Qual a melhor forma de saber se seus negócios estão com o desempenho esperado? Como identificar o que pode melhorar e o que está funcionando bem na sua startup?

É essencial que founders e gestores não fiquem  presos a achismos e utilizem a análise de dados para tomar decisões fundamentadas em seu planejamento estratégico.

Uma administração profissional requer o acompanhamento constante dos números e indicadores que façam sentido para a empresa. Isso é fundamental para a análise e mensuração de resultados.

Mas com que dados trabalhar? Há diferentes tipos de análise de dados que podem ser feitas para tornar as decisões mais assertivas e inteligentes. Vamos falar sobre elas!

Tipos de análises de dados

Cada tipo de dado e a forma como é analisado traz um insight diferente e valioso sobre diferentes áreas de uma startup. Isso ajuda a perceber o potencial de crescimento, adaptações, mudanças e o desempenho dos negócios e também das equipes.

Há alguns tipos diferentes de análise, e cada um deles é adequado para um objetivo diferente. Vamos ver quais são as análises de dados mais comuns:

Análise descritiva

A análise descritiva serve para verificar tendências e padrões que possam ser mapeados. Ela trabalha com dados quantitativos, provando ou não uma hipótese. A ideia é confirmar ou refutar uma possibilidade com base em uma amostra de dados.

O mais importante nesse tipo de análise é definir que amostra de dados será analisada, pois trabalhar com a informação errada pode levar a conclusões que não são verdadeiras.

O passo a passo da análise descritiva é: 

• identificar um problema;
• definir qual indicador pode trazer as respostas necessárias;
• aplicar um questionário ou tratar os dados;
• e, por fim, analisar os dados.

A análise descritiva dos dados pode ser algo um pouco complexo de se fazer, por isso o gestor deve ter confiança em seus conhecimentos de estatística ou até mesmo usar uma ferramenta para auxiliar, como as análises inteligentes de BI (business intelligence). Sempre é possível contar também com uma consultoria nesse processo.

Análise preditiva

Esse tipo de análise é utilizada para prever resultados,ou seja,  especular sobre o que esperar do futuro com base em dados sólidos e padrões encontrados.

Para fazer uma análise preditiva é importante já ter um certo histórico do dado a ser tratado, pois isso possibilita enxergar os padrões que têm tendência a se repetir. Com isso, fica mais fácil projetar o futuro e se preparar.

Por exemplo, uma análise preditiva de vendas que leva em conta o histórico dos últimos dois anos pode identificar que as vendas têm uma queda no período do inverno, e prever um lucro mais baixo de acordo com os números dos anos anteriores e outros dados auxiliares.

A análise preditiva pode ser feita por meio da modelagem estatística aliada a machine learning e big data. Ela é importante para verificar se não houve alterações nos dados históricos, prever eventuais dificuldades, reduzindo o risco e os custos para os negócios, e ajudando as equipes de marketing e outras a identificarem pontos a serem reforçados.

Análise prescritiva

A análise prescritiva, por sua vez, te dá recomendações do que fazer, de qual será o próximo passo com base em padrões e dados – geralmente identificados durante a análise preditiva e descritiva.

Os padrões da análise prescritiva estão em constante mudança, por isso pode ser interessante contar com a inteligência artificial para isso, com ferramentas de machine learning. Assim a análise fica mais fácil e os riscos são reduzidos para que sua operação fique otimizada.

Análise diagnóstica

Esse tipo de análise busca ir a fundo para entender os motivos que levaram a um resultado. A análise diagnóstica pode servir para identificar perfis de clientes e padrões bons ou ruins de comportamento durante a compra, por exemplo.

A análise descritiva é menos profunda do que a diagnóstica, que faz a relação entre causa e efeito.

Leia também: Para Startups Due Diligence: o que é e por que é importante? 

Como impulsionar o crescimento da startup com a análise de dados?

A análise de dados pode ser utilizada para tomar decisões que melhoram a gestão. Um bom uso dos dados leva a adoção de boas práticas, veja algumas possibilidades que a análise de dados proporciona:

Para tomar decisões assertivas

Na hora de planejar o futuro da startup, muitas vezes é preciso tomar decisões assertivas, seja para corrigir um desvio de rota ou para se encaminhar para onde se quer chegar. Essas decisões importantes não podem ser tomadas apenas com base no instinto, por isso a análise de dados dá maior segurança para a gestão, inclusive sobre que caminho financeiro seguir.

Para reter clientes

A retenção de clientes é um dos maiores desafios das startups, e a análise de dados permite identificar os padrões de compra, comportamentos dos clientes, medir a satisfação e ter vários outros insights que levam à fidelização dos clientes.

Para identificar erros e criar novas oportunidades

A análise de dados permite ter um diagnóstico de como é a realidade dos negócios, tanto as partes boas quanto as ruins. Isso dá ideias para a gestão tomar ações corretivas e colocar em prática novas estratégias para seguir crescendo.

Para acompanhar o crescimento do negócio

Mesmo que tudo esteja indo bem, é importante ter dados para registrar o crescimento do negócio, acompanhar a evolução e manter um histórico da empresa. Isso dá solidez e ajuda a comprovar como a administração tem sido bem-feita, o que ajuda a captar investidores.

Como estruturar a análise de dados da sua startup?

Para colocar essas análises em prática, é necessário que os gestores tenham treinamento em estatística para que possam entender os números a fundo. Porém, hoje existem alternativas que se apoiam na tecnologia para facilitar o trabalho com dados.

É interessante contar com as ferramentas que fazem análises e cálculos automaticamente. Existem ainda parcerias estratégicas com a  Startup-Driven, solução da Triven que traz demonstrações de resultados, insights e relatórios financeiros. 

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