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Embora as organizações hoje gerem e capturem uma grande quantidade de dados brutos, muitas delas não conseguem controlar com eficácia o potencial desses dados para seus negócios. Porém, extrair insights de dados e tomar decisões baseadas nessas informações pode ser um grande diferencial na gestão do seu atacado.

Segundo dados da Forrester, as empresas impulsionadas por insights e análises de dados estão efetivamente crescendo em uma média de mais de 30% a cada ano. Em 2021, espera-se que essas empresas recebam US $ 1,8 trilhão em negócios em relação às empresas menos informadas.

Ou seja, se você deseja ficar à frente de seus concorrentes e permanecer relevante no setor, extrair insights acionáveis de dados não é mais uma opção – é uma necessidade.

Quer descobrir como tirar insights de dados e otimizar a gestão do seu atacado? Confira ao longo deste artigo!

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A importância da cultura de dados na empresa

Enquanto as organizações gastam um tempo considerável analisando dados do consumidor e oportunidades de monetização da linha de frente, é igualmente imperativo focar em melhorar a produtividade e o desempenho. Dados e análises podem desempenhar um papel importante na redução da ineficiência e na simplificação das operações de negócios.

Por exemplo, relatórios e painéis analíticos podem identificar correlações de dados e fornecer aos gerentes insights detalhados para realizar avaliações de custos, benchmarking e segmentação de preços. Da mesma forma, o uso de análises para medir as principais métricas de desempenho em áreas como excelência operacional, inovação de produtos e planejamento da força de trabalho pode produzir insights calculados para resolver cenários de negócios complexos

Ou seja, tirar insights de dados pode melhorar a maneira como as organizações realizam muitas de suas operações internas. No atacado, uma ótima aplicação prática disso é na cadeia de suprimentos – que é um ótimo lugar para procurar oportunidades e vantagens estratégicas. Ao colocar a análise em uso, as empresas podem não apenas identificar ineficiências ocultas nas estruturas existentes para gerar maiores economias de custo, mas também podem analisar investimentos e decisões significativas na cadeia de suprimentos, realizando modelagem e avaliações de risco.

Afinal, o que é um insight?

“Insight” se tornou uma palavra muito utilizada recentemente. Mas o que realmente significa este conceito e o que esses insights de dados representam?

Para esclarecer isso, vamos conferir alguns conceitos básicos:

  • Dados: fatos e números brutos que não são processados e preparados. Os dados geralmente são armazenados em bancos de dados e planilhas. Eles são qualitativos e quantitativos. Exemplo: a entrega de mercadorias para um determinado cliente demora 2 dias.

  • Informação: dados que são agregados, fornecem mais contexto e organizados em um formato compreensível. Informação é algo que você vê em visualizações de dados e relatórios. Exemplo: um gráfico de visualização de dados mostrando a evolução no tempo de entrega para clientes de determinada região nos últimos 5 anos.

  • Insights: os insights são obtidos após analisar informações e tirar conclusões. Exemplo: ao incorporar uma nova tecnologia, seria possível reduzir o tempo de entrega na região analisada em 10%.

Como tirar insights de dados?

Afinal, como tirar insights de dados e otimizar a gestão do seu atacado? Aqui estão algumas dicas que vão ajudá-lo:

1. Meça as coisas certas

Você não pode otimizar o que você não mede. Não existe uma solução única para todos. Cada negócio é diferente e deve ser tratado de forma única.

Para um site de comércio eletrônico, pode ser importante analisar para ter insights de dados sobre taxas de conversão ou comportamento dos usuários. Já para um atacado é fundamental dar atenção a todos os dados que envolvem estoque, logística e transporte – mas sem deixar de lado todas as informações gerenciais que são processados pela empresa.

2. Faça as perguntas certas às partes interessadas

Faça um esforço extra para responder a todas as perguntas das partes interessadas. Isso significa explorar as aspirações e desafios das partes interessadas, fazendo as perguntas certas.

É fundamental formular uma pergunta de negócios clara antes de iniciar sua próxima análise de dados. Você pode facilmente perder horas de seu tempo perdendo-se nos dados. E propor “percepções” que já são conhecidas ou não consideradas importantes também pode ser altamente frustrante.

3. Use a segmentação para impulsionar a ação

Vá para a segmentação se quiser agir em seus dados! Ao agrupar conjuntos de informações que possuem alguns atributos em comum, você pode começar a pesquisar mais a fundo. A escolha de quais segmentos estudar depende da pergunta de negócios que você está tentando responder.

A identificação de segmentos aumentará muito sua compreensão de como as operações do seu atacado são conduzidas. E você pode usar essas informações para configurar um plano de otimização.

4. Use visualizações claras para transmitir sua mensagem

A maneira como você apresenta seus dados fará uma grande diferença no resultado. Gráficos soltos em uma planilha não são capazes de informar os tomadores de decisão – e podem até gerar mais confusão. O ideal é tirar insights de dados e organizá-los em relatórios completos com números, gráficos e explicações.

É importante articular uma história de dados com o quê, como e por que por trás disso. Isso transformará seus dados em percepções e decisões de negócios lucrativas.

5. Descubra o contexto do seu conjunto de dados

Todo mundo tem dados e sua própria visão baseada em dados pessoais (opinião). Na maioria dos casos, uma compreensão superior do contexto leva às melhores decisões.

Certifique-se de estabelecer o contexto para os dados que você está vendo. O que estes números significam? Eles são importantes? Isso realmente afeta o negócio? E como os dados são coletados?

Dados sem contexto não são tão significativos e podem realmente levar a más decisões de negócios por serem interpretados da maneira errada.

6. Construa um plano de otimização sólido

Use o processo “definir, medir, analisar, melhorar e controlar” (DMAIC) para melhorar seu negócio. Esse é um dos conceitos Six Sigma que você pode aplicar diretamente em sua situação. Em resumo, isso permite que você:

  • Defina o problema ou hipótese, as partes interessadas e o escopo da análise

  • Meça dados relevantes e conduza análises básicas para detectar anomalias

  • Analise correlações e padrões, coloque suas estatísticas e habilidades de visualização para trabalhar

  • Promova melhorias baseada em insights de dados e mostrando várias opções a serem exploradas

  • Controle a mudança implantando testes (A / B) e monitorando KPIs

7. Construa uma ótima hipótese

Uma hipótese claramente articulada é o início de qualquer “análise”. E a hipótese deve ter o potencial de impulsionar a ação. Apresente sua hipótese completando duas afirmações para preencher as lacunas: 1) Eu acredito que __________. (esta é a hipótese), e 2) Se eu estiver certo, iremos __________. (esta é a qualificação).

Formular essas declarações nem sempre é fácil, mas você economizará muito tempo vagando pelos dados e chegando a descobertas interessantes – mas não acionáveis.

8. Integre as fontes de dados

A integração de fontes de dados leva a decisões de negócios melhores e mais rápidas. Pense em integrar bancos de dados tradicionais com soluções de big data. Explorar e conectar todas as suas fontes aumentará a compreensão e pode fornecer ótimos insights de dados.

9. Divida os silos organizacionais

Uma organização saudável é a base de tudo. Comunicação em vez de confronto. Inspire, motive e seja curioso sobre os dados e as possibilidades que eles têm para a sua organização. Trate quaisquer obstáculos primeiro e melhore a comunicação entre os líderes de negócios e analíticos.

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Quais são as principais ferramentas para tirar insights de dados?

Quais são as ferramentas usadas para tirar insights de dados para usar no seu atacado? Essas soluções representam uma categoria ampla, embora tendam a se enquadrar em alguns grupos principais:

Plataformas de dados do cliente (CDPs)

As plataformas de dados do cliente (CDPs), como as plataformas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRMs), capturam dados do cliente que podem ser usados para melhorar processos ou vender produtos. No entanto, os CDPs levam as coisas para o próximo nível.

Onde os CRMs apenas coletam dados de interações intencionais (a menos que sejam inseridos manualmente) como histórico de comunicações, visitas ao site e comportamento de compra, os CDPs reúnem dados de visitantes anônimos do site, gerenciam e rastreiam dados online e offline. Eles são projetados para lidar com uma variedade de tipos de dados de um conjunto diversificado de fontes de dados.

  • Visão de 360 graus do cliente

  • Conecta várias fontes de dados (dados de 1ª, 2ª, de terceiros)

  • Unifica os dados do cliente em todos os sistemas conectados

  • Melhora a segmentação para campanhas de marketing

Ferramentas de Business Intelligence (BI)

As ferramentas de business intelligence (BI) de hoje ajudam as empresas a compreender e ter insights de dados. De acordo com o Gartner, as ferramentas de BI abrangem três categorias principais:

  1. O processamento analítico online permite a descoberta de dados, relatórios ad-hoc, modelos de simulação, gerenciamento de desempenho e outros recursos de análise complexos.

  2. A entrega de informações fornece insights na forma de visualizações, relatórios e painéis.

  3. A integração de BI lida com o gerenciamento de metadados e fornece um ambiente de desenvolvimento para apoiar sua estratégia.

Embora essas plataformas sejam bastante diversas, o objetivo com as ferramentas de BI é ajudar as organizações a se tornarem “orientadas por dados” por meio de processos como mineração de dados, modelagem preditiva e processamento de linguagem natural. Também estamos começando a ver tendências como análises incorporadas e recursos de visualização de dados que fornecem aos usuários não técnicos acesso a ideias que antes exigiam assistência de TI.

Veja o que uma ferramenta de BI oferece:

  • Visualização de dados

  • Modelagem preditiva

  • Mineração de dados

  • Previsão

  • Relatórios automatizados

  • Painéis personalizáveis

  • Integrações com outras fontes de dados, plataformas

  • Gestão de qualidade de dados

  • Processamento de linguagem natural (PNL)

  • Gestão de desempenho

  • Análise Ad-hoc

  • Modelos de simulação

  • Orçamentação

Ferramentas de análise do cliente

As ferramentas de análise do cliente são projetadas para gerenciar todo o processo de análise – desde a preparação até a geração de insights.

Na maioria dos casos, as plataformas de análise do cliente vêm com modelos de dados pré-construídos para previsão, propensão para comprar e uma variedade de técnicas de análise estatística para entender o comportamento do cliente e otimizar produtos, serviços e experiências.

As plataformas de análise do cliente são consideradas mais sofisticadas do que as ferramentas que sua equipe de marketing ou vendas pode usar. Embora os modelos pré-construídos tornem essas plataformas mais acessíveis para usuários não técnicos, você ainda precisará de habilidades avançadas de ciência de dados para desenvolver e executar modelos personalizados ou obter total visibilidade da jornada do cliente.

  • Segmentação Granular

  • Insights de dados sobre a satisfação do cliente

  • Modelagem Estatística

  • Métricas de aquisição, retenção e rotatividade

  • Análise de texto

Plataformas de experiência digital (DXPs)

As plataformas de experiência digital (DXP) são um tipo relativamente novo de software de nível empresarial projetado para otimizar a experiência do cliente em cada ponto de contato.

Os DXPs se sobrepõem às plataformas de gerenciamento de experiência do cliente (CXM), concentrando-se mais em simplificar processos, coordenar e personalizar conteúdo para usuários em uma ampla gama de canais – incluindo a Internet das Coisas (IoT), assistentes digitais e muito mais.

Aqui, o objetivo principal é fornecer aos profissionais de marketing controle estratégico sobre a marca e a apresentação do conteúdo.

  • Arquitetura API-first

  • Gerenciamento multi-touchpoint

  • Modelos dinâmicos para automatizar a personalização

  • Gerenciamento e entrega de conteúdo

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