4 tipos de análise de dados para criar estratégias certeiras

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 

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Neste artigo, você aprenderá

• O que é análise de dados?
• Análise de dados: ferramenta poderosa para guiar estratégias
• Quais os tipos mais usados de análise de dados?
• IA na análise de dados: como a tecnologia pode potencializar o desempenho das empresas?

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. 

Nesse sentido, 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 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. 

Para além disso, a análise de dados caminha lado a lado com a inteligência artificial na criação de ferramentas que otimizam e potencializam o atendimento ao cliente — o que, consequentemente, eleva os níveis de satisfação dos consumidores.

É exatamente esse tipo de resultado que a IA da Zendesk se preocupa em entregar às empresas.

Análise dados por IA no atendimento ao cliente

A IA da Zendesk é capaz de analisar automaticamente, e com precisão, a intenção, o sentimento e o idioma do cliente para direcionar as solicitações para o agente mais adequado. E ainda apresenta essas percepções no espaço de trabalho do agente, sugerindo respostas relevantes para a resolução da demanda. 

Normalmente, esse tipo de ferramenta requer um extenso processo de machine learning por parte das equipes de TI e dos próprios agentes, mas não é o caso da IA da Zendesk. 

Isso porque a empresa utiliza seus próprios bancos de dados para treinar a IA e fazer com que ela seja altamente responsiva a consultas comuns e repetitivas.

O impacto dessa automação da análise de dados na produtividade dos funcionários é grande. Logo, o atendimento ao cliente só tem a ganhar em personalização e resolutividade.

Esse tipo de resposta já é esperada pelos clientes. Ainda de acordo com CX Trends, 74% dos consumidores acreditam que a inteligência artificial pode melhorar a eficiência do atendimento ao cliente.

De olho nessas tendências e demandas do mercado, a IA da Zendesk traz recursos avançados para aprimorar também o autoatendimento: os bots inteligentes.

Os bots inteligentes da Zendesk aproveitam o enorme banco de dados de interações com clientes e utilizam IA generativa para entregar respostas precisas e personalizadas em todos os canais de comunicação.

Agora que você entendeu porque a análise de dados é tão importante na gestão empresarial como um todo, conheça quais são os principais tipos de análise de dados.

Porém, antes de prosseguir, sugerimos que assista ao vídeo abaixo, com uma palestra de Kenneth Cukier, editor de dados do The Economist, para o Ted Talks, sobre este tema.

Quais os tipos mais usados de análise de dados?

Os tipos de análise de dados mais usados incluem análise descritiva, análise preditiva, análise prescritiva e análise diagnóstica. Cada um desses métodos oferece uma abordagem única para extrair insights e informações valiosas a partir de dados, auxiliando no desenvolvimento de estratégias eficazes para a tomada de decisões.

A seguir, você conhece as definições e indicações para aplicação dessas 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: 

• relatórios; 
• segmentação e controle de clientes;
• análises de negócio; 
• aplicação de métricas; 
• avaliação de resultados. 

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 inteligência 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 compreender 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 é possível automatizar tarefas importantes da análise de dados (como a consolidação de relatórios e a criação de gráficos) com a ajuda das melhores ferramentas e tecnologias, como é o caso da inteligência artificial (IA).

IA na análise de dados: como a tecnologia pode potencializar o desempenho das empresas?

A inteligência artificial tem o potencial de revolucionar a análise de dados para a gestão de empresas. 

Isso porque, quando aplicada aos modelos de análise de dados, oferece a capacidade de automatizar as tarefas de aquisição e o processamento de informações relevantes de maneira eficiente e precisa — e em tempo real.

Logo, a aplicabilidade da IA se estende a uma ampla variedade de setores dentro de uma organização empresarial, tanto para trazer uma melhor experiência para o cliente — como já vimos anteriormente — quanto para melhorar os padrões de produtividade dos funcionários.

Entenda melhor.

Aumento da produtividade dos funcionários

Segundo o relatório de tendências CX, 52% dos funcionários acham que os softwares utilizados na gestão interna são obsoletos ou difíceis de usar.

Além disso, 30% deles têm dificuldade ou não sabem como entrar em contato com as equipes internas de setores diversos da empresa.

O efeito do uso de tecnologias ultrapassadas e da falta de integração entre departamentos na performance dos colaboradores é impactante. 

Nesse cenário, a análise de dados se beneficia da IA para obter informações que auxiliem na personalização da experiência do funcionário, proporcionando mais agilidade, satisfação e, consequentemente, melhor desempenho.

Análise de dados na experiência do funcionário

Os destaque de possíveis aplicações da análise de dados para elevar o nível de satisfação e de produtividade do funcionário são:

• processamento de dados em grande escala: análise de grandes volumes de dados complexos que levariam muito tempo para serem processados manualmente;
• automatização de tarefas: economia de tempo e redução da ocorrência de possíveis erros;
• insights aprofundados: a IA pode ajudar a obter insights mais detalhados e complexos a partir dos dados, revelando correlações e padrões que podem ser valiosos para empresas e organizações.

Como você pode perceber, empresa e cliente são favorecidos pelo refinamento da análise de dados. 

Que tal experimentar isso na prática? Faça uma avaliação gratuita do software Zendesk e confira como essa ferramenta pode ajudar a alavancar o seu negócio!

E se você se interessou pelo assunto e quer saber como seguir uma carreira em análise de dados, neste artigo da Alura você encontra mais informações sobre como está o mercado de trabalho, quais habilidades necessárias e como desenvolvê-las.