Há uns anos atrás, quando comecei minha carreira na área de operações e planejamento em empresas de tecnologia, aprendi a real importância de usar dados como bússola para as tomadas de decisão mais importantes no negócio. Não me entendam mal, sei que a intuição e o conhecimento do negócio e suas operações sempre terão seu valor, mas na hora de apresentar novas ideias e sugestões de melhoria, a seguinte pergunta era recorrente: “Quais dados suportam essa decisão?”
Se eu não tivesse os dados prontos, sabia que teria que passar horas coletando-os em várias ferramentas, fazendo cruzamentos, analisando e criando visualizações que mostrassem de forma gráfica o que eu estava tentando defender. O Excel nessa hora era o meu melhor amigo, ou o meu maior inimigo: Entre coleta, tratamento e análise, levava horas ou dias para chegar às respostas que estava buscando, e muitas vezes o timing da decisão já havia passado (quem trabalha em startups ou empresas de tecnologia entende bem do que estou falando).
Foi aí que entendi que meu dever era ter sempre os dados prontos e que o ROI do meu cargo na verdade se encontrava em interpretá-los e tomar decisões a partir deles, e era aí que eu precisava gastar mais tempo. Mas minha realidade era: 80% do tempo baixando planilhas gigantes de ferramentas como Salesforce, Hubspot e telefonia, fazendo fórmulas no Excel e tentando dar sentido aos dados, e apenas 20% do tempo focando na análise e na visualização deles, que muitas vezes (por falta de tempo) ficava mediana.
A receita para resolver esse problema era:
- Ter os dados atualizados de todas as ferramentas centralizados em uma base de dados;
- Criar modelos que cruzassem esses dados sem precisar fazer isso no Excel;
- Definir os KPIs e indicadores mais importantes e recorrentes da área;
- Criar visualizações deles e deixá-los prontos para serem consultados a qualquer momento;
- Acompanhá-los e usá-los como norteadores para a tomada de decisão (não só minha, como de todos os outros gestores).
Na época, desconhecia de soluções como a Kondado, que tornam o processo de centralização de dados das ferramentas muito mais fácil e rápido, então precisava levar as demandas à engenharia, a mesma que desenvolve o produto, e que por isso, poderia levar meses para concluir uma integração.
Contar com uma solução de integração de dados, faz com que tanto os times analíticos quanto os de desenvolvimento foquem no seu core business – analisar e desenvolver o produto – terceirizar essa função dá aos times autonomia e tempo, o que permite estes atinjam patamares estratégicos e cruciais para o crescimento do negócio.
Uma vez tendo os dados integrados e centralizados em um banco de dados, chegou a hora de fazer a modelagem dos dados, que nada mais é do que os PROCVs, tabelas dinâmicas, e outras fórmulas que antes eram feitas em Excel para normalizar os dados e cruzá-los intra-ferramentas.
Esse passo é importante para fazer com que os dados de marketing conversem com os dados de vendas, de customer success, de finanças e por aí vai, afinal é comum que cada área use ferramentas distintas. A modelagem de dados pode ser feita com algum conhecimento em SQL, ou diretamente nas ferramentas de visualização.
Dado que agora os dados conversam entre si, é hora de começar a dar vida à eles. Muitas empresas já têm KPIs e métricas bem definidos, mas caso a sua não tenha, antes de definí-los é importante saber a diferença entre os dois: Os KPIs são os critérios essenciais para o atingimento dos objetivos da empresa, enquanto as métricas são medidas que trarão valor ao negócio mas não são críticas para o alcance desse objetivo. Se essas métricas passarem a ser de grande ajuda para a tomada de decisão no negócio, elas podem passar a ser consideradas como indicadores de desempenho.
A escolha dos KPIs e métricas mais importantes depende do estágio em que está o negócio e em qual mercado está inserido. Se o seu negócio estiver uma fase de crescimento acelerado, você provavelmente irá acompanhar KPIs como Taxa de conversão de visitantes no site para leads, número de clientes ativos, % de churn, receita mensal recorrente, etc. A chave aqui é ter muita clareza dos maiores objetivos da empresa e entender quais números e ações em cada área que irão suportar o atingimento dessas metas.
Por fim, com dados integrados, modelados e KPIs definidos, resta criar as visualizações para eles. Encontrar os gráficos corretos para cada tipo de dado, as melhores cores e configurações para cada dashboard é um trabalho que exige paciência e persistência. Em breve falaremos mais a fundo sobre o assunto visualização, mas enquanto isso, duas coisas importantes para ter em mente nesse momento são: 1) Concentre-se na história que o dashboard quer contar, montando-o de forma coerente com os acontecimentos do negócio, e na ordem em que precisam ser analisados; 2) Menos é mais! Em média nós conseguimos guardar de 3 a 9 informações visuais, portanto mantenha apenas o que é importante para facilitar a compreensão de todos os usuários.
Conclusão
Empresas geram dados todos os dias, todas as horas e minutos. Mudar o mindset em relação a como usá-los ao meu favor me ajudou a recomendar ou tomar decisões mais assertivas e de forma mais rápida. Construir um banco de dados centralizando informações de todas as ferramentas, mapear os principais KPIs e métricas e criar a visualização para eles pode parecer bastante trabalho no início, mas com a ajuda das ferramentas certas essa complexidade pode diminuir bastante e o tempo que antes gastava-se extraindo dados, passou a gastar-se extraindo o valor deles.
Publicado em 2019-11-12