6 maneiras pelas quais as pequenas empresas podem se tornar mais orientadas a dados

6 maneiras pelas quais as pequenas empresas podem se tornar mais orientadas a dados

6 maneiras pelas quais as pequenas empresas podem se tornar mais orientadas a dados 1
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Se você não se considera uma pessoa com “números”, a palavra “dados” pode ser intimidadora. Mas se o seu processo de tomada de decisão não se basear em números, você estará adotando algo significativamente mais perigoso: suposições. ->

Infelizmente, as premissas são como a maioria das empresas opera. De acordo com uma pesquisa realizada pela ferramenta de escuta social Mention, menos de 15% das empresas têm uma cultura orientada a dados. Apenas 17% dos entrevistados disseram ter um alto grau de conhecimento de dados, o que significa que se sentem à vontade para ler, criar e comunicar dados como informação.



Como dar suporte a decisões orientadas por dados

As boas notícias? Essas lacunas são oportunidades para você se familiarizar com a criação de dados em mais operações da sua empresa. Veja como começar a dar suporte a decisões baseadas em dados:

1. Inventeie os tipos de dados que você está coletando

->Atividades diárias e interações com os clientes geram muitos dados. Se você não sabe o que já está disponível para você, não pode usá-lo.

Algumas fontes são óbvias: se sua loja usa um sistema Square POS, você está coletando nomes, tipos de cartões de crédito, horário da compra e muito mais. Outras fontes de dados são menos óbvias: se você colocar anúncios no Facebook, poderá parecer mais profundo do que as taxas de conversão. Quem está clicando nos anúncios, de onde e em quais dispositivos?

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Uma rápida olhada no conjunto de dados da Square pode revelar que a maioria de seus clientes são clientes recorrentes. Isso pode inspirar você a iniciar um programa de fidelidade para recompensar seus frequentadores. Com os dados do Facebook, um tipo de postagem pode subir ao topo e levar você a tentar colocar alguns anúncios com o mesmo tipo de postagem.

Isso está apenas arranhando a superfície dos dados que você provavelmente já está coletando. Pense nas possibilidades se você estava coletando intencionalmente outros dados.

2. Mantenha o foco

Depois de considerar a quantidade de dados que você já está coletando, é fácil ficar atolado ou distraído com todas as métricas disponíveis. Considere seus objetivos de negócios e pense em quais números você realmente precisa monitorar. ->

Digamos que você administra uma cafeteria. Embora os custos com ingredientes sejam importantes, eles não são relevantes para a questão de saber se você deve abrir um local somente drive-thru. Qual é o tempo médio que os membros da sua equipe passam atendendo a um cliente na janela em comparação com o balcão? Qual canal de serviço tem um valor médio de pedido mais alto?

Depois de ter um objetivo em mente e coletar dados, o próximo passo é simples: reservar um tempo para revisar.

3. Tempo de bloqueio para revisão

->Sem revisão e análise, os dados são apenas números que não levam a mudanças. ETL – abreviação de “extrair, transformar, carregar” permite que você coloque esses números em um programa que mostrará uma história.

Reserve um tempo na sua programação uma vez por semana para revisar as alterações mais recentes nas métricas que você está monitorando.

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Conjuntos de dados diferentes requerem diferentes ferramentas de análise e visualização. Uma nuvem de palavras pode ser apropriada para verificar tendências nos comentários dos clientes em seu site. Uma análise de regressão é mais apropriada se você estiver tentando provocar uma correlação entre duas variáveis ​​numéricas.

4. Veja o quadro geral

As análises podem ser realizadas em vários níveis. A revisão das descobertas de vários conjuntos de dados é fundamental se você quiser ver o quadro geral.

Digamos que você queira saber quais tipos de clientes são mais lucrativos. Bem, você não pode apenas pensar em quais pagam mais dinheiro. Quanto esses tipos de clientes custam para atender? Qual é o valor médio da vida útil?

Responder à sua pergunta principal requer análise multivariada, o que pode ser complicado. Particularmente importante para analisar é quais variáveis ​​dependem de outras: No exemplo anterior, o valor da vida útil do cliente se correlaciona negativamente com os gastos por sessão? Em caso de dúvida, peça ajuda.

5. Dê as chaves à sua equipe

Depois de coletar e analisar dados, não há motivo para mantê-los longe de sua equipe. Por mais que você queira, você simplesmente não pode tomar todas as decisões pela sua empresa.

Invista em treinamento. Sua equipe precisa saber como acessar seu banco de dados, interpretar os dados e gerar relatórios.

Pense também em comunicação. Crie um conjunto comum de termos. Informe todos sobre por que você está colocando uma nova ênfase na análise de dados.

Por fim, priorize a colaboração. Incentive os membros da equipe a trazer descobertas inesperadas à sua atenção. Recompense-os por trazer idéias inspiradas em dados – como um novo produto ou um mercado-alvo inexplorado – à sua atenção.

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6. Comece a exigir dados para decisões

O maior desafio para se tornar mais orientado a dados é cultural: quando você precisa responder a uma pergunta comercial, todos devem adiar os dados e tomar decisões orientadas a dados.

A obsessão por dados é um segredo do sucesso da Amazon. A gigante do comércio eletrônico mantém o controle de 500 KPIs, para que sempre tenha as informações necessárias para tomar uma decisão. Muitas das iniciativas da Amazon começam identificando tendências entre elas, como a correlação entre tempos mais lentos de carregamento da página e menor atividade dos visitantes.

Desenvolva um plano em torno de como, exatamente, você consultará os dados. Defina parâmetros para a quantidade de dados necessária e sobre quais amostras de período de tempo devem ser coletadas. Se você é um restaurante que deseja simplificar seu menu, por exemplo, não pode assumir que o que é pedido para o jantar às quintas-feiras é representativo da semana inteira.

Tornar-se uma empresa orientada a dados é difícil. Mas pergunte aos líderes de organizações maiores e eles dirão a você: é muito mais fácil fazer isso quando você é pequeno do que depois de ter escalado.

Imagem: Depositphotos.com

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