Por que a análise de dados é essencial em marketing e vendas

Análise de dados, técnicas de vendas e marketing são termos que caminham juntos, em especial após a chegada da transformação digital nas empresas. Mas você sabe o porquê disso?

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A resposta a essa pergunta pode mostrar o quão próximo você está de otimizar seus resultados por meio da entrega de soluções alinhadas às demandas do público.

Existem, hoje, diversas ferramentas de data analysis disponíveis no mercado. Elas permitem que você automatize processos de coleta e tratamento de informações. Além disso, aprimoram a comunicação interna do negócio e melhoram a experiência do cliente.

Porém, para aproveitar esses benefícios é preciso saber por onde começar. Por isso, continue lendo para entender mais sobre a análise de dados!

Diante disso, parece intuitivo pautar a tomada de decisão e a criação de estratégias em informações sólidas, certo? De fato, esse tende a ser o melhor caminho. Segundo um estudo de Harvard, empresas que o seguem conseguem otimizar sua lucratividade.

Sendo assim, é imprescindível contar com a análise de dados em seu negócio, já que essa é maneira mais eficiente de compreender o comportamento do consumidor. Com isso, você se torna capaz de desenvolver estratégias e ações alinhadas às expectativas do mercado.

Você pode recorrer a diversas formas de análises de dados, como:

• descritiva, que descreve os dados observados;
• diagnóstica, que analisa a causa por trás dos dados;
• prescritiva, que introduz objetivos a serem alcançados;
• preditiva, que realiza previsões.

Quais tipos de análise de dados existem?

A análise de dados conta com alguns tipos que apresentam suas próprias particularidades. Veja, a seguir, quais são elas.

Análise preditiva

A análise preditiva é o modelo mais conhecido. De modo geral, alcança-se o entendimento que auxilia na possibilidade de prever perspectivas futuras, a partir da averiguação nos padrões das bases de informações.

Levando em conta essa análise, você pode se antecipar a eventos e tomar decisões certeiras. Os métodos mais conhecidos nessa observação são os históricos e estatísticos, além da inteligência artificial e mineração de dados.

Esse tipo de análise é estipulado, por exemplo, para compreender comportamentos futuros do mercado e do público. Ela também serve para avaliar tendências de consumo das pessoas ou flutuações da economia.

Análise prescritiva

O critério da análise prescritiva é averiguar as consequências das ações. Desse modo, torna-se possível compreender o que pode ocorrer ao optar por uma atitude específica. Ou seja, é um tipo de análise que define o percurso para se alcançar uma meta.

Análise descritiva

Esse modelo de análise conta com a função de detalhar e entender eventos em tempo real. Como seu próprio nome já afirma, é um conceito que se limita a descrever o evento ou o objeto. Assim, a análise descritiva não emite julgamento de valor.

Do mesmo modo, limita-se a compreender o impacto das informações no presente, sem mesmo fazer alguma relação com o passado ou com o futuro.

Análise diagnóstica

Na análise diagnóstica, seu objetivo é tentar compreender as causas de um evento. Sendo assim, são normais perguntas do tipo:

• Onde?
• Quem?
• Por que?
• Quando?
• Como?

O mais correto é analisar o impacto e o alcance de uma estratégia. A partir disso, você pode determinar ações que visem otimizar os resultados.

Como a análise de dados impacta as empresas?

Os dados passam a contar com maior visibilidade quando acontece a tomada de decisão nas empresas. Elas estão tendo a possibilidade de inserir esse conceito em seus processos de trabalho e, dessa forma, passaram a compreender que são capazes de desenvolver projetos com muito mais confiabilidade, além de reduzir as margens de erros.

Por isso, as organizações de qualquer porte estão tentando desenvolver projetos para captar informações de seus atuais e futuros consumidores. A antiga agenda de contatos vem se transformando em um novo modelo, muito mais completo e cheio de insights sobre como é o atual comportamento dos clientes.

Desse modo, os dados são alicerçados, como vídeos, áudios e dados numéricos, os quais se perdiam antes em alguns sistemas. Passam, com isso, a serem compreendidos e traduzidos com a meta de se estruturarem e alimentarem ainda mais o Big Data. São informações novas que chegam para complementar o valor da análise.

Quais são os erros mais comuns?

A análise de dados é uma etapa bastante importante para qualquer negócio. Mas é fundamental ficar de olho nos processos, a fim de que não aconteçam falhas que possam comprometer a eficiência das informações obtidas. Veja, agora, quais são os erros mais comuns.

Hipóteses mal definidas

Esse é um dos erros mais graves quando se fala em análise de dados, já que hipóteses mal definidas nos resultados podem comprometer a qualidade de todo o processo. Para evitar que isso aconteça, é essencial dar atenção ao direcionamento dos analistas, alinhando todas as questões elencadas e relacionando-as com o instrumento de coleta usado.

Outra atenção que se deve tomar é sobre garantir uma abordagem sistêmica da análise, para que os dados e resultados estejam em plena conformidade com a realidade da empresa. Isso é interessante porque simplifica o descarte de dados inúteis para as metas da análise, além de ampliar a eficiência da pesquisa.

Vieses

Com uma hipótese clara e suposições bem determinadas, é necessário criar uma linha entre ter clareza conceitual e permitir que o viés pessoal não afete a análise. Dessa forma, questões como o Paradoxo de Simpson, relatórios de resultados e viés de outlier são algumas das várias armadilhas que podem ser encontradas no caminho. Desse modo, fazem com que a intuição e o preconceito interfiram nos dados, em vez de estes serem o fio condutor da pesquisa.

Overfitting Data

Esse termo é utilizado em estatísticas que se referem a uma falha de modelagem que acontece quando uma função corresponde bastante perto de uma determinada reunião de dados. Como resultado, o ajuste pode não encaixar informações extras e levar à ineficiência da previsão de observações futuras.

O overfitting pode ser identificado analisando as métricas de validação, como perda e precisão. Elas, em geral, ampliam até um certo ponto em que se estagnam ou iniciam o seu declínio assim que o modelo é afetado por overfitting.

Para evitar que isso ocorra, a dica é realizar treinamentos com mais dados, por exemplo, a fim de aumentar a precisão do modelo. Contudo, esse método é considerado caro, por isso, os usuários devem garantir que essas informações sejam relevantes.

Underfitting Data

Esse modelo quer dizer que não foi possível aprender o suficiente sobre os dados. Ele leva a um erro elevado tanto de dados de treino quanto dos dados de teste. Por ser o inverso do conceito anterior, trata-se de um modelo de baixo valor preditivo, pois perde parâmetros que deveriam estar inclusos. Melhor dizendo: o espaço de opções explorado pelo algoritmo de aprendizagem é pequeno para que possa representar as informações.

Dessa forma, o modelo é bastante enviesado e não é capaz de inferir conhecimento satisfatório a partir dos dados de treinamento inicial.

Pense: perder leads valiosos não é uma estratégia inteligente para nenhum negócio. Mas, por mais que as organizações busquem evitar essa situação, ela não é incomum. Isso não é, necessariamente, culpa dos departamentos de vendas ou marketing. Muitas vezes, a sobrecarga de informações e a falta de uma análise criteriosa de dados é que gera esse tipo de desafio.

Portanto, podemos dizer que melhores resultados e uma maior produtividade estão relacionados aos dados que a equipe acessa. Afinal, orientar os colaboradores por meio de certezas — e não suposições — proporciona:

• melhora da comunicação entre os setores;
• compreensão aprimorada da jornada do consumidor ou lead;
• formulação de estratégias precisas;
• agilidade no atendimento ao cliente;
• aumento da previsibilidade;
• otimização de recursos, como o tempo;
• redução de falhas e retrabalhos;
• maior satisfação por parte do cliente, entre outros.

Como fazer a análise de dados na empresa?

Agora você sabe o que é e qual a relevância de analisar as informações certas em seu negócio. Mas de que modo fazer isso? Confira algumas sugestões a seguir:

• monitore o comportamento do público nas redes sociais;
• busque pela coleta do máximo de dados relevantes possível;
• acompanhe as ferramentas de Analytics da empresa, analisando métricas (alcance, engajamento, conversão e taxa de cliques, por exemplo);
• observe o avanço dos leads no funil de vendas, compreendendo quais pontos os levam à próxima etapa;
• organize e trate os dados, permitindo que os setores possam usá-los com agilidade e eficiência;
• automatize processos que distanciam os colaboradores da análise das informações coletadas — como burocracias e tarefas repetitivas.

De modo geral, podemos dizer que adotar as inovações certas é o melhor caminho. A tecnologia é a maior aliada da análise de dados. Inclusive, você percebe isso facilmente, já que ferramentas como a Inteligência Artificial, o Business Intelligence e o Machine Learning usam dados para otimizar os resultados das vendas e do marketing nas empresas.

De que maneira uma empresa especializada pode ajudar com isso?

Conforme apontamos, abraçar soluções tecnológicas é importante para quem busca amparar a tomada de decisão em dados. Porém, instalar e democratizar o acesso a essas tecnologias não é suficiente: é preciso saber como usá-las!

Desse modo, contar com serviços especializados faz toda a diferença. Além de serem voltados para o tratamento de dados da organização, eles ainda são intuitivos e fáceis de usar. Assim, a equipe pode aproveitar todos os benefícios que as métricas de marketing e ferramentas como o Google Analytics têm a oferecer.

Quais são as vantagens do CRM HubSpot?

Ao falar sobre análise de dados, as ferramentas de Customer Relationship Management (CRM) provam seu valor já há alguns anos. Sem investir em um CRM objetivo e centralizado, é inegável que os colaboradores podem perder tempo em busca de informações recentes e atualizadas sobre os status dos leads. Ou então, precisam trabalhar com base em deduções — sendo que o momento atual pede por assertividade.

Nesse sentido, o CRM da HubSpot promove diversas oportunidades para atingir e se comunicar com clientes por meio de bases sólidas. Ele é uma forma simples de superar os desafios da era digital, como as mudanças repentinas no comportamento do consumidor e as exigências cada vez maiores por parte do público. A partir de diversos hubs, como de marketing, vendas e atendimento, você unifica informações.

Além disso, você pode utilizar o CRM da HubSpot em empresas de todos os tamanhos, e o sistema ampara a relação integrativa e colaborativa entre os setores de vendas e marketing. Assim, é possível formular estratégias certeiras e transformá-las em vendas consolidadas. Tudo sem deixar preciosos leads escaparem!

Inclusive, nossa ferramenta também conta com outras vantagens. Veja quais são elas.

Integração e colaboração

A utilização da nossa plataforma nas empresas vai muito além do sentido de trabalhar juntos, significa levar uma experiência de sucesso para os consumidores por meio da integração e da colaboração.

A integração ocorre entre a tecnologia, as pessoas e os processos, fazendo com que haja uma simplificação das operações. O objetivo é que a organização possa se concentrar em suas metas principais, que são as vendas e o crescimento. Dessa forma, o CRM da HubSpot amplia a conectividade, produtividade e eficiência na gestão de todos os setores, além de diminuir os custos.

Comunicação

O CRM da HubSpot garante uma comunicação eficaz da sua equipe facilitada não somente entre os representantes de vendas, mas também entre os departamentos. Assim, tanto marketing, vendas e pós-vendas serão capazes de se manterem atualizados, tendo acesso a informações em tempo real relacionadas ao perfil de cada consumidor.

Ferramentas de análise de dados

É importante entender que dados soltos não geram nenhum tipo de informação, mas toda informação pode gerar algum tipo de dado que pode ser analisado dentro de um negócio.

Nesse sentido, no decorrer da análise, o ideal é recolher todos os dados que são pertinentes e descartar aqueles que não são. Em seguida, essa mineração permite uma lógica que proporciona a interpretação de modo correto e traga informações relevantes para a empresa.

Nossa ferramenta possibilita isso, uma vez que ela analisa predições, tendências, necessidades, entre outros fatores, simplificando a tomada de decisão em seu negócio. Além disso, coloca tudo em um dashboard completo, para acompanhamento de resultados.

Com as ferramentas de análise de dados mais eficientes, a equipe de vendas poderá se comunicar de forma precisa com o consumidor. Já o time de marketing acessará informações sólidas para ofertar a melhor experiência possível ao cliente — por meio de personalização e precisão. Desse modo, sua empresa poderá conquistar o que tanto deseja: uma otimização mensurável e contínua de resultados!

Acesse todas essas melhorias agora mesmo. Entre em contato com a equipe de vendas da HubSpot e conheça nosso software de CRM!