Data-Informed vs Data-Driven: entenda a diferença

Hoje, a tomada de decisões é um processo muito importante nas empresas, devidos seus impactos no presente e futuro, a longo prazo.

Assim, falar em dados é uma temática recorrente no mundo dos negócios, já que é essencial ter um planejamento das próximas ações com base em outras informações, e não por simples adivinhação.

É comum que novos negócios comecem com dados fracos, pela falta de orientação ou experiência em design experimental. Por outro lado, grandes empresas acabam sendo influenciadas por dados, porque têm sistemas implantados para classificá-los em grande volume.

Aqui, surgem dois conceitos que atuam nessa prática, são Data-Informed e Data-Driven. Vamos explicar cada um deles e ajudar você a escolher o mais adequado. Espero que goste!

O que é Data-Informed?

Nesse caso, é o modelo de ser informado pelos dados e serve como um fator para tomar decisões, sem usar a base completa. Ele pode ser a consistência da marca ou experiência do cliente, por exemplo.

Aqui, a equipe entende o desempenho dos KPIs, as taxas de desistência, etc. Para identificar aumento ou redução no desempenho, e encontrar os motivos pelos quais aconteceu. Foque nas perguntas “o que” e “por que?”.

Confira o passo a passo para utilizar esse modelo:

• faça uma abordagem baseada em hipóteses para explicar por que você acha que uma estratégia funcionará;
• comunique sua ideia às equipes para garantir que todos sejam informados.

Assim, você poderá descobrir como aumentar o valor que seu produto está fornecendo, e se existem concorrentes pelos quais os usuários podem optar. A prioridade é sempre o usuário!

E no que se baseia o Data-Driven?

O data-driven é o momento de ser orientado por dados, que vão conduzir o processo de tomada de decisão. Em outras palavras, os dados são prioritários! 

Os dados fornecerão a resposta que você precisa para planejar os próximos passos, influenciando no resultado de um decisão.

Ele exige um tamanho de amostra já definido para garantir que os resultados sejam eficazes, além do envolvimento da equipe com base na estatística.

Alguns exemplos de perguntas orientadas por dados são:

• quando é o melhor momento para lançar um projeto ou fazer uma promoção?
• qual projeto tem melhor desempenho?
• qual método tem melhor desempenho?
• quanto será o faturamento para o próximo mês ou ano?

Ele é útil para empresas que buscam impulsionar os processos e resultados, a partir de informações que geradas por dados confiáveis e relevantes.

Afinal, qual é o melhor?

A resposta depende do tipo e da qualidade dos dados disponíveis, além dos objetivos que você quer alcançar com o uso deles. Porém, vamos abordar os pontos positivos e negativos de cada um. Acompanhe!

As vantagens do data-informed incluem a consideração às limitações dos dados disponíveis, variedade de fontes para tomar decisões, em vez de depender de apenas dados, e agrega um tom mais criativo nos processos, que leva a melhores resultados.

Outro ponto de destaque são as KPIs e métricas bem definidas, que explicam por que são informações válidas para serem interpretadas. Além de anotações sobre quais estratégias são viáveis para as pessoas entenderem as tendências emergentes da pesquisa exploratória.

Entretanto, também surgem algumas desvantagens como a possibilidade de ser menos eficiente ao levar em consideração várias fontes para tomar uma decisão, com uma abordagem negligente para rastrear e monitorar os dados em organizações imaturas.

Esse conceito não direciona um comando, mas sim explica os fracassos e sucessos passados ​​para impulsionar novas estratégias. Então, as equipes devem ser capazes de comunicar as hipóteses, caso contrário a estratégia não poderá ser analisada.    

Já os prós do data-driven são as decisões baseadas em fatos concretos, o que incentiva a atualização das informações, ajudando a promover o sucesso a longo prazo e a inovação. 

Também existem os testes A/B que certificam que as propriedades do usuário estejam configuradas para capturar aqueles que estão em cada um dos grupos de teste. Após a conclusão do teste, o relatório demonstra qual grupo teve taxas de conversão mais altas.

Enquanto os principais contras são o fato das empresas confiarem cegamente em dados, sem duvidar da sua credibilidade, o que pode ocasionar imprevistos, já que existem dados de baixa qualidade.

Outro desafio é a falta de versatilidade, já que cada dado é obtido para responder um comando, e caso não obtenha insights, ele não poderá ser reutilizado. 

Por que a Hubify optou pela cultura Data-Informed?

Tudo começou quando a Hubify ainda era Elefante Verde, uma startup com plataforma de marketing digital que ajudava pequenas empresas a conectarem a internet e seus novos clientes de forma fácil, rápida e barata. Assim como a maioria das startups da época, tínhamos em nossa cultura que as tomadas de decisão deveriam ser Data-Driven.

Acontece que mesmo “sendo guiado por dados” nós tomávamos decisões erradas, então buscamos entender por que isso acontecia. 

O primeiro insight foi que data driven não é tão eficiente, já que deixa o dado sozinho, sem interferência de opinião ou influência humana.

Mas qual o problema aqui? Os dados não são fontes absolutas de verdade, e quem pensa dessa forma lidará com pontos cegos na hora de tomar decisões. A verdade é que uma informação sem contexto não é viável!

Foi então que a metodologia Data-Informed surgiu como melhor alternativa. Segundo essa forma de tomar decisões, o dado tem papel fundamental nas decisões, ele fornece profundidade de entendimento da situação, porém, existem outras variáveis que são levadas em consideração para fazer a melhor escolha, principalmente a interpretação humana.

Agora que você sabe a diferença entre data-informed e data-drive já pode aplicar um dos métodos em seu negócio, espero que tenha gostado!

Se você se identificou mais com o data-driven, a Hubify tem um artigo especial sobre como essa cultura pode ajudar na tomada de decisões. Confira e quem sabe você alcance novos insights?