Análise de dados e tomada de decisões estratégicas para distribuidoras
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A era da transformação digital está mudando a forma como as empresas tomam decisões. E, mais do que isso: tornou a análise de dados mais crítica do que nunca. Seu uso como uma ferramenta estratégica é indispensável para as distribuidoras se manterem competitivas e com bons resultados.
A explosão de dados gerados nos trouxe para o chamado Big Data. Essa vasta quantidade de dados, se analisada corretamente, pode fornecer insights valiosos que podem tornar as decisões muito mais ágeis e assertivas.
Quer saber como ter todo esse potencial a favor dos resultados da sua distribuidora? Então, continue a leitura! A seguir, compreenda mais sobre o que é e quais são as vantagens da análise de dados. Saiba ainda, como utilizá-la para a tomada de decisões muito mais estratégicas. Confira!
O que é análise de dados?
A análise de dados é um processo que envolve a sistematização, transformação e modelagem de dados para descobrir informações úteis, tirar conclusões e dar suporte à tomada de decisões. É um processo multifacetado que envolve várias técnicas e metodologias para interpretar dados de várias fontes em diferentes formatos, estruturados e não estruturados.
De forma simples, a análise de dados é a prática de olhar dados estrategicamente para responder perguntas e conduzir a tomada de decisões focada em resultados.
A análise de dados existe, de uma forma ou de outra, desde que foi criado o armazenamento de informações. As pessoas vêm reunindo fatos e números e tirando conclusões desses dados há séculos.
No entanto, nos últimos anos, a análise de dados atingiu uma nova importância e centralidade no cenário corporativo. Hoje, uma análise de dados assertiva é fundamental para se ter uma imagem clara de onde a empresa está, onde esteve e para onde ela deve ir.
Qual é a relevância da análise de dados para distribuidoras?
A análise de dados não é somente um processo de gestão, é uma ferramenta poderosa que capacita as distribuidoras a tomar decisões informadas, prever tendências e melhorar a sua eficiência operacional. Por conta disso, ela é a espinha dorsal do planejamento estratégico.
Na realidade atual, orientada a dados, a capacidade de analisar e interpretar dados de modo assertivo é uma habilidade crítica para os negócios se tornarem mais produtivos, competitivos, adaptáveis e alinhados com as necessidades em transformação dos clientes.
Estima-se que, em 2025, teremos gerado mais de 180 zettabytes de dados, segundo projeção da Business Wire. Cada byte oferece uma oportunidade de aprender sobre seus clientes, personalizar suas experiências e acelerar o processo de tomada de decisão eficiente.
No entanto, para isso, é preciso analisar e extrair insights acionáveis de todos esses dados – sejam eles sobre estoque, vendas, clientes, mercado, etc. E é aí que a análise de dados se torna tão relevante para as distribuidoras.
→ Saiba mais no artigo: Planejamento estratégico: prepare o seu atacado distribuidor para vender mais
Como utilizar a análise de dados para a tomada de decisões estratégicas?
A análise de dados é um processo multifacetado que envolve vários estágios para extrair insights significativos de dados brutos. Ferramentas especializadas e equipes treinadas desempenham um papel essencial nessa sequência, coletando, processando e analisando dados estrategicamente para derivar deles inteligência acionável.
As etapas a seguir são importantes para utilizar a análise de dados para a tomada de decisões estratégicas, ajudando a garantir que os dados sejam analisados com precisão e levem a insights relevantes, que impulsionam a tomada de decisões mais assertivas e eficientes:
1. Coleta de dados
Esta etapa inicial envolve a coleta de dados de várias fontes, como bancos de dados, pesquisas de mercado, CRM, etc. Coletar diversos conjuntos de dados é crucial para obter insights abrangentes.
2. Limpeza de dados
Uma vez coletados, os dados geralmente contêm erros, duplicatas ou valores ausentes. A limpeza de dados envolve identificar e corrigir esses problemas para garantir precisão e confiabilidade em análises posteriores.
3. Transformação de dados
A etapa de transformação inclui padronizar, combinar e formatar os dados em uma estrutura consistente e utilizável. Isso envolve a preparação dos dados para uma análise eficiente, convertendo-os em formatos e estruturas adequados.
4. Modelagem de dados
Nesta fase, modelos estatísticos, algoritmos e outros métodos e ferramentas são aplicados para ajudar a identificar padrões, correlações e tendências. A modelagem contribui para a previsão de resultados futuros e fornece uma base para a distribuidora tomar decisões informadas.
5. Visualização de dados
Aqui, os dados analisados são apresentados por meio de relatórios, gráficos, tabelas, dashboards, etc. A visualização torna os dados complexos mais rapidamente compreensíveis e destaca os principais insights, permitindo que se perceba padrões, tendências e a melhor decisão a ser tomada.
6. Análise de dados
Embora a análise esteja presente nas etapas anteriores, aqui o trabalho analítico é mais direcionado. E, para que seja ainda mais estratégico, os insights e as descobertas resultantes desse processo são traduzidos em recomendações ou conclusões acionáveis para orientar a tomada de decisões e as próximas ações.
- expansão de mercado;
- ajuste de preços;
- melhora na relação com fornecedores;
- otimização de rotas de entrega;
- melhora da experiência do cliente;
- fortalecimento de vantagem diante da concorrência.
Quais são os principais tipos de análises de dados para tomada de decisões?
A análise de dados pode ser categorizada em quatro tipos principais, cada um tendo o seu propósito e ajudando as distribuidoras em diferentes frentes. São eles:
Análise descritiva
Ela descreve ou resume dados brutos e os torna interpretáveis. Envolve a análise de dados históricos para entender o que aconteceu no passado. Esse tipo de análise é utilizada, principalmente, para identificar padrões e tendências ao longo do tempo.
Por exemplo, a distribuidora pode utilizar a análise descritiva para chegar à média de vendas mensais do ano passado.
Ela também pode envolver a medição de indicadores tradicionais, como retorno sobre o investimento (ROI) de ações de trade marketing. A análise descritiva é informação pura: ela resume os dados de uma forma compreensível, mas a interpretação e as previsões são deixadas para depois.
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Análise diagnóstica
A análise diagnóstica vai um passo além da descritiva ao determinar por que algo aconteceu. Para isso, ela envolve a exploração de dados mais detalhada e a comparação de diferentes conjuntos de informações para chegar à causa de um resultado específico.
→ Obtenha mais dicas no artigo: Gestão de vendas no atacado distribuidor: 6 práticas indispensáveis para um gestor de sucesso
Análise preditiva
Por sua vez, a análise preditiva utiliza modelos estatísticos, metodologias e técnicas de previsão para entender o futuro.
Por exemplo, a distribuidora pode usar análise preditiva para prever as vendas do próximo trimestre com base em dados históricos.
Análise prescritiva
Por fim, a prescritiva é o tipo mais avançado de análise de dados. Ela não apenas ajuda a prever resultados futuros, como também sugere ações para se obter benefícios dessas previsões.
Assim, ao utilizar insights da análise preditiva, apoiados por informações de diagnóstico e descritivas, decisões sólidas podem ser tomadas.
Quais dados analisar em uma distribuidora?
Uma distribuidora gera e lida com um grande volume de dados diariamente. Por isso, é importante fazer um filtro, selecionando os dados mais relevantes para analisar e tomar decisões estratégicas. Entre os dados mais importantes, podemos destacar:
- dados de vendas: como histórico de vendas e sazonalidade;
- dados de estoque: como giro de mercadorias e produtos parados;
- dados sobre clientes: como perfil de compra e recorrência nos pedidos;
- dados logísticos: como rotas utilizadas e tempo de entrega.
12 vantagens da análise de dados na gestão de distribuidoras
A análise de dados, seja em pequena ou grande escala, pode ter um impacto profundo no desempenho de distribuidoras.
- melhora na assertividade, eficiência e agilidade das tomadas de decisões;
- incentivo à inovação, ao fornecer informações sobre tecnologias futuras, mudanças de mercado e nas demandas dos clientes;
- otimização de estoques;
- melhora na gestão de frotas;
- redução de custos operacionais;
- aumento de eficiência operacional e nos processos de vendas;
- melhora no gerenciamento de riscos;
- formação de uma base sólida para o planejamento estratégico;
- melhora na definição de alocação de recursos;
- ganho de clareza e celeridade para identificar tendências de mercado, mudanças no comportamento do cliente e movimentos do setor;
- melhora na satisfação e na experiência do cliente;
- ampliação da vantagem competitiva.
Quais são as principais ferramentas e tecnologias para análise de dados em distribuidoras?
Por trás da cortina da análise de dados, estão várias ferramentas e tecnologias que ajudam a transformar dados brutos em insights significativos e acionáveis. Entre eles, estão:
Editores de planilhas
São ferramentas tradicionais, utilizadas para apoiar algumas etapas da análise de dados. No entanto, essas alternativas são bastante simples e com recursos mais limitados.
Além disso, conforme um levantamento da ZDNet, 90% das planilhas contêm erros que afetam os resultados. Isso ocorre porque boa parte do trabalho é manual, há planilhas duplicadas entre áreas, com dados inconsistentes, problemas nas fórmulas, entre outros, que afetam a sua eficiência para os processos de análises de dados para decisões estratégicas.
Power BI
O Power BI é uma ferramenta de análise de dados que fornece visualizações interativas com recursos de inteligência empresarial de autoatendimento. O Power BI é utilizado principalmente para transformar dados brutos em insights visuais por meio de painéis e relatórios fáceis de compreender.
Computação em nuvem
A computação em nuvem (cloud computing) é a entrega de diferentes serviços pela internet, incluindo armazenamento de dados, servidores, bancos de dados, redes e software. Ela oferece escalabilidade, flexibilidade e acessibilidade para a análise de dados.
Assim, a distribuidora pode armazenar e processar grandes quantidades de dados sem ter de, necessariamente, investir na ampliação de sua infraestrutura.
Processamento de Linguagem Natural
As tecnologias de Processamento de Linguagem Natural (PLN) permitem que os computadores entendam e interpretem a linguagem humana.
Com isso, elas ajudam desde na análise de texto até na análise de sentimentos e resumo de fala. O PNL é bastante útil na análise de dados não estruturados, como avaliações de clientes, pesquisas ou conversas em mídias sociais, etc.
Inteligência Artificial
A Inteligência Artificial (IA) incorpora algoritmos avançados e habilidades cognitivas para simular a inteligência humana. Ela permite que os sistemas “raciocinem”, “aprendam” e se adaptem rapidamente.
Essas tecnologias podem ser úteis para combinar grandes volumes de dados, auxiliar a tomada de decisões, sugerir melhorias, etc.
Software de gestão
Este tipo de ferramenta é desenvolvido especialmente para vencer os desafios das distribuidoras. Nesses softwares, é possível centralizar dados e processos de gestão, agilizando a tomada de decisões e tornando-a mais assertiva.
Da mesma forma, analisar o histórico de visitas, a agenda dos vendedores e indicadores como o TMD (tempo médio de deslocamento) e o TMA (tempo médio de atendimento) é algo muito rápido e eficiente com um software de gestão como o maxGestão.
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