Quando uma empresa baseia sua estratégia em coleta e análise de dados, tanto externos quanto internos, ela tem uma chance maior de ter bons resultados e de entender melhor seus erros e acertos. A essa metodologia damos o nome de Data Driven.
Para não ficar apenas nos “achismos’, é preciso entender de forma concreta o que as pessoas querem, o que as levam a comprar, ou não, um produto ou serviço e como acontecimentos externos afetam sua empresa.
O Data Driven não está presente apenas na gestão da empresa. Em diversos setores ele se torna importante, como são os casos da área de SEO e design. Para entender melhor sobre essa metodologia e sua importância, continue lendo o texto.
O que é Data Driven
Data Driven é um conjunto de processos voltados para a estratégia que se baseia em dados quantitativos. A partir dessa metodologia, as empresas conseguem avaliar como estratégias e planejar o que precisa ser feito a seguir.
O Data Driven ajuda também na hora de colher feedbacks, entender o que funciona ou não para a empresa e para o usuário e aprimorar o produto a partir daí, por exemplo. Através de pesquisas e testes, dados relevantes são coletados e poderão ser analisados para criar novas estratégias.
No entanto, para ser uma coleta de dados completa é preciso unir dados internos e externos para assim ter uma visão ampla e clara dos negócios.
Funciona dessa maneira: uma grande quantidade de dados é coletada e armazenada em um único lugar. A partir daí, esses dados são analisados por meio de algoritmos que estruturam e apresentam informações relevantes tanto para serem resolvidos quanto para ajudar a ter novas ideias.
A importância para empresas
Quando se entende o que é Data Driven fica mais fácil de entender sua importância para as empresas e por que deve-se aplicar esses processos. Uma empresa que tem informações concretas consegue planejar e tomar decisões com segurança de acordo com o seu objetivo.
Claro que com tantas informações, é preciso um profissional que possa entender esses dados e traduzir as informações de forma que se tornem relevantes para a estratégia da empresa. Esse profissional é o Chief Data Officer (CDO).
Chief Data Officer
O Chief Data Officer é o profissional sênior com grandes conhecimentos de negócios responsável por gerir esses dados coletados, assim como interpretá-los sempre com foco na estratégia da empresa. Dessa forma, ele consegue prever tendências e aplicá-las de uma maneira que garanta mais renda para a empresa.
Onde e como aplicar
Como dito na introdução, o Data Driven não é aplicado apenas na gestão na empresa. Existem outras áreas que podem se beneficiar e crescer a partir do uso e análise de dados.
SEO
SEO (Search Engine Optimization) são estratégias usadas para que um conteúdo consiga rankear na primeira página do Google, fazendo com que mais pessoas acessem seu website. Isso é feito por meio de técnicas de otimização e conhecimentos dos algoritmos do Google, além de muita pesquisa para entender o que o público procura e quais as palavras certas para usar.
Para além da pesquisa e da escrita, o profissional da área de SEO precisa também analisar o desempenho dos conteúdos e o comportamento dos usuários. Por isso, parte do trabalho de um SEO é a análise de dados, principalmente aqueles fornecidos pelos produtos Analytics, Search Console e Data Studio do Google.
Por essa razão, aderir à metodologia de Data Driven faz muito sentido para esse profissional, uma vez que ele vai começar a lidar com esses dados de uma maneira mais estratégica.
Sendo assim, o Data Driven está presente ao pesquisar por palavras-chave e até mesmo monitorar o comportamento do usuário. Outro uso para a metodologia de Data Driven é entender melhor os algoritmos do Google e trabalhar o SEO em cima dessas informações, já que novos algoritmos são lançados com frequência e eles impactam na performance dos sites.
Mobile Analytics
Mobile Analytics são serviços que coletam e armazenam dados dos usuários para assim fazer uma análise quanto ao seu perfil e comportamento. Esse trabalho é feito por meio de ferramentas de analytics como Firebase, Apps Flyer, Rank My App. Ao usar o Data Driven, a compreensão desses dados e a forma como podem ser utilizados passam por um olhar mais técnico.
Com tais informações, os aplicativos mobile podem ser aprimorados de acordo com o que a equipe entende como importante para o usuário e para o crescimento do produto de software.
Essa metodologia também se aplica a empresas de outsourcing de desenvolvimento. Mesmo tendo uma empresa terceirizada desenvolvendo o aplicativo, ela também pode estar alinhada às informações e dados sobre o usuário, para assim atender melhor às expectativas do cliente e fazer melhorias em seus serviços.
Negócios
Entender os dados de forma analítica e estratégica faz toda a diferença para os negócios. Além disso, uma das características principais da metodologia Data Driven é o fato de que o acesso às informações é transparente, ou seja, todos da empresa podem ter acesso aos dados.
Analisar os dados também vai ajudar a entender melhor o mercado. Dessa forma a empresa pode entender quais as próximas tendências e como aproveitá-las em sua área, assim como também pode se preparar melhor para momentos que se apresentam como desafios.
Outra vantagem para os negócios é o uso de ferramentas como o Power BI. O Power BI é usado para analisar dados de negócios de forma mais rápida, com a vantagem de ter o uso da inteligência artificial. Somado com o Data Driven, a empresa pode obter resultados mais expressivos.
O Data Driven também pode estar presente ao elaborar um pitch de vendas. Pitch é um discurso de vendas com o objetivo de apresentar para possíveis clientes a importância de seu negócio.
A partir do Data Driven, a elaboração de um pitch de vendas pode ser feita a partir de dados concretos sobre o assunto que está sendo abordado. Fora que é possível, por meio das informações coletadas, entender melhor qual a dor e a expectativa do cliente e direcionar a apresentação para como o seu negócio pode resolver essa dor.
Design
Como já dito em outras áreas, uma das vantagens de aderir ao Data Driven é compreender o mercado e suas tendências. E claro que saber as tendências para a área de Design é muito importante para manter os trabalhos relevantes e atuais.
A cultura Data Driven ajuda a equipe de design entender o cenário do mercado e trabalhar em cima dessas informações. Por exemplo, uma empresa de tecnologia precisa se mostrar sempre atual, a imagem e o design estão completamente ligados a isso. Ao entender o cenário, a equipe de Design consegue sempre manter seus trabalhos atualizados.
Além disso, é importante para a empresa ter um time de UX bem atento. UX, como a sigla significa já diz, foca na experiência do usuário. Portanto, uma parte de seu trabalho é fazer pesquisas com os usuários para entender o que precisa ser melhorado e o uso do Data Driven é muito bem-vindo nesses momentos. Essas pesquisas podem ser tanto quantitativas quanto qualitativas.
Tais pesquisas e melhorias também refletem no time de desenvolvimento, UX writing e design. Isso acontece porque, mesmo que sejam times com habilidades diferentes, todos estão envolvidos na criação de plataformas que atendem melhor ao usuário.
Data Driven x Analytics Driven
Com tantos nomes dentro da cultura de negócios é fácil ficar um pouco confuso e se perguntar qual a diferença entre um termo e outro. Tanto o Data Driven quanto o Analytics Driven trabalham com dados, sendo a diferença os dados que cada um foca.
O Data Driven tem um foco em dados quantitativos, ou seja, são informações que podem ser mensuradas. Por exemplo, pode ser visto em uma escala qual a satisfação do cliente, quanto tempo o usuário ficou em uma página, quantos cliques foi dado antes da decisão de compra, entre outros.
Com esses dados quantitativos fica mais fácil de entender os resultados e saber o que precisa melhorar. Também ajuda a entender onde focar mais para receber mais clientes.
Já o Analytics Driven é a análise de dados qualitativos. Isso quer dizer que é um entendimento um pouco mais profundo que analisar os números. Com esses dados é preciso levar em conta também o contexto em que os dados quantitativos se inserem, além de dados que não são tangíveis, como o sentimento, personas, o que significa cada um dos dados quantitativos na prática e afins.
Para ter uma informação precisa sobre os dados qualitativos é necessário uma pesquisa mais aprofundada, a qual o analista consiga captar respostas mais abertas dos clientes e usuários, ao invés de apenas números.
Como estimular o pensamento Data Driven
Toda empresa pode se tornar Data Driven. Para implementar essa cultura e estimular o pensamento Data Driven é preciso primeiro ter uma ETL, que é uma metodologia que auxilia nessa captação, armazenamento e tratamento de dados.
Transparência com os colaboradores
A partir daí, é necessário apresentar aos colaboradores como os dados são importantes e como isso vai influenciar na estratégia da empresa e, por consequência, em seu crescimento. Outro ponto é mostrar como cada setor pode se beneficiar do uso analítico dos dados captados.
Para que isso aconteça é preciso que os dados sejam de fácil acesso para todos da empresa, assim como também precisam ser de fácil compreensão. Claro que existe um cargo responsável para esses gerir esses dados, mas o CDO precisa fazer com que as informações façam sentido para os outros setores da empresa.
Garantir a qualidade dos dados
Outro passo importante é garantir que os dados coletados são dados de qualidade. Uma vez que os planos da empresa terão eles como base, é indispensável que sejam dados concretos e que farão a diferença para os negócios.
Avaliação constante
Por fim, cabe fazer uma constante avaliação quanto ao resultado de utilizar a metodologia de Data Driven. Ver o que funcionou, o que ainda está em processo e como os dados coletados ajudaram nos resultados da empresa. Com isso, será possível notar quão eficiente é a metodologia Data Driven para os seus negócios.
Gostou de conhecer um pouco mais sobre a metodologia Data Driven e suas características?! Conta pra gente nos comentários o que achou mais interessante e o que você descobriu ao ler o texto!
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