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Um passo a passo para começar a usar Data Driven Decision Making (DDDM) na sua empresa

Se você ficou interessado em tomar decisões com base em dados na sua empresa mas não sabe como começar, os passos a seguir podem ajudar. E não se esqueça: na dúvida, conte sempre com a Just a Little Data!

OS SETE
PASSOS

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1. O objetivo
2. A hipótese
3. Dados necessários
4. Construção de processos
5. Coleta dos dados
6. Análises
7. Apresentação e decisão

3. Identifique os dados necessários


Os dados que você vai examinar devem ser relevantes para a pergunta que foi formulada anteriormente. Se tomarmos como exemplo a questão da empresa que deseja colocar uma sessão de perguntas frequentes em seu site para diminuir as ligações para o serviço de atendimento ao consumidor, o número de ligações e duração das chamadas podem ser dados úteis, ao passo que as condições meteorológicas no momento das ligações, nem tanto.


Existem duas categorias gerais de dados que você poderá usar, idealmente em conjunto:


Dados Qualitativos:
Subjetivos e não numéricos. São observados e não medidos. Exemplo: as impressões do seu cliente sobre determinado produto ou serviço, que podem ser coletadas via formulário ou entrevista. 


Dados Quantitativos:
Objetivos e numéricos. São medidos e não observados. Exemplo: dados transacionais (quem comprou o quê, quando, quanto custou, qual a frequência etc.). 


Nem todos os dados terão a qualidade necessária para serem utilizados. Para servirem, os dados devem medir algo significativo, serem precisos, formatados corretamente e não conterem duplicidade. Por isso, antes de começar a coletar definitivamente, convém criar um teste piloto para avaliar a qualidade daquilo que está sendo captado. Ainda assim, pode ser que após a coleta seja necessário fazer uma “limpeza” dos dados antes da análise, ou seja, verificar as informações, consertar erros e remover redundâncias.


Existem algumas perguntas que podem ajudar a determinar a qualidade dos dados: 


- Quem coletou? Qual a confiabilidade desses dados (eles medem o que deveria ser medido, todos os dados foram coletados com os mesmos parâmetros e não contém respostas falsas)? 

- Qual a amostragem? Ela representa a realidade ou só parte dela? 

- Existem outliers (medidas excepcionalmente altas ou baixas) e como eles afetam a distribuição geral dos dados? 

- As relações de causalidade que você observa nos dados estão realmente lá ou existem outros fatores e variáveis dando uma impressão de causalidade? 

- Quais premissas você está utilizando na hora de olhar para os dados? Será que elas são reais? Por exemplo, você pode achar que os consumidores compram o seu produto para si mesmos, mas será que muitos deles não irão dá-los de presente?

- Por fim, por que você decidiu analisar os dados de determinada maneira e não de outra?


Pontos principais nesta etapa:


- Dados Qualitativos e Dados Quantitativos.

- Quantas fontes de dados você vai precisar?

- Os dados são confiáveis e comparáveis?

- Os benefícios futuros vão compensar os investimentos para coletar os dados?

- Quanto tempo vai demorar para coletar?

- Quantos desses dados você já está coletando atualmente?

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