Por Carolina Afonso, Professora Universitária no ISEG
Um negócio online gera uma grande quantidade de dados. O desafio que a maioria das empresas enfrenta não é a ausência de dados, mas sim saber deles tirar partido. Para se tomar decisões data-driven é necessário reunir os dados certos, analisá-los para obter os insights certos e determinar as conclusões e decisões estratégicas certas, com base nos objetivos do negócio.
Uma loja online tem funcionalidades que permitem não só analisar os dados, como direcionar um produto específico de uma forma mais agressiva, e tal ocorre porque se consegue rastrear a origem dos clientes, hábitos de compra, interesse, localização e padrões de consumo.
Numa fase mais avançada, conseguimos também construir e parametrizar dashboards e saber quais os produtos mais rentáveis, margem libertada, os canais que geram mais receita ou aquisição de clientes, quais os clientes com maior life time value (LTV), incluir variáveis como custos de envio, devoluções, etc. Com recurso a Inteligência Artificial e Machine Learning a análise poderá ser preditiva, ou seja, conseguir-se prever com algum rigor a intenção de compra e vendas futuras.
Com os dados certos podemos obter insights, identificar problemas e oportunidades e, por fim, tomar decisões que colocam a empresa na trajetória certa e maximizam o crescimento.
O primeiro passo é dedicar algum tempo a formular as regras de negócio e os objetivos. Quer conquistar novos clientes? Quer melhorar a retenção de clientes? Depois de se saber o que se procura, e identificadas as fontes de dados e as métricas necessárias, é preciso integrar a informação.
Muitas vezes, estas fontes de dados são dispersas. Os dados estão muitas vezes fragmentados nas diversas plataformas – plataforma de eCommerce, email e automação de marketing, no analytics das ferramentas de anúncios, entre outros. Para que esta integração seja possível, é necessário existirem plataformas com conectividade entre si, sendo fundamental a relação entre o ERP e CRM, motores de toda a analítica.
Em suma, para que se possa tirar partido de decisões data-driven é necessário recolher dados, agrupá-los, classificá-los e integrá-los. Só assim os dados se poderão converter em insights acionáveis e as decisões data-driven serem smart, i.e., inteligentes e capazes de trazer valor para a empresa e clientes. Só podemos gerir o que podemos medir, já dizia Peter Drucker.
Nota: Artigo original publicado no Jornal Económico.