Em um mundo empresarial regido por técnicas de vendas, impulsionado pela era da informação e da tecnologia, os termos analytics driven e data driven são frequentemente utilizados de forma semelhante, gerando confusão sobre seus significados e, também, sobre as suas aplicações.
No entanto, por trás de ambos os conceitos que aparentemente são semelhantes, existem distinções cruciais que moldam a forma como as empresas utilizam dados para impulsionar suas estratégias e tomar decisões. Confira, neste artigo, as diferenças entre ambos os conceitos a fim de não confundi-los nunca mais.
Neste post você verá
O que é analytics driven?
Analytics driven é uma estratégia de negócios que depende de análises sofisticadas e abordagens de inteligência artificial para extrair insights úteis e acionáveis de grandes conjuntos de dados, auxiliando, também, na compreensão da dor do cliente de forma direcionada.
Em vez de apenas recolher e analisar dados, a estratégia “orientada pela análise” visa descobrir padrões, tendências e relações subjacentes nos dados, a fim de prever resultados futuros, encontrar possibilidades de desenvolvimento e gerir riscos.
Esta técnica vai além da análise descritiva, que descreve o que aconteceu no passado, e passa para a análise preditiva e prescritiva, que tenta prever o que pode acontecer no futuro e recomenda ações específicas para atingir resultados específicos.
As empresas podem usar técnicas como modelagem estatística, mineração de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial para encontrar insights ocultos nos dados e tomar decisões estratégicas mais informadas.
Em suma, aplicar “analytics driven” implica adotar uma atitude orientada para os dados e uma forte infraestrutura tecnológica que permita análises sofisticadas e preditivas dos dados da empresa, com o objetivo de otimizar processos, melhorar a tomada de decisões e impulsionar o crescimento e a inovação organizacional.
O que é data driven?
Data Driven é um modelo de negócios que depende da coleta, análise e aplicação de dados para informar a tomada de decisões e influenciar os objetivos de uma organização. Esta estratégia enfatiza a importância dos dados como um ativo estratégico e esforça-se por utilizar informações objetivas e baseadas em evidências para influenciar as atividades e operações da empresa.
Uma estratégia “orientada por dados” coleta dados de diversas fontes, como transações de consumidores, engajamentos em mídias sociais e comportamento do usuário do site. Esses dados são então avaliados para descobrir padrões, tendências e insights relevantes que podem ajudar as empresas a tomar decisões por meio de tecnologia de vendas.
As empresas que adotam uma estratégia “data driven” podem tomar decisões mais informadas e precisas, minimizando a confiança na intuição ou em suposições. Isso pode levar a um maior entendimento do mercado e dos clientes, à melhoria dos processos internos, à customização de produtos e serviços e até mesmo à descoberta de novas perspectivas de negócios.
Em quais situações o analytics driven deve ser usado?
Visando dar maior visibilidade para a estratégia de vendas e para outros processos em uma empresa, veja em quais situações o analytics driven deve ser usado:
- Prever tendências de mercado: a análise de dados baseada em análises é útil para reconhecer padrões e tendências emergentes, permitindo às empresas prever mudanças de mercado e ajustar a sua estratégia conforme necessário.
- Personalização de produtos e serviços: ao avaliar os dados de comportamento do consumidor, pode ajudar as empresas a oferecer produtos e serviços altamente individualizados que atendam às necessidades exclusivas de cada cliente.
- Otimização de processos de negócios: usando técnicas avançadas de análise de dados, podem descobrir ineficiências nos processos internos da empresa e oferecer soluções para aumentar a eficiência e minimizar despesas, focando no sucesso do cliente.
Em quais situações o data driven deve ser usado?
Tomando como base as tendências de mercado e esperando melhores resultados para a empresa, o data driven deve ser usado nas seguintes situações:
- Tomada de decisões estratégicas: “data driven” é fundamental para orientar a tomada de decisões estratégicas, fornecendo informações objetivas e baseadas em evidências aos líderes da empresa.
- Compreensão do cliente: ao avaliar os dados dos clientes, as empresas orientadas por dados podem compreender melhor as necessidades, preferências e hábitos dos seus clientes, permitindo uma personalização mais eficaz de produtos e serviços.
- Análise de desempenho: “data driven” é valioso para revisar o desempenho de muitos aspectos da empresa, como vendas, marketing, operações e atendimento ao cliente, e identificar áreas de melhoria e potencial de otimização.
Principais diferenças entre analytics driven e data driven
Dentro do processo de vendas, bem como das modificações internas que uma empresa precisa realizar, é necessário entender as principais diferenças entre analytics driven e data driven. Veja quais são:
Foco na ação:
- Data driven: fornece informações sobre o que aconteceu no passado e no presente, permitindo uma compreensão mais profunda da situação atual da empresa;
- Analytics driven: busca insights acionáveis que possam orientar as ações e decisões empresariais.
Nível de complexidade analítica:
- Data driven: envolve análises mais simples e diretas, como relatórios e visualizações de dados, que oferecem uma visão geral dos dados e padrões observados;
- Analytics driven: envolve análises mais avançadas e complexas, que podem incluir modelagem estatística, previsão, segmentação de clientes e análise preditiva.
Finalidade da análise:
- Data driven: frequentemente usada para monitorar o desempenho atual, avaliar tendências passadas e compreender o estado atual do negócio;
- Analytics driven: mais direcionado para prever tendências futuras, identificar oportunidades de crescimento e otimizar as operações com base em análises preditivas e prescritivas.
É importante dizer que tanto o analytics driven quanto o data driven apresentam um grande papel para o ciclo de vendas. Por isso, ao considerar a implementação de uma estratégia de dados, é essencial reconhecer as diferenças entre ambas as abordagens e avaliar como cada uma pode contribuir para os objetivos e as necessidades específicas da sua empresa.
