{"id":6115,"date":"2022-04-04T10:30:00","date_gmt":"2022-04-04T10:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/pt.venngage.com\/blog\/?p=6115"},"modified":"2023-10-17T23:50:42","modified_gmt":"2023-10-17T23:50:42","slug":"data-driven-business","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pt.venngage.com\/blog\/data-driven-business\/","title":{"rendered":"Data Driven: o que \u00e9 e qual o seu impacto nas empresas"},"content":{"rendered":"

\"dataQuando uma empresa baseia sua estrat\u00e9gia em coleta e an\u00e1lise 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. <\/span><\/p>\n

Para n\u00e3o ficar apenas nos “achismos’, \u00e9 preciso entender de forma concreta o que as pessoas querem, o que as levam a comprar, ou n\u00e3o, um produto ou servi\u00e7o e como acontecimentos externos afetam sua empresa. <\/span><\/p>\n

O Data Driven n\u00e3o est\u00e1 presente apenas na gest\u00e3o da empresa. Em diversos setores ele se torna importante, como s\u00e3o os casos da \u00e1rea de SEO e design. Para entender melhor sobre essa metodologia e sua import\u00e2ncia, continue lendo o texto.<\/span><\/p>\n

O que \u00e9 Data Driven<\/span><\/h2>\n

Data Driven \u00e9 um conjunto de processos voltados para a estrat\u00e9gia que se baseia em dados quantitativos<\/b>. A partir dessa metodologia, as empresas conseguem avaliar como estrat\u00e9gias e planejar o que precisa ser feito a seguir.<\/span><\/p>\n

O Data Driven ajuda tamb\u00e9m na hora de colher feedbacks, entender o que funciona ou n\u00e3o para a empresa e para o usu\u00e1rio e aprimorar o produto a partir da\u00ed, por exemplo. Atrav\u00e9s de pesquisas e testes, dados relevantes s\u00e3o coletados e poder\u00e3o ser analisados para criar novas estrat\u00e9gias. <\/span><\/p>\n

No entanto, para ser uma coleta de dados completa \u00e9 preciso unir dados internos e externos para assim ter uma vis\u00e3o ampla e clara dos neg\u00f3cios. <\/span><\/p>\n

Funciona dessa maneira: uma grande quantidade de dados \u00e9 coletada e armazenada em um \u00fanico lugar. A partir da\u00ed, esses dados s\u00e3o analisados por meio de <\/span>algoritmos<\/span><\/a> que estruturam e apresentam informa\u00e7\u00f5es relevantes tanto para serem resolvidos quanto para ajudar a ter novas ideias.<\/span> <\/span><\/p>\n

A import\u00e2ncia para empresas<\/span><\/h2>\n

Quando se entende o que \u00e9 Data Driven fica mais f\u00e1cil de entender sua import\u00e2ncia para as empresas e por que deve-se aplicar esses processos. <\/span>Uma empresa que tem informa\u00e7\u00f5es concretas consegue planejar e tomar decis\u00f5es<\/a> com seguran\u00e7a de acordo com o seu objetivo.<\/b><\/p>\n

Claro que com tantas informa\u00e7\u00f5es, \u00e9 preciso um profissional que possa entender esses dados e traduzir as informa\u00e7\u00f5es de forma que se tornem relevantes para a estrat\u00e9gia da empresa. Esse profissional \u00e9 o Chief Data Officer (CDO).<\/span><\/p>\n

Chief Data Officer <\/span><\/h3>\n

O Chief Data Officer \u00e9 o profissional s\u00eanior com grandes conhecimentos de neg\u00f3cios respons\u00e1vel por gerir esses dados coletados, assim como interpret\u00e1-los sempre com foco na estrat\u00e9gia da empresa. Dessa forma, ele consegue prever tend\u00eancias e aplic\u00e1-las de uma maneira que garanta mais renda para a empresa.<\/span><\/p>\n

Onde e como aplicar<\/span><\/h2>\n

Como dito na introdu\u00e7\u00e3o, o Data Driven n\u00e3o \u00e9 aplicado apenas na gest\u00e3o na empresa. Existem outras \u00e1reas que podem se beneficiar e crescer a partir do uso e an\u00e1lise de dados.<\/span><\/p>\n

SEO<\/span><\/h3>\n

SEO (Search Engine Optimization) s\u00e3o estrat\u00e9gias usadas para que um conte\u00fado consiga rankear na primeira p\u00e1gina do Google, fazendo com que mais pessoas acessem seu website. Isso \u00e9 feito por meio de t\u00e9cnicas de otimiza\u00e7\u00e3o e conhecimentos dos algoritmos do Google, al\u00e9m de muita pesquisa para entender o que o p\u00fablico procura e quais as palavras certas para usar. <\/span><\/p>\n

Para al\u00e9m da pesquisa e da escrita, o profissional da \u00e1rea de SEO precisa tamb\u00e9m analisar o desempenho dos conte\u00fados e o comportamento dos usu\u00e1rios. Por isso, parte do trabalho de um <\/span>SEO<\/span><\/a> \u00e9 a an\u00e1lise de dados, principalmente aqueles fornecidos pelos produtos Analytics, Search Console e Data Studio do Google.<\/span><\/p>\n

Por essa raz\u00e3o, aderir \u00e0 metodologia de Data Driven faz muito sentido para esse profissional, uma vez que ele vai come\u00e7ar a lidar com esses dados de uma maneira mais estrat\u00e9gica. <\/span><\/p>\n

Sendo assim, o Data Driven est\u00e1 presente ao pesquisar por palavras-chave e at\u00e9 mesmo monitorar o comportamento do usu\u00e1rio. Outro uso para a metodologia de Data Driven \u00e9 entender melhor os algoritmos do Google e trabalhar o SEO em cima dessas informa\u00e7\u00f5es, j\u00e1 que novos algoritmos s\u00e3o lan\u00e7ados com frequ\u00eancia e eles impactam na performance dos sites.<\/span><\/p>\n

Mobile Analytics<\/span><\/h3>\n

Mobile Analytics<\/span><\/a> s\u00e3o servi\u00e7os que coletam e armazenam dados dos usu\u00e1rios para assim fazer uma an\u00e1lise quanto ao seu perfil e comportamento. Esse trabalho \u00e9 feito por meio de ferramentas de analytics como <\/span>Firebase, Apps Flyer, Rank My App<\/span>.<\/span> Ao usar o Data Driven, a compreens\u00e3o desses dados e a forma como podem ser utilizados passam por um olhar mais t\u00e9cnico.<\/span><\/p>\n

Com tais informa\u00e7\u00f5es, os <\/span>aplicativos mobile<\/span><\/a> podem ser aprimorados de acordo com o que a equipe entende como importante para o usu\u00e1rio e para o crescimento do produto de software.<\/span><\/p>\n

Essa metodologia tamb\u00e9m se aplica a empresas de <\/span>outsourcing de desenvolvimento<\/span><\/a>. Mesmo tendo uma empresa terceirizada desenvolvendo o aplicativo, ela tamb\u00e9m pode estar alinhada \u00e0s informa\u00e7\u00f5es e dados sobre o usu\u00e1rio, para assim atender melhor \u00e0s expectativas do cliente e fazer melhorias em seus servi\u00e7os. <\/span><\/p>\n

Neg\u00f3cios<\/span><\/h3>\n

Entender os dados de forma anal\u00edtica e estrat\u00e9gica faz toda a diferen\u00e7a para os neg\u00f3cios. Al\u00e9m disso, uma das caracter\u00edsticas principais da metodologia Data Driven \u00e9 o fato de que o acesso \u00e0s informa\u00e7\u00f5es \u00e9 transparente, ou seja, todos da empresa podem ter acesso aos dados. <\/span><\/p>\n

Analisar os dados tamb\u00e9m vai ajudar a entender melhor o mercado<\/b>. Dessa forma a empresa pode entender quais as pr\u00f3ximas tend\u00eancias e como aproveit\u00e1-las em sua \u00e1rea, assim como tamb\u00e9m pode se preparar melhor para momentos que se apresentam como desafios.<\/span><\/p>\n

Outra vantagem para os neg\u00f3cios \u00e9 o uso de ferramentas como o Power BI<\/b>. O Power BI \u00e9 usado para analisar dados de neg\u00f3cios de forma mais r\u00e1pida, com a vantagem de ter o uso da intelig\u00eancia artificial. Somado com o Data Driven, a empresa pode obter resultados mais expressivos.<\/span><\/p>\n

O Data Driven tamb\u00e9m pode estar presente ao elaborar um <\/b>pitch de vendas<\/b><\/a>. Pitch \u00e9 um discurso de vendas com o objetivo de apresentar para poss\u00edveis clientes a import\u00e2ncia de seu neg\u00f3cio.<\/span><\/p>\n

A partir do Data Driven, a elabora\u00e7\u00e3o de um pitch de vendas pode ser feita a partir de dados concretos sobre o assunto que est\u00e1 sendo abordado. Fora que \u00e9 poss\u00edvel, por meio das informa\u00e7\u00f5es coletadas, entender melhor qual a dor e a expectativa do cliente e direcionar a apresenta\u00e7\u00e3o para como o seu neg\u00f3cio pode resolver essa dor.<\/span><\/p>\n

Design<\/span><\/h3>\n

Como j\u00e1 dito em outras \u00e1reas, uma das vantagens de aderir ao Data Driven \u00e9 compreender o mercado e suas tend\u00eancias. E claro que saber as <\/span>tend\u00eancias para a \u00e1rea de Design<\/span><\/a> \u00e9 muito importante para manter os trabalhos relevantes e atuais. <\/span><\/p>\n

A cultura Data Driven ajuda a equipe de design entender o cen\u00e1rio do mercado e trabalhar em cima dessas informa\u00e7\u00f5es. Por exemplo, uma empresa de tecnologia precisa se mostrar sempre atual, a imagem e o design est\u00e3o completamente ligados a isso. Ao entender o cen\u00e1rio, a equipe de Design consegue sempre manter seus trabalhos atualizados.<\/span><\/p>\n

Al\u00e9m disso, \u00e9 importante para a empresa ter um time de UX bem atento. UX, como a sigla significa j\u00e1 diz, foca na experi\u00eancia do usu\u00e1rio. Portanto, uma parte de seu trabalho \u00e9 fazer pesquisas com os usu\u00e1rios para entender o que precisa ser melhorado e o uso do Data Driven \u00e9 muito bem-vindo nesses momentos. Essas pesquisas podem ser tanto quantitativas quanto qualitativas.<\/span><\/p>\n

Tais pesquisas e melhorias tamb\u00e9m refletem no time de desenvolvimento, UX writing e design. Isso acontece porque, mesmo que sejam times com habilidades diferentes, todos est\u00e3o envolvidos na cria\u00e7\u00e3o de plataformas que atendem melhor ao usu\u00e1rio.<\/span><\/p>\n

Data Driven x Analytics Driven<\/span><\/h2>\n

Com tantos nomes dentro da cultura de neg\u00f3cios \u00e9 f\u00e1cil ficar um pouco confuso e se perguntar qual a diferen\u00e7a entre um termo e outro. Tanto o Data Driven quanto o Analytics Driven trabalham com dados, sendo a diferen\u00e7a os dados que cada um foca.<\/span><\/p>\n

O Data Driven tem um foco em dados quantitativos<\/b>, ou seja, s\u00e3o informa\u00e7\u00f5es que podem ser mensuradas. Por exemplo, pode ser visto em uma escala qual a satisfa\u00e7\u00e3o do cliente, quanto tempo o usu\u00e1rio ficou em uma p\u00e1gina, quantos cliques foi dado antes da decis\u00e3o de compra, entre outros. <\/span><\/p>\n

Com esses dados quantitativos fica mais f\u00e1cil de entender os resultados e saber o que precisa melhorar. Tamb\u00e9m ajuda a entender onde focar mais para receber mais clientes. <\/span><\/p>\n

J\u00e1 o Analytics Driven \u00e9 a an\u00e1lise de dados qualitativos<\/b>. Isso quer dizer que \u00e9 um entendimento um pouco mais profundo que analisar os n\u00fameros. Com esses dados \u00e9 preciso levar em conta tamb\u00e9m o contexto em que os dados quantitativos se inserem, al\u00e9m de dados que n\u00e3o s\u00e3o tang\u00edveis, como o sentimento, <\/span>personas<\/span><\/a>, o que significa cada um dos dados quantitativos na pr\u00e1tica e afins. <\/span><\/p>\n

Para ter uma informa\u00e7\u00e3o precisa sobre os dados qualitativos \u00e9 necess\u00e1rio uma pesquisa mais aprofundada, a qual o analista consiga captar respostas mais abertas dos clientes e usu\u00e1rios, ao inv\u00e9s de apenas n\u00fameros.<\/span> <\/span><\/p>\n

Como estimular o pensamento Data Driven<\/span><\/h2>\n

Toda empresa pode se tornar Data Driven. Para implementar essa cultura e estimular o pensamento Data Driven \u00e9 preciso primeiro ter uma <\/span>ETL<\/span><\/a>, que \u00e9 uma metodologia que auxilia nessa capta\u00e7\u00e3o, armazenamento e tratamento de dados. <\/span><\/p>\n

Transpar\u00eancia com os colaboradores<\/span><\/h3>\n

A partir da\u00ed, \u00e9 necess\u00e1rio apresentar aos colaboradores como os dados s\u00e3o importantes e como isso vai influenciar na estrat\u00e9gia da empresa e, por consequ\u00eancia, em seu crescimento. Outro ponto \u00e9 mostrar como cada setor pode se beneficiar do uso anal\u00edtico dos dados captados.<\/span><\/p>\n

Para que isso aconte\u00e7a \u00e9 preciso que os dados sejam de f\u00e1cil acesso para todos da empresa, assim como tamb\u00e9m precisam ser de f\u00e1cil compreens\u00e3o. Claro que existe um cargo respons\u00e1vel para esses gerir esses dados, mas o CDO precisa fazer com que as informa\u00e7\u00f5es fa\u00e7am sentido para os outros setores da empresa. <\/span><\/p>\n

Garantir a qualidade dos dados<\/span><\/h3>\n

Outro passo importante \u00e9 garantir que os dados coletados s\u00e3o dados de qualidade. Uma vez que os planos da empresa ter\u00e3o eles como base, \u00e9 indispens\u00e1vel que sejam dados concretos e que far\u00e3o a diferen\u00e7a para os neg\u00f3cios. <\/span><\/p>\n

Avalia\u00e7\u00e3o constante<\/span><\/h3>\n

Por fim, cabe fazer uma constante avalia\u00e7\u00e3o quanto ao resultado de utilizar a metodologia de Data Driven. Ver o que funcionou, o que ainda est\u00e1 em processo e como os dados coletados ajudaram nos resultados da empresa. Com isso, ser\u00e1 poss\u00edvel notar qu\u00e3o eficiente \u00e9 a metodologia Data Driven para os seus neg\u00f3cios.<\/span><\/p>\n

Gostou de conhecer um pouco mais sobre a metodologia Data Driven e suas caracter\u00edsticas?! Conta pra gente nos coment\u00e1rios o que achou mais interessante e o que voc\u00ea descobriu ao ler o texto! <\/span><\/p>\n

Ah! Lembra de compartilhar pra sua amiga e seu amigo que se interessam pelo assunto.<\/span> <\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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