Quem não gostaria de saber mais sobre sua própria empresa de comex, olhando para os resultados, e também sobre os seus clientes? Essas são informações sempre relevantes para ajudar os negócios a saberem se estão alcançando suas metas e objetivos. Mas isso só pode ser encontrado quando olhamos para a estrutura de Data Analytics.
Com o volume de informações disponíveis com apenas alguns cliques e com ferramentas digitais e online que tornam mais fácil a coleta e o acesso a dados de todos os tipos, as empresas de comércio exterior podem ter muitos insights essenciais para a sua gestão.
Assim, tomar decisões mais rápidas e eficientes em cima da análise de dados é uma das vantagens que podemos aproveitar. Mas existem muitos outros pontos para entender como as organizações desse setor estão se transformando.
Confira a partir de agora uma análise completa do que é Data Analytics, como isso impacta a gestão das empresas e quais os benefícios de adotar essa ação dentro da sua estrutura como empresa de Comex.
O que é Data Analytics?
O Data Analytics ou análise de dados é o processo de examinar conjuntos de dados para encontrar tendências e tirar conclusões sobre as informações que eles contêm. Cada vez mais a análise de dados é usada com o auxílio de sistemas e softwares especializados que ajudam a ler um grande volume de dados ao mesmo tempo.
As tecnologias e técnicas de análise de dados são amplamente utilizadas em empresas de Comex para permitir que as organizações tomem decisões de negócios mais direcionadas, sempre informadas com base em números reais.
Essas iniciativas de análise de dados podem ajudar as empresas de Comex a:
- Aumentar as receitas;
- Melhorar a eficiência operacional;
- Otimizar campanhas de marketing;
- Diversificar os esforços de atendimento ao cliente.
O Data Analytics também pode ser usado para responder rapidamente às tendências do mercado e obter uma vantagem competitiva sobre os concorrentes. O objetivo final da análise de dados, no entanto, é impulsionar o desempenho dos negócios.
Dependendo do foco das empresas de Comex, os dados analisados podem consistir em registros históricos ou novas informações que foram processadas para análises em tempo real. Além disso, pode vir de uma combinação de sistemas internos e fontes de dados externas.
Tipos de Data Analytics
Com essa visão e definição do que é Data Analytics, precisamos entender que isso envolve uma abordagem mais detalhada para registrar, analisar, disseminar e apresentar as descobertas de dados de uma forma que seja fácil de interpretar e tomar decisões para o negócio.
Nesse caso, podemos dividir a análise em tipos diferentes. No mercado, usamos uma divisão em três categorias: descritiva, preditiva e prescritiva.
Análise descritiva
A análise descritiva pega os dados e os transforma em algo que os gestores podem visualizar, compreender e interpretar. Ele fornece inteligência sobre o desempenho histórico e responde a perguntas sobre o que aconteceu.
Os relatórios de análise descritiva são projetados para serem executados e visualizados regularmente. Os exemplos incluem relatórios de clientes, operações e vendas.
Análise preditiva
A análise preditiva fornece insights sobre os resultados futuros prováveis - previsões, com base em dados descritivos. Para ter previsões adicionais, são usadas técnicas de ciência de dados e, frequentemente, algoritmos que fazem uso de vários conjuntos de dados.
Quanto mais dados disponíveis, melhores serão as previsões. Os exemplos incluem previsão de vendas, pontuação de crédito e sugestões de próximos passos na comunicação com os clientes.
Análise prescritiva
A análise prescritiva oferece conselhos sobre quais ações tomar. Ele examina os resultados possíveis que resultam de diferentes ações possíveis e sugere quais ações terão os resultados ideais.
A criação de análises prescritivas requer técnicas de modelagem avançadas e conhecimento de algoritmos analíticos – tudo parte do trabalho dos profissionais de Data Analytics – o que torna esse o tipo de análise ideal e mais aprofundada.
Business Intelligence x Data Analytics: existe diferença?
Usando essas três categorias que vimos agora, podemos fazer uma distinção melhor entre Business Intelligence, o famoso BI, e Data Analytics. Afinal, essa é uma confusão bem comum de acontecer.
Podemos dizer na prática que todas as análises descritivas se enquadram na categoria de Business Intelligence ou Inteligência de Negócios. Algumas análises preditivas também constituem o BI. Afinal, por que olhar para a análise se você não pretende usá-la para tomar medidas para melhorar os resultados futuros?
A análise prescritiva, no entanto, sobe acima do BI para entrar na parte de Data Analytics. A diferença é que a inteligência de negócios depende dos dados com os quais os gestores trabalham. Se eles forem treinados no uso de ferramentas de visualização, como Tableau, Microsoft Power BI ou qualquer outra opção, eles podem criar seus próprios relatórios.
Já a análise de dados requer um nível mais alto de conhecimento. Os profissionais pegam conjuntos de dados e aplicam algoritmos para organizá-los e modelá-los até o ponto em que os dados possam ser usados para relatórios preditivos e prospectivos. Ele se baseia em algoritmos, simulações e análises quantitativas para determinar as relações entre os dados que não são óbvios na superfície. Isso não acontece com o Business Intelligence.
Em vez de responder a perguntas sobre o que aconteceu, o Data Analytics tenta descobrir por que as coisas aconteceram. Essa é a principal diferença.
5 vantagens que o Data Analytics traz para empresas de Comex
Existem cinco razões principais pelas quais você deve adotar o método e a tecnologia de análise de dados para o seu negócio. Vamos conhecer os detalhes de cada uma delas:
1. Melhorar a segmentação de mercado
Usando a análise de dados, você pode determinar quais formas de contato alcançam seus clientes de forma eficaz e causam um impacto positivo no seu público. Os dados permitem que você entenda quais métodos de publicidade têm maior impacto no público-alvo e em que escala você pode adotar uma estratégia de comunicação segmentada para aumentar o faturamento.
Por meio do Data Analytics, você também percebe que os custos que vai contar ao fazer essa segmentação de trabalho fica mais fácil de calcular, dependendo do impacto que vai ter e dos menores custos possíveis. As informações que a empresa obtém permitem que você economize muito dinheiro, que poderá usar para realizar outras funções importantes.
2. Conhecer o perfil claro dos seus clientes-alvo
Não há atividade que a análise de dados faça melhor do que verificar o desempenho de um negócio no mercado. Depois de entender quais ofertas são adequadas para quais clientes, você pode determinar as áreas em que deve se concentrar e para quais desses clientes.
As tendências do mercado também são informativas sobre os problemas, gastos e gostos do consumidor. Quando você tem informações suficientes sobre essas coisas vitais, pode direcionar sua empresa de Comex para atender essas dores.
Essa informação também é essencial para definir preços e determinar a estratégia de divulgação de marca que você vai adotar, incluindo também o controle melhor sobre seus clientes em potencial
3. Investir em inovações
Data Analytics também fornece uma ideia aproximada das tendências futuras no comportamento do consumidor, o que permitirá que você faça invenções em seus serviços.
Dessa forma, você pode criar serviços que o colocam no topo do seu setor. Com essas inovações, você pode manter uma vantagem importante sobre seus concorrentes. A coisa boa com essas inovações é que você pode ser pioneiro e colher o melhor resultado delas.
4. Corte de custos da operação
A análise de dados será muito útil se você quiser ter um negócio tranquilo e eficaz. Com um bom sistema de análise de dados, você pode determinar os setores de seu negócio que estão usando finanças desnecessárias e as áreas que precisam de mais recursos.
Com isso, você terá uma ideia clara de onde deve cortar custos e da tecnologia que vai usar para reduzir os custos operacionais.
5. Ajuda a resolver problemas
Todo problema que surge em um negócio pode causar uma grande paralisação na operação, o que pode causar muitos prejuízos que são ruins para a empresa de Comex. Aqui a análise de dados auxilia a organização a tomar uma decisão informada sobre o funcionamento do negócio e fornece informações que podem ajudar a evitar qualquer perda.
Os dados analisados também podem ser usados para detectar um mau funcionamento dos sistemas usados. Você pode analisar quaisquer outros problemas que possam surgir, com uma resposta rápida de como agir nesses casos.
Principais erros das empresas de Comex ao lidar com dados
Alcançar todos os benefícios que vimos até aqui é o grande objetivo das empresas a partir da análise de dados. Mas não é só fazer por fazer as análises que eles serão alcançados.
Na prática, existem alguns erros comuns que são cometidos que ainda travam o caminho e a jornada para chegar nesses resultados. Por isso, precisamos entender quais são eles e como superá-los.
Vamos listar aqui os principais e mais comuns, com o direcionamento de como corrigir cada um deles.
Não ter métricas bem definidas
Para agir corretamente sobre os dados coletados, é necessário saber que conjunto de ações está informando e como interpretar seus resultados. As métricas são um meio de contextualizar os dados dessa forma.
Sem métricas em vigor, qualquer um pode adivinhar quais entradas informam quais saídas, o que significa que uma empresa de Comex não entende realmente o valor de seus dados. Em muitos casos, isso pode levar a uma situação em que cada nova questão analítica leva a um mergulho profundo em cada ponto de dados disponível, o que não é sustentável.
O resultado negativo por trás disso é que sua equipe não terá domínio para ser capaz de contextualizar os dados de forma independente. Essas questões serão ampliadas ainda mais se depender desses dados para definir as próximas metas.
As métricas definidas devem atuar como a base sobre a qual uma organização orientada a dados é criada, permitindo relatórios transparentes e disponíveis de dados relevantes da empresa.
Não ter uma estrutura de armazenamento de dados
Há muito que você pode fazer com a análise de dados para as operações de sua empresa de Comex e para administrá-la de maneira eficaz. Muitos casos de perdas financeiras nos negócios surgem porque as pessoas que os dirigem não estão bem informadas sobre os detalhes do negócio, que poderiam permitir que evitassem tais perdas.
Um dos motivos destacados são as estruturas insuficientes para adotar a tecnologia de análise de dados certa para administrar um negócio melhor. Sem essa estrutura básica, que lida com o volume de dados gerado, fica difícil dar o próximo passo.
Não tratar de problemas de qualidade de dados
Sua análise será tão boa quanto seus dados. Provavelmente, este não é um ponto muito difícil de argumentar no caso de entrada de dados errados, por exemplo, quando um campo de entrada não é validado corretamente. Mas os problemas de qualidade de dados podem se manifestar de maneiras muito mais sutis.
Pode haver vários campos quase duplicados introduzidos para passar informações separadas, mas relacionados, para diferentes partes interessadas do negócios, que nem sempre são bem comunicados.
Embora aparentemente seja um problema inocente, isso irá introduzir uma complexidade desnecessária para qualquer análise subsequente, se não invalidar inteiramente o trabalho realizado sem esclarecimento. Da mesma forma, se esses problemas não forem resolvidos, isso pode tornar a automação e a geração de relatórios muito mais difíceis, pois soluções alternativas manuais podem ser a única solução possível.
Como as empresas de Comex podem se adaptar à era dos dados?
Muitas marcas estabelecidas de Comex não estão conseguindo tirar o máximo proveito das novas tecnologias, como automação cada vez mais sofisticada, realidade virtual e inteligência artificial. Mas o que hoje se torna fundamental para esse tipo de operação é o uso do Data Analytics.
As empresas desse segmento do mercado podem se adaptar a essa nova era dos dados olhando para a tomada de decisão sempre colocando os dados em primeiro lugar.
Com a análise de dados, você poderá tomar decisões sobre tendências do cliente e previsão de comportamento, aumentando a lucratividade do negócio e impulsionando a tomada de decisão eficaz .
Depois de adotar o método de análise de dados em seu negócio, você pode analisar as causas de eventos específicos com base nos dados, entender os objetivos e diretrizes, e ainda terá insights técnicos usando uma forma fácil de entender.
Para dar os próximos passos e continuar inovando, confira o conteúdo: Comex 4.0: como o digital está salvando o presente do comércio exterior.
