As ferramentas de analytics e de visualização de dados não têm parado de crescer e quase todos os dias surgem novas soluções no mercado. A acompanhar este crescimento, estão as empresas, que começam a perceber a importância desta área e, como tal, a procura por profissionais especializados tem sido crescente. Contudo, por ser uma área relativamente recente, muitas organizações ainda cometem erros, erros esses que acabam por prejudicar a criação de valor nos seus negócios.
Para mim, a área de Analytics divide-se em 4 pontos fundamentais para qualquer marca:
1 – Identificar os objetivos da marca/as métricas chave/o que queremos medir
2 – Recolha de dados (para aferir se os objetivos estão ou não no caminho certo)
3 – Visualização e apresentação dos dados
4 – Interpretação e criação de valor com os resultados
Parece fácil, mas, a meu ver, em Portugal, muitas empresas focam-se muito ainda nos dois primeiros pontos. Identificam os seus KPIS e começam a recolher dados que permitem analisar o sucesso/insucesso dos seus objetivos.
Contudo, muitas vezes criam pouco valor com os dados recolhidos. E o motivo dessa lacuna está no ponto 3. Na área de Analytics, ao contrário do que muitos possam pensar, recolher dados não é o mais complicado. Hoje, com um extenso leque de ferramentas disponíveis, conseguimos obter milhares de informações sobre os comportamentos dos utilizadores, com maior ou menor nível de detalhe.
O mais difícil é a forma como tratamos os dados e, acima de tudo, como os apresentamos (ponto 3). Não é fácil, nem agradável, ter de tomar decisões ao interpretar dados que estão em milhares de linhas e colunas num ficheiro excel, ao longo de várias sheets. Este processo não permite identificar facilmente possíveis problemas e/ou oportunidades de negócio. Desta forma, as marcas acabam por perder conhecimento dos comportamentos dos seus utilizadores e não criam valor.
Como tal, o futuro da área passa, a meu ver, pela integração de softwares de visualização de dados com a área de analytics. No fundo, o que fazem é transformar milhares de dados em gráficos e tabelas de uma forma clara, simples e, por vezes, automatizada. E são, por isso, indispensáveis na era em que vivemos, a do Big Data.
Estes softwares oferecem, acima de tudo, duas vantagens:
1 – Visualizamos os dados de uma forma simples e clara, através de gráficos, tabelas, etc.
2 – Podemos cruzar várias variáveis em simultâneo
Vamos supor que temos de elaborar relatórios mensais para uma marca em vários ficheiros excel, com milhares de dados, do site, da app, das newsletters, das redes sociais, das campanhas, etc. Ao final de alguns meses/anos, os relatórios começam a ficar cheios de informação e começam a surgir dificuldades para analisar esses comportamentos. Este é um problema real que pode ser resolvido com recurso a um software de visualização de dados.
Outro problema recorrente, é que muitos dos relatórios elaborados atualmente pelas marcas têm apenas os dados finais (diários/semanais/mensais) das várias métricas seleccionadas, sem cruzamento de variáveis em simultâneo. E é no cruzamento de variáveis que muitas vezes encontramos oportunidades de negócio. Hoje, importa cada vez menos analisar uma métrica de forma isolada (exemplo: visualizações de página ou sessões). Se o fizer, consigo apenas perceber se tive um melhor/pior desempenho relativamente ao dia/mês/ano anterior. É muito pouco. Como tal, importa sim, cruzar essa métrica com muitas outras para perceber os motivos que levaram a esses crescimentos/quedas. Com recurso a estes softwares é possível cruzar vários dados, ficando os resultados à distância de um clique num gráfico ou numa tabela. Para além disto, estes softwares permitem importar dados diretamente de plataformas como o Google Analytics, Facebook, SQL, Acess, ficheiros Excel, entre outros formatos. Desta forma poupamos tempo na recolha da informação. E facilitamos a visualização dos dados, o tal ponto 3, abordado no início do artigo.
Dentro deste estilo, não faltam exemplos de softwares conceituados. Recomendo dois: Tableau e/ou Power BI.
Num mundo que se centra cada vez mais no digital, os analistas e as empresas precisam de utilizar este tipo de ferramentas. Para simplicar os processos, para automatizar a recolha dos dados e para facilitar a visualização dos mesmos. Se os três primeiros passos tiverem sido executados corretamente podemos então partir para o quarto ponto, o mais importante de todos: o de interpretar os dados e criar valor/melhorias para o nosso negócio.
Recolher dados não é mesmo o mais difícil. Difícil é saber o que fazer com eles.
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