirar é crucial. A maioria das estimativas afirma que produzimos mais de 2,5 quintilhões de bytes de dados todos os dias. As empresas usam softwares de análise de dados de todos os tipos não apenas para coletar imensos volumes de dados, mas também para escolher conjuntos de dados relevantes para suas necessidades de negócios.

É claro que o poder de processamento desses softwares se torna cada vez maior, mas o mesmo acontece com a quantidade de dados disponíveis. Se você não discriminar e apenas se aprofundar na análise de todos os dados que puder, isso exigirá muito poder de processamento e, mais importante, provavelmente o deixará confuso e incapaz de fazer qualquer sentido fora disso.

Defina algumas regras básicas

Portanto, antes que os dados comecem a chegar, você precisa definir algumas restrições. Nesse sentido, a análise de dados é uma atividade um tanto preditiva. Você precisa assumir antecipadamente quais fatores e parâmetros o levarão a conclusões dignas. Mesmo esboçar resultados específicos de antemão é bem-vindo. Você deve escolher quais dados coletar com base em suas expectativas e objetivos finais e, em seguida, ver se os dados provam que você está certo ou errado.

Não há receita para o sucesso aqui, mas uma regra prática típica deve ser se a coleta de um determinado tipo de dados agregará algum valor à sua operação. É fundamental que você crie filtros adequados que permitirão que você se concentre no que é realmente essencial.

Use as ferramentas certas

A outra chave é a tecnologia. Há um grande número de fontes de dados que você pode usar, portanto, certifique-se de obter informações precisas e relevantes.

Provavelmente, os mais úteis são aqueles que analisam seu público e clientes específicos, como análise de mídia social ou software de CRM que acompanha a atividade do seu site. Integrar todas essas fontes diferentes em um corpo de dados sólido e unificado também é fundamental se você deseja avançar para as próximas etapas.

3. Transformando dados em insights

Conectando os pontos

Depois de resolver isso, é hora de colocar todos esses dados díspares em contexto e tirar conclusões. Lembre-se, um insight é uma informação complexa e estruturada, mas clara e específica. Ele precisa ser relevante e aproximá-lo de realmente entender o problema com o qual você está lidando.

Em primeiro lugar, os dados precisam ser transformados em informação. Isso é feito priorizando, classificando, segmentando e agrupando um grande número de pontos de dados.

A maior parte desse trabalho é automatizada e baseada nas regras e critérios iniciais que você define. E quando você estiver definindo essas regras, lembre-se de que o equilíbrio é fundamental aqui. Se você está sendo muito geral, suas descobertas podem se tornar vazias e superficiais, e ainda assim, se você estiver sendo muito específico, isso pode confundi-lo, oprimi-lo ou simplesmente fazer você perder de vista o quadro geral.

Reúna uma equipe versátil 

Tenha em mente que esse algoritmo inicial pode precisar ser modificado se as circunstâncias mudarem radicalmente. Em tempos de turbulência e flutuações dramáticas de mercado como a que vivemos agora, algumas informações podem deixar de ser relevantes, enquanto outras podem ganhar importância.

É por isso que é muito valioso ter uma ampla gama de profissionais para ajudá-lo a interpretar os resultados. Não se trata apenas de cientistas de dados, mas também de profissionais de marketing, especialistas financeiros, vendedores, representantes de atendimento ao cliente, especialistas de mercado, basicamente qualquer pessoa que possa contribuir com seus 2 centavos e seu conhecimento sobre uma determinada esfera do seu negócio ou mercado.

Se você montar uma equipe competente, será mais fácil distinguir entre causalidade e meras correlações acidentais. Existem muitas partes móveis e você precisa de pessoas que realmente entendam como partes específicas se movem e o que as faz mudar para evitar interpretações errôneas.

Usar visualização

Por fim, a forma como você apresenta as informações obtidas é crucial. É muito mais fácil ler e entender visualizações bem projetadas e fáceis de usar do que planilhas monótonas infinitas.

Esta parte do trabalho também pode ser automatizada, e uma ferramenta de relatórios de qualidade pode fazer maravilhas por você aqui. Ele pode extrair dados brutos de suas fontes de dados e organizá-los para criar tabelas e gráficos fáceis de entender com base nas predefinições que você preparou.

4. Como ativar insights acionáveis

Conectando insights e ações

Então você tem seus dados, você tem seu software, uma equipe capaz de entender os dados e você conseguiu obter valiosos insights acionáveis ​​sobre o que é bom e o que é ruim para o seu negócio. O processo ainda está longe de terminar.

Às vezes parece que agir de acordo com a inteligência coletada pode ser a parte mais complicada. Uma pesquisa da Forrester mostra que 74% das empresas querem ser orientadas por dados, mas apenas 29% delas acham que são boas em conectar a análise à ação.

Papel humano na tomada de decisões

Observe que o desenvolvimento de novas tecnologias pode corrigir apenas parcialmente esse problema, pois pelo menos uma parte do processo de tomada de decisão deve ser feita por humanos. É certo que o software está se tornando melhor em prever tendências futuras e até mesmo tomar algumas decisões específicas.

Mas, por outro lado, as grandes decisões sobre a estratégia geral de negócios, gerenciamento de marca ou uma crise de relações públicas têm muitas variáveis ​​ou simplesmente não são quantificáveis.

Por exemplo, você pode medir quanto dinheiro sua empresa perderá devido a certas decisões durante uma crise de relações públicas, mas não pode medir estritamente “quanta reputação” ela perderá. E mesmo que pudesse, decidir “quanto” da reputação uma empresa está pronta a perder é baseado em objetivos e aspirações tipicamente humanos, e não exclusivamente impulsionado pela lógica financeira.

Vale a pena?

Portanto, para agir adequadamente com base nos insights, você precisa de tudo:dados confiáveis, especialistas que possam analisá-los, software que possa gerar previsões sólidas e tomadores de decisão humanos que determinam as ações futuras, mantendo uma visão geral em mente.

É um processo muito complexo e, para realmente expandir seus negócios, você terá que fazer tudo certo. E vale a pena. É por isso que 77% das empresas nos EUA e 69% no Reino Unido são orientadas por dados, enquanto as empresas orientadas por insights geralmente crescem a uma taxa de mais de 30% a cada ano. E transformar adequadamente dados brutos não estruturados em insights acionáveis ​​é a chave absoluta quando você decide seguir esse caminho.

5. Considerações finais

Fazer com que sua empresa se torne orientada por dados pode ser uma experiência assustadora. É uma grande mudança, especialmente para os proprietários e executivos da velha escola. Também é arriscado e complicado e a coisa toda pode parecer muito obscura e confusa. Portanto, não é surpresa se os executivos ficarem nervosos ao tentar implementar mudanças que tornarão suas empresas mais orientadas por dados.

Coletar toneladas de dados díspares e obter insights acionáveis ​​deles pode parecer muito trabalho, mas é realmente o único caminho. Você cometerá alguns erros ao longo do caminho e precisará atualizar algoritmos, mexer em critérios predefinidos e se adaptar a novas circunstâncias o tempo todo.

Mas com a abordagem certa e uma equipe capacitada, você cometerá cada vez menos erros, ganhará confiança e experiência e, a longo prazo, poderá usar os dados para criar uma vantagem competitiva e ajudar seu negócio crescer.