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Conforme a tecnologia ganha cada vez mais espaço nos processos de gestão, é muito comum ouvirmos falar sobre a importância de sermos Data Driven (termo que representa a capacidade de tomada de decisões embasadas por dados).
Porém, por mais que as empresas tenham cada vez mais acesso a indicadores, ainda vemos grande parte das decisões serem baseadas mais na intuição do que na análises de fatos e dados.

Por que será que isso acontece? Na minha experiência como executivo e consultor, vejo alguns fatores que dificultam a adoção de uma cultura Data Driven:

Fator 1: Falta de clareza sobre o contexto de cada indicador

Como geralmente os indicadores são gerados através de relatórios exportados de ferramentas de gestão (ex.: ERP, CRM, Google Analytics, etc.), é bem comum que as pessoas usem o formato padrão desses relatórios para suas análises.

O problema dessa abordagem é que cada empresa possui estratégias e contextos diferentes, o que faz com que o mesmo indicador possa ter múltiplos significados, dependendo do objetivo da empresa. Vamos imaginar por exemplo o número de pessoas que demonstram interesse em um produto, através do preenchimento de um formulário.

Caso o contato com esses interessados ocorra por e-mail, o custo de relacionamento com essas pessoas é muito pequeno. Dessa forma, quanto mais interessados, melhor. Porém, caso a empresa trabalhe com demonstração do serviço/produto e precise fazer reuniões ou falar por telefone antes de fechar a venda, o volume de interessados possui um grande impacto no custo da operação.

Nesse 2o caso, ao invés de considerar apenas o número de interessados, vale a pena estabelecer alguns critérios de qualificação para garantir que só sejam abordadas as pessoas que possuam maior probabilidade de compra.

Fator 2: Utilização de dados consolidados, sem segmentação

Dando continuidade à essa questão do uso dos relatórios padronizados, é bastante frequente vemos as análises considerando apenas os dados consolidados, seja através do somatório ou através da média. Apesar dos indicadores consolidados passarem uma noção importante sobre a evolução do negócio, uma análise segmentada permite um direcionamento de recursos mais eficiente.

Uma área em que essa análise pode fazer uma diferença enorme é na parte de marketing, principalmente quando falamos da compra de anúncios. Ao analisarmos apenas o resultado total da campanha, perdemos a chance de diferencias quais anúncios trouxeram retorno positivo e devem ser aumentados daqueles que deram prejuízo e devem ser reduzidos. Apesar da análise segmentada ser mais trabalhosa, ela permite uma alocação de recursos muito mais eficiente.

Fator 3: Excesso de informações disponíveis

Mesmo com o Marketing sendo a área em que geralmente temos mais dados disponíveis, praticamente qualquer área é constantemente bombardeada com uma grande quantidade de indicadores, o que gera uma sobrecarga na nossa capacidade de tomar decisões.

Nesse momento, o gestor possui um papel crucial em entender quais são as alavancas mais relevantes para cada objetivo estratégico e orientar o time a focar nesses indicadores mais críticos, ignorando boa parte dos outros dados disponíveis.

Fator 4: Maior transparência sobre erros e acertos

Apesar dos aspectos técnicos terem um peso enorme nas decisões baseadas em dados, não nos podemos esquecer do aspecto humano da coisa. Na prática, o uso de dados pode possuir 2 tipos de impacto no ego dos gestores:
– Apontar para um caminho que seja diferente da intuição do gestor
– Expor erros cometidos

Por isso, um ponto extremamente importante de ser levado em conta é o envolvimento das pessoas no processo, para que elas ajudem a definir quais são os dados mais relevantes e participem da construção desde o início.
Esse envolvimento não garante o sucesso de projetos de análise de dados, mas ajuda a reduzir bastante a chance de boicote.

Conclusão: A cultura data driven precisa vir da liderança

Como podemos ver, existe uma diferença enorme entre teoria e prática na hora de estruturar as análises de dados na sua empresa. O processo é complexo e demanda um grande investimento por parte da alta liderança tanto na hora de selecionar os dados mais relevantes quanto no engajamento do time em relação a essas decisões.

Assim como grande parte das questões relacionadas à gestão, a capacidade da liderança de contextualizar e orientar o time acaba sendo mais relevante do que a parte técnica, que também possui bastante complexidade para ser implementada.

E você, já teve experiências interessantes na hora de fortalecer as análises de dados na sua empresa? Compartilhe nos comentários!

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