Análise de dados: como fazer no seu negócio digital
Essencial para negócios digitais, a análise de dados transforma informações em insights valiosos para decisões estratégicas. De análises de diversas fontes às soluções de dados da Hotmart, confira como aplicar inteligência de dados na sua empresa.
O que veremos nesse post:
Qual a importância da análise de dados?
Para empresas, adotar uma abordagem analítica é essencial para entender seus resultados, compreender o que está por trás e retirar insights para ações futuras.
E muitas já sabem disso: mais de 90% das empresas afirmaram que dados e análises são importantes para o crescimento do negócio e transformação digital. (MicroStrategy’s Global State of Enterprise Analytics Report). E para Rafael Kiso, fundador e CMO da mLabs, não é diferente:
“Cada vez mais é sobre arte e ciência, principalmente quando a gente fala de mídias sociais, podemos ser criativos o quanto for, mas se você não souber a ciência por trás da rede social, você não passa da porta”.
Rafael Kiso.
O que é análise de dados
Você sabe o que é análise de dados e como aplicá-la no seu negócio digital? Este processo transforma dados em informações valiosas, insights para decisões mais assertivas e ações para otimizar os seus resultados.
Na prática, empresas que usam dados para tomar decisões podem crescer mais de 30% ao ano, como mostra o relatório Insights-Driven Businesses Set The Pace For Global Growth, da Forrester.
Os tipos de análise de dados
Existem quatro tipos principais de análise de dados para negócios digitais. Entendê-los facilita a organização e a coleta de informações úteis. Descubra como aplicar cada tipo na sua rotina:
Análise descritiva
A análise descritiva ajuda a compreender fenômenos, descrevendo padrões e tendências.
A metodologia procura pela leitura de dados reais, e em um negócio digital, pode ser aplicada na reunião das informações essenciais para a tomada de decisão.
Veja como começar a análise descritiva no seu negócio:
- Identifique um problema: no seu negócio a inadimplência de parcelas está aumentando a cada mês;
- Colete e organize os dados: identifique quais são as informações necessárias para analisar este problema – quem são os clientes, quando eles realizaram a compra, quando deixam de pagar e se tornam inadimplentes;
- Estruture os dados: hora de organizar como esses dados serão visualizados, como, por exemplo, no Power BI e Excel.
- Leitura dos dados: compartilhe os dados com quem precisa analisá-los para tomar decisões, com as informações organizadas na etapa anterior, a leitura deve ser fácil;
- Análise dos dados: chegou a hora de interpretar os dados, entender como as informações funcionam juntas, identificando tendências e padrões.
E a análise de testes A/B? Entenda qual a melhor forma de fazer um teste científico e consistente com o fundador e CMO da mLabs, plataforma líder de gestão de mídias sociais no Brasil:
VÍDEO: O que há por trás do algoritmo das redes sociais | Rafael Kiso #93
Análise preditiva
A análise preditiva é utilizada para prever o que pode acontecer no seu negócio, com dados passados e presentes. Ela é a etapa seguinte da análise descritiva, em que olhamos para os mesmos dados, mas na preditiva, os resultados são para o futuro.
Observa-se os dados para identificar padrões e entender o que pode acontecer. O método é estatístico, por isso, é importante lembrar que eventualidades podem acontecer e impactar os resultados.
Esse tipo de análise pode ser utilizado para simplificar operações e reduzir riscos de negócios, inclusive digitais. Por exemplo, em uma análise de previsão para segmentação de anúncios, os resultados colaboram com previsões para uma maior chance de conversão de vendas.
Análise prescritiva
Com os resultados da análise preditiva, é possível realizar a prescritiva, que procura corrigir algum problema ou alterar cenários prováveis de acontecer, com sugestões de ações estratégicas a serem tomadas.
Dessa forma, a análise prescritiva é mais complexa e trabalha com tecnologias como inteligência artificial e algoritmos, para entender possibilidades, rever padrões e entregar medidas para o negócio.
Uma prescrição, por exemplo, é na análise dos dados de diferentes abandonos de carrinho, em que após identificar os padrões de perda de interesse, a análise propõe uma melhoria na oferta ou no checkout para convencer leads futuros.
Análise diagnóstica
Por fim, outro tipo de análise de dados é a diagnóstica, que também utiliza os dados do passado, mas diferente dos outros métodos, procura encontrar relações de causa e efeito para compreender um acontecimento.
Utilizando a probabilidade, ela pode ser aplicada para identificar os pontos em comum em uma situação do marketing ao pós-venda. As empresas podem recorrer à análise diagnóstica para entender o perfil de compra e consumo dos seus clientes.
Então, entender com base nos dados, as motivações dos seus clientes, ajuda a obter os melhores insights para suas ações futuras.
Os benefícios da análise de dados para o seu negócio online
As decisões tomadas por você e outros Criadores de conteúdo da Creator Economy foram baseadas em dados? Muitos já aplicam em seus negócios para aprender com o que funcionou e replicar no futuro, como Rafael Kiso conta na sua participação no Hotmart Cast:
VÍDEO: O que há por trás do algoritmo das redes sociais | Rafael Kiso #93
E não para por aí! Confira 3 vantagens que a análise de dados trará para o seu negócio:
- Estratégias na direção certa
Ao mesclar diferentes tipos de análise de dados, mesmo que com métodos mais simples, é possível entender padrões de comportamento e tendências de seus leads e clientes.
Analisar o que deu certo, e claro, o que deu errado, te ajudará a traçar estratégias eficientes, que repetem o sucesso e levam em consideração os aprendizados.
A sua próxima campanha de tráfego pago ou o seu próximo produto digital, podem estar “escondidos” nos seus resultados!
- Resolução de problemas
No dia a dia do negócio, é difícil parar para entender o que pode estar causando problemas e prejudicando o desempenho do seu negócio digital.
Por isso, separar um tempo para análise, seja descritiva ou diagnostica, te ajudará a identificar erros e gargalos na operação, tornando a sua operação mais produtiva.
- Decisões embasadas
Quando você toma decisões para o seu negócio, quais são os principais pontos que você considera?
Uma cultura de dados na gestão da empresa desempenha um papel crucial. Ao avaliar o contexto, o desempenho e os resultados, você reduz a influência de decisões feitas por impulsos ou intuições enviesadas.
Mas implementar a análise de dados não é de uma hora para a outra, a prática constante leva à perfeição, não é verdade?
Quanto mais escolhas são fundamentadas em dados, mais inteligência de negócio você adquire, traçando um caminho estratégico e eficaz!
Como fazer uma análise? 4 passos para fazer de forma eficiente
Análise de dados não é olhar para um conjunto de números, mas sim para uma fonte de conhecimento sobre seus clientes e seu negócio.
Como você converte um lead, vende mais produtos e os mantêm engajados, é um guia para suas ações futuras – sim, as respostas estão nos seus dados.
E existem passos claros e acionáveis que você pode realizar para incorporar com sucesso a análise de dados em seu negócio.
- Tenha um objetivo
Antes de coletar as informações, é importante entender o que você deseja obter com a análise dos dados. Qual a pergunta você deseja responder com os dados?
Por isso, tenha um objetivo claro, mensurável e relevante, isso facilitará entender quais são os fatores que influenciam o contexto para o próximo passo.
- Reúna seus dados
A depender do seu objetivo, você deverá selecionar diferentes fontes de dados. Por exemplo, em uma análise sobre a jornada do cliente, assegure que você está coletando os dados de todas as plataformas – onde estão todos os pontos de contato dele com o seu produto.
E isso inclui, por exemplo, tráfego, redes sociais, plataforma de vendas e consumo do conteúdo.
- Selecione a ferramenta de análise
Agora que você já reuniu todos os seus dados, é hora de escolher qual ferramenta você irá integrar para que os dados possam ser trabalhados e analisados em conjunto.
Ferramentas como Excel, Google Data Studio, Power BI e Tableau são opções para análises simples à avançadas.
- Atenção e colaboração
Faça a primeira análise e compartilhe com o seu time!
Quanto maior for a quantidade de informação, maior a necessidade de colaboração da sua equipe para realizar as perguntas e aplicar a técnica certa para respondê-las.
Mentalidade baseada em dados com Rafael Kiso
Antes de analisar os dados e reuni-los, é importante ter uma mentalidade baseada em dados. Quais são os dados que preciso e onde coletá-los? O Hotmart Cast com o Rafael Kiso foi recheado de informações para quem deseja iniciar análise de dados no negócio – o primeiro passo é aprender com quem entende e é analítico. Confira a conversa:
VÍDEO: O que há por trás do algoritmo das redes sociais | Rafael Kiso #93
Soluções para análise de dados na Hotmart
Portanto, a análise de dados pode ser feita em contextos específicos, como com os seus resultados da Hotmart!
E por aqui, você tem o que precisa para tomar decisões com base em evidências, de métodos de pagamento à origem de vendas, são mais de 60 relatórios e dashboards com os resultados do seu negócio.
Encontre e domine os dados que importam
Na página “Minhas análises”, você acompanha os principais indicadores do seu negócio, personaliza a visualização conforme sua preferência e ganha velocidade para a operação do seu negócio. Confira o que você encontra na página Minhas análises:
- Métricas de Receita:
Formas de pagamento mais utilizadas e produtos que mais trazem receita.
- Métricas de Assinaturas:
MRR (Receita mensal recorrente), LTV (valor vitalício do cliente), assinatura por status, média de retenção de assinaturas (%), assinatura por tempo de atraso no pagamento, novos churns de assinatura por mês, taxa mensal de churn de assinaturas, retenção de assinaturas de coorte (%) e visão geral de assinaturas canceladas.
- Métricas de Aquisição:
Vendas por país.
- Métricas de Parcelamento inteligente:
Previsão de receita mensal e status dos parcelamentos.
- Métricas Perdas:
Taxa de chargeback nos últimos 30 dias.
- Principais relatórios da Hotmart:
Saldo e extrato, vendas, perdas, aquisição, coprodução, afiliados, assinaturas e compradores.
Relatórios que fazem a diferença
Encontre as informações que você precisa para adquirir, reter e recuperar seus clientes na Hotmart.
- Entenda por quais motivos os leads que gostariam de comprar com você tiveram suas compras recusadas no cartão com o relatório motivos de recusa de cartão.
- Confira quem são os seus leads mais quentes, que chegaram até o seu checkout, mas por algum motivo não completaram a compra com o relatório recuperação de compras (abandono de carrinho).
- Tenha a lista de todos os seus clientes que solicitaram o reembolso.
- Descubra a performance dos métodos de pagamento disponíveis no checkout com o relatório formas de pagamento.
- Confira quanto você está faturando em cada produto com o relatório receita por produto.
- Saiba mais sobre a origem de suas vendas com o relatório vendas por origem de checkout.
- Tenha acesso a mais de 50 informações sobre suas vendas com o relatório de transações exportado no modelo detalhado.
- Saiba todas as informações sobre suas assinaturas com o relatório exportado modelo sumário, além do dashboard completo para a gestão de suas recorrências.
- E muito mais: navegue pela página Minhas análises e confira todos os relatórios completos do seu negócio na Hotmart!
Do básico ao avançado
Para a análise, objetivo e insight que você precisa – com a solução avançada de dados, Hotmart Brain, você tem acesso livre aos seus dados de vendas, recorrências e saúde financeira do seu negócio.
Mais liberdade para fazer consultas aos dados em SQL, visualizar os resultados em dashboards personalizáveis e otimizar seus recursos com automações e integrações com ferramentas internas e externas.
Quer saber mais sobre as Soluções de dados da Hotmart? Preparamos algumas playlists com tutoriais rápidos para você colocar em prática:
