Como usar decisões baseadas em dados no seu negócio

Seja escolhendo uma roupa para o dia ou decidindo o que almoçar, você precisa fazer escolhas, pois isso faz parte da vida. Seguir sua intuição pode ajudar você a tomar as decisões certas no dia a dia, mas quando se trata de administrar um negócio de e-commerce próspero, as decisões estratégicas devem ser fundamentadas em dados.

Todos os dias, os consumidores compartilham informações com as empresas. Eles revelam como, quando e onde gostam de comprar, quanto estão dispostos a gastar e quais recursos de produtos ou programas de fidelidade são importantes para eles. Para as empresas, nunca houve um momento melhor para usar essas informações e oferecer experiências otimizadas aos clientes enquanto maximizam operações comerciais. Por exemplo, você deveria investir em entrega expressa ou promover a estratégia de compra on-line com retirada na loja (BOPIS)? Continue lendo para saber mais sobre tomada de decisões baseadas em dados e como implementá-la no seu negócio de e-commerce.

O que é tomada de decisões baseadas em dados?

A tomada de decisões baseadas em dados (TDBD) é o processo de coletar e usar dados de qualidade para orientar decisões estratégicas de negócios. Essa abordagem centraliza informações como indicadores-chave de desempenho (KPIs), dados financeiros, insights do consumidor e tendências de mercado, evitando suposições que possam desorientar seu processo decisório.

Como tomar decisões baseadas em dados

1. Definir objetivos
2. Coletar dados
3. Analisar dados
4. Tirar conclusões
5. Agir com base nos resultados

Transformar dados brutos em insights acionáveis é um elemento fundamental para administrar um negócio bem-sucedido e ser um grande líder. Siga as etapas fundamentais a seguir para incorporar dados com sucesso ao seu processo de tomada de decisão.

1. Definir objetivos

Quando você se depara com uma escolha, considere o resultado que deseja e certifique-se de que ele se alinha com os objetivos da sua empresa. Esses objetivos podem ser tão específicos quanto aumentar as vendas em 3% no próximo mês ou tão amplos quanto impulsionar o reconhecimento da marca, mas garanta que o resultado desejado ajude você a alcançar seus objetivos comerciais.

2. Coletar dados

Agora que você esclareceu seu objetivo, pense sobre quais fatores associados você pode medir. Por exemplo, imagine que você tem dinheiro extra no seu orçamento de marketing e está decidindo se deve investir nos perfis do TikTok ou Instagram da sua empresa. Você pode querer analisar as taxas de conversão das duas contas, engajamento das postagens e crescimento de seguidores ao longo do tempo. Você também pode realizar pesquisas públicas com seu público-alvo para coletar dados de clientes.

3. Analisar dados

Seus resultados de pesquisa frequentemente estarão na forma de dados brutos. Para tirar conclusões e desenvolver insights com base em dados não estruturados, você precisará analisar cada conjunto relevante de dados. Para dar sentido a tudo isso, você pode combinar dados em gráficos e tabelas, usando a visualização de dados para identificar padrões facilmente.

4. Tirar conclusões

Quando você começar a ver padrões dentro dos seus conjuntos de dados, pode começar a extrair insights que direcionarão seu caminho adiante. Lembre-se de sempre manter seu objetivo em mente para garantir que você está no caminho certo.

Por exemplo, imagine que você descobriu que a conta do Instagram da sua marca tem mais seguidores, mas a conta do TikTok da sua empresa tem uma taxa de conversão melhor, um maior engajamento nas postagens e uma taxa de crescimento de seguidores mais alta. Você pode concluir que sua conta do TikTok tem mais potencial para converter vendas futuras.

5. Agir com base nos resultados

Após analisar os dados, você deve ter todas as informações necessárias para extrair insights acionáveis. Use gráficos e planilhas para visualizar por que você está tomando a decisão que está tomando. Disponibilize esses recursos para as partes interessadas internas e destaque os riscos envolvidos na sua decisão. Isso permite que todos estejam na mesma página enquanto você avança e implementa sua decisão.

Benefícios da tomada de decisões baseadas em dados

A seguir, analise alguns benefícios da tomada de decisões baseadas em dados.

Confiança

Os funcionários esperam que você tome decisões difíceis e implemente novas estratégias. Usando uma abordagem baseada em dados, você pode tomar decisões confiantes com uma compreensão clara de como e por que fez as escolhas que fez. Repetir o processo de tomada de decisões baseadas em dados também pode melhorar sua alfabetização em dados ou sua capacidade de entender tendências de dados.

Satisfação dos funcionários

Se os funcionários não entendem o raciocínio por trás de uma decisão de alto nível que os afeta, seu nível de adesão pode sofrer. Criar uma cultura orientada por dados é uma ótima maneira de mitigar esses sentimentos dentro da sua equipe. Seus funcionários podem receber melhor decisões informadas respaldadas por insights baseados em dados, levando a uma cultura na qual os trabalhadores não apenas entendem as escolhas que os afetam, mas valorizam o raciocínio concreto para mudanças internas e alterações na estratégia de negócios.

Gestão de custos

Decisões baseadas em dados podem naturalmente melhorar a eficiência operacional: quando você toma medidas cuidadosas para analisar fatos concretos, pode evitar tomar os tipos de decisões que se revelam prejudiciais ao seu negócio. Além disso, você também pode aplicar sua estrutura de tomada de decisões baseadas em dados a orçamentos, fluxo de trabalho e estruturas da empresa, permitindo que você faça escolhas que economizam tempo e dinheiro.

Exemplos de tomada de decisões baseadas em dados

Agora que você sabe como funciona a tomada de decisões baseadas em dados, dê uma olhada em alguns exemplos de como líderes empresariais podem usar a estrutura TDBD.

Retenção de clientes

Você valoriza seus clientes e quer garantir que eles permaneçam enquanto você expande seu negócio. Você pode usar dados de avaliações, casos de reclamações de clientes, pesquisas e mais para obter uma imagem clara do que está beneficiando e prejudicando a experiência do cliente da sua empresa e, em última análise, a retenção de clientes.

Por exemplo, imagine que você está decidindo se deve ou não introduzir chatbots conversacionais alimentados por IA no processo de reclamações de clientes da sua empresa. Você define seu objetivo: quer criar uma ótima experiência para o cliente e manter os compradores voltando. Você coleta dados de uma pesquisa com clientes e avaliações, e após analisar esses dados, descobre que seus compradores frequentemente reclamam dos tempos de resposta lentos dos seus representantes de atendimento ao cliente. Você também descobre que 80% das perguntas dos clientes se concentram nos mesmos poucos tópicos, que você sabe que pode usar IA para responder. Neste caso, você pode decidir introduzir chatbots conversacionais por IA.

Otimização de preços

A otimização de preços pode melhorar ou arruinar seus lucros, mas nem sempre é fácil determinar o preço perfeito para seu produto. Você pode usar dados como sensibilidade de preço do cliente e preços da concorrência para estabelecer um preço ideal.

Por exemplo, imagine que você está decidindo o preço para um novo modelo de tênis e seu objetivo é otimizar as margens de lucro. Você analisa o comportamento do cliente e descobre que seus clientes normalmente não compram tênis com preço acima de R$ 500. Então você coleta dados sobre os preços de modelos de tênis similares e descobre que seus concorrentes precificam seus produtos entre R$ 400 e R$ 550. Com essas informações em mãos, você pode tomar uma decisão informada sobre o preço que permitirá maximizar a lucratividade mantendo uma vantagem competitiva.