Guia completo: aprenda como analisar dados efetivamente!

Uma empresa eficiente sabe que decisões bem fundamentadas são essenciais para o sucesso. Em um cenário socioeconômico em constante mudança, alinhar os objetivos do negócio exige base sólida, evitando retrabalho e perda de tempo. Esse processo começa com uma escuta ativa, feita por meio da análise de dados.

Saber o que é a análise de dados e sua importância possibilita que a empresa compreenda suas reais necessidades e identifique pontos de melhoria. Isso permite a tomada de decisões precisas, focadas na otimização dos processos e nos resultados, evitando estagnação e promovendo o crescimento contínuo.

Se você tem interesse em aprimorar os processos dos seus negócios, a Mailbiz fica feliz em te ajudar com esse guia completo sobre como analisar dados, apresentando as etapas, os métodos de pesquisa, ferramentas que facilitarão esse processo para otimizar seu tempo e os inúmeros benefícios que uma visão analítica traz! Continue a leitura e saiba mais.

Confira as etapas da análise de dados

Para uma análise de dados ser eficiente, ela deve ser realizada por etapas! Para facilitar o entendimento e a prática, separamos esse processo em sete etapas para você. Acompanhe:

1. Definir o objetivo da análise de dados

Tenha clareza ao definir esse objetivo e seja muito específico na intencionalidade. Por exemplo: Se você percebe que o engajamento com a audiência caiu, tente fazer essa análise de dados especificando um tempo. Esse engajamento caiu atualmente comparado com que período?

Ser exato e objetivo durante a análise de dados resultará em informações mais precisas ao final.

2. Estruturar a análise de dados

Uma das etapas mais importantes e, se bem feita, economizará muito tempo. No momento de estruturar a análise, você “quebrará” seu problema principal em vários outros pequenos que podem ser as possíveis causas desse problema. Com isso, você conseguirá direcionar energia em qual parte irá focar, sem perder tempo com causas menores.

3. Coletar os dados da análise

Escolha um problema, que seja a mais relevante ou a mais provável de ser o principal, e então colete dados para essa causa. Nesse momento, existem diversas fontes de dados a que você pode recorrer, como banco de dados, painéis de indicadores (dashboards), relatórios de mercados, dados de concorrentes, entre outras.

4. Tratar e modelar os dados capturados

Raramente esses dados chegarão sem necessidade de tratamento, por isso, você terá que filtrar esses dados para visualizar com clareza como o período ou o produto.

5. Realizar a análise dos dados

Nesse momento, existem muitas maneiras de personalizar os dados para tornar a análise mais prática, objetiva e até mesmo didática! Você pode montar visualizações, colocar em tabelas, organizá-las em gráficos e compará-las com outras referências como históricos, concorrentes ou metas.

Essa etapa terá que ser feita mais de uma vez, pois para cada uma das hipóteses criadas na análise terá que ser feito todo esse ciclo: coletar os dados, tratá-los e analisá-los.

6. Traçar planos de ação com base na análise

Agora que você, através da análise de dados, identificou a raiz do problema, as ações a serem tomadas ficam muito mais precisas e com potencial de transformação. Nesse momento, cogitar consultar um especialista ou até mesmo verificar como os concorrentes estão atuando pode auxiliar com boas ideias.

7. Apresentar a análise de dados

Você poderá apresentar essa análise, dependendo do contexto, para seus clientes, colegas de trabalho, executivos ou gestores. Essa apresentação poderá trazer reconhecimento pelo seu esforço, pois em poucos minutos os espectadores poderão ver uma análise que levou horas, dias ou até meses para ser construída.

Conheça os métodos de coleta de dados

As técnicas de coleta de dados são uma das etapas mais essenciais da análise de dados! Ela será a forma escolhida para chegar até os dados e ter conhecimento vivo do que está acontecendo para, enfim, tomar a decisão necessária.

Ou seja, a técnica de coleta será a forma que o pesquisador escolheu para reunir informações úteis para resolver uma determinada situação. Existem diversos métodos de coleta, e aqui separamos as cinco principais para você descobrir qual se adequa melhor à sua necessidade:

1. Entrevistas: permitem a obtenção de dados diretos e qualitativos, por meio de uma conversa estruturada ou semiestruturada, onde o entrevistador pode explorar tópicos em profundidade;
2. Questionários: coleta de dados padronizada e quantitativa, onde um grupo grande de pessoas responde a perguntas específicas, facilitando a análise de dados e a identificação de padrões;
3. Observação direta: consiste em observar e registrar o comportamento de indivíduos ou fenômenos no ambiente natural, sem interferir, sendo útil para entender o contexto e comportamentos não verbalizados;
4. Pesquisas de registros: envolve a análise de documentos existentes, como arquivos históricos, registros financeiros ou administrativos, proporcionando dados secundários, que economizam tempo e recurso;
5. Grupos focais: reuniões em grupo para discutir um tema específico, oferecendo insights qualitativos e detalhados sobre percepções e sentimentos dos participantes.

Conheça as técnicas de análise de dados

O processo de análise de dados deve organizar, ordenar, sintetizar e transformar uma grande quantidade de dados de forma bruta para uma forma compreensível. Para isso, existem algumas técnicas que dividiremos entre técnicas quantitativas de análise e técnicas qualitativas de análise. Conheça mais logo abaixo:

Técnicas quantitativas de análise de dados

Baseada em dados numéricos e métricas objetivas. Foca na quantificação de variáveis e na identificação de padrões, tendências e relações. Utiliza técnicas estatísticas e matemáticas, como média, correlação e regressão. É ideal para grandes volumes de dados e oferece resultados objetivos. Dentro dessa categoria, nós podemos citar como análises principais:

1. Estatística descritiva: resume e descreve os dados brutos, focando em métricas como média, mediana, moda e variabilidade. É usada para entender o que os dados mostram sem inferências;
2. Estatística inferencial: utiliza dados históricos e algoritmos para prever tendências e comportamentos futuros. Modelos de aprendizado de máquina, como regressão e redes neurais, são comumente usados.
3. Estatística preditiva: utiliza dados históricos e algoritmos para prever tendências e comportamentos futuros. Modelos de aprendizado de máquina, como regressão e redes neurais, são comumente usados.

Ferramentas e softwares recomendados

A análise de dados é muito benéfica de diversas formas. No entanto, seu processo pode ser um pouco demorado e, por isso, existem algumas ferramentas e softwares recomendados para auxiliar nesse processo. Separamos três ótimas opções para serem o seu apoio:

1. Google Analytics: essa ferramenta une soluções de análise de dados de rastreamento, transformações em site e painéis de dados. Atualmente, é uma das ferramentas mais utilizadas.
2. Linguagem R: ela traz código aberto e se tornou muito popular na análise de dados e é gratuita. Ela apresenta algumas dificuldades para os usuários.
3. SAS: plataforma de análise e estatísticas que oferece opções para utilizar sua própria interface ou script para análises avançadas.

Caso queira conhecer mais 5 excelentes opções de ferramentas para análise de dados, nós, da Mailbiz, já preparamos esse conteúdo para você 😀

Exemplos práticos com a análise de dados

Para entender como a análise de dados acontece na prática, trouxemos 2 áreas que usam esse processo:

Marketing Digital e a análise de dados

Com a análise de dados, essa área consegue analisar o comportamento dos consumidores, como cliques, tempo que permanecem em uma página e o engajamento nas redes sociais. Assim, eles podem chegar à raiz do problema e pensar em principais estratégias do marketing digital.

Finanças e a análise de dados

Outra área que utiliza análise de dados é a de Finanças. Instituições financeiras analisam dados históricos para prever tendências de mercado e avaliar o risco de investimentos. Isso ajuda na criação de modelos para tomada de decisão sobre concessão de crédito e alocação de investimentos.

Agora você sabe tudo sobre a análise de dados e pode perceber a grande mudança que ela pode trazer para sua carreira profissional! Que tal conferir um passo a passo para escolher e melhor ferramenta de e-mail makerting?

Conte sempre com a Mailbiz para impulsionar seu crescimento. Até mais!