Cada vez mais, decisões amparadas por dados ajudam as empresas a se posicionar melhor, vender mais, se preparar para crises e monitorar a concorrência. A metodologia de trabalho data driven, orientada a dados, também se faz cada vez mais presente no universo dos e-commerces e marketplaces.
Neste conteúdo, vamos falar sobre data driven. O que é isso, qual a sua importância, quais as vantagens dessa estratégia e como essa abordagem tem agregado grande valor às organizações que dela se aproveitam. Acompanhe conosco!
Sumário
1- O que é data driven?
2- Elementos do data driven
3- Importância na cultura data driven nas empresas
4- Vantagens da gestão data driven
5- Como ser uma empresa data driven?
6- Exemplos de ferramentas para data driven
7- Data driven para marketplaces
8- Conclusão
O que é data driven?
Data driven é um conceito que pode descrever uma estratégia ou abordagem para a tomada de decisões que usa dados reais e objetivos, além de análises como base. É um processo analítico que se baseia em dados para fornecer insights, responder a perguntas e fazer previsões.
A tomada de decisão data driven leva em consideração dados quantitativos e qualitativos, bem como tendências atuais e históricas, para orientar as decisões. Nos marketplaces, cada movimento que um cliente realiza é um dado: quando clica em um anúncio, quando compra, quando deixa de comprar, seus meios de pagamento, quanto tempo passa na página, entre outros.
Elementos do data driven
Para falar sobre data driven, é fundamental definir melhor três dos principais elementos que têm relação com esta abordagem: dados, governança e tecnologia.
Dados
Dados são informações que foram coletadas, organizadas e analisadas. Pode ser algo numérico, textual, visual ou até mesmo meras informações binárias. Os dados são usados para basear decisões, descobrir padrões e tirar conclusões. Os dados podem ser coletados de pesquisas, experimentos, observações e outras fontes.
Nos e-commerces e marketplaces, as principais fontes de dados são a própria interação entre a plataforma e o usuário. Como as plataformas coletam registro dos usos e das compras dos clientes, esses registros se tornam dados úteis para a tomada de decisões. As redes sociais também oferecem insights de grande valor.
Governança
Já a governança é o processo de fazer e aplicar regras e regulamentos para garantir que uma organização ou sistema seja executado de forma eficiente e eficaz. A boa governança envolve o estabelecimento de objetivos claros, o estabelecimento de políticas/procedimentos e o monitoramento do progresso para garantir que esses objetivos sejam alcançados de maneira responsável e responsável.
O episódio das Lojas Americanas, descoberto no começo de 2023, um dos maiores e-commerces e marketplaces do Brasil, mostra como a governança é de extrema importância. O rombo de estimados R$ 40 bi no caixa da empresa por falta de cuidado contábil abalou o funcionamento da rede, prejudicou a relação com fornecedores e ainda criou uma crise no sistema financeiro nacional.
Tecnologia
A tecnologia data driven envolve o uso de software e outras ferramentas para coletar, armazenar e processar dados para extrair insights. Essa tecnologia pode ser usada para melhorar a tomada de decisões nas organizações, prever o comportamento do cliente e otimizar as operações.
Nos marketplaces, falamos principalmente de plataformas que coletam dados e geram indicadores, além também de algoritmos que podem ajudar na precificação, na exibição das vitrines e na busca por produtos/serviços acessíveis aos clientes.
Importância na cultura data driven nas empresas
Uma cultura orientada por dados é importante para as empresas porque permite que elas tomem decisões com base em dados reais e não na intuição de gestores ou sócios, que podem e costumam falhar. Uma cultura data driven promove a transparência e permite que as empresas obtenham insights de dados que podem ser usados para tomar melhores decisões.
As culturas data driven também permitem que as organizações sejam mais ágeis e tomem decisões mais rápidas com base em dados, afinal, quando a coleta e a análise é automatizada, os insights chegam com muito mais agilidade. Além disso, as culturas orientadas por dados podem melhorar a experiência do cliente, reduzir custos e apoiar uma melhor tomada de decisão em geral.
Quem atua em um setor comercial de empresas digitais costuma ter fácil acesso a um dashboard com indicadores em tempo real. Esses indicadores são apenas um dos exemplos possíveis de dados que acompanham e sustentam decisões durante todo o trabalho.
Vantagens da gestão data driven
Em um mundo cada vez mais marcado por Big Data, Inteligência Artificial e tecnologias que se relacionam 24 horas por dia com as pessoas, nenhuma empresa que deseja ser grande pode ficar alheia a decisões orientadas por dados.
As vantagens da gestão data driven incluem melhor tomada de decisão, maior eficiência, economia de custos, melhor atendimento ao cliente e melhores previsões. O gerenciamento orientado por dados também permite que as empresas prospectem oportunidades, identifiquem tendências e tomem decisões baseadas na realidade.
Além disso, o gerenciamento orientado por dados pode fornecer informações sobre o comportamento, as preferências e os padrões de gastos do cliente, o que pode levar a um melhor marketing e desenvolvimento de produtos. É oferecer a compradores e compradoras o que eles realmente desejam.
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Como ser uma empresa data driven?
Para construir um negócio baseado em dados, as organizações precisam tomar diversos passos:
- Primeiro: é necessário coletar, armazenar e analisar dados. Isso inclui a coleta de dados de clientes, fontes e outras partes interessadas.
- Segundo: as empresas também precisam desenvolver modelos de dados e ferramentas para processar essas informações.
- Terceiro: desenvolver e implementar estratégias para usar os dados para basear decisões e ações. Isso inclui o desenvolvimento de painéis, relatórios, dashboards e insights para ajudar a orientar a tomada de decisões.
- Quarto: as organizações precisam garantir que os dados sejam usados de forma responsável e ética em que todas as partes interessadas sejam adequadamente treinadas e instruídas sobre o uso de dados.
Ou seja, é necessário monitorar constantemente a tomada e o uso dos dados para entender se eles realmente têm sido assertivos. Além disso, é preciso manter uma equipe bem treinada e alinhada à cultura data driven certamente fará a diferença para o seu negócio ir mais longe.
Exemplos de ferramentas para data driven
Veja três exemplos de ferramentas data driven que são muito utilizados pelas empresas digitais:
- Google Analytics: a grande maioria das empresas digitais utilizam essa ferramenta e suas derivadas para acompanhar o comportamento do público. Ou seja, entender palavras-chave de interesse, hábitos de consumo de mídia e vendas, indicadores comerciais e similares.
- Algoritmos de precificação: diversas empresas precificam produtos e serviços com base em cálculos feitos por algoritmos automáticos. A Uber, por exemplo, quando calcula o valor de uma viagem, leva em conta a disponibilidade de motoristas, as taxas cobradas, a localização do cliente e outros dados que determinam o preço daquele serviço.
- Robôs de SEO: quando uma empresa vai divulgar conteúdos em suas redes ou páginas, robôs de SEO ajudam a estimar a relevância daquele conteúdo com base em dados históricos de interesse de clientes, páginas do assunto, concorrência e outros fatores. O Yoast, por exemplo, é uma dessas ferramentas.
Além desses exemplos, as três categorias de serviços a seguir são realizados de maneira data driven:
Analytics
A análise de dados é o processo de análise de dados para obter insights e descobrir padrões. Envolve o uso de técnicas como machine learning, análise preditiva e análise estatística para descobrir insights originados nos dados.
Análise de redes sociais
A análise de redes sociais envolve, por sua vez, análise de sentimento, mineração de texto e processamento de linguagem natural para descobrir insights de postagens de redes sociais, levando em conta suas particularidades. A análise de mídia social pode ser usada para entender o sentimento do cliente, identificar tendências e basear campanhas de marketing. Uma ferramenta gratuita para este fim é o Google Trends.
Automação de marketing
A automação de marketing é o uso de software e outras tecnologias para automatizar processos de marketing, como geração de leads, segmentação de clientes e rastreamento da jornada do cliente.
Ela permite que e-commerces e marketplaces simplifiquem seus processos de marketing, reduzam o esforço manual e melhorem a eficiência de suas campanhas. A automação de marketing também pode ajudar as organizações a identificar oportunidades, melhorar o envolvimento do cliente e personalizar suas campanhas. Ferramentas como ClipChamp, SEMrush e similares são usadas para este fim.
Data driven para marketplaces
Os marketplaces usam tecnologia data driven para diversos fins, dentre os quais:
- Otimizar a experiência do cliente: ferramentas que avaliam a jornada do cliente do começo ao fim para encontrar gargalos e oportunidades de melhoria.
- Identificar tendências e entender melhor o comportamento do cliente: tornar a empresa, os produtos e os serviços mais conectados com as dores e demandas de quem compra.
- Personalizar a experiência do cliente compreendendo as preferências do cliente e recomendar produtos: a customização é uma das principais palavras de ordem do mercado digital. Estratégias de data driven ajudam a experiência a ser mais personalizada.
- Analisar as avaliações e comentários dos clientes, a fim de melhorar os produtos e serviços: feedbacks analisados automaticamente, sem viés e sem vícios humanos. Insights mais puros e relevantes.
Principais métricas para marketplace
Os principais indicadores de desempenho para marketplaces incluem:
- Satisfação do cliente: análises por lote levando em conta avaliações dos clientes sobre produtos, serviços e sellers.
- Retenção de clientes: podem ser usados indicadores como Lifetime Value (LTV) e similares.
- Valor médio do pedido: o ticket médio dos pedidos serve como base para decisões estratégicas.
- Taxa de conversão: porcentagem de clientes que após acessar um anúncio, acabam fechando negócio.
- Receita: quantidade de dinheiro que entrou no caixa da empresa.
- Tempo de compra: quando tempo, em média, os clientes levam até fechar negócio.
- Tempo no site: se relaciona diretamente com o dado anterior e também leva em conta clientes que acabam não comprando.
- Taxa de churn: ou taxa de abandono, considera clientes que saíram do site sem comprar.
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Conclusão
A cultura está cada vez mais data driven e isso é inevitável. Para não ficar para trás, o seu marketplace também precisa orientar suas decisões a dados. Obviamente, o conhecimento humano é muito útil para definir estratégias e lidar com os negócios. No entanto, se as suas decisões e também o cotidiano da empresa foram gerenciados com dados reais, objetivos e atualizados, os resultados tendem a melhorar.
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