Conheça os 4 principais tipos de análise de dados!

Ter uma empresa competitiva em tempos de transformação digital é um desafio que demanda uma mudança de mindset e adoção de certas práticas que se mostraram proveitosas. O data science é uma dessas práticas e entender como funciona e quais são os tipos de análise de dados é um conhecimento que não pode ser deixado de lado.

A inteligência de dados hoje é responsável direto pelo crescimento das empresas, seja no impulsionamento das vendas, na orientação de estratégias de marketing, como também no controle do processo produtivo e financeiro.

Segundo dados do relatório Insights-Driven Businesses Set The Pace For Global Growth, empresas data driven (orientada por dados) tem uma média de crescimento anual na casa dos 30%.

Para se ter uma ideia da quantidade de informações estratégicas armazenadas em nuvem nos dias de hoje, há uma média de 2 quintilhões de bytes gerados todos os dias em big data.

Entretanto, para essas informações serem úteis, elas precisam ser coletadas, filtradas e interpretadas da maneira correta e alinhada com o planejamento estratégico do negócio.

Portanto, neste artigo, solucionaremos todas as suas dúvidas sobre os principais tipos de análise de dados e como cada uma dessas práticas pode turbinar os lucros do seu negócio. Vem com a gente!

Quais são os tipos de análise de dados?

A análise de dados consiste na aplicação de metodologias estatísticas e logísticas para analisar e interpretar um conjunto de informações obtidas em determinado processo. 

Ela é usada em meios acadêmicos, desenvolvimento de computadores e videogames e ganhou bastante relevância como suporte para gestão de inovação corporativa.

São quatro os tipos de análise de dados mais importantes e utilizados:

  1. Análise descritiva
  2. Análise prescritiva
  3. Análise preditiva
  4. Análise diagnóstica

Vamos falar sobre cada uma delas e mostrar como essas práticas, principalmente quando associadas com inteligência artificial para vendas, podem otimizar processos e impulsionar os resultados do negócio. 

Vamos falar sobre cada uma delas!

  1. Análise descritiva

Também conhecida como estatística descritiva, esse procedimento, como o próprio nome já diz, visa à descrição dos dados observados para entender o que aconteceu e o que eles representam.

Usando um exemplo aplicado às vendas, é por meio desse tipo de análise que você vai ter um quadro detalhado da quantidade de clientes que visitaram o site da companhia em um intervalo de 24 horas.

Pois, por meio de uma análise descritiva, uma ferramenta de big data analytics conseguiu observar um resultado quantitativo fundamental para sua empresa.

Esses dados geralmente são apresentados em dashboards de indicadores de desempenho.

  1. Análise preditiva

A análise preditiva parte de uma fórmula matemática ou lógica para que se estime por meio de dados um parâmetro ainda desconhecido. 

Por exemplo, empresas de ecommerce que utilizam técnicas de inteligência e inovação no varejo utilizam de análise preditiva de dados para estimar o volume de vendas de determinado produto em uma época do ano, por exemplo.

  1. Análise diagnóstica

A diagnóstica é uma das técnicas de análise de dados que tem por finalidade entender e assinalar o impacto de estratégias de vendas ou campanhas de marketing em uma empresa.

Ela pode ser vista como um complemento da análise descritiva. Se essa última é capaz de descrever uma quantidade específica de dados, a diagnóstica é capaz de avaliar esse mesmo volume para compreender a dimensão e os rumos estratégicos.

Por exemplo, uma análise comparativa das vendas entre períodos específicos do ano auxilia o tomador de decisão a fazer diagnósticos de cenários específicos e aprimorá-los.

  1. Análise prescritiva

A análise prescritiva é a chave da inteligência competitiva de mercado, pois ela é capaz, por meio de processos sofisticados de automação e leitura de dados, encontrar possíveis insights e soluções para determinado problema.

Essa metodologia de análise de dados une a técnica descritiva com a preditiva em prol do processo de tomada de decisão.

Por exemplo, quando uma empresa precisa aumentar seus lucros e otimizar os processos de vendas, a análise dos dados e outras variáveis pode prescrever um maior investimento estratégico em técnicas de pós-venda e retenção de clientes, pois envolve menos custos e tempo do que a prospecção e os consumidores já conhecem a empresa.

Esse é um dos tipos de análise de dados mais complexos e que traz mais diferencial competitivo para o seu negócio.

Quais tipos de análise de dados podem ajudar seu negócio?

Todos os quatro tipos de análise de dados podem ajudar sua empresa a constituir seus objetivos. 

Entretanto, a análise prescritiva aliada a uma ferramenta sofisticada de inteligência artificial é um diferencial e tanto na montagem de estratégias em tempos de transformação digital.

O Scora Journey parte do princípio de que mais do que ser uma plataforma que simplesmente apresenta dados para análise, é também importante a geração de insights que orientem as ações da empresa para atendimentos personalizados em prol da melhor experiência de compra do cliente.

Tendo como norte a otimização de processos de gestão e de vendas, as características do Scora Journey podem ser resumidas nas seguintes ações:

  • dar a possibilidade de comparar performances de campanhas de vendas atuais com antigas;
  • oferecer lista de recomendação de clientes na base de dados que poderiam se beneficiar da mesma oferta de produto ou serviço;
  • criação de uma lista de leads (clientes em potencial) fora da base de dados da empresa;
  • base de dados com histórico detalhado de clientes específicos para fazer comparação de comportamento com outros similares;
  • aferição de dados geográficos e performances de engajamento de produtos ou serviços anteriores para embasar insights de como a oferta de novos produtos deve ser efetuada.

Converse com um dos especialistas da Oncase para mais informações sobre a plataforma Scora Journey e descubra soluções inteligentes para a sua marca.Se quiser aprender mais sobre tipos de análise de dados, inteligência artificial aplicada a negócios e muito mais, continue acompanhando o conteúdo do nosso blog. Até mais!

Henrique Tavares
Henrique Tavares

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