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Usar Business Analytics para Vantagem Competitiva
De João Pires
•
Publicado a 9 Janeiro 2024
•
12mins de leitura
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Compreender Business Analytics
O que é Business Analytics?
Para implementar efetivamente Business Analytics, as organizações precisam ter uma compreensão clara dos seus objetivos e metas de negócio. Alinhando os esforços de análise de dados com objetivos estratégicos, as empresas podem focar-se nos dados mais relevantes e obter insights que impulsionam a vantagem competitiva.
Tipos de Business Analytics
Tipo de Business Analytics | Propósito |
Análise Descritiva | Compreender o desempenho passado e identificar tendências |
Análise Preditiva | Prever resultados futuros e antecipar tendências |
Análise Prescritiva | Recomendar o melhor curso de ação |
Implementar Business Analytics
Identificar Objetivos Empresariais
Para identificar objetivos empresariais de forma eficaz, as organizações podem seguir uma abordagem estruturada. Aqui estão alguns passos-chave a considerar:
1. Definir os resultados desejados: Articular claramente o que a organização deseja alcançar através de Business Analytics.
2. Alinhamento com as prioridades organizacionais: Garantir que os objetivos identificados estejam alinhados com as prioridades e objetivos mais amplos da organização.
3. Definir metas mensuráveis: Estabelecer metas específicas e mensuráveis para cada objetivo empresarial. Isso permite que as organizações acompanhem o progresso e avaliem o sucesso das suas iniciativas de analytics.
Recolher e Analisar Dados
Recolher e analisar dados é um passo crucial na implementação de Business Analytics. A recolha de dados envolve reunir informações relevantes de várias fontes, como inquéritos, registos de vendas e website analytics. Uma vez recolhidos, os dados precisam de ser limpos e organizados para garantir precisão e consistência.
Analisar os dados permite que as empresas obtenham insights valiosos e tomem decisões informadas. A análise de dados envolve examinar os dados recolhidos para identificar padrões, tendências e correlações. Essa análise pode ser feita usando várias técnicas estatísticas e ferramentas de visualização de dados.
Para recolher e analisar dados de forma eficaz, as empresas podem seguir estes passos:
1. Definir os objetivos: Definir claramente os objetivos do processo de análise de dados.
2. Determinar as fontes de dados: Identificar as fontes de onde os dados serão recolhidos.
3. Recolher os dados: Reunir os dados necessários das fontes identificadas.
4. Limpar e organizar os dados: Garantir que os dados sejam precisos e consistentes, removendo quaisquer erros ou inconsistências.
5. Analisar os dados: Usar técnicas estatísticas e ferramentas de visualização de dados para obter insights a partir dos dados.
6. Interpretar os resultados: Interpretar as descobertas para tomar decisões informadas e tomar ações apropriadas.
Escolher as Ferramentas e Tecnologias Certas
- Avaliar as necessidades do seu negócio: Entender os seus requisitos e objetivos específicos antes de selecionar quaisquer ferramentas ou tecnologias.
- Pesquisar e comparar: Dedique tempo para pesquisar e comparar diferentes opções disponíveis no mercado. Procure por ferramentas que estejam alinhadas com os seus objetivos empresariais e ofereçam os recursos necessários.
- Considerar a escalabilidade: Garantir que as ferramentas e tecnologias escolhidas possam escalar com o crescimento do seu negócio.
- Facilidade de uso: Procurar por ferramentas que sejam fáceis de usar e intuitivas, pois isso facilitará a adoção e utilização eficaz pela sua equipa.
Rauva
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Usar Business Analytics para Tomada de Decisões
Identificar Indicadores-Chave de Desempenho
1. Defina os seus objetivos empresariais: Comece por definir claramente o que deseja alcançar como empresa. Isso ajudará a identificar os KPIs que se alinham com os seus objetivos.
2. Recolha dados relevantes: Recolha dados diretamente relacionados com os seus objetivos empresariais. Isso pode incluir números de vendas, avaliações de satisfação do cliente, tráfego do website ou qualquer outro dado relevante para o seu setor.
3. Escolha métricas significativas: Uma vez que tenha os dados, escolha as métricas que lhe darão os insights mais valiosos. Estas podem ser métricas como crescimento de receita, taxa de retenção de clientes, taxa de conversão ou qualquer outra métrica relevante para o seu negócio.
4. Monitorize e avalie: Monitorize e avalie continuamente os seus KPIs escolhidos para acompanhar o seu progresso e tomar decisões informadas. Reveja regularmente os dados e ajuste as suas estratégias conforme necessário.
Analisar Dados para Tomar Decisões Informadas
Além das categorias de Business Analytics mencionadas anteriormente, as empresas também podem utilizar ferramentas de visualização de dados para apresentar os dados de uma forma mais compreensível e visualmente atraente. Visualizar os dados através de gráficos, tabelas e dashboards pode ajudar os decision makers a compreender rapidamente os insights chave e a tomar decisões mais informadas.
Monitorizar e Avaliar Resultados
Para facilitar o processo de monitorização e avaliação, as empresas podem utilizar várias ferramentas e tecnologias. Uma abordagem eficaz é implementar uma tabela de dados quantitativa estruturada que apresente informações relevantes de forma concisa e organizada. Esta tabela pode incluir métricas como crescimento de receita, pontuações de satisfação do cliente e taxas de conversão. Além disso, as empresas também podem usar listas com marcadores para destacar pontos qualitativos, etapas ou uma série de itens relacionados.
Alavancar Business Analytics para Vantagem Competitiva
Identificar Tendências e Oportunidades de Mercado
Uma abordagem ainda não mencionada neste artigo é monitorizar plataformas de redes sociais e fóruns online para avaliar o sentimento dos clientes e identificar tendências emergentes. Ao ouvir o que os clientes estão a dizer e prestar atenção às suas preferências, as empresas podem obter insights valiosos sobre tendências de mercado.
Análise Preditiva para Forecasting
Implementar a análise preditiva envolve várias etapas:
1. Recolha e preparação de dados: Reunir dados relevantes de várias fontes e garantir a sua qualidade e precisão.
2. Desenvolvimento de modelos: Construir modelos estatísticos e algoritmos para analisar os dados e fazer previsões.
3. Validação e teste: Avaliar o desempenho dos modelos preditivos usando dados históricos e validar a sua precisão.
4. Implementação e monitorização: Implementar os modelos preditivos nos processos de negócio e monitorizar continuamente o seu desempenho.
Otimizar Processos de Negócio
Otimizar processos de negócio é um passo crucial para alavancar Business Analytics para vantagem competitiva. Ao agilizar e melhorar fluxos de trabalho, as organizações podem aumentar a eficiência, reduzir custos e oferecer melhores produtos e serviços aos clientes.
Outra estratégia para otimizar processos de negócio é a tomada de decisões data-driven. Ao analisar dados de várias fontes, as organizações podem identificar bottlenecks, ineficiências e áreas de melhoria. Esta abordagem data-driven permite que as organizações tomem decisões informadas e tomem medidas proativas para otimizar os seus processos.
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Escrito por João Pires
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