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Data driven é um adjetivo usado para se referir a um processo ou atividade estimulada pelos dados, em vez de ser motivada por mera intuição ou experiência pessoal. Em outras palavras, a decisão é tomada com fortes evidências empíricas e não com especulações ou pressentimentos. O termo é usado em muitos campos, mas mais comumente no campo da tecnologia e dos negócios.
Neste artigo, vamos esclarecer qual é a utilidade dessa abordagem no dia a dia empresa. Acompanhe a seguir!
O que é data driven?
Quando uma empresa emprega a prática de data driven, significa que ela passa a tomar decisões estratégicas com base na análise e interpretação de diversos dados. Essas informações vão permitir que se examine e organize os seus processos internos, com o objetivo de atender melhor tanto as áreas distintas da organização, quanto seus consumidores.
Sob este contexto, compartilhar os dados de forma democrática é importante para inspirar os profissionais e, por exemplo, desenvolver uma cultura empresarial saudável e competitiva. Entretanto, para que seja bem sucedida, esse tipo de cultura mais orientada a dados também precisa ser adaptada a realidade de todos os colaboradores, para que eles se identifiquem, de fato, com essa abordagem. Falaremos mais sobre esse tema a seguir.
Por que é importante para os negócios?
A prática de data driven vai, naturalmente, estimular o nascimento de uma nova fase na empresa, mais aberta à experimentação, percebendo problemas como oportunidades de melhoria e cada vez mais capaz de lidar com temas relacionados à inovação.
Neste sentido, o primeiro passo, então, é transformar a forma de pensar da organização. Para isso, é necessário perceber que os casos de sucesso no mercado hoje — as startups e gigantes do digital —- são de negócios que se preocupam verdadeiramente na experiência dos seus clientes. Ou seja, atender o seu público, seus desejos e necessidades para essas empresas é um objetivo a ser atingido de forma obsessiva e a diretriz que rege todas as suas decisões.
Além disso, aquela postura de “não mexer em time que está ganhando” — ou seja, esperar resultados positivos ao usar as mesmas ações bem sucedidas no passado — já não se aplica nesta realidade de data driven.
Outro ponto importante é que quando não existe clareza sobre que tipo de problema o negócio se propõe a resolver, o que é valor para seu público e onde se quer chegar, não há rumo e nem resultado a ser acompanhado pelos dados. É muito comum que as empresas tentem responder muitas perguntas de uma só vez. E nessa falta de foco, somado ao mar de dados disponíveis, elas se perdem e desperdiçam esforços em análises desnecessárias.
Isso, por exemplo, é o que ocorre com as empresas que têm muito volume de dados e muita capacidade tecnológica, porém, não têm sucesso porque não sabem o que fazer com essas informações.
É preciso descobrir quais são os reais problemas a serem trabalhados e desmembrá-los em questões-chave que devem ser analisadas.
Para isso, é necessário usar os dados disponíveis para conhecer a pessoa que está na ponta da cadeia e mapear seus pontos de dor, os problemas e necessidades não atendidas por seus produtos e serviços. Priorizar os mais críticos e trabalhar em soluções para eles de forma ágil.
Experimente: fazer testes, errar, aprender, testar novamente e, nesse ciclo, utilizar largamente os dados para validar soluções e corrigir rumos com velocidade em um looping constante de análise de resultados sobre o seu uso.
É preciso desenvolver a capacidade de construir experiências cada vez mais satisfatórias e surpreendentes, independentemente do seu contexto e quantidade de dados disponíveis.
E ir além: conversar com os clientes sobre o tipo de experiências que ele deseja e quais os pontos de satisfação e insatisfação com o que é oferecido. E, então, começar a trabalhar os dados que a empresa tem em mãos. Essa primeira análise com foco claro em relação aos problemas de negócio que devem ser solucionados já trará insights valiosíssimos a respeito do que precisa ser feito.
Como aplicar a cultura de data driven na empresa?
A mudança da cultural organizacional é um processo complexo. No entanto, quando adotada a abordagem correta, ela acontece de forma muito mais natural e rápida. Conheça alguns pontos fundamentais a serem observados por todas as empresas.
1. Tenha uma meta específica para o data driven
Estabelecer uma visão clara é o primeiro ato para introduzir a cultura no DNA de uma organização. Na prática, uma liderança, preferencialmente o gestor de TI, deve apresentar os objetivos e fornecer a justificativa para essa mudança. Isso, por sua vez, definirá o cenário para o trabalho futuro e proporcionará uma oportunidade para esclarecer dúvidas dos colaboradores da empresa.
2. Escolha as ferramentas certas
As organizações estão começando a acelerar a adoção de ferramentas como Machine Learning em seu fluxo de trabalho diário para automatizar tarefas manuais exaustivas e diminuir as ineficiências operacionais.
Esse tipo de método é essencial para a prática de data driven, visto que ajuda na validação e na qualificação dos dados, além de fornecer recomendações automatizadas.
3. Invista em capacitação
Ter informação à sua disposição não é suficiente para desenvolver uma cultura data driven. Esta é a razão pela qual a ciência de dados é um dos campos de crescimento mais rápido em tecnologia no momento. As empresas precisam criar um glossário de métricas que todos os membros da organização possam reconhecer.
Usando uma variedade de ferramentas, você pode descobrir que as informações utilizadas são drasticamente diferentes entre os diferentes conjuntos, mesmo se forem direcionados aos mesmos usuários no mesmo período de tempo. Cada ferramenta é diferente, e é por isso que é essencial que os membros das equipes estejam cientes dessas nuances para criar estratégias mais coesas que reflitam os dados que estão sendo compartilhados.
4. Os dados devem estar alinhados com os objetivos de negócios
Crie metas centradas em dados e rastreie os melhores KPIs estratégicos para sua empresa. Desde as taxas de conversão até as métricas de retenção, os dados devem ser usados de maneira acionável, para somente assim, terem efetividade na melhoria dos processos internos e na experiência do usuário final.
