O que é Analytics e como aplicá-lo? Tire suas dúvidas aqui!

Com certeza, você já ouviu falar em Analytics, termo que ganhou relevância entre as empresas nos últimos anos. Já é padrão que estratégias com base em dados façam parte do dia a dia de muitas organizações, na estruturação de demandas variadas.

A transformação digital numa empresa contribui para o uso das estratégias com Analytics, já que as atividades feitas em ambientes online são mais fáceis de monitorar, com o uso de um software de gestão, por exemplo.

Só que mesmo com a popularização dessa tecnologia, muitos profissionais ainda têm dúvidas sobre o assunto e as aplicações. Então, desenvolvemos este guia completo de Analytics para oferecer as respostas.

Prepare-se para descobrir como usar esse conhecimento para impulsionar os seus resultados. Vamos lá?

O que é Analytics?

Analytics é um termo em inglês que dá nome a um campo de estudos vasto, que envolve operações matemáticas e estatísticas, por exemplo, para que sejam encontrados padrões de uso de dados em estratégias.

As operações envolvendo Analytics podem ser utilizadas nas mais diversas áreas, como no marketing, na contabilidade, nas atividades de gestão, nos recursos humanos etc. Tudo depende dos dados que são analisados e das formas como eles são utilizados.

A tecnologia ajuda muito nesses processos, por meio de recursos avançados, como a inteligência artificial e o machine learning. De tal maneira, as máquinas e os softwares podem ser programados para que coletem dados e façam cruzamentos que gerem métricas para serem acompanhadas.

Para que servem as ferramentas de Analytics?

Já comentamos que os recursos dessa tecnologia podem ser usados por diversos motivos dentro de uma empresa, não é mesmo? Em resumo, podemos dizer que elas são utilizadas para monitorar dados, que podem servir como insights para boas tomadas de decisão na companhia.

É o que vemos em ações de Business Intelligence, que utilizam algoritmos para acompanhar tendências do mercado, cenários econômicos e outros indicadores que podem resultar em mudanças no mundo dos negócios.

O uso de Analytics também é comum em estratégias de Big Data e atendimento ao cliente. Nesse caso, os bancos de dados sobre os clientes são utilizados para que eles possam ser mais bem atendidos pelas empresas.

Quando conhece mais a fundo os gostos das pessoas que compram em sua loja virtual, por exemplo, você pode criar ações exclusivas para atender a determinados nichos de público no e-commerce. Pode, por exemplo, enviar brindes personalizados ou customizar ainda mais a linguagem dos e-mail marketing e dos fluxos de nutrição.

Outro ponto interessante é investir em Customer Journey Analytics, que é a análise da jornada do cliente. Com base em dados, é possível monitorar todos os passos que os consumidores dão antes de efetivar uma compra.

Assim, é possível tornar a jornada mais atrativa, para que o cliente não se perca no meio do caminho e deixe de efetivar uma compra. Em alguns casos, as medidas também podem ser tomadas para encurtar o caminho da almejada conversão.

Quais são os principais métodos de Analytics utilizados?

É importante que você identifique os diferentes métodos de Analytics. A seguir, vamos apresentar os três predominantes, que mais aparecem nas estratégias. Veja!

Estatística descritiva

Esse é um dos métodos de Analytics mais comuns e surgiu há muitos anos, no século 18, na Suécia. Na época, o governo sueco quis fazer uma contagem da população do país e desenvolveu categorizações, criando grupos de pessoas.

Podemos definir a estatística descritiva, resumidamente, como uma atividade que sumariza os dados coletados. Exemplos disso são o cálculo da média e do desvio padrão.

Trazendo o conceito para uma ideia mais próxima do meio empresarial e da tecnologia, a estatística descritiva pode ser utilizada em cálculos como o que demonstra o número de cliques que uma página recebe, a razão entre a quantidade de itens vendidos da empresa e o que foi produzido etc.

Análise preditiva

A análise preditiva é essencial para antecipar riscos e analisar oportunidades de negócios. Esse conceito surgiu na década de 1940, quando os governos utilizam grandes computadores para analisar dados e tomar medidas mais certeiras no período da Segunda Guerra Mundial.

Trata-se de uma técnica que utiliza algoritmos e machine learning para categorizar dados e, dessa forma, antecipar tendências e fazer projeções para as empresas.

Vamos para um exemplo prático? Imagine que uma plataforma de streaming de vídeos analisa dados e percebe que 70% dos usuários cancelam o serviço depois de passarem 30 dias sem consumir conteúdos. Com essa informação, é possível ter clareza de como se formará o gráfico de churn nos próximos meses.

Essa projeção permite que medidas para reverter a situação sejam tomadas. Nesse caso, uma boa atitude é, por exemplo, monitorar quais são as pessoas que estão há 15 dias sem consumir conteúdo na plataforma e enviar e-mails ou outros tipos de mensagens divulgando mais intensamente as estreias. É uma movimentação que mostrará ao consumidor o valor no produto, e assim ele poderá encontrar algo de seu interesse para assistir e, por consequência, não cancelar o serviço.

Análise prescritiva

A análise prescritiva é muito interessante para as empresas, tendo em vista que funciona como uma prorrogação da preditiva. A ideia é que os números sejam utilizados para saber de que modo as informações atuais poderão se modificar no futuro, com a análise de uma série de fatores.

Veja, por exemplo, a pandemia de covid-19, o novo coronavírus, que tem sido assunto e alvo de discussões em todos os veículos midiáticos. Inicialmente, sabia-se que o vírus era altamente contagioso e fácil de se propagar entre as pessoas.

Fazendo uma análise preditiva, seria possível imaginar que os hospitais e unidades de saúde ficariam sobrecarregados e não dariam conta de atender todas as pessoas doentes. Esse colapso no sistema causaria muitos problemas, como o aumento considerável de mortes por conta do vírus.

Para evitar que isso acontecesse, os governos da maioria dos países fizeram análises prescritivas. Elas ajudaram a validar esta hipótese: se as pessoas saírem de casa o menos possível, evitando aglomerações e contato físico com outros indivíduos, a curva de progressão do vírus vai achatar? O esperado é que os resultados indicassem que os sistemas de saúde não ficariam tão prejudicados e os contaminados pelo covid-19 poderiam receber o atendimento necessário e se recuperar mais facilmente.

Algo parecido pode ser feito nas empresas, com a simulação de cenários e a verificação de qual deles trará mais resultados positivos no futuro, conforme as ações que forem tomadas. Isso se aplica a várias estratégias, como as de Customer Intelligence, por exemplo.

Que transformações o Analytics está promovendo nos negócios?

Com a forte presença de Analytics no mercado nos últimos anos, verdadeiras transformações estão sendo realizadas no interior das companhias. A seguir, conheça alguns pontos que estão sendo profundamente impactados.

Uso estratégico de dados

Os dados cada vez mais ganham relevância nas empresas, tendo em vista que são muito úteis para a tomada de decisões com base em análises, como as que explicamos anteriormente. Por isso, cada vez mais as companhias se preocupam em coletar e minerar informações de seus clientes, fornecedores e funcionários.

É interessante destacar, no entanto, que alguns cuidados devem ser tomados nesse sentido. Entre outras coisas, as empresas precisam seguir à risca a nova Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), legislação que entra em vigor em agosto de 2020 e que dará mais poder aos indivíduos no que diz respeito ao uso de dados pessoais.

Desenvolvimento inteligente

A transformação digital tem feito com que as companhias se desenvolvam com inteligência, baseadas em números reais, e não em meros achismos. Isso é fundamental para que os negócios cresçam de maneira sadia.

Com uma estratégia de dados, é possível verificar como a empresa se comporta no momento atual, quais são as projeções de cenários para o futuro etc. Assim, o desenvolvimento ocorre de modo racional e com os passos dados no tempo certo.

Mudança dos processos internos

As estratégias de Analytics também estão trazendo mudanças nos processos internos das companhias, tendo em vista que tudo é monitorado e acompanhado, para que os resultados sejam os mais eficientes possíveis.

Novas tecnologias são utilizadas com frequência, sempre revolucionando a maneira como os processos são realizados. Exemplo disso é o uso do Speech Analytics, um tipo de software que armazena dados de voz, transcreve e faz análises das interações que ocorrem entre os clientes e as empresas.

Otimização de cibersegurança

Também ocorre a otimização de cibersegurança. Isso acontece porque as empresas entendem a necessidade de proteger os seus dados, para que eles não sejam perdidos, roubados ou acessados por pessoas não autorizadas.

Cabe lembrar que a otimização de cibersegurança é uma das medidas que devem ser tomadas para cumprir a LGPD à risca. De tal maneira, convém fazer o investimento em softwares criptografados, por exemplo.

Aumento da competitividade

Com o uso das ferramentas de Analytics, as empresas se tornam bem mais competitivas. Isso acontece porque elas fazem projeções de mercado, avaliam diferentes cenários e desenvolvem as atividades da melhor maneira possível.

As companhias que não desenvolvem ações de Analytics não conseguem se manter fortes diante das concorrentes que usam os dados para nortear as suas ações.

Quais as tendências de Analytics?

O uso de Analytics nas empresas não para de evoluir. Por isso, é importante também estar atento às tendências dessa área. Na sequência, apresentaremos algumas delas para você. Acompanhe!

Análise de relacionamento

Algo que tende a ser cada vez mais monitorado é o relacionamento das empresas com os seus mais diversos públicos. Com a tecnologia, a execução ganha mais qualidade, por meio do uso de softwares diversos.

Plataformas de atendimento para contact centers, por exemplo, nas quais os clientes se comunicam com a empresa via mensagens de texto, possibilitam que determinadas palavras-chave ou solicitações tenham as suas frequências de aparecimento monitoradas.

Assim, é possível verificar quais são as principais queixas e aprimorar o atendimento nesse sentido. Os dados também podem ser utilizados para conhecer as preferências de cada grupo de interesse da empresa, por exemplo.

Cultura digital

A cultura das empresas necessita ser mais digital e as estratégias de Analytics também se perpetuam nesse sentido. A ideia é que as tarefas sejam menos operacionais e mais estratégicas. Isto é, os processos burocráticos e o serviço “braçal” são automatizados e as pessoas passam a se preocupar mais com o desenvolvimento de estratégias de negócios.

É uma tendência que as companhias utilizem o Analytics para automatizarem os seus processos. Em estratégias de e-mail marketing, por exemplo, pode-se acionar comandos para que sejam enviadas mensagens a todos os clientes ou leads que tiverem determinado comportamento. Para descobrir isso, os sistemas de disparo precisam analisar dados automaticamente.

Inteligência de decisão

Essa também é uma tendência para as empresas que utilizam ferramentas de Analytics. Afinal, o uso de indicadores reais, que retratam exatamente a companhia, fazem com que as atitudes da empresa tragam resultados mais positivos.

De tal maneira, as decisões tomadas com base em suposições, crenças pessoais, entre outros métodos, são deixadas de lado. Tudo passa a ser feito com inteligência e os resultados coletados são os mais positivos possíveis.

Operacionalização e escalonamento

Escalonamento nada mais é do que uma disposição em degraus. Ou seja, os processos empresariais funcionam como quando precisamos subir uma escada, dando um passo de cada vez.

A operacionalização e o escalonamento também são tendências para quando se utiliza o Analytics nas empresas. Isso porque, com base em dados e indicadores, se sabe o exato momento em que se pode dar o próximo passo, sem assumir riscos que as empresas não podem cumprir.

Qual é o papel do Analytics no setor comercial das empresas?

Quando falamos exatamente sobre o time de vendas, o Analytics pode ajudar no desenvolvimento de diversas atividades. Confira, a seguir, as principais delas!

Segmentação da carteira

O uso de dados analíticos e análises diversas, como as que explicamos anteriormente, facilitam o trabalho de segmentar a carteira de clientes das empresas. Os indicadores podem demonstrar classificações úteis para atender determinados grupos com exclusividade.

Imagine, por exemplo, uma empresa do ramo calçadista. Ela pode produzir tanto sapatos sociais como tênis para práticas esportivas. Ambas as modalidades, porém, são destinadas para públicos distintos.

Por isso, ao fazer uma segmentação da carteira, é possível direcionar as ações comerciais de maneira mais acertada para os públicos almejados.

Identificação do perfil do cliente ideal

As análises de dados também podem indicar o perfil do cliente ideal, ou seja, aquela pessoa que mais traz lucro para a companhia. Para isso, são analisadas questões como o perfil e a frequência de compra.

Isso pode indicar quais são os clientes que devem ser priorizados em estratégias de fidelização, conduzindo o setor comercial a atingir e elevar as metas de vendas.

Agilidade na prospecção de leads

A prospecção de leads é outra atividade do setor comercial que é facilitada com o uso de Analytics. Com o uso de estatísticas de acesso em estratégias de inbound marketing, os vendedores conseguem traçar orientações para contactar as pessoas que mais se interessam pelos produtos ou serviços oferecidos pela empresa.

Isso tudo faz com que as estratégias de prospecção de leads sejam mais qualificadas, com andamento mais rápido para o fluxo do funil de vendas.

Precisão na qualificação de leads gerados

Os dados analíticos também garantem que haja uma boa qualificação dos leads gerados. Isso acontece porque as estratégias serão baseadas nos gostos das pessoas que estão sendo prospectadas, curando suas dores ou suprindo necessidades que possam apresentar.

Tal ação faz com que a nutrição dos leads seja mais completa. E prospects qualificados normalmente proporcionam melhorias de conversões em vendas.

Avaliação em tempo real da estratégia

O setor comercial das empresas também é beneficiado com as técnicas de Analytics, pelo fato de as estratégias serem monitoradas em tempo real. Isso é muito interessante, principalmente porque os ajustes e providências possam ser tomados com agilidade, evitando números negativos nos resultados da companhia.

Como aplicar Analytics em prol do marketing e do atendimento na empresa?

Marketing e Analytics são conceitos que andam juntos, principalmente quando falamos em ações no meio digital. As tecnologias possibilitam que os dados das ações de inbound sejam monitoradas, de modo que as estratégias possam ser direcionadas a resultados mais satisfatórios.

São diversas as métricas de marketing disponíveis para acompanhamento por meio das ferramentas de Analytics. Em atividades feitas nas redes sociais, por exemplo, temos como mensurar o número de cliques em uma publicação e a localização, a idade e o gênero das pessoas. Informações como essas permitem que se conheça mais o público-alvo e sejam definidas estratégias alinhadas com o modelo de negócio.

A mesma relevância é encontrada no setor de atendimento, que deve acompanhar dados analíticos para alcançar a excelência nas interações com os clientes. Nesse sentido, uma das táticas que pode ser adotada é a de Interaction Analytics.

O Interaction Analytics é uma atividade em que se realiza a coleta de dados brutos de todas as interações que os clientes têm com a empresa, via redes sociais, chat online, telefone e outros pontos de contact center.

Com base nesses dados, são gerados relatórios que visam identificar gargalos e propor soluções para os problemas.

Quais as vantagens do Analytics para as campanhas de performance de vendas?

Agora vamos falar sobre as vantagens que o Analytics traz para as campanhas de performance de vendas. Listamos uma série de benefícios. Observe!

Melhoria na gestão do budget

O budget, ou seja, o orçamento das empresas para as campanhas de vendas, é beneficiado por uma melhor gestão quando existe a cultura de Analytics. Isso se explica porque os indicadores demonstrarão quais setores e ações precisam de investimento.

Definição correta da buyer persona

A buyer persona é a representação fictícia de um cliente real das empresas. Logo, usar Analytics é uma escolha inteligente para compilar informações valiosas sobre os clientes e leads da companhia.

São essas informações que tornarão mais fácil a criação de uma buyer persona que seja fidedigna à realidade do negócio.

Identificação de novas oportunidades

Muitas vezes, as oportunidades de venda existem e as empresas nem mesmo conseguem enxergá-las. Isso acontece porque faltam indicadores que demonstrem boas maneiras de acompanhar oportunidades e tendências.

Mais uma vez, o monitoramento de dados analíticos é útil. Esse conjunto de informações demonstra comportamentos dos clientes que podem oferecer diretrizes para o investimento em novos negócios.

Nutrição de leads personalizada

Como explicamos, os recursos de Analytics possibilitam o acompanhamento das reações das pessoas em estratégias de marketing e também a jornada do cliente.

Isso faz com que a nutrição de leads seja personalizada, de acordo com o que for apontado nos relatórios. E a tendência desse cuidado é a melhoria na performance de vendas da companhia.

Que soluções de Analytics existem?

As soluções de Analytics são as mais diversas possíveis e variam de acordo com o tipo de estratégia que se deseja desenvolver. Os dados acompanhados no marketing nem sempre são úteis para o setor de atendimento ou vice-versa. É por isso que deve ser realizado um acompanhamento dos processos.

O Google Analytics, por exemplo, é uma ferramenta que pode ser muito utilizada em ações de marketing digital. Já as redes sociais, como o Facebook e o Instagram, geram relatórios analíticos próprios. O mesmo acontece com muitos softwares de gestão.

Como a Mutant pode ajudar em estratégias com Analytics?

A Mutant é uma empresa especialista em Customer Experience para plataformas digitais. Todas as interações com os clientes são planejadas com base em pesquisa e análise estratégica de dados.

Contar com os nossos serviços fará com que o seu negócio conheça mais a fundo a jornada do cliente e, como resultado, vocês construam um relacionamento saudável e de longo prazo.

Conseguimos esclarecer suas dúvidas sobre Analytics e mostrar como o seu negócio pode tirar proveito disso? Esperamos que nosso material seja útil!

Lembre-se de que a Mutant pode ajudar você a fortalecer a sua cultura de dados. Entre em contato com a gente e saiba mais!