Seu roteiro para transformar dados em insights acionáveis

Você tem todos os dados de que precisa. E os dados para apoiar esses dados. E os dados para provar a precisão de todos os seus dados. Ainda assim, tudo o que você tem é matéria-prima para tomar as decisões de negócios corretas.

Você precisa dar significado transformando dados em insights acionáveis ​​e, com as enormes quantidades de dados constantemente chegando, essa não é uma tarefa simples.

Continue lendo para aprender as etapas e os princípios fundamentais para transformar dados em insights.

Qual é a diferença entre dados e insights?

Para analistas, dados e insights podem ser quase os mesmos. Mas para o restante de nós, meros mortais que não veem o mundo em números, como transformar dados em informações e, a partir daí, em insights acionáveis? Vamos primeiro definir o que são insights acionáveis.

Os dados são pequenos pedaços de medição, enquanto os insights interpretam o que essas medidas nos dizem. Insights acionáveis ​​fornecem informações que ajudam as partes interessadas a tomar decisões de negócios.

Aqui está um exemplo da vida real. Se você tem um, mede regularmente o crescimento de seu filho – esses são os seus dados. Você então compara e calcula a diferença entre a medida anterior e a atual – essa é a informação que você extrai dos dados.

A cada centímetro que seu filho cresce, suas roupas e sapatos ficam maiores e você precisa começar a comprar tamanhos maiores. Então. se eles crescem x polegadas em 6 meses, você precisa renovar o guarda-roupa a cada meio ano – agora você tem insights acionáveis.

O mesmo processo básico acontece nos negócios em larga escala.

Como transformar dados em insights?

Tradicionalmente, cada unidade de negócios tem um escopo definido de responsabilidades. As equipes de BI (Business Intelligence) e Analytics são responsáveis ​​por coletar dados e apresentá-los aos profissionais de marketing e outras partes interessadas cujo trabalho é tomar decisões e criar estratégias.

Na maioria das vezes, os tomadores de decisão se perdem entre os números e estatísticas porque não conseguem encontrar a conexão com a realidade de seus negócios. Os dados estão lá, mas ainda faltam insights, causando uma lacuna no fluxo de tomada de decisão.

Com o aumento da quantidade e da complexidade dos dados, a lacuna está ficando cada vez maior.

Essa divisão não existe mais em empresas digitalmente maduras, onde as equipes são compostas por vários membros do departamento. O primeiro princípio a ser lembrado ao transformar dados em insights? Colaboração.

3 princípios básicos na geração de insights a partir de dados

Colaboração. As equipes precisam combinar esforços e assumir responsabilidade mútua se quiserem obter insights acionáveis ​​de seus dados. A comunicação e o apoio mútuo geram insights mais valiosos do que o confronto e a demanda. Em última análise, as equipes trabalham com o mesmo objetivo, e a compreensão mútua é a pedra angular dessa cooperação.

Transparência. O analista conhece as fontes de dados e os processos e tipos de dados e métricas. A gerência sabe quais são seus objetivos e quais perguntas eles precisam responder. A comunicação entre ambas as partes precisa ser aberta e transparente para que cada um possa entender o que o outro precisa para cumprir sua parte na tarefa.

Especificidade. As unidades de negócios precisam entender os principais impulsionadores de receita, despesas e riscos na área de negócios relevante. Para a identificação dos conjuntos de dados representativos, é vital que todas as partes envolvidas definam com precisão seus requisitos, intenções e objetivos. A especificidade é crítica para permitir que os analistas de dados identifiquem as métricas corretas a serem monitoradas.

Como você aplica os princípios?

• Defina a pergunta ou perguntas específicas.

Ser vago pode levar ao caos. Pense neste exemplo: se alguém perguntar “como faço para chegar ao aeroporto?”, você precisa de mais informações antes de fornecer uma resposta válida. Qual aeroporto? Qual é a localização atual deles? Eles estão voando ou pegando alguém?

• Esclareça o significado, o contexto e o impacto nos negócios.

Compreender o contexto da análise, restrições, motivações e resultado desejado permite que você decida quais métricas monitorar e como. O objetivo? Crie uma conexão entre as métricas e o que os dados representam.

• Defina expectativas claras sobre o resultado da análise de dados.

Defina que tipo de insights podem ser obtidos a partir dos dados que você fornecerá. Por exemplo, você precisa apresentar um número total, um número médio ou uma taxa de variação?

• Definir KPIs mensuráveis

Certifique-se de que haja métricas mensuráveis ​​anexadas às perguntas. Você pode usar a estrutura SMART para verificar (Específico, Mensurável, Atingível, Relevante, Baseado no Tempo).

• Crie uma hipótese para máxima clareza.

Definir uma hipótese pode ajudar a alcançar todos os pontos acima. Uma hipótese poderia ser assim: se A for o resultado, isso significa xyz para o nosso negócio. Se B for o resultado, significa zyx para o nosso negócio.

• Colete os dados certos da maneira certa.

Escolha as métricas capazes de mostrar as informações desejadas. Você pode precisar correlacionar várias medidas e criar um plano de como chegar aos resultados que levam às respostas necessárias.

• Usar segmentação.

Segmentar seus dados ajuda você a ser mais específico e obter uma visão mais granular. Você pode se concentrar em um subconjunto selecionado de dados, como um segmento de site, indústria ou público-alvo e, em seguida, mergulhar mais fundo no comportamento dos dados.

Leia mais: O que é segmentação de mercado? Dicas, tipos e benefícios explicados

• Integre fontes de dados.

Integre diferentes fontes de dados. Escolha as ferramentas que fornecem dados da mais alta qualidade para oferecer suporte ao resultado que você está procurando. Considere a integração de diferentes fontes e dados de pesquisa secundária.

• Correlacionar dados.

Investigue métricas relacionadas que afetam umas às outras. Por exemplo, você sempre quer ficar de olho na sua taxa de rejeição para colocar as métricas de tráfego na luz certa.

• Descubra o contexto.

Até agora, enfatizamos a importância de ser específico. No entanto, para entender o significado e ser capaz de interpretar o impacto ou o resultado, você precisa visualizar esses dados precisos no contexto.

Como você coloca os dados no contexto adequado?

• Referência.

100 é muito ou pouco? Que tal um aumento de 10%? Isso é bom ou ruim? Depende. Você deve sempre apresentar dados relativos a algo, como a concorrência, a média do setor, o resultado desejado, etc.

Compare os dados da sua empresa com os dados do setor. Compare também padrões de dados, comportamento e taxas de crescimento para identificar tendências e anomalias.

Descubra onde você se encaixa no cenário competitivo e como você se sai em diferentes áreas de negócios.

• Reconhecer padrões.

Métricas têm padrões. Para determinar a relevância de uma figura de dados, você precisa identificar o padrão e colocá-lo em contexto. Reconhecer padrões fornece uma compreensão do comportamento. Por exemplo, há flutuações diárias e sazonais de atividade em todos os sites. Reconhecê-los ajuda a detectar comportamentos incomuns de dados e, portanto, avaliá-los com mais precisão.

Como você torna os dados relacionáveis?

A análise é feita para chegar à informação. Em seguida, você precisa apresentá-lo de forma compreensível para as partes interessadas. Aqui estão algumas dicas sobre como fazer isso:

• Explorar técnicas de visualização.

Relatórios que incluem apenas números são o pesadelo de um C-suite. Ajude-os a obter clareza e evitar mal-entendidos, confrontos e desafios desnecessários.

Visualize os dados de uma forma que destaque informações cruciais. Você pode usar gráficos, matrizes, pizzas e até infográficos.

• Explique verbalmente os números.

Não basta enviar o relatório por e-mail. Explique o que os números significam em palavras, diretamente para as partes interessadas relevantes. A comunicação está no centro da transformação digital.

Leia mais: Estratégia de transformação digital: como impulsionar a mudança (e ficar à frente)

• Forneça contexto.

Em vez de mostrar apenas os dados da sua empresa, forneça o contexto que ajude a entender a importância dos dados que você está entregando. Prepare o cenário para que seus gerentes entendam o significado e o traduzam em ação.

Explique o ambiente competitivo ou apresente alguns dados históricos como pano de fundo que leve a resultados específicos.

• Mostrar exemplos.

Represente com precisão o que você está enfrentando com o benchmarking competitivo. A maioria das empresas tem um rival importante contra o qual se comparam. Mostre exemplos de como esse rival está se saindo. Adicione exemplos de outras empresas representativas para ajudar a ilustrar seu ponto.

• Forneça fontes.

Certifique-se de fornecer as fontes de seus dados e explicar a relevância. Os líderes empresariais precisam de confirmação e você pode ter que explicar como chegou aos resultados obtidos.

Crie um fluxo de trabalho para transformar dados em insights

Configure um processo repetível para gerar insights de dados com base nesses princípios e etapas.

As etapas que mostramos aqui seguem o conceito Six Sigma para otimizar a qualidade dos processos de negócios. Seis Sigma é um conceito baseado em dados de avaliação de processo e melhoria consistente.

As três primeiras etapas da metodologia são: Definir. A medida. Analisar. Para novos processos, estes são seguidos por Design and Verify (DMADV). Para processos existentes, Melhoria e Controle seguem o DMA inicial (DMAIC).

Transformar dados em insights é um processo e você deve tratá-lo como tal.

Configure um fluxo de trabalho estruturado para análise de dados com base nas etapas que você acabou de seguir. Dessa forma, você transforma os relatórios de dados em um processo repetível de geração de insights com alto valor operacional.

A solução de pesquisa digital Similarweb fornece os dados de website mais precisos para análise e ferramentas para monitorar e segmentar seus dados e, em seguida, comparar com o setor e seus concorrentes.

Perguntas frequentes

Qual a diferença entre dados e informações?

Os dados são uma medida de fatos, enquanto a informação é a compreensão do que os dados significam no contexto.

Quem é responsável por criar insights de dados em um ambiente de negócios?

O processo de obtenção de insights a partir dos dados deve ser um esforço mútuo entre o analista que coleta os dados e a parte interessada que requer os insights.

Qual contexto é necessário para obter insights dos dados?

Dados sem contexto não fornecem informações. Você precisa comparar a média do setor e a concorrência direta e visualizá-la no período de tempo correto.