6 dicas para tirar projetos de analytics do papel

por Lucas França | Oncase

Os dados são o futuro dos negócios. Não apenas já se tornaram essenciais para manter as marcas competitivas frente ao mercado, mas também sendo capazes de acelerar o crescimento das empresas. Os projetos de analytics são responsáveis por utilizar os dados da empresa e traduzi-los em soluções concretas para resolver os problemas encontrados dentro do negócio e atingir as metas da corporação, tomando decisões acertadas para gerar vantagem competitiva.

Muitas companhias montam equipes ou departamentos dedicados ao gerenciamento da sua big data e à realização de projetos de analytics. Apesar disso, mesmo utilizando softwares específicos para analisar os dados e encontrar novas soluções, as empresas costumam enfrentar grandes dificuldades em executar seus projetos de analytics com eficiência e, com frequência, acabam falhando em seus objetivos.

Veja também esse vídeo onde falamos alguns dos erros mais comuns dos projetos de Analytics

Neste artigo vamos apresentar os principais pontos que você deve observar ao realizar seus projetos de analytics para garantir o sucesso das suas decisões. Confira abaixo as 6 dicas que separamos para você tirar seus projetos de analytics do papel.

Como tirar projetos de analytics do papel?

1. Entenda o problema antes de tentar resolvê-lo

Antes de tentar procurar por soluções e analisar as melhores opções de resolução para o problema da sua empresa, primeiro analise se você está focando na causa do distúrbio ou apenas na sua consequência. Um dos erros mais cometidos em projetos de analytics é que os analistas visam objetivos que não são o ponto principal dos desafios enfrentados pela empresa, resultando em ações rasas e ineficientes.

Para entender este ponto, vamos analisar o seguinte exemplo: imagine que foi observado na sua empresa que, quanto mais vezes um cliente entra em contato através da linha telefônica de atendimento ao consumidor, maiores as chances de ele deixar de utilizar os seus serviços. Utilizar estratégias para diminuir o número de ligações ou dificultar o contato por este meio não solucionaria o problema. Muito provavelmente, isto iria piorar o quadro e aumentar o número de consumidores insatisfeitos.

O ideal neste caso seria analisar os reais motivos das ligações e buscar por maneiras adequadas de resolver estes problemas, para aumentar os níveis de satisfação dos clientes e diminuir as taxas de desistência dos consumidores. Desta forma, tenha em mente que os seus projetos de analytics devem endereçar a raiz dos problemas para garantir que você encontre soluções eficientes e decisivas.

2. Comece com o final em mente

É importante estudar a situação e entender os objetivos da sua empresa ao fazer o planejamento dos seus projetos de analytics. Analisar e compreender o seu próprio produto e consumidores é um exercício essencial para que você tenha todo o conhecimento e informações necessários para estabelecer as relações e os limites entre o negócio e a tecnologia da informação.

Assim, algumas reflexões devem ser feitas na fase de preparação dos seus projetos de analytics, para que você possa analisar questões realmente relevantes para a empresa. Como nós podemos aumentar o lucro com isso? Somos capazes de desenvolver um novo modelo? Com que frequência temos que atualizar o modelo? Como podemos introduzir este tipo de mudança no processo?

3. Encontre o suporte necessário

Ter o suporte necessário para executar os seus projetos de analytics é um passo fundamental para que sejam bem-sucedidos. Você deve receber suporte não apenas do seu supervisor imediato, mas também dos executivos C-level da organização e do departamento de Tecnologia da Informação, para que possa realizar um trabalho completo e integrado dentro da empresa.

A pior coisa que você pode fazer é empreender em um projeto deste tipo sem se comunicar com ninguém. Este erro é o que gera problemas como resultados incoerentes e desconexos dentro do projeto, além de dificultar muito a sua execução. Os softwares das empresas costumam ter funcionalidades muito úteis para este tipo de trabalho, mas com frequência acabam ficando de lado porque alguém não conseguiu acessar estas informações sem o devido auxílio.

4. Escolha a ferramenta de coleta de dados mais adequada

A qualidade dos dados utilizados para os seus projetos de analytics é um fator decisivo na eficiência das suas análises e soluções. As informações utilizadas devem ser confiáveis e relevantes para o problema sendo estudado, e devem ser escolhidas com cuidado para que as análises sejam feitas de forma adequada para gerar ações efetivas posteriormente.

Os dados são coletados com base em várias decisões prévias: onde colocar sensores, qual a frequência do recolhimento das informações, quais os dados que devem ser recolhidos, ou até mesmo como desenvolver os softwares de gerenciamento destes relatórios. Muitas vezes, estas decisões são tomadas sem levar em consideração como analisar estes dados — o que evidencia a importância de você observar a credibilidade das informações ao executar seus projetos de analytics.

5. Envolva os usuários antes, durante e depois

Os projetos de analytics devem ser capazes de focar em objetivos realizáveis, mas ter uma visão abrangente dos problemas sendo estudados. Além de necessitar de comunicação com vários departamentos dentro da empresa, envolva também os usuários dos seus serviços e produtos para conseguir informações relevantes e tomar as melhores decisões para os negócios da companhia. O sucesso das soluções também depende da sua aceitação pelos consumidores, então leve isto em consideração ao realizar seus projetos de analytics.

6. Comece pequeno, construa um MVP

O MVP, como é conhecido o Minimal Viable Product, é um conceito que busca sempre primeiramente resolver o problema em questão, para então progressivamente evoluir a solução até que se chegue ao resultado ideal. Em projetos de analytics, este conceito se torna importante ao entender até onde é possível ir e o que realmente deve ser analisado.

Afinal, quais os dados verdadeiramente relevantes para as suas decisões? Qual o principal foco destes projetos de analytics? Como estes problemas podem ser solucionados de maneira prática? Tentar resolver muitas coisas ao mesmo tempo pode diminuir a sua capacidade de solucionar estes desafios, enquanto escolher as suas batalhas e delinear as informações importantes pode tornar este processo muito mais viável e eficiente.

Você está pronto para tirar o seu projeto do papel?

Neste artigo vimos várias dicas que podem ajudá-lo a colocar seus projetos de analytics em prática de maneira eficiente e bem-sucedida, garantindo que as suas decisões poderão solucionar os problemas da empresa e atender às suas expectativas. Este processo pode ficar ainda mais fácil usando o Canvas Analytics, uma ferramenta de gerenciamento de dados que automatiza o fluxo das informações para que você encontre mais rapidamente o que precisa saber.

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