É um fato bastante conhecido que diretores de negócios, muitas vezes, utilizam a intuição quando tomam decisões críticas. No entanto, você pode aumentar significativamente suas chances de sucesso ao incorporar a análise de dados, apoiando-se em fatos para otimizar esse.
Esse é justamente o foco deste artigo: mostrar como a análise de dados pode ajudá-lo, de forma efetiva, a tomar decisões de negócio mais inteligentes. Boa leitura!
A tomada de decisões baseadas em fatos é qualitativamente superior
As empresas tendem a experimentar significativas melhoras no desempenho quando análises de dados são aplicadas a seus processos. Embora a tomada de decisão intuitiva seja simplista e rápida, a falta de dados subjacentes dificulta a caracterização e a correção de problemas.
Em vez de agravar o problema tomando uma decisão frágil, você pode detalhar as informações para determinar a causa de falhas iniciais e usar a análise de dados para definir um novo curso de ação. Na verdade, estudos mostram que a melhoria cumulativa dos processos empresariais é dificultada quando os gestores se limitam a reagir aos problemas, deixando de usar os fatos para fazer escolhas prudentes.
Todos os departamentos de uma empresa podem se beneficiar. Um exemplo: o setor de vendas torna-se capaz de encaminhar as estratégias mais adequadas para aperfeiçoar processos por meio do monitoramento da performance da equipe e seu faturamento.
Análise de dados auxilia a automatização de tarefas
De modo geral, a tomada de decisões baseada em análise de dados funciona melhor em um nível operacional ou tático, uma vez que há relativamente menos riscos envolvidos. Todavia, quando auxiliados pela tecnologia, os dados facilitam a automatização de tarefas.
Por exemplo, para que sua empresa produza é necessário o cumprimento de uma determinada quantidade de tarefas sequenciais que obedecem certo ordenamento lógico. São essas tarefas que agregam valor ao produto final. Sendo assim, a análise de dados contribui para que o valor agregado por tarefa (ao produto) supere o custo necessário para realizá-la.
Harmonia e consensos nos processos de negócios
Por outro lado, as decisões estratégicas ainda exigem capacidade de discernimento e intuição. Tais características pessoais, que variam enormemente de um indivíduo para outro, não são prejudicadas com a realização de análises de dados. Pensar que uma abordagem experiente e instintiva nada tem a ver com a utilização da análise de dados é um erro. Elas podem (e devem) conviver harmoniosamente e se complementarem.
Equipes multifuncionais devem usar os dados para projetar resultados e mensurar o retorno sobre os programas propostos e o lançamento de produtos. A análise de dados pode ajudar seus colaboradores a construírem consensos, usando fatos (e não preferências pessoais) para chegar a conclusões.
Cultura corporativa
Em sua empresa, você deve liderar o caminho em direção à mudança cultural, reconhecendo e disseminando entre todos os envolvidos a importância da análise de dados para a tomada de decisão. Um bom caminho a ser seguido nessa direção é usar a modelagem de dados para projetar resultados prováveis e avaliar ideias. Fatos e conhecimentos gerados a partir da análise de dados fornecem um terreno no qual todos poderão discutir suas ideias de forma mais assertiva.
A coleta e análise de dados fará com que você tenha uma melhor caracterização dos clientes, mercados e riscos. Uma vez que você tenha acesso a amplos dados para identificar oportunidades inexploradas e comportamentos de cliente, poderá começar com algo simples. Considere realizar alguma ação de marketing ou mudanças externas em produtos e/ou serviços que sua empresa oferece.
É quase impossível estimar com precisão a quantidade de dados que são necessários para se dirigir um negócio. Todavia, como o uso dessas informações é absolutamente indispensável, você deve se assegurar de que os dados sejam relevantes.
Aumento da confiança
Você ganhará a confiança de que precisa para tomar decisões baseadas em dados, ao perceber que grandes decisões nem sempre produzem grandes resultados. Independentemente da quantidade de dados coletados e da capacidade de análise atualmente adquirida, nunca será possível entender completamente todos os riscos nem prever o futuro, pois o acaso desempenha um papel importante na determinação do sucesso de uma ideia.
Não abandone seus instintos ou mude completamente seus métodos, basta que tenha em mente que a incorporação da análise de dados, e a consideração dos fatos tal e qual são identificados, auxiliarão você a tomar decisões eficientes.
Recomendações para a utilização do Business Intelligence na análise e tomada de decisões de negócios
O Business Intelligence compreende uma série de métodos e técnicas que visam a coleta e a organização de informações sobre sua empresa. A ideia é facilitar a interpretação destes dados e com isso poder definir estratégias de negócio e identificar oportunidades.
Esta ferramenta pode (e deve) ser amplamente utilizada para fundamentar e informar o processo de tomada de decisões em sua empresa. Obviamente, os dados e métricas variam de acordo com as características gerais de cada negócio e as especificidades de cada segmento. No entanto, a seguir abordamos alguns exemplos práticos que, em diferentes áreas, demonstram o potencial que uma solução de BI oferece para revolucionar o conjunto de processos em uma organização.
Marketing
Há muitas formas pelas quais o Business Intelligence pode ser usado para melhorar a eficiência geral do seu negócio. É possível aumentar as receitas aplicando o BI para criar um mix de produtos mais atraentes, otimizar técnicas de distribuição ou encontrar melhores parceiros de marketing.
Um exemplo de análise de dados de marketing é o conjunto de técnicas que compõem o Social Analytics. Utilizando-as, é possível identificar tendências e predileções do público-alvo, por meio do monitoramento de conteúdos veiculados nas mídias sociais.
Indústria
Se você atua na indústria, é possível cortar custos usando BI para reduzir o desperdício e aumentar a produtividade de funcionários, gerenciando o percentual total de produtos que são fabricados corretamente.
Um exemplo prático é a abordagem Just in Time que, visando diminuir a quantidade de produtos estocados, aprimora a qualidade do que é produzido a custos mais baixos. Para tanto, a análise deve ser feita em dados relativos a elementos como materiais fora de especificação, absenteísmo de colaboradores, quebras de máquinas etc.
Estoque
Business Intelligence pode ajudar a trazer, mais rapidamente, novos produtos para o mercado ou a limpar inventários de uma forma rentável, mantendo o controle do trabalho em curso. Os seus inventários serão definidos, por meio do BI, a partir da convergência de dados relativos a produtos, setores de estoque, lote, validade, custo médio, custo de reposição etc.
Dessa forma, será possível mensurar a eficiência do uso de estoques, acompanhando o custo dos bens vendidos pelo inventário médio utilizado para produzir aqueles produtos. Em lojas físicas, a análise de dados deve ser utilizada para controlar os níveis de estoque para otimizar o espaço de prateleiras e mostruários, aperfeiçoando a exposição dos produtos, a custos mais baixos.
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