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Análise de dados: o que você precisa saber sobre o tema!

Análise de dados: o que você precisa saber sobre o tema!

Mais do que ter um bom “feeling” para criar e gerenciar suas estratégias, é preciso usar a análise de dados para garantir o seu sucesso. 

Sem informações concretas, todos os seus processos correm riscos e suas ações podem ficar à deriva, sujeitas a resultados incertos. 

Nesse sentido, os dados se tornam a bússola indispensável para desbravar um mundo cada vez mais competitivo e complexo.

Prova disso está no estudo realizado pela McKinsey & Company, que mostra que empresas que adotam uma cultura organizacional orientada por dados são 23 vezes mais propensas a adquirir novos clientes.

Isso ilustra o impacto positivo e significativo que a análise de dados pode ter no desempenho das marcas e em sua competitividade.

Se você quer saber mais sobre o conceito, vale a pena continuar acompanhando o conteúdo.

Aqui, vamos explorar mais profundamente o que é análise de dados, quais são os seus tipos, seus benefícios e como fazer uma na prática. 

Boa leitura!

O que é análise de dados?

A análise de dados é um processo de leitura e interpretação de informações com o objetivo de obter insights sobre um determinado contexto. A prática envolve examinar conjuntos de dados relevantes para compreender o desempenho de ações e estratégias, seja em vendas, marketing ou qualquer outra área de negócio.

Desse modo, é possível identificar informações sobre clientes, produtos, processos internos e tendências do mercado. Isso dependerá dos tipos de análise usados, bem como a fonte e o conjunto das informações analisadas.

Quais são os tipos de análise de dados?

Existem quatro principais tipos de análise de dados que podem ser aplicados, cada um com suas especificidades:

  1. descritiva
  2. preditiva
  3. diagnóstica
  4. prescritiva

 A seguir, falaremos com detalhes sobre cada um.

1- Análise de dados descritiva

A análise descritiva é feita a partir de dados brutos, que relatam o que aconteceu, onde aconteceu e quantas pessoas foram impactadas pelo evento em questão.

Na prática, a análise descritiva é amplamente empregada para entender o comportamento passado dos usuários em aplicativos móveis

A ferramenta permite identificar padrões e tendências, fornecendo informações detalhadas sobre o perfil dos usuários, suas interações in-app e as principais características de uso, assim como faz a análise de métricas mobile.

Por ser fundamentada em dados brutos, a análise descritiva fornece uma base para outros tipos de avaliação baseadas em dados, como os que citamos a seguir.

2- Análise de dados preditiva

Em síntese, a análise preditiva responde à pergunta “o que, provavelmente, acontecerá no futuro”?

Desse modo, a análise preditiva é aplicada especialmente na previsão de comportamentos futuros dos usuários. 

Por meio de algoritmos e técnicas estatísticas, a ferramenta emprega dados históricos (obtidos pela análise descritiva) para fazer previsões sobre a probabilidade de determinados eventos, como churn, engajamento com conteúdo específico ou retenção a longo prazo. 

3- Análise de dados diagnóstica

Como o próprio nome sugere, a análise diagnóstica é usada para entender porque determinado evento ocorreu.

Funciona como uma consulta médica. Você relata seus sintomas (os eventos que ocorreram), e o médico fornece um diagnóstico (a causa-raiz do seu problema).

Portanto, a análise diagnóstica é aplicada para compreender o que levou a um resultado, seja ele positivo ou negativo, como, por exemplo:

  • aumento no número de usuário de uma determinada região;
  • queda da taxa de churn;
  • crescimento expressivo no número de novos usuários;
  • redução inesperada no uso do app.

4- Análise de dados prescritiva

A análise prescritiva é aplicada para recomendar ações ou estratégias a serem tomadas com base nos dados e nas metas da empresa. 

Basicamente, a análise responde à pergunta “o que devemos fazer?”. 

Para isso, a análise prescritiva usa modelos, tendências e simulações para fornecer um caminho mais seguro sobre quais decisões podem levar a melhores resultados. 

A ferramenta é especialmente útil para otimizar processos, melhorar a experiência do usuário e impulsionar a eficiência operacional. 

Por que realizar a análise de dados?

São muitos os estudos e relatórios que comprovam a importância dos dados para as estratégias de uma empresa. 

De acordo com a PWC, organizações altamente orientadas a dados têm três vezes mais chances de relatar melhorias significativas na tomada de decisões em comparação com aquelas que dependem menos de dados.

Além disso, um relatório publicado pela Tableau revela que 8 em cada 10 empresas data-driven reconhecem que os dados foram uma vantagem crítica durante a pandemia.

Os dados da Forrester são igualmente relevantes, apontando que as empresas orientadas por dados apresentam um crescimento de 30% ao ano.

Assim, é possível destacar o papel essencial da análise de dados na adaptação e no enfrentamento de desafios complexos e imprevistos. 

A ferramenta permite que as empresas tomem medidas assertivas e respondam rapidamente às mudanças do mercado, além de obter insights valiosos que impulsionam a inovação, a eficiência e a competitividade.

Como é feita a análise de dados?

A análise de dados pode ser feita por meio das seguintes etapas:

  1. Coleta de dados: é preciso coletar e centralizar os dados dos usuários, como comportamento de navegação, preferências e ações, visando obter informações brutas sobre o uso do aplicativo.
  2. Processamento e análise inteligente: por meio de inteligência de mercado e análise de dados, as informações coletadas são processadas e avaliadas de forma estratégica para identificar padrões, tendências e comportamentos dos usuários.
  3. Segmentação de público: com base na análise dos dados, é possível segmentar o público de acordo com seus interesses e comportamentos, permitindo campanhas de marketing mais personalizadas e efetivas.
  4. Otimização e inovação: para localizar oportunidades de otimização de recursos e inovação no aplicativo, e assim, melhorar a experiência do usuário e aumentar o engajamento.
  5. Geração de relatórios em tempo real: o uso de ferramentas de marketing digital e outras plataformas avançadas auxilia na geração de relatórios em tempo real, oferecendo informações atualizadas e relevantes sobre o comportamento dos usuários e o desempenho do aplicativo.

De fato, incorporar soluções avançadas é essencial para ganhar tempo com o estudo dos dados e obter insights seguros de forma eficiente. 

Com a Plataforma da CleverTap, por exemplo, você conta com recursos avançados, como:

  • cohorts que permitem agrupar usuários com base em características específicas, possibilitando uma análise segmentada e a compreensão da forma com que diferentes grupos de usuários interagem com o aplicativo.
  • fluxos que mapeiam a jornada do usuário em seu aplicativo, identificando os caminhos mais comuns e oportunidades para melhorar a experiência do usuário.
  • pivots que oferecem a capacidade de explorar dados de diversas perspectivas, facilitando a identificação de tendências e padrões relevantes.

Confira estes e outros recursos de análise de dados na prática! Agende uma demonstração com a CleverTap hoje mesmo!

Posted on April 27, 2024