Identificando e Interpretando Tendências: Como as Análises de Dados Impulsiona Decisões Estratégicas
A análise de dados pode, muitas vezes, se tornar bastante desafiadora a medida que a complexidade do negócio se desenvolve e passa a sofrer por diversos fatores. Esses fatores podem ser grandes e bem definidos ou micro e sutil. Essa influência passa, então, gerar tendências nos dados, disparando diversos alertas para ações em curto, médio e longo prazo.
A análise de tendências permite acompanhar dados ao longo do tempo, essencial para entender o comportamento de indicadores de desempenho. Tendências são padrões de comportamento repetidos que podem sinalizar uma oportunidade ou uma ameaça. Quando uma tendência negativa (queda) é identificada, como a diminuição da satisfação do cliente ou das vendas, isso exige ação imediata para investigar as causas.
O que são tendências e como classificá-las?
Uma tendência negativa, ou de queda, é um movimento contínuo de declínio em algum indicador chave. Para definir se a tendência é ruim, é necessário monitorar KPIs relevantes em intervalos regulares, como semanais ou mensais. Por exemplo, a queda nas vendas pode ser caracterizada como uma tendência negativa quando o declínio é consistente em vários períodos.
Como investigar as causas de uma tendência ruim?
A investigação de causas pode incluir:
- Segmentação de dados: Separar os dados por categoria (produto, região, canal de venda) para identificar padrões.
- Análise comparativa: As análises comparativas são essenciais para identificar onde e quando uma tendência negativa começou. Elas permitem avaliar os dados atuais contra períodos anteriores para isolar padrões. Isso pode ser feito comparando:
- Ano a ano: Para identificar sazonalidade ou mudanças consistentes.
- Mês a mês: Para monitorar flutuações recentes.
- Categoria a categoria: Para identificar se o problema está localizado em um produto, serviço ou região específica.
Exemplo: Suponha que uma empresa de e-commerce percebeu uma queda nas vendas do mês de junho. A análise comparativa com o mês de maio pode mostrar que essa queda foi particularmente acentuada em uma categoria de produtos. Comparando com junho do ano anterior, pode-se verificar se há uma correlação sazonal ou outro fator a considerar.
- Identificação de eventos externos: Eventos externos podem ser catalisadores de mudanças nos dados. Esses fatores podem estar fora do controle direto da empresa, mas é crucial identificar e correlacionar o impacto que tiveram nas métricas. Alguns exemplos de influência externa:
- Mudanças econômicas: Crises financeiras, inflação ou desemprego podem afetar o poder de compra dos consumidores.
- Concorrência: Lançamento de produtos competitivos, novas campanhas de marketing ou promoções agressivas podem desviar consumidores.
- Eventos sazonais: Feriados, eventos esportivos ou estações do ano podem impactar o comportamento do consumidor.
- Problemas operacionais: Falhas em campanhas de marketing, estoque ou suporte ao cliente podem reduzir a satisfação.
Exemplo: Imagine que uma empresa notou uma queda nas vendas online em junho. Ao investigar, descobre que, nesse mês, um concorrente lançou uma campanha de marketing massiva. Esse evento externo impactou diretamente o comportamento dos clientes, desviando a demanda para o concorrente.
Como comunicar tendências negativas?
A comunicação clara e objetiva é fundamental. Utilize gráficos visuais para destacar as quedas, explique as causas identificadas e proponha soluções. Ao reportar para a liderança, a mensagem deve ser centrada nas ações a serem tomadas.
De forma geral, o ciclo de melhoria contínua pode ser definido com base no PDCA:
- Identificação da tendência (Plan): Planeje ao monitorar KPIs para identificar variações e definir o problema.
- Investigação das causas (Do): Execute a análise para compreender as causas do problema, segmentando dados e identificando fatores externos.
- Comunicação dos resultados (Check): Verifique os resultados, comunicando de forma clara os achados e suas implicações.
- Proposição de soluções e monitoramento contínuo (Act): Aja com base nos insights, implementando melhorias e monitorando os resultados para ajustes futuros.
Essa correlação ajuda a criar um ciclo contínuo de otimização, mantendo o foco na melhoria incremental e no acompanhamento de resultados ao longo do tempo.
Depois de identificar as possíveis causas, seja por comparação temporal ou evento externo, a comunicação clara dessas descobertas ao time é essencial para tomar decisões. Ao correlacionar dados e eventos, as estratégias de recuperação se tornam mais direcionadas e eficazes.
Essa abordagem contribui para um ciclo de melhoria contínua, onde dados são revisados e ações são ajustadas, promovendo decisões cada vez mais rápidas e precisas.
Portanto, um projeto de BI bem estruturado pode contribuir, em muito, com a correta estruturação de dados, em tempo hábil, de forma automatizada e com uma comunicação (storytelling) muito bem definida.
Para concluir, BI (ou Inteligência de Negócios) não é apenas uma ferramenta de gráficos; é um conceito robusto (conceito guarda-chuva) que, quando bem implementado, direciona o negócio para decisões rápidas, assertivas e sustentáveis, ajustando-se ao ritmo dinâmico do mercado.
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