Data-driven decision making: menos “achismo” e mais dados

Data-driven decision making

Certa vez, o famoso engenheiro W. Edwards Deming proferiu as seguintes palavras: “Sem dados, você é apenas mais uma pessoa com uma opinião”. Isto é, sem insights sobre os dados, as pessoas tomam decisões com base no instinto, especulação ou teorias predominantes. É grande o risco de agir com base em suposições e, até mesmo, em preconceitos. O resultado? Nem precisa falar, certo?

A tomada de decisões impulsionadas por dados (DDDM, do inglês datadriven decision making) envolve a coleta de dados, realização de análises e decisões baseadas em insights derivados dessa análise. Basear as decisões em dados permite, também, que a lógica por trás das determinações seja transparente e forneça evidências mais fortes para apoiar essas decisões. 

Como, então, você garante estar tomando decisões baseadas em dados que são isentas de preconceitos e focadas em questões claras que capacitam sua organização?

O data-driven decision making é definido como o uso de fatos, métricas e dados para orientar as decisões de negócios estratégicas que se alinham às suas metas, objetivos e iniciativas. Quando as organizações percebem o valor total de seus dados, isso significa que todos – seja você um analista de negócios, gerente de vendas ou especialista em recursos humanos – têm autonomia para tomar melhores decisões com dados, todos os dias. No entanto, isso não é alcançado simplesmente escolhendo a tecnologia analítica apropriada para identificar a próxima oportunidade estratégica. Vai muito além. 

Sua empresa precisa tornar a tomada de decisão baseada em dados como norma – criando uma cultura que incentive o pensamento crítico e a curiosidade. Funcionários, em todos os níveis, precisam desenvolver habilidades em dados por meio da prática e da aplicação. Fundamentalmente, isso requer um modelo de autoatendimento, onde as pessoas acessam os dados que precisam, equilibrado com segurança e governança. Também requer proficiência, criando oportunidades de treinamento e desenvolvimento para que os funcionários aprendam habilidades com dados. Por fim, faz-se necessário uma comunidade que apoia e toma decisões baseadas em dados incentivará outros a fazerem o mesmo.

Estabelecer essas capacidades básicas ajudará a encorajar a tomada de decisão baseada em dados em todos os níveis de trabalho, de forma que os grupos de negócios questionem e investiguem regularmente as informações para descobrir insights poderosos que conduzam à ação.

 

A importância do data-driven decision making

A quantidade de informações coletadas nunca foi tão grande, mas também é mais complexa. Isso torna difícil para as organizações gerenciar e analisar seus dados. Uma pesquisa da NewVantage Partners revelou que 98,6% dos executivos indicam que a sua organização aspira a uma cultura baseada em dados, enquanto apenas 32,4 por cento relatam ter sucesso. Um estudo da IDC de 2019 também observou que as organizações investiram trilhões de dólares para modernizar seus negócios, mas 70% dessas iniciativas falham porque priorizam os investimentos em tecnologia, ao invés  de construir uma cultura data driven para apoiá-los.

Na busca por serem orientadas a dados, muitas empresas estão transformando a forma como sua empresa toma decisões, mas essa mudança está longe de ser uma tarefa fácil. Incorporar dados e análises em ciclos de tomada de decisão requer uma abordagem dedicada para desenvolver e refinar o programa de análise.

Graças a uma inteligência de negócios mais moderna, as organizações estão cada vez mais perto de compreender o valor do data-data driven decision making em todos os departamentos e funções. Para te ajudar, separamos algumas sugestões que, se colocadas em prática, poderão extrair grande potencial dos dados e de seus colaboradores.

 

5 etapas para tomar decisões baseadas em dados de maneira eficaz

Essas etapas podem te ajudar a encontrar “quem, o quê, onde, quando e por quê” para aproveitar ao máximo os dados para a empresa. Mas tenha em mente que o ciclo de análise não é linear. Uma pergunta geralmente leva a outra, o que pode significar que você precise voltar a uma dessas etapas ou seguir para outra, tendo, assim, várias percepções ao mesmo tempo. 

 

Etapa 1 – Identifique os objetivos de negócios

Esta etapa exige uma compreensão das metas executivas e posteriores da sua organização, podendo ser tão específico quanto aumentar o número de vendas e o tráfego do site, ou tão ambíguo quanto aumentar o conhecimento da marca. Isso ajudará mais tarde no processo de escolher os principais indicadores de desempenho (KPIs) e métricas que influenciam as decisões tomadas a partir dos dados – e isso o ajudará a determinar quais dados analisar e quais perguntas fazer para que sua análise dê suporte aos principais objetivos de negócios. Por exemplo, se uma campanha de marketing se concentra em direcionar o tráfego do site, um KPI pode ser vinculado à quantidade de contatos capturados para que as vendas possam acompanhar os leads.

 

Etapa 2 – Pesquise as equipes de negócios para obter as principais fontes de dados

Para garantir o sucesso do data-data driven decision making, é crucial obter informações de pessoas de toda a organização para entender as metas de curto e longo prazo. Contribuições de toda a organização ajudam a orientar sua implantação analítica e estado futuro – incluindo as funções, responsabilidades, arquitetura e processos, assim como as medidas de sucesso para compreender o progresso.

Etapa 3 – Colete e prepare os dados necessários

Acessar dados confiáveis ​​e de qualidade pode ser um obstáculo se as informações da sua empresa estiverem em fontes desconectadas. Depois de ter uma ideia da amplitude das fontes de dados em sua organização, é imprescindível iniciar a preparação de dados.

A dica é começar pelo preparo de fontes de dados com alto impacto e baixa complexidade. Priorize as fontes de dados com o maior público para que possa ter um efeito imediato. Posteriormente, com o processo devidamente organizado, resultados a médio e longo prazo tendem a aparecer. 

 

Etapa 4 – Visualize e explore os dados

Visualizar seus dados é fundamental também para o DDDM. Representar seus insights de uma forma visualmente impactante significa que você terá uma chance maior de influenciar as decisões da liderança e de outros funcionários.

A partir dos elementos visuais, como tabelas, gráficos e mapas, a visualização de dados é uma maneira acessível de ver e compreender tendências, valores discrepantes e padrões nos dados. Existem muitos tipos de visualização populares para exibir informações com eficácia: um gráfico de barras para comparação, um mapa para dados espaciais, um gráfico de linha para dados temporais, um gráfico de dispersão para comparar duas medidas, entre outros.

Etapa 5 – Desenvolva percepções

Pensamento crítico com dados significa encontrar percepções e comunicá-las de uma forma útil e envolvente. A análise visual é uma abordagem intuitiva para fazer e responder perguntas sobre seus dados. Descubra oportunidades ou riscos que afetam o sucesso ou a solução de problemas.

Procure obter uma visão abrangente da jornada do cliente ao revisar as relações de linha de negócios (ou seja, produtos, marketing e pontos de contato de serviço) com os dados do cliente. Por exemplo, a equipe do Marketing, uma das áreas mais requisitadas em uma cultura data driven, pode fornecer análises que influenciam as decisões de design para o site, materiais promocionais e produtos, como aplicativos. 

A sua empresa está preparada para colocar essas informações em prática e ter uma cultura data-driven?

Voltando ao início do texto, quando mencionamos a frase de W. Edwards Deming, é importante ressaltar que, empresas que almejam crescer a passos largos, não podem dispensar o uso de dados, obviamente, mas de nada adianta dados se não houver uma equipe criativa, profissional e com boas ideias por trás desses processos. É uma via de mão dupla.

O data-driven decision making é transformador e, quando adotado por todos em uma organização, os dados se tornam um ativo essencial. Com uma solução moderna de business intelligence, esse modelo de tomada de decisões tende a elevar o patamar da sua empresa, com decisões mais rápidas e eficazes. E essas decisões geram resultados financeiros mais sólidos, maior criatividade e sucesso comercial e mais engajamento e colaboração dos funcionários.

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