Data Analytics, como a ferramenta ajuda nas vendas?

Data Analytics ou análise de dados é um termo referente à ciência de analisar dados brutos, esse processo explora, transforma e analisa os dados para identificar as tendências e padrões, a fim de gerar insights e dar suporte na tomada de decisões.

Confira qual a importância do data analytics e como aplicá-lo em sua empresa!

O que é data analytics? Como funciona?

Data analytics ou simplesmente “análise de dados” refere-se ao processo de examinar conjuntos de dados em busca de conclusões sobre as informações ali contidas, como padrões, oportunidades e mesmo brechas estratégias que podem ser exploradas pela empresa.

Hoje, esse é um processo bastante popular, baseado no uso de ferramentas avançadas de captura, armazenamento e processamentos de dados.

O data analytics é um dos processos mais importantes dentro do Business Intelligence, conjunto de processos que visa se aproveitar dos dados de uma empresa para melhorar e otimizar sua tomada de decisão e seu desempenho organizacional.

Vantagens de adotar o Data Analytics

O data analytics traz diversos benefícios à empresa, ajudando-a a compreender seus clientes, avaliar suas campanhas publicitárias, personalizar o conteúdo e criar estratégias assertivas para sua publicação, desenvolver novos produtos ou melhorias em cima de lançamentos antigos, bem como entender seus concorrentes e os movimentos de mercado.

O intuito de uma organização investir em data analytics normalmente é um só: impulsionar o desempenho dos negócios e melhorar seus resultados financeiros.

Isso se dá de diversas maneiras, como:

• Melhoria de processos;

• Antecipação da concorrência;

• Auxílio na etapa de tomada de decisão;

• Maior entendimento sobre as tendências de mercado e o comportamento dos clientes.

Os Tipos de Data Analytics

Atualmente a análise de dados é dividida entrequatro tiposbásicos. Considerando todas as possibilidades de objetivos, qualidade de dados, volume entre outras informações, as avaliações podem ter finalidades variáveis.

Análise Descritiva

A análise descritiva ajuda a responder a pergunta “ o que aconteceu?”, por descrever sobre o que ocorreu durante um determinado período de tempo a partir de ferramentas como, Data Studio e Power BI. Essa etapa é essencial para que a empresa não perca recursos ao longo dos anos.

Análise Diagnóstica

A análise diagnóstica é primordial para o entendimento do contexto atual de uma empresa ao responder a pergunta “por que aconteceu?”. Seu objetivo é esclarecer as razões para que determinado resultado tenha acontecido, por meio de aprofundamento nos dados e cruzamento entre informações de diversas fontes, a fim de auxiliar na criação de uma estratégia mais efetiva caso ocorra novamente.

Análise Preditiva

A análise preditiva responde a pergunta “o que vai acontecer?”, ao antecipar os efeitos em curto prazo de uma decisão, gerando um diagnóstico elaborado por meio de modelos estatísticos com base em regressão, estabelecendo uma relação de causa e efeito.

Análise Prescritiva

A análise prescritiva busca apresentar formas de se prevenir das situações negativas que foram previstas na análise anterior, ao definir a probabilidade de determinados cenários acontecer, respondendo a pergunta “o que devo fazer?”.

Data Analytics na prática

A análise de dados pode ativamente aprimorar a realidade de um negócio, já que usa dados a seu favor.

Entretanto, para pôr em prática o Data Analytics é necessário conhecer suas principais etapas, técnicas e ferramentas.

Neste conteúdo, explicamos a você o que é o data analytics e como esse processo é valioso para enriquecer seu planejamento estratégico.

Mostramos os tipos de análise possíveis, bem como as etapas e diferentes ferramentas necessárias na aplicação da análise de dados.

Na prática, o data analytics é o que alimenta estratégias bem-sucedidas para o crescimento dos negócios. Por isso, tem enorme potencial!