Os seres humanos não podem ser medidos por números simples: veja como separar os dados de insights acionáveis ​​​​verdadeiros

Empresas e profissionais de marketing têm acesso a mais dados do que nunca, bem como dados para dar suporte aos dados e dados para provar a precisão dos primeiros dados... e assim por diante.

Se você deseja tomar decisões baseadas em dados para o seu negócio, a matéria-prima está lá. Sem o elemento humano, no entanto, os dados não têm significado.

Dados x insights: qual é a diferença?

É importante entender o papel dos dados e insights no processo de pesquisa e como eles podem fazer a diferença no resultado final.

Os dados são informações brutas e não processadas que são capturadas de acordo com os padrões existentes. Pode ser na forma de números, imagens, transcrição ou outros formatos. Dados processados, agregados e organizados são colocados em visualizações de dados, relatórios e painéis como informações, que são mais facilmente interpretadas por humanos.

Insights são obtidos a partir da análise das informações para contextualizar as circunstâncias e tirar conclusões. Essas conclusões podem ser usadas para decisões acionáveis ​​para apoiar um negócio.

A “orientação a dados” é frequentemente usada em negócios, marketing, etc., mas trata-se realmente dos insights que você pode obter com os dados. As empresas modernas têm fluxos de dados praticamente infinitos, mas sem análises e insights, é basicamente inútil.

Princípios para obter insights de dados

Os tomadores de decisão de uma empresa podem não ser conhecedores de dados – o contexto claro e a conexão com o negócio se perdem entre os números e estatísticas. Quando os insights estão faltando, há uma lacuna no fluxo de tomada de decisão.

À medida que os dados se tornam mais abundantes – e mais complexos – essa lacuna pode aumentar.

Aqui estão os princípios para obter insights de dados:

Colaboração

As empresas estabelecidas geralmente têm vários departamentos ou equipes para lidar com cada etapa do processo de dados. Ainda assim, isso pode criar silos de informações que deixam lacunas, a menos que todos estejam na mesma página.

A colaboração de todos os departamentos é necessária para uma visão abrangente dos dados, circunstâncias e objetivos. A comunicação e o suporte permitem que os principais tomadores de decisão obtenham informações valiosas dos dados e vejam o “quadro geral”. Todos estão trabalhando para o mesmo objetivo e, portanto, comprometidos em ajudar uns aos outros.

Transparência

Com vários departamentos lidando com os processos de análise de dados e tomada de decisão, cada um deles está a par de diferentes aspectos. O analista conhece as fontes de dados, processos, tipos e métricas, enquanto os tomadores de decisão conhecem as perguntas que estão tentando responder e as metas que estão tentando alcançar.

Todos os departamentos precisam se comunicar de forma aberta e transparente para entender as necessidades uns dos outros e garantir que sua parte da tarefa seja completada ao máximo.

Especificidade

Assim como a transparência, todos os departamentos envolvidos no processo de dados precisam entender a meta final e os objetivos de negócios maiores. Dados, gerenciamento, tomadores de decisão e quaisquer outras partes envolvidas precisam definir os requisitos, a intenção e os objetivos.

Isso garante que as perguntas certas sejam feitas e que os conjuntos de dados corretos sejam usados, em vez de obscurecer ainda mais o problema.

Aplicando os princípios aos insights de dados

Definir perguntas

Como mencionado, a especificidade é importante. Perguntas vagas e amplas tornam mais difícil obter respostas acionáveis.

Por exemplo, perguntar como aumentar a receita pode levar a uma série de hipóteses. Em vez disso, pergunte em quais canais você deve se concentrar para aumentar a receita sem aumentar os custos, levando a uma margem de lucro mais ampla. Ou pergunte qual campanha de marketing gerou o melhor ROI no último trimestre e o que você pode fazer para replicar seus resultados.

E lembre-se, se você não gostar da resposta, faça uma pergunta diferente.

Esclarecer o contexto

Compreender o contexto da análise, motivações, resultados restritos e desejados permite que você – ou seus cientistas de dados – determine as melhores métricas a serem monitoradas. Se você deseja que os dados sejam contextualizados, cada etapa precisa estar conectada aos seus objetivos gerais de negócios.

Definir expectativas claras

Diferentes conjuntos de dados podem ser usados ​​para responder a diferentes perguntas. É importante entender que tipo de insights podem ser obtidos a partir do conjunto de dados específico que você está coletando.

Por exemplo, você está procurando uma média? Uma taxa de mudança? Um total? Essas especificidades importam e informam seu processo.

Definir KPIs mensuráveis

Suas métricas e KPIs devem sempre ser mensuráveis ​​e conectados às metas SMART (específicas, mensuráveis, atingíveis, relevantes, com prazo determinado).

Os dados nem sempre são números, podem ser palavras, medidas, observações, descrições ou fatos simples, mas seus KPIs precisam ser mensuráveis ​​para ver se você está no caminho certo para alcançar seus objetivos.

Formule uma hipótese

A ciência de dados é uma ciência, e uma hipótese é um componente-chave do processo científico. Uma hipótese é a explicação proposta ou suposição feita com base em evidências limitadas como ponto de partida para investigação.

Por exemplo, uma hipótese pode ser que melhorar a clareza de sua página de destino reduzirá a confusão e melhorará suas conversões. Se os resultados forem negativos, você pode analisar as outras barreiras que podem estar afetando o comportamento do cliente. Se os resultados forem positivos, você pode trabalhar para refinar a clareza da página e testar para ver o que é mais eficaz.

Colete os dados certos

Conforme mencionado, é importante observar os conjuntos de dados corretos ao fazer perguntas. Escolha os dados e as métricas que provavelmente mostrarão as informações desejadas e influenciarão o resultado desejado.

Você pode precisar examinar várias medidas e formular um plano para determinar como obter os resultados que levam às respostas que você está procurando.

Segmentação de alavancagem

A segmentação de seus dados oferece mais especificidade e uma visão granular das informações. Dependendo da pergunta, você pode querer se concentrar em um subconjunto escolhido de um conjunto de dados maior, como o segmento de indústria, público ou site e, em seguida, obter uma visão mais granular do comportamento.

Integrar e correlacionar dados

Várias fontes de dados oferecem uma visão mais abrangente de suas informações comerciais. integre suas fontes de dados e escolha os dados da mais alta qualidade para dar suporte à pergunta que você está fazendo.

Os dados também devem ser correlacionados. Considere as métricas que podem afetar umas às outras, como observar a taxa de rejeição para obter a perspectiva correta das métricas de tráfego.

Descubra o contexto

Às vezes, pontos de dados específicos precisam ser colocados em contexto para ver como eles se encaixam na visão mais ampla.

Um benchmark é um padrão pelo qual todos os outros são medidos, como um romance que é o primeiro em seu gênero. Da mesma forma, seus dados devem ser relativos a outros dados, como o padrão do setor, sua meta ou seus concorrentes.

Ter benchmarks como esses ajuda a identificar padrões, comportamento e taxas de crescimento, bem como identificar tendências, anomalias e inconsistências. Isso também mostrará onde você está no cenário competitivo.

Identificar padrões

Todas as métricas têm padrões, que é como você pode determinar a relevância de um ponto de dados. É crucial reconhecer padrões e como eles ilustram o comportamento do usuário, como flutuações sazonais no comportamento de compra ou pesquisas online.

Por exemplo, notamos que nossa página do estúdio de criação de conteúdo experimentaria um aumento no tráfego on-line logo antes das festas de fim de ano. Nossa equipe imediatamente começou a criar estratégias sobre como capitalizar esse tipo de aumento de tráfego.

Quando você pode ver os padrões, pode identificar rapidamente o comportamento incomum e avaliá-lo de forma mais eficaz.

Desenvolva um processo repetível

A análise de dados não é uma situação do tipo “defina e esqueça”. Você coletará e analisará dados consistentemente ao longo da vida do seu negócio, e é melhor ter um processo padrão e repetível para fazer isso.

Transformar dados em insights é um processo científico, e é exatamente assim que você deve abordá-lo. Configure um fluxo de trabalho estruturado para análise de dados com base nas etapas pelas quais você passa, transformando a análise de dados em um processo repetível e orientado por humanos.

Abrace a análise de dados orientada por humanos

Os dados são incrivelmente valiosos para uma empresa, mas não podem se sustentar sozinhos. Os dados só podem levá-lo até certo ponto – insights acionáveis ​​vêm da investigação e interpretação humana.

Biografia do autor

Kyle Johnston é sócio fundador e presidente da premiada marca, criação de conteúdo e agência criativa Gigasavvy. Depois de passar os últimos 20 anos no sul da Califórnia, Kyle mudou recentemente com sua família para Boise, ID, onde continua a liderar a agência em sua próxima fase de crescimento