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Conheça os 4 tipos de análise de dados para criar estratégias certeiras

Por Douglas da Silva, Web Content & SEO Associate, LATAM

Publicado 12 Fevereiro 2021
Última atualização em 12 Fevereiro 2021

Dificilmente você conseguirá gerir uma empresa ou contribuir para a gestão sem algum tipo de análise de dados. Isso porque, ao longo dos anos, as informações coletadas durante o processo comercial foram reconhecidas como valiosas fontes de informação. Elas são, inclusive, capazes de orientar estratégias de venda e abordagem ao cliente. 

Como mencionou a revista Forbes em um de seus artigos, “dados são o novo petróleo”. O artigo traz exemplos da aplicação do uso de dados para promover verdadeiras mudanças nos mais variados segmentos, incluindo astronomia e medicina. 

Aliás, de acordo com o relatório Insights-Driven Businesses Set The Pace For Global Growth, da Forrester, empresas orientadas por dados podem crescer mais de 30% ao ano.

Entende o quão importante é saber o que é análise de dados e como a prática pode transformar sua gestão? Ao longo deste artigo, vamos conhecer, detalhadamente, os 4 principais tipos de análises de dados e suas principais aplicações: 

  1. Descritiva
  2. Preditiva
  3. Prescritiva
  4. Diagnóstica 

O que é análise de dados? 

Análise de dados é o processo de aplicação de técnicas estatísticas e lógicas para avaliar informações obtidas a partir de determinados processos. O principal objetivo da prática é extrair informações úteis a partir dos dados. A partir destas informações, é possível tomar decisões mais assertivas e orientadas para resultados. 

Análise de dados: ferramenta poderosa para guiar estratégias 

Além de saber o que é análise de dados, é importante que sua organização mantenha em mente o quão transformadora pode ser a gestão data driven. 

Ao transformar a prática de coleta e avaliação de informações em parte da rotina, as empresas passam a contar com uma fonte em tempo real de insights sobre vendas, finanças, marketing e comportamento do consumidor

E os resultados não poderiam ser melhores: 

  • Mais colaboração entre os times, que ganham autonomia e confiança;
  • Decisões mais assertivas para oferecer experiências do cliente cada vez melhores; 
  • Eficiência para processos comerciais (desde o estoque até a logística de entrega).

Além destas 3 vantagens, conhecer os diferentes tipos de análises de dados traz diversos outros benefícios para a empresa. A seguir, você vê alguns deles. 

1. Antecipação de necessidades e trabalho proativo

Chega de trabalho reativo! Com uma boa gestão e análise de dados, é possível converter vendedores em consultores — o sonho de toda empresa e de todo cliente! 

Aliás, ao compartilhar seus dados, os consumidores esperam que as empresas sejam capazes de convertê-los em personalização e efetividade no atendimento. É o que mostra o Relatório Zendesk de Tendências em CX, ao apontar que, para 76% dos usuários, o compartilhamento de dados deve estar atrelado a algum tipo de personalização (desde o uso do meio de contato preferido até recomendações baseadas no histórico de compra). 

A ideia é que, com a ajuda dos dados, o time de vendas seja capaz de entender as particularidades de cada jornada do consumidor. A partir daí, é possível antecipar eventuais tickets e solucioná-los de forma proativa, impedindo que ele contribua para a criação de gaps. 

2. Criação de estratégias de serviços e produtos mais efetivas

Oferecer um bom produto ou serviço para os clientes é essencial para uma boa experiência de compra. Por isso mesmo, empresas contam com equipes de gerenciamento de produto e serviço, focadas na identificação de tendências capazes de impulsionar as estratégias de vendas. 

E sabe qual prática pode ser uma aliada de peso na identificação de tendências? Isso mesmo, a análise de dados. Com informações do mercado e a comparação entre resultados a nível global, é possível visualizar predisposições e desenhar estratégias eficazes. 

3. Redução de riscos 

Outra vantagem da compreensão dos diferentes tipos de análise de dados é a possibilidade de mitigar riscos. 

Com a ajuda de dados eficientes e recursos de análise, os vendedores conseguem possível projetar resultados e avaliar os riscos de investir em estratégias e ferramentas.

4. Melhor experiência do cliente

Você já percebeu como a análise de dados está inteiramente relacionada à experiência do cliente, não é mesmo? 

A verdade é que técnicas analíticas podem ser implantadas com um viés interno (melhorando a produtividade do time e a eficiência das estratégias), mas sempre focadas em atender às principais demandas dos clientes. 

Uma boa análise de dados cria, para a empresa, uma valiosa base de conhecimento pautada na mensuração de resultados. Desta forma, é possível aplicar métricas e indicadores para acompanhar a evolução do serviço prestado ao consumidor, bem como consultar o desempenho de estratégias semelhantes aplicadas em contextos diversos. 

Antes de seguir para o próximo tópico e entender, de vez, quais são os principais tipos de análise de dados, temos uma sugestão. Assista ao vídeo abaixo, com uma palestra de Kenneth Cukier, editor de dados do The Economist, para o Ted Talks, sobre este tema 

4 tipos de análise de dados 

Agora sim, você já tem em mãos tudo o que precisa para esclarecer, de vez, quais são os principais tipos de análise de dados. A seguir, você conhece as definições e indicações para aplicação das 4 principais metodologias de avaliação de informações. 

1. Análise descritiva

Como o próprio nome diz, a análise descritiva é um dos tipos de análise de dados baseado em fatos. Isso significa que, na prática, este tipo de avaliação de dados é feita a partir de resultados obtidos. São exemplos de análise de dados descritiva: 

Um dos principais usos para a análise descritiva é orientar a construção de estratégias 

2. Análise preditiva

O mais popular dos tipos de análise de dados é justamente o modelo preditivo. Como o nome diz, sua essência está na previsão de cenários futuros com base na análise de padrões revelados pela base de dados. 

É importante saber que, em uma análise preditiva, não é possível prever o que vai acontecer, mas sim, o que deve acontecer SE determinadas condições se cumprirem.

Quer ver um exemplo de análise de dados preditiva? 

Suponhamos que sua empresa esteja apreensiva quanto à possível entrada de um concorrente no mercado. 

A análise preditiva não será capaz de te dizer se o concorrente iniciará ou não suas atividades em breve. Em contrapartida, te ajudará a enxergar o que poderá acontecer SE o concorrente, de fato, entrar no mercado, tomando como base situações anteriores com contextos semelhantes. 

Podemos dizer, assim, que o objetivo da análise preditiva é determinar uma tendência, correlação, causa ou probabilidade.

3. Análise prescritiva

A análise prescritiva é o próximo passo após os resultados da avaliação preditiva. Isso porque uma prescrição é uma recomendação a algo potencialmente previsto. 

Sendo assim, a melhor forma de obter uma análise prescritiva é fazendo projeções (predições) e, então, direcionando esforços para obter o melhor resultado a partir das possibilidades. 

Por ser uma análise de dados constantemente mutável (já que está sempre condicionada a previsões e predições), os modelos analíticos prescritivos são comumente apoiados por tecnologias como inteligências artificial, machine learning e algoritmos. As ferramentas ajudam a fazer sugestões com base em padrões diferenciados e percepções de objetivos organizacionais, limitações e fatores de influência.

4. Análise diagnóstica

Aqui está outro tipo de análise de dados concentrada em algo que já aconteceu (assim como a análise descritiva). A análise diagnóstica, diferentemente da descritiva, tem, como objetivo, encontrar relações de causa e efeito para destrinchar um acontecimento. 

É claro que estabelecer este tipo de relação baseado em um acontecimento passado não é tarefa fácil. Por isso mesmo, o processo é baseado em probabilidades

Conhecer os principais tipos de análise de dados pode ajudar a sua empresa a dominar as informações-chave do negócio na palma da mão. Lembre-se de que, com a ajuda das melhores ferramentas, é possível automatizar momentos importantes da análise de dados (como a consolidação de relatórios e a criação de gráficos), mantendo a equipe focada naquilo que realmente importa: a estratégia. 

Para te ajudar a automatizar etapas da análises de dados, nossa indicação é a solução de relatórios e análise da Zendesk. Nossa ferramenta fornece análises do cliente para as empresas gerenciarem e aprimorarem seu atendimento ao cliente. Para conhecer o Zendesk Explore e todas as suas funcionalidades, preencha este formulário e inicie um trial gratuito!