Duas razões pelas quais as empresas precisam prestar atenção à análise de dados

Big Data é uma grande palavra no mundo da tecnologia. Um olhar sobre a muito popular hashtag #BigData revela como ela está ganhando cada vez mais credibilidade. Fala-se muito sobre Big Data e como a análise de dados pode ajudar a impulsionar e dar a volta às empresas. No entanto, muitas pessoas e empresas ainda não entenderam o que exatamente a Big Data pode fornecer para seus negócios.

Lembro-me de caminhar até uma grande loja de calçados há alguns anos atrás. Para minha surpresa, tive que olhar em volta e chamar alguém para me ajudar com o que eu estava procurando, apesar da loja estar praticamente vazia. Acontece que o gerente também estava ocupado analisando as quedas dos pés para realmente monitorar como os clientes reais com aqueles pés que eram importantes para ele estavam sendo tratados. Isto me deixou com a impressão de que toda esta conversa sobre análise de dados ajudando no crescimento do negócio precisava ser repensada.

Mas isso foi há alguns anos. Na era digital atual, o que mudou drasticamente foi o rastreamento digital de dados em todos os níveis a partir de todas as fontes imagináveis. As empresas agora tinham que lidar com taças de dados para entender o comportamento do consumidor, tendências e vários outros aspectos. Isto levou ao advento dos Grandes Dados, onde o desafio não era apenas obter os dados certos, mas realmente analisar e dar sentido à quantidade absolutamente vasta de dados disponíveis.

Através de uma série de artigos, pretendo me deter nos vários aspectos dos negócios que a Big Data e análise de dados em geral pode ajudar a desvendar. Neste artigo, pretendo cobrir dois aspectos simples que podem ser úteis para empresários e gerentes de startup.

1. Eliminação de adivinhações: Vamos manter isto claro e simples. Um dos principais motores para a análise de dados é que os dados permitem aos empresários e chefes de divisão de empresas tomar decisões com base em dados. Já se foram os dias do trabalho de adivinhação. Com a fenomenal quantidade de avanços na tecnologia e ferramentas de rastreamento empregadas em cada estágio da transação, é provavelmente mais difícil do que nunca compensar os dados com a intuição do empresário.

Eric Reis em seu livro revolucionário, The Lean Startup, enfatiza o aprendizado validado. Ele continua explicando que o aprendizado validado é o processo de demonstrar empiricamente que uma equipe descobriu verdades valiosas sobre as perspectivas comerciais atuais e futuras de uma empresa em fase de arranque. As decisões em cada etapa precisam ser respaldadas com dados.

Então, que tipos de decisões a análise de dados pode ajudar a influenciar? Antes de tudo, são os dados hardcore que validam o sucesso de seu produto ou serviço. É fácil levantar a hipótese de que seu último produto ou serviço ou a mudança que você fez em seu website continuará a fazer ondas só porque é único ou apresenta uma nova maneira de ver/fazer as coisas. Funcionará apenas porque você sente fortemente que funcionará. A análise de dados e os Grandes Dados são todos uma análise que se baseia em dados reais e depois autentica ou nega sua intuição.

2. Waking up to new realities: There is this aspect of discovery by virtue of studying data. I vividly recall one of our social media team reviews wherein I was stressing that we should continue to focus on Twitter rather than Facebook. My argument was that we were attracting many more followers and interactions on Twitter as compared to Facebook. Almost everyone across the table seemed to agree till our SEO expert interrupted with data from our Google Analytics account. We’d gotten almost three times more conversions from Facebook em comparação com as de Twitter apesar do tráfego muito menor! Isto encerrou a decisão em torno de onde precisávamos nos concentrar para conseguir mais conversões rapidamente. Este é um exemplo simples da magia da análise de dados.

Gostaria de convidar os fundadores e gerentes de startup e as pequenas e médias empresas a compartilhar mais exemplos de como a análise de dados os ajudou a validar/negar sua intuição e a descobrir novas realidades.