Conheça os 4 tipos de análise de dados e como fazê-los

Quem trabalha com marketing e vendas deve estar atento aos 4 tipos de análise de dados. Isso porque eles são fontes valiosas para tornar a tomada de decisão nas empresas mais estratégicas.

O que isso significa? Menos erros e otimização dos recursos, o que é fundamental para alcançar os resultados almejados e garantir a competitividade da empresa no marcado.

Quer saber quais são os 4 tipos de análise de dados e como fazê-los? Então, esta leitura é para você! Confira!

1. Análise preditiva

A análise preditiva é o cálculo que traz com exatidão as probabilidades de algum fato acontecer em qualquer cenário, com base no processamento um grande volume de informações. Saiba mais sobre a análise preditiva, a seguir!

O que é a análise preditiva?

As novas tecnologias impulsionaram o uso da análise preditiva nas organizações, principalmente, com a adoção de ferramentas como o Big Data. Sua função analítica ajuda os gestores a localizarem dados estratégicos em meio a milhões de dados gerados na web.

Quando ela deve ser utilizada?

Aliada à tecnologia, a análise preditiva pode ser usada para fazer a previsão, por exemplo, da aceitação de um produto novo no mercado. Ela ainda pode ser utilizada para compor elementos da persona e compreender quais estratégias de marketing são mais eficazes. Isso contribui para mitigar falhas em todo o processo de lançamento e manutenção de produtos e serviços no mercado.

Como fazer esse tipo de análise?

A análise preditiva pode ser usada para diversos cenários dentro do marketing. Por exemplo:

• prever as tendências de vendas;
• entender o comportamento dos consumidores;
• reduzir custos de produção e operacionais;
• identificar os produtos mais promissores;
• alcançar um novo público-alvo.

Definidas as metas de análise, é preciso ter atenção às melhores fontes para coletar os dados. Elas podem ser redes sociais, bases de dados internas, pesquisas de satisfação com os consumidores, entre outras.

2. Análise prescritiva

A análise prescritiva, também chamada de análise de recomendação, consta da utilização de ferramentas estatísticas. Essas podem ser tanto de análise descritiva quanto preditiva, e devem estar em sinergia com a gestão de negócios.

Elas devem ser usadas para gerar informações de recomendações de ações, que podem ser utilizadas com ou sem a ajuda de ferramentas tecnológicas. O objetivo da análise prescritiva é melhorar as estratégias adotadas pelas organizações, a fim de alcançar melhores resultados em menos tempo.

Nesse cenário, enquanto a análise preditiva realiza avaliações futuras, a análise prescritiva concede dados para tomar decisões que são capazes de mudar o futuro.

Entenda para que serve a análise prescritiva

A análise prescritiva é utilizada para conceder recomendações mais acertadas para colaborar com o futuro do negócio. Nesse tipo de análise, em grande parte das vezes, é necessário um grande esforço do time de trabalho para que as ações realmente funcionem. Isso porque é necessário criar recomendações ordenadas com o contexto da organização e com os recursos disponíveis para a equipe que vai realizar essas ações.

Saiba quando fazer esse tipo de análise

A análise prescritiva ainda pode ser usada para fazer a simulação de cenários, criando parâmetros para os gestores tomarem as melhores decisões baseadas em dados. Dessa forma, é possível ter uma visão ampla de diferentes resultados, usando, para isso, os parâmetros já estabelecidos.

Veja dicas para aplicar a análise prescritiva

A análise prescritiva é usada a partir dos dados gerados com ferramentas de inteligência artificial. Com isso, é possível ter uma visão mais clara dos cenários, utilizando dados estatísticos.

Esses dados podem ser usados para diversos segmentos de mercado e, dentro das empresas, pelos mais variados setores. Separamos para você as principais aplicações da análise prescritiva. Acompanhe!

Otimizar demandas futuras

Usando os dados da análise prescritiva, a gestão do negócio tem dados que podem auxiliar, por exemplo, na escolha dos melhores canais de distribuição. Além disso, é possível ter uma visão das futuras necessidades da empresa de forma antecipada. Uma elevação nas vendas, por exemplo, pode indicar que a organização precisa adquirir mais máquinas e fazer a contratação de mais colaboradores.

Aumentar a oferta de forma constante

Conhecer a preferência dos clientes é fundamental para traçar estratégias de marketing mais alinhadas com o mercado e se tornar mais competitivo, o que inclui a publicidade de produtos e serviços. Por isso, ao contar com a análise prescritiva aliada à inteligência artificial, é possível desenvolver campanhas de marketing mais eficientes e com maior potencial de gerar lucros.

Aumentar a efetividade das ações

A análise prescritiva também é um recurso que pode ser usado para identificar falhas de equipamentos ou de processos. Nesse último caso, pode ajudar a otimizar as operações de marketing da empresa, possibilitando campanhas muito mais estratégicas.

Com isso, é possível aumentar a oferta de produtos e serviços, além de elevar a sua qualidade, o que é fundamental para o fortalecimento da marca no mercado.

3. Análise descritiva

A análise descritiva é uma ferramenta ideal para quem trabalha com métricas, a exemplo do tráfego na web ou taxas de conversão, além da receita de vendas, é claro! Também pode ser utilizada para mensurar a interação com os email marketing enviados. Ela funciona usando informações geradas anteriormente para prever eventos ou resultados futuros.

O que significa análise descritiva

A análise descritiva trabalha basicamente com métricas e, por isso, é muito utilizada em bancos, sendo fundamental para a análise de crédito. Isso porque ela revela o risco envolvido na ação. Esse tipo de análise, por exemplo, é responsável por definir as taxas de juros dos bancos.

No marketing, é utilizada para analisar investimentos em campanhas com base em históricos anteriores. Com isso, é possível tomar decisões mais rápidas, com tranquilidade e segurança.

Uso da análise descritiva em uma estratégia

A análise descritiva pode ser usada para mensurar a qualidade dos leads gerados em uma campanha. Isso porque ela é capaz de avaliar, com a ajuda de outras ferramentas, o comportamento desses leads.

Com isso, é possível ajustar estratégias e criar conteúdos mais alinhados com as necessidades desses clientes em potencial. Como consequência, as chances de elevar os resultados em vendas são maiores.

Aplicação da análise de dados descritiva

Para que o uso da análise de dados descritiva seja de fato considerável para a sua empresa, é preciso compreender quais métricas o negócio tem disponível. Ao verificar os números de tráfego e engajamento do site da empresa, é possível fazer uma avaliação de onde vem sua receita atual.

Caso os usuários sejam visitantes recorrentes, é possível entender que a maior parte de sua receita venha deles. Agora, se os visitantes vierem de diferentes destinos, isso significa que a receita proveniente dos negócios da empresa é menos consolidada e, por isso, merece atenção.

Analisar o tempo que os usuários permanecem no site da empresa e quais as principais páginas visitadas também pode contribuir com melhores resultados. O Google Analytics usa esse tipo de análise de dados para os seus relatórios. Assim, com essas informações, é possível saber quais páginas convertem melhor e qual é a sua taxa de conversão.

4. Análise diagnóstica

A análise diagnóstica é uma ferramenta que contribui para que você possa entender de que forma certos acontecimentos se desenvolveram, a exemplo de quais canais as vendas aconteceram, qual a localização dos consumidores entre outras questões. Assim, a função desse tipo de análise de dados é separar as informações e concretizar toda a jornada, considerando todas as ações do cliente com a marca.

O que é a análise diagnóstica?

A análise diagnóstica tem como objetivo encontrar pontos em comum de causa e efeito para separar um acontecimento. Ela usa dados passados para criar uma relação que possa identificar processos baseados em probabilidades.

Assim, a análise diagnóstica é responsável por traçar um perfil de comportamento do consumidor. Com isso, é possível melhorar as ações de marketing e vendas da empresa, por exemplo.

Quando usar a análise diagnóstica?

Como a análise diagnóstica trabalha com a identificação de comportamento do consumidor, ela pode ser usada em basicamente todos os estágios do funil de vendas para prever qual será a reação do prospect. As informações recolhidas também podem ser usadas para a criação de conteúdos interativos que mais se alinhem com as expectativas do público analisado.

Com isso, é possível otimizar os recursos de marketing da empresa, pois a ferramenta possibilita ter uma visão mais ampla e geral sobre determinada situação. Assim, a análise diagnóstica faz uso de dados para colaborar com o planejamento empresarial. Isso porque os diagnósticos feitos revelam padrões e dados gerais acerca do comportamento do consumidor.

Nesse cenário, ao analisar os dados diagnósticos, é possível entender a necessidade do cliente, tornando possível que o departamento de marketing compreenda melhor a jornada de consumo, bem como as interações realizadas por meio dos canais que a empresa disponibiliza.

Como analisar dados diagnósticos?

A análise de dados diagnósticos pode ser realizada por meio de pesquisa entre os consumidores e pelo uso de ferramentas que coletam dados na web, a exemplo do Big Data. Com isso, é possível entender um pouco mais sobre perfil de consumo dos clientes de forma mais detalhada e, a partir disso, buscar por soluções de questões comuns às necessidades dos clientes.

Como vimos ao longo desta leitura, os tipos de análise de dados podem ser usados para otimizar recursos e ajudar os gestores a embasar a tomada de decisão na empresa, aumentando as chances de sucesso das ações.

Também é preciso ter atenção às ferramentas de coleta dos tipos de análise de dados. Elas precisam ser adequadas e determinar o nível de precisão, o custo e a estabilidade das informações. Vale lembrar que o monitoramento dos dados é fundamental para o sucesso das ações.

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