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Veja um passo a passo para fazer uma boa análise de dados!

Veja um passo a passo para fazer uma boa análise de dados!

A análise de dados promove uma série de vantagens à empresa, tornando-a mais próspera e competitiva. Isso ocorre porque, com evidências suficientes, o líder empresarial pode tomar decisões mais precisas, reduzir sua margem de erro e ampliar sua visão estratégica.

Em essência, dados referem-se a unidades básicas de conhecimento. Quando agrupados, revelam fatores estratégicos sobre a empresa, seu público-alvo e seu ambiente competitivo. Entretanto, analisá-los e construir uma cultura orientada por dados pode ser um desafio.

Adiante, nos aprofundamos no assunto. Apresentamos um passo a passo para você realizar uma boa análise de dados e extrair insights estratégicos. Continue com sua leitura!

Tenha uma boa pergunta em mente

A análise de dados deve ser utilizada para responder perguntas e deixar os líderes mais perto da realidade. Por esse motivo, o primeiro passo para obter sucesso nesse processo é a formulação de uma pergunta que seja suficientemente profunda e atraente.

Um gerente de qualidade, por exemplo, poderia se questionar: por que o desvio-padrão da minha produção está acima do que considero aceitável? Ou ainda: por qual motivo a equipe de Customer Success está falhando em potencializar os resultados do cliente?

A resposta será encontrada nos dados! Ainda que o gestor tenha uma ideia do que está acontecendo, somente essas informações fornecerão evidências suficientes e subsidiarão uma ação precisa. Por isso, comece seu trabalho com uma boa pergunta.

Busque pelos dados que irão responder a pergunta

Feita a pergunta, agora é o momento de buscar por dados que subsidiem suas respostas e direcionem suas escolhas. Felizmente, há uma enorme quantidade de fontes que podem ser utilizadas pela empresa, dependendo do tipo de pergunta que foi formulada.

Há bases internas de dados. O sistema de Help Desk, por exemplo, acumula uma enorme quantidade de dados dos clientes da empresa e do processo de pós-venda. Também existem bases externas, como bancos de dados governamentais ou de instituições de pesquisa.

Se os dados desejados não estão disponíveis em uma base, será necessário primeiramente levantá-los. Isso demanda mais tempo, energia e investimento, mas pode ser feito com certa facilidade. O mais importante é, no fim, ter acesso aos dados demandados.

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Garanta que seus dados tenham 3 V’s

Se já tem uma pergunta e dados suficientes para respondê-la, ótimo; mas é preciso ficar atento a três V’s dos dados, que são: veracidade, volume e variedade. Em outras palavras, é necessário buscar por dados confiáveis e que levem até as melhores respostas.

Primeiramente, o dado deve ser verídico. Se ele induzir o negócio ao erro, está gerando mais problemas do que benefícios. Depois, é necessário que se tenha o volume suficiente de dados para fornecer boas respostas à pergunta, do contrário, a análise pode se tornar inviável ou trivial.

Ainda, é preciso contar com a variedade, isto é, dados que ofereçam diferentes visões e garantam que o gestor encontre a resposta certa. Dados pouco variados podem promover um problema de viés, gerando uma impressão equivocada da questão ou da solução.

Transforme os dados em informações

Se você já conta com dados verídicos, variados e volumosos, é hora de transformá-los em informações realmente úteis à organização. Existem muitas formas de fazer isso. Você pode, por exemplo, construir modelos preditivos ou relatórios empresariais robustos.

Modelos preditivos são cálculos que revelam a probabilidade da ocorrência de certos eventos. Por exemplo, se você aumenta o preço do seu produto em R$10,00, provavelmente perderá quantos clientes? São, portanto, aplicações mais complexas e que dependem de fórmulas estatísticas específicas, como o logit, probit ou tobit.

Outra possibilidade é transformar os dados em relatórios empresariais. Ou melhor, agrupá-los em informações realmente úteis e que subsidiem decisões estratégicas. É algo mais fácil e que pode ser automatizado, desde que tenha a ajuda de boas tecnologias.

Olhe profundamente para seus dados

Se você transformou seus dados (unidades básicas de conhecimento) em informações, está no caminho certo. No entanto, o trabalho de análise não acaba aí. Pelo contrário. É a hora de olhar profundamente para seus relatórios e avaliar como eles respondem a sua pergunta.

Aqui, lembre-se de algo importante: muitas cabeças pensam melhor do que uma. Pode ser uma boa opção envolver a equipe de trabalho ou mesmo a liderança da empresa na análise, de modo que consiga interpretar suas informações por diferentes ângulos.

É preciso, porém, ter cuidado para não confundir correlação com causalidade. Não é porque seus dados parecem dizer algo que eles realmente dizem. Em muitos casos, os dados podem iludir o gestor e o time. Portanto, é crucial ter cautela e persistência na análise.

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Adote uma boa tecnologia

Há muitas formas de fazer análise de dados e transformá-los em informações. Você pode analisar dados com uma calculadora ou planilha eletrônica, por exemplo. Todavia, quando você conta com uma boa tecnologia, todo o trabalho torna-se mais fácil e ágil.

No atendimento ao cliente, um sistema de Help Desk pode fornecer dados realmente úteis, além de transformá-los em informações estratégicas ao gestor. Isso porque ótimos sistemas de atendimento ao cliente fornecem relatórios robustos, confiáveis e frequentes.

É importante destacar que o uso da tecnologia automatiza diversas etapas desse processo, tornando-a muito mais rápida e fácil. Coletar, limpar e cruzar dados manualmente, sobretudo quando há grandes volumes, pode ser uma tarefa chata e desafiadora.

Refine continuamente o processo

O processo de análise de dados deve ser continuamente refinado. Isso significa que é preciso otimizar as boas práticas e corrigir (ou eliminar) aquelas que não funcionam muito bem. Esse processo de refinamento e melhoria exige tempo, dedicação e consistência.

Nesse caso, o melhor é pensar em uma estrutura do tipo PDCA, de modo que se planeje e execute a análise de dados, em seguida cheque seus os resultados e averigue o que pode ser melhorado. Assim, entrará em um processo de melhoria para essa rotina na empresa.

Veja, agora você está por dentro do assunto e sabe quais são os principais passos para a análise de dados. Lembre-se de que, com os dados certos, você pode melhorar as decisões e os resultados obtidos ao longo do expediente. Assim, torna-se mais fácil investir nas ações certas, direcionar a equipe de trabalho e construir um empreendimento mais competitivo.

Movidesk

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Movidesk é um software de Help Desk e Service Desk que permite a organização da operação de atendimento, de maneira prática e intuitiva, permitindo que você acesse mais de 75 indicadores.

Estamos falando de um sistema de atendimento ao cliente completo que permite:

Quer saber quais resultados essas funcionalidades podem trazer para sua empresa? Então, você precisa ver esse case de sucesso abaixo!

Confermeta: Como eles conseguiram reduzir 32% um dos principais KPI’s de atendimento ao cliente?

Falando em métricas de atendimento ao cliente e a dificuldade de melhorar os serviços entregues ao cliente, temos o case da Confermeta, uma loja de Belo Horizonte, Minas Gerais. A empresa atua no setor de venda de ferragens, ferramentas e materiais hidráulicos há mais de 70 anos e, com o crescimento, viu seus principais KPI’s de atendimento caírem devido à falta de integração. 

Começou, então, a busca por um sistema que pudesse integrar os canais de comunicação, centralizar a informação e otimizar o suporte prestado aos clientes.

Quando descobriram o sistema Movidesk, a empresa pôde:

Tendo a satisfação do cliente como objetivo final, um dos resultados mais expressivos para a Cofermeta foi o tempo de atendimento: hoje, ele já foi reduzido em 32%, graças à integração dos canais e à centralização de informações.

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Escrito por

Jornalista e Content Writer. Apaixonada por boas histórias, textos envolventes e bons documentários. Entrou na Movidesk para integrar o time de Inbound Marketing, escrevendo sobre o universo de atendimento ao cliente.