Nos primórdios da computação, apenas um especialista com forte background em tecnologia era capaz de realizar mineração de dados na busca de insights, sendo necessário entender o funcionamento de banco de dados e data warehouse. Se um gestor precisasse visualizar os dados a um nível mais granular para estratégias baseadas em dados, ele precisaria contatar o departamento de TI e pedir para gerar o relatório.

Hoje as ferramentas de análise de dados avançaram muito e precisam de pouco suporte de TI. Gestores são capazes de customizar dashboards para mostrar os dados de forma gráfica e customizar relatórios com facilidade. As mudanças na forma de realizar mineração e visualizar dados permite aos executivos que possuem pouco ou nenhum background em tecnologia trabalharem com ferramentas analíticas e tomar decisões baseadas em dados.

Os dados deveriam ser o principal aliado dos gestores no processo de tomada de decisão nas empresas, sejam elas de pequeno ou grande porte. É a análise de dados que fornece os melhores insights que ajudam a responder as principais questões-chave de qualquer  negócio, como por exemplo “Como eu posso aumentar a satisfação dos clientes e reduzir o churn?”. Este é o poder dos dados: gerar insights que podem ser transformados em decisões e ações estratégicas.

Estratégias baseadas em dados

O uso de múltiplas ferramentas de análise está cada vez mais presente no dia a dia de empresas, principalmente de Software, onde cada pergunta é respondida com o uso de programas específicos e especializados para aquele problema. Em SaaS muitas vezes utiliza-se opções como Zapier e Segment.io para integração e agrupamento dos dados nas análises. Todas estas tecnologias, se não implementadas e analisadas de forma adequada, geram um excesso de informações e quase nenhum insight, deixando os gestores e tomadores de decisão incomodados com este gigantesco volumes de informação aparentemente irrelevante, inadequado e com dados inconsistentes.

Portanto para ser possível tomar uma decisão assertiva é necessário ter os dados corretos em mãos e analisá-los de forma eficiente. É justamente a isso que “Business Intelligence” se propõe: um processo de análise conjunta de dados para ajudar empresas a reunir informações para tomada de decisão assertiva. Um projeto de BI envolve uma variada gama de ferramentas e metodologias que possibilitam empresas a coletar dados de sistemas internos e externos, prepará-los para análise e criar relatórios e dashboards para disponibilizar os resultados para os tomadores de decisão, assim como para outros colaboradores.

Com um bom projeto de BI funcionando, empresas conseguem ser mais eficientes e ágeis, ter um melhor controle de sua operação e de seus processos, e responder a tendências rapidamente. Além de análises diagnósticas e descritivas, empresas podem se aproveitar dos dados para análises preditivas e prescritivas, ou seja, prever o futuro e identificar novas oportunidades.

Gerenciamento do ciclo de vida do consumidor

No mundo digital é comum termos questionamentos do tipo: “Quais páginas os clientes visitaram antes de comprar nosso produto?”, “Quais materiais são os mais lidos e quais influenciam mais as vendas?”, “Qual o perfil ideal de clientes?”, “Como medir o uso do software?”, “Quais funcionalidades são utilizadas e quais não?”, entre muitas outras.

Uma coisa é certa: precisamos de informações confiáveis para responder a todas essas perguntas e guiar nossas estratégias baseadas em dados para marketing, vendas, retenção de clientes, upsell e desenvolvimento de produto. Para conseguir essas respostas devemos gerenciar e monitorar todo o ciclo de vida e a jornada do consumidor, desde quando ele era apenas um prospect até quando ele se torna um defensor da marca.

A comunicação e o envio de campanhas personalizadas se torna possível quando conseguimos identificar as necessidades e interesses dos consumidores e cruzamos essas informações com o comportamento no seu site ou produto. A personalização transforma a experiência do usuário em uma experiência prazerosa, aumentando drasticamente a sua  satisfação. Esse é um dos melhores caminhos para aumentar a retenção e conseguir clientes defensores da marca.

E como fazer isso? Hoje existem no mercado excelentes plataformas de marketing automatizadas baseada em eventos que permitem gerenciar os visitantes, leads e clientes, fornecendo dados comportamentais dos mesmos e possibilitando atingir segmentos individuais, assim como a personalização da experiência do usuário. Portanto, com a adoção da ferramenta adequada é possível monitorar todo o ciclo de vida do consumidor e, aplicar marketing baseado em dados para aumentar o engajamento do consumidor e torná-lo um cliente fiel.

Em resumo, uma estratégia de nutrição personalizada vai garantir não apenas que seus clientes continuem com você, mas que eles contribuam com uma grande parcela do marketing de seu produto ao comentar da marca para conhecidos, familiares, colegas de trabalho, etc.

Ferramentas analíticas para utilizar

O poder dos relatórios e dashboards pode ser aplicado em qualquer área de uma empresa. Como visto acima, há diversas ferramentas no mercado que auxiliam a gestão dos setores das empresa, auxiliam no desenvolvimento dos produtos e na tomada de decisão assertiva baseada em dados.

Nosso marketing é guiado pelos resultados analisados nas ferramentas RD Station, Google Analytics, Heap e Optimizely. Já no setor comercial utilizamos o Linkedin Sales Navigator, Prospect.io e Pipedrive. Todos os testes e estratégias são atualizados e revisados constantemente com base nos resultados analisados nestas ferramentas.

Para nossos clientes de SaaS há ainda ferramentas para o setor de Customer Success e suporte. Para a gestão de tickets escolhemos Zendesk ou Freshdesk, e para o controle completo do engajamento e do gerenciamento do ciclo de vida do consumidor utilizamos o Intercom, que também é uma excelente ferramenta para a comunicação automatizada com usuários.

Obviamente que de nada adianta termos esta infinidade de dados em todas essas ferramentas independentes e não saber interpretá-los corretamente para suas estratégias baseadas em dados, ou então não termos uma visão geral e gerencial das diferentes áreas. Então para agrupar todos os relatórios e mostrar apenas informações relevantes nós utilizamos o Power BI, ferramenta poderosíssima da Microsoft. O Power BI permite a conexão com diversas fontes, como arquivos Excel, CSV, diversos bancos de dados, Google Analytics, Facebook, dados da web, entre outros.

Marketing

Muitas empresas, especialmente as mais novas, preocupam-se apenas com métricas de vaidade, como visitas no site, curtidas no Facebook ou seguidores no Instagram, por exemplo. Acabam esquecendo-se de controlar métricas tangíveis como Custo de Aquisição de Leads e Clientes (CAL e CAC) e até mesmo o Retorno Sobre o Investimento (ROI). Na imagem abaixo temos um dashboard de exemplo onde agrupamos informações do RD Station, Google Analytics, e do resultado das campanhas no Google Adwords e Facebook Ads.

As informações do RD Station e das campanhas são atualizadas semanalmente em uma planilha do Google Sheets, visto que o RD Station não tem conexão própria para o Power BI. Já o Google Analytics possui, portanto os dados são atualizados automaticamente.

Vendas

Para o setor comercial, utilizamos o Power BI para ilustrar o pipeline de vendas, integrando o mesmo indiretamente com o Pipedrive. Para conseguir essa conexão nós integramos o Pipedrive como uma planilha do Google Sheets através do Zapier.

Com os dados do Pipedrive no Power BI nós conseguimos agrupar e conectar tabelas auxiliares, que chamamos de tabelas Dimensão, à tabela principal de vendas que vem do CRM, chamada de tabela Fato. Com isso, temos um modelo multidimensional, chamado de OLAP (online analytical processing), capaz de manipular e analisar um grande volume de dados sob múltiplas perspectivas.

Dando apenas um breve overview em torno da modelagem de dados, as tabelas de dimensão contém as características de um evento, e a tabela de fatos armazena os fatos ocorridos. Este tipo de processamento é frequentemente utilizado para integrar e disponibilizar informações gerenciais contidas em bases de dados operacionais, sistemas ERP e CRM, além de Data Warehouses. No caso do exemplo abaixo, o modelo de dados está representado pelo esquema Estrela, com a tabela Fato no meio e as tabelas Dimensão ao redor, sendo, neste caso, conectadas entre si pelos identificadores correspondentes.

Na imagem abaixo é mostrado um exemplo fictício do funil de vendas para os negócios em aberto que estão disponíveis no Pipedrive. Esta é uma visão agregada das principais métricas do funil de vendas, sendo extremamente fácil para os gestores acompanharem o processo de vendas e tomarem decisões de forma ágil.

Quer ver o relatório acima completo e de forma interativa? Clique aqui para acessar!

Customer Success

Uma outra aplicação bastante eficaz do Power BI é na gestão da carteira de clientes e no controle e acompanhamento do engajamento dos usuários no seu produto.

Podemos obter os dados de uso do produto diretamente da base dados, porém é recomendado a criação de um Data Warehouse (OLAP) com atualização diária, em oposição a usar diretamente os dados transacionais (OLTP), visto que esses são bancos de dados ditos operacionais da organização e não são de acesso rápido e de uso fácil como os dados de um armazém de dados.

No exemplo abaixo temos as métricas de negócio em um determinado mês, assim como informações de uso e engajamento dos usuários. As métricas de negócio estão dispostas em uma tabela auxiliar, sendo que a relação entre essa tabela e a de engajamento é feita pelo código do cliente.

Esta é apenas uma pequena possibilidade que a análise de dados é capaz de trazer para o dia a dia de uma empresa. Decisões tomadas com base em números são cada vez mais necessárias e importantes para empresários de pequeno, médio e grande porte.

Quer entender mais? Então entenda o que é Transformação Digital e a importância do BI nesta nova era.