Quais são os tipos de análise de dados e como fazer da maneira correta?

Existem alguns diferentes tipos de análise de dados que podem impactar no seu negócio e na tomada de decisões de uma empresa. Por isso, é ideal conhecê-los e saber como usar cada uma dessas formas na sua estratégia pode otimizar diversos resultados.

As diversas maneiras de analisar estes dados estão presentes no dia a dia dos profissionais de marketing e vendas. Então, é crucial entender a fundo cada uma destas possibilidades para atingir todas as metas possíveis e competir de forma direta por espaço no mercado.

Quais são os tipos de análise de dados?

De modo geral, são quatro as principais formas de fazer boas análises de dados para criar uma estratégia eficiente. Portanto, veja a seguir quais são essas maneiras para entender um pouco mais a fundo sobre todas elas:

• Preditiva;
• Prescritiva;
• Descritiva;
• Diagnóstica.

Cada uma delas é mais indicada para determinada situação, como logo será descrito. Afinal, de nada adianta apenas conhecer e não saber como executar a análise da forma certa.

Importância de fazer uma análise correta

Usar todos os tipos de análise de dados da forma certa pode ajudar a definir o futuro dos seus negócios. Desse modo, o processo deve ser feito com atenção e cautela para evitar interpretações distorcidas, que podem comprometer todo um planejamento. Veja a seguir os principais tipos e suas indicações.

1. Um dos tipos de análises de dados é a preditiva

A análise preditiva é feita a partir do processamento de um volume grande de dados, que vão servir como base para um cálculo. Por sua vez, o resultado desta conta define a probabilidade de algum fato em específico acontecer em qualquer cenário possível.

Os dados extraídos a partir da análise preditiva são, de modo geral, os mais exatos possíveis. Porém, a avaliação deve ser feita por quem entende dos números para evitar erros na tarefa.

Mais detalhes sobre a análise preditiva

Esse tipo de análise se tornou mais comum devido ao avanço da tecnologia, que permite a extração de dados diversos de forma mais simples e em menos tempo. Com isso, a análise preditiva permite localizar informações estratégicas mesmo com o volume de dados presentes na internet.

Ferramentas que se tornaram mais populares, como o Big Data, foram as principais responsáveis por essa estratégia se tornar popular. Em suma, facilita na hora de traçar o futuro da sua marca.

Quando usá-la?

Junto a outras ferramentas tecnológicas, ela se torna uma das formas mais eficazes de medir a aceitação de um novo produto para um público específico, por exemplo. Do mesmo modo, tem sua importância na hora de definir a persona para um determinado item.

Este se torna então um dos tipos de análise de dados mais usados na hora de evitar falhas de lançamentos no mercado. Além disso, ajuda ainda a atualizar campanhas de um produto que já está disponível, para manter a sua rentabilidade.

Como fazer uma análise preditiva?

A análise preditiva deve ser feita com base em dados das melhores fontes possíveis. Dessa forma, é possível prever tendências do mercado para venda de determinados lançamentos, além de:

• Entender como os leads atuam;
• Identificar melhores oportunidades;
• Alcançar novos públicos;
• Reduzir custos de operação com publicidade.

Para coletar dados dos consumidores, você pode usar a sua base de leads como seguidores de sua rede social, por exemplo. Contudo, uma pesquisa de satisfação também pode ser útil.

2. Análise prescritiva

Esse tipo de inspeção é também chamada de análise de recomendação e necessita de alguns dados estatísticos. No entanto, estes podem ser também extraídos por análises preditivas, desde que estejam em acordo com a gestão dos negócios.

Vale destacar que este é um dos tipos de análise de dados usada para extrair informações sobre recomendações de novas ações. Mas, pode ser feita com ou sem o uso de outras ferramentas tecnológicas.

Em outras palavras, a análise preditiva é responsável por fazer avaliações futuras, de modo geral. Por sua vez, a prescritiva ajuda a traçar metas capazes de mudar este futuro, com base em uma avaliação precisa das informações.

Para que serve esse tipo de análise?

A análise prescritiva tem foco na concepção de sugestões mais precisas sobre determinados pontos de sua estratégia. Por isso, o objetivo é melhorar a tomada de decisões na gestão de recursos do seu negócio.

Esse é um dos tipos de análise de dados capazes de ordenar a organização de toda uma equipe. Da mesma forma, ajuda a direcionar recursos e energia para os locais certos para ter melhores resultados.

Quando usar a análise prescritiva?

A análise prescritiva pode ser usada ainda para simular diversos cenários e traçar parâmetros para ajudar a gestão dos negócios em questão. Então, ela permite ter um bom resultado e com maior precisão, porque ajuda a ver diferentes finais possíveis para determinadas estratégias.

Dicas de aplicação dessa análise

Para ter um bom proveito dessa análise, você pode usar dados extraídos de ferramentas com inteligência artificial. Desse modo, será mais fácil ter uma visão mais aberta dos cenários com as estatísticas que as mesmas fornecerem.

É possível usar este e demais tipos de análise de dados para vários setores do mercado como um todo e em vários departamentos de uma organização. Por isso, veja a seguir algumas aplicações da análise prescritiva.

Otimize demandas

Com base nos dados retirados desta análise, é possível antecipar informações como melhores canais de distribuição de produtos. Então, dá para observar até mesmo futuras necessidades que uma marca pode ter a curto ou longo prazo.

Ao observar dados como possíveis aumentos de venda, dá para ter noção se precisa investir em mais maquinário e pessoal, por exemplo, se esse for o caso da sua empresa. Entretanto, dá para adequar tudo isso a cada modelo de negócio.

Aumente sempre a sua oferta

Como esse é um dos tipos de análise de dados que dá para entender as preferências dos consumidores, ajuda a aumentar a sua oferta, já que você consegue adaptar a sua campanha de várias formas. A sua estratégia pode ser potencializada ainda no sentido de gerar mais lucros, com dados dessa análise e da IA. Ou seja, é ideal conhecê-la para tirar melhor proveito das coletas.

Seja mais efetivo

Usar essa análise também oferece a chance de fazer um plano de marketing mais direto e consequentemente, mais efetivo. Isso porque é possível, com ela, antever possíveis falhas em processos e evitá-las.

A estratégia pode ser melhorada com ofertas melhores para o público-alvo ideal do seu produto. Do mesmo modo, ajuda a fortalecer ainda mais a sua marca e elevar a qualidade dos seus serviços.

3. Descritiva é um dos tipos de análises de dados?

Esse é um dos tipos de análise de dados ideal para quem precisa trabalhar com métricas em geral. Assim, o tráfego na web pode ser influenciado por ela, bem como taxas de conversão em produtos.

As receitas de suas vendas também podem sofrer um grande impacto positivo com essa análise. No mesmo sentido, dá para avaliar os resultados de campanhas de e-mail marketing e dá para usar com base em informações geradas por outros tipos de análise de dados.

Qual o significado?

Esse tipo de análise é assim chamado por descrever e revelar todos os riscos de uma determinada ação. A descritiva é bastante usada por bancos em avaliação de crédito de clientes, por exemplo. É ela quem define ainda as taxas de juros nessas instituições, contudo, pode ser usada no meio do marketing para traçar os investimentos precisos em uma campanha e agilizar a tomada de decisões.

Como usar a análise descritiva?

É possível usar essa análise como forma de medir a qualidade de leads gerados com a sua estratégia de marketing ou campanha em específico. Com ela, ainda é possível avaliar o comportamento de um determinado público.

A descritiva é um dos tipos de análise de dados mais precisas para saber como agir diante de uma situação de captação de um grande volume de leads. Por isso, ela pode ajudar bastante na hora de planejar um possível funil para estes.

Como aplicar na sua estratégia?

Você pode aplicá-la para ajustar pontos da sua estratégia e conseguir gerar materiais mais voltados à necessidade do seu público-alvo. Assim, é possível aumentar de forma considerável as chances de conversão para o mesmo.

É preciso destacar que, para obter resultados ainda mais precisos, devem ser consideradas as variáveis dentro da empresa em questão. Portanto, avaliar as métricas como número de visitas e de onde estes visitantes vieram podem potencializar os resultados da sua campanha.

A análise descritiva ajuda ainda a avaliar o tempo que as pessoas permanecem no seu site, por exemplo. Então, é um dos tipos de análise de dados mais precisos, desde que usada da forma certa.

4. Análise diagnóstica de dados

Essa é uma ferramenta muito útil para quem precisa entender a cadeia de eventos que levaram a um acontecimento importante para sua empresa. Da mesma forma, é possível usá-la para fazer uma síntese de todas as ações de um cliente com uma marca.

O que é a análise diagnóstica?

As análises diagnósticas são formas de observar os dados para encontrar pontos em comum para causas de um possível acontecimento na empresa. Com isso, ela é capaz de traçar um perfil de comportamento de um determinado público-alvo.

Quando usar esse tipo de análise de dados?

Esse é um dos tipos de análise de dados que permite definir os estágios do funil de vendas de forma mais precisa. Logo, dá para antever comportamentos das pessoas e estabelecer um padrão para que estes não te surpreendam de forma negativa.

Com a análise diagnóstica, você consegue criar conteúdos interativos e que tenham mais a ver com o que o público espera da sua marca. Afinal, a mesma deve se aliar com o que o mercado pede e não o contrário.

Otimize recursos da sua empresa

A partir do uso desse tipo de análise, você consegue otimizar os recursos de marketing da sua empresa. Em outras palavras, ele serve como uma colaboradora da gestão da sua empresa.

Como fazer a análise correta desse tipo de dados?

Os diferentes tipos de análise de dados devem ser feitos com base em informações sérias e precisas, além de o mais claras possível. Assim, não é diferente que são usados, de modo geral, dados do Big Data.