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Uma pesquisa desenvolvida pela Gartner aponta que 60% dos projetos analytics falham.

Mas essa realidade é bem pior, na prática.

Mesmo que exista uma tecnologia de ponta para lidar com os dados gerados com eficiência, o número de projetos fracassados chegam até 85% — de acordo com o próprio analista da instituição, Nick Heudecker, em declaração no Twitter.

Sabe onde está a grande problemática? Na dificuldade que os empresários enfrentam para entrar no mundo dos dados.

Após alcançar uma compreensão sobre a importância de analisar os dados para obter vantagens competitivas, muitos CEOs não sabem como colocar isso em prática da melhor maneira possível — levando aos erros que geram falhas nos projetos.

Mais importante do que começar a aplicar um projeto de analytics é ter um bom planejamento por trás para garantir os resultados esperados.

Neste artigo vamos abordar os erros mais comuns relacionados aos projetos de analytics para que você possa evitá-los no momento de implementar essa estratégia na sua empresa. Confira!

Por que projetos de Analytics falham?

As razões que levam às falhas nos projetos de analytics são muito variadas. Por promover uma grande mudança na mentalidade de toda a organização, todos os fatores precisam estar alinhados para garantir a eficiência do projeto.

Por isso, separamos os principais equívocos cometidos nas grandes empresas que temos observado:

1. Pensar primeiro nos dados e não no problema a ser resolvido

Os dados são muito úteis para obter informações relevantes e ajudá-lo a aumentar o desempenho do seu negócio. Porém, é preciso que você saiba quais problemas deseja resolver para que consiga fazer uma análise direcionada e precisa.

Uma planilha repleta de dados não funciona como uma fonte mágica com a resposta para todos os seus problemas.

Se você deseja aumentar a taxa de conversão do seu site, por exemplo, é preciso identificar qual é a taxa de conversão atual e buscar especificamente pelos dados que ajudam a enxergar pontos que podem ser melhorados.

2. Projetos baseados em dados inconsistentes (ruins)

Ao analisar os dados processados, você pode encontrar diversos insights que auxiliam na gestão da empresa.

Porém, se você analisar dados inconsistentes ou de baixa qualidade, esses insights não serão tão precisos — podendo levá-lo a conclusões equivocadas que impactam negativamente no desempenho da empresa.

Um projeto de analytics de sucesso tem como base dados de qualidade, que reúnem diversas características fundamentais: completos, consistentes, precisos, definidos, acessíveis e pontuais.

3. Hipóteses fracas e mal formuladas

Um projeto de analytics pode falhar mesmo quando começa com o foco em um problema específico e uma abordagem estruturada para análise. Se as hipóteses usadas para restringir o escopo do problema forem fracas, torna-se difícil extrair informações realmente úteis na resolução dos problemas propostos.

4. Ausência de um road-map bem definido

O road-map representa o mapeamento de todos os processos necessários para a implementação de um projeto de analytics — destacando o papel dos departamentos envolvidos e definindo um fluxo de trabalho.

Isso significa que todos os profissionais envolvidos precisam compreender o seu papel e trabalhar em conjunto para alcançar o propósito do projeto.

Um projeto de analytics não é implementado da noite para o dia — necessitando um esforço diário colocado em prática de forma ordenada.

Um road-map que define com clareza todos os processos que devem ser executados é fundamental para o sucesso das ações.

5. Projetos que não levam o usuário em consideração

Um dos maiores erros de projetos de analytics é a busca incessante pela geração de informações sem pensar nos usuários que trabalham com esses dados no dia a dia.

O analytics não é uma solução única para todos, o que significa que cada departamento e cada profissional utiliza as informações de formas diferentes.

Enquanto alguns usuários precisam ter acesso a relatórios completos de dados de toda a organização, outros usuários necessitam apenas de informações básicas para o desenvolvimento do seu trabalho — e alguns outros profissionais nem precisam do acesso a essas ferramentas.

Ou seja, o projeto deve ser direcionado às necessidades dos profissionais que utilizam os dados gerados.

6. Não se propor a realizar testes

Uma organização dificilmente consegue extrair os melhores resultados de um projeto de analytics logo na primeira tentativa.

Trata-se de um exercício de melhoria contínua em que sempre é possível aperfeiçoar a coleta de dados, alinhar as formas de processamento, entregar resultados mais precisos para os usuários, entre diversos outros pontos de evolução.

É preciso estar preparado para realizar testes para que essa evolução aconteça e os resultados sejam cada vez melhores. Caso contrário, a tendência é que você demore um tempo muito maior para corrigir as imperfeições e evitar as falhas nos projetos de analytics.

7. Escolha da tecnologia errada

Foi a evolução da tecnologia que criou as condições ideais para que fosse possível analisar grandes quantidades de dados — gerando uma cultura orientada para dados. Entretanto, é preciso acertar no momento de escolher as ferramentas digitais que ajudarão a sua empresa no momento de implementar um projeto de analytics.

Existem várias soluções digitais disponíveis no mercado, certo?

No momento de escolher a tecnologia correta é preciso considerar uma série de fatores:

  • Demandas da sua empresa;

  • Problemas que podem ser resolvidos com analytics;

  • Objetivos buscados pela organização;

  • Estrutura do negócio;

  • Qualidade do fornecedor;

  • Entre outros.

Corrija as falhas para alcançar o sucesso!

Grande parte dos motivos que levam às falhas nos projetos de analytics têm como origem a falta de um bom planejamento.

Quando o gestor consegue pensar claramente nos objetivos buscados e traça uma estratégia para alcançá-lo, vários desses erros são superados e os resultados aparecem com facilidade.

Com conhecimento sobre a importância dos dados nas grandes organizações e superando as principais falhas nos projetos de analytics, torna-se possível levar a sua organização a um salto de desempenho. Basta aprender com todas essas experiências.

Será que a sua empresa é madura o suficiente em relação ao uso de dados nas tomadas de decisão?

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