Dicas de análise de negócios: aproveite seus dados para melhorar a tomada de decisões

Muitas organizações que pensam que são orientadas por dados ainda estão na primeira marcha. Como você vai da simples coleta de muitos dados para a configuração de uma função de análise de negócios que realmente informa como ajustar seu modelo para melhorar a lucratividade?

Entrevistamos Travis Anderson, diretor de análise de negócios da Toptal, para obter seus insights e dicas de análise de negócios sobre como configurar uma função central dentro de uma empresa, eliminando o viés de relatórios, a importância do uso de dados e possíveis armadilhas. Como diretor de análise de negócios da Toptal, Anderson lidera uma equipe que permite a tomada de decisões orientada por dados, conectando a estratégia de negócios com atividades de dados (ou seja, análise de dados, relatórios, análise de diagnóstico e ciência de dados).

A análise de negócios suporta todas as áreas funcionais da empresa, incluindo vendas, marketing, finanças, produtos, operações e RH. Anderson traz mais de uma década de experiência construindo e liderando equipes de análise e engenharia para impulsionar um crescimento significativo dos negócios, inclusive na Vivint Smart Home, Symantec, Brigham Young University e em sua startup, Mapline. Ele possui bacharelado e mestrado em engenharia mecânica e MBA, todos pela Brigham Young University.

Quais são os usos do Business Analytics?

A análise de negócios permite que os gerentes tomem decisões melhores e mais informadas e podem aumentar a eficiência operacional, ajudando os gerentes a utilizar os recursos de forma mais eficiente e, por fim, otimizar os resultados, de acordo com o relatório Global State of Enterprise Analytics 2020 da MicroStrategy.

No caso da Toptal, Anderson identificou quatro princípios fundamentais para impulsionar nossos negócios e o valor vitalício dos clientes:

1. Aquisição de clientes: usando dados para melhorar o processo de aquisição de clientes
2. Expansão da pegada: entender como impulsionar a expansão tanto geograficamente quanto dentro da base de clientes existente
3. Retenção de clientes: encontrando pontos de atrito na jornada do cliente
4. Otimização de custos para aquisição, retenção e operações de negócios

Esses quatro princípios também são uma maneira de a empresa medir o ROI em dados e análise de negócios.

Quais foram os principais desafios na Toptal?

Análise em silos

De acordo com Anderson, o primeiro desafio que enfrentou ao ingressar na Toptal foi a transformação da abordagem interna de analytics. Na época, a maioria das equipes funcionais internas estava realizando suas análises. A maioria das equipes tinha um analista de dados e cada um fazia seu trabalho de dados, que se concentrava principalmente em relatórios, análises e análises de tendências. Embora existisse uma cultura de dados e os gerentes de linha utilizassem dados em suas tomadas de decisão, a configuração era ineficiente.

Cada equipe tinha uma abordagem diferente, o que, por sua vez, significava que a mensagem era confusa. Como cada grupo tinha uma função de dados interna, não havia consistência nas definições e nos KPIs. As discussões gerenciais geralmente se concentravam na reconciliação, o que poderia ser uma distração. Como as definições eram diferentes, os aprendizados dos dados foram, às vezes, perdidos.

Viés de reportagem

A segunda questão que surgiu da coleta de dados e relatórios descentralizados foi que cada equipe tinha um viés na apresentação de seus dados. Cada função estava selecionando dados para se retratar da melhor maneira possível. Essa prática criou uma falta de foco e uma potencial falta de controle.

Anderson embarcou em uma revisão completa da abordagem da empresa e da estrutura de análise de negócios. A prioridade era criar uma função central: um centro de análise de excelência que existe fora das linhas de negócios e serve como ponto de controle. Uma função central garante que os dados sejam coletados e analisados ​​de forma homogênea e que o viés de comunicação seja eliminado.

Uma vez que o centro é estabelecido, torna-se necessário garantir que ele tenha pessoal adequado. A primeira ordem de prioridade é identificar a lacuna de habilidades. Para construir uma equipe que possa ser eficaz e ter impacto, você precisa de pessoas que tenham sólidas habilidades técnicas, fortes habilidades de resolução de problemas, mas também perspicácia nos negócios.

Como um Business Analytics Center agrega valor?

De acordo com Anderson, o principal valor agregado da criação de uma função central de dados e análise de negócios é melhorar o desempenho e reduzir custos . Até que uma empresa meça o desempenho de forma consistente ao longo do tempo, é um desafio para a administração melhorar o desempenho significativamente.

O primeiro passo é estabelecer a consistência das métricas e quantificar um objetivo com base nessas métricas acordadas. Isso tem o efeito comportamental essencial de motivar a equipe – como Anderson aponta, como você motiva as pessoas se não há metas? Além disso, qualquer métrica quantitativa é melhor do que nenhuma. Na opinião de Anderson, “se você começar a medir apenas uma coisa, poderá ver um benefício real – ou porque pode influenciá-la ou pode ver que não é relevante”.

A equipe de Anderson dá suporte a todas as funções de negócios e realiza check-ins semanais e quinzenais com cada uma delas. A primeira parte do trabalho é garantir a coleta de dados corretos. Essa coleção atende a um objetivo comportamental de motivar as pessoas a fazer seu trabalho e atribuir uma “pontuação” ao seu desempenho.

Escolhendo os KPIs certos

Uma vez coletados dados consistentes e de alta qualidade, surge o maior desafio: avaliar quais são os KPIs certos para cada unidade de negócios. A avaliação começa de cima para baixo. A equipe de análise de negócios mapeia a estratégia da empresa em dados para que os KPIs de análise de negócios selecionados sejam úteis em termos de fornecer insights e significativos nos níveis de cima para baixo e de negócios.

Algumas das perguntas que levam ao estabelecimento dos KPIs apropriados são:

• Quais são as principais métricas?
• Eles são financeiros?
• Eles são baseados em operações?
• Qual é a estrutura do que a equipe está medindo?
• As pessoas individuais precisam ser responsáveis ​​pela entrega de objetivos específicos?
• Como eles serão avaliados?

É fundamental que a equipe de análise de negócios entenda completamente o negócio e sua estratégia. Na Toptal, há um forte apoio dentro da empresa para a missão da organização.

Os dados são processados ​​e estudados utilizando modelagem estatística sólida e previsão. No entanto, é importante notar que o resultado da análise não é uma decisão, mas sim insumos quantitativos que auxiliam na tomada de melhores escolhas. Em última análise, todas as decisões de negócios são de responsabilidade do líder de negócios. Existe uma parceria entre as partes interessadas e a equipe de análise de dados e negócios por meio de um processo iterativo. Uma vez que uma decisão é tomada, os dados precisam apoiá-la. Não só, mas há uma reavaliação regular dos KPIs para garantir que estejam sempre alinhados com as prioridades estratégicas da empresa.

O processo nem sempre é indolor. Às vezes, pode haver atrito entre as partes interessadas, pois há muito feedback nos dados. Nem todos os gerentes são igualmente receptivos a esse feedback. Anderson vê sua responsabilidade como fornecer uma recomendação digerível e educar os executivos sobre como interpretar os insights extraídos dos dados.

Lendo os dados errado

Anderson abordou os possíveis resultados adversos que uma empresa pode encontrar quando há pouca disciplina interna na coleta e análise de dados. Em um compromisso anterior, ele havia encontrado uma empresa que tinha uma grande unidade de negócios que era responsável por uma parte substancial das receitas da empresa. Essa unidade de negócios tinha vários representantes de vendas que eram coletivamente responsáveis ​​por receitas de mais de US$ 200 milhões. No entanto, essa equipe mediu sua receita de maneira diferente do restante da empresa e a relatou em um sistema separado.

Durante uma mudança de gerenciamento, um novo executivo não percebeu que os dados não eram consistentes e demitiu todos os membros da equipe - eles obtiveram a percepção errada dos dados e acreditavam que a equipe não estava funcionando. A decisão foi tomada com base em números defeituosos e inconsistentes no sistema ERP. Acabou sendo um erro de US$ 50 milhões. Essa anedota ilustra claramente por que a disciplina de gerenciamento de dados mestre é crucial, principalmente para empresas que estão passando por integrações de fusões e aquisições .

Armadilhas comuns na introdução e como evitá-las

Anderson encontrou dois problemas típicos em empresas que começam a explorar a análise de dados. Esses problemas caem em duas extremidades do espectro. Primeiro, as empresas às vezes embarcam em grandes iniciativas para coletar dados perfeitos que acabam não sendo usados. O segundo problema é quando as empresas nem sequer iniciam nenhuma análise por causa da má qualidade de seus dados. O conselho crítico que Anderson fornece aqui é que, mesmo quando os dados não são confiáveis, medir alguns KPIs críticos oferece insights úteis. Isso permitirá que a empresa aprenda como tornar os insumos mais confiáveis.

Mais dados é sempre melhor?

Embora medir os KPIs certos seja essencial, vale a pena notar que muitos dados (ou dados irrelevantes) não são necessariamente melhores. A medição desfocada confunde a tomada de decisões e pode ser uma distração. É mais eficaz começar medindo alguns pontos de dados, mas cruciais, de forma consistente e correta.

A eficácia da equipe de Anderson é medida em referência aos quatro princípios acima: aquisição de clientes, expansão da área de cobertura, retenção de clientes e otimização de custos. Para cada um deles, o impacto é medido e quantificado, proporcionando um ROI para o trabalho da equipe. Se a equipe fez muitas análises, mas não inspirou mudanças, seu trabalho foi ineficaz. Em última análise, o sucesso da equipe significa ter uma influência mensurável.

Princípios Orientadores de Anderson para Business Analytics

Os muitos insights de Anderson podem ser destilados em algumas dicas de análise de negócios para a implementação bem-sucedida da análise de dados.

Primeiro, a missão dessa equipe é mudar a mentalidade dos executivos por meio de medidas quantitativas e influenciá-los todos os dias. Essas serão pequenas mudanças incrementais impactadas por meio de iterações e melhorias contínuas.

Em segundo lugar, a equipe de análise de negócios não fornece decisões, mas informações que podem orientar os executivos. Os líderes empresariais ainda são sempre responsáveis ​​pela estratégia de uma empresa.

Terceiro, o impacto da função de análise de negócios deve ser mensurável e ter um ROI.

Por fim, começar com um conjunto limitado de KPIs de análise de negócios é melhor do que não medir dados . Não apenas, mas o processo cria uma cultura de excelência de dados em uma organização. As empresas que fazem isso corretamente sempre terão um desempenho superior, mesmo que inicialmente seja tecnicamente complicado, caro e exija uma mudança de cultura. As empresas que persistem e navegam com sucesso no processo tendem a reter talentos, ter melhor desempenho e promover uma cultura corporativa de responsabilidade.