Tanto do ponto de vista do negócio como do analista, ser sobrecarregado por dados é inevitável. Quantidades intermináveis de dados são coletadas diariamente, particularmente em um mundo cada vez mais digital, onde os dados do consumidor podem ser capturados com maior velocidade e volume do que nunca. É impossível evitar totalmente a sobrecarga de dados. No entanto, onde se pode evitar a sobrecarga é sendo inteligente na forma como a utiliza. Com isso em mente, eu vim com 5 dicas principais para o analista escapar da sobrecarga de dados.
Definir um objetivo claro
Antes mesmo de começar a pensar em analisar dados, é importante ter um objetivo claro em mente. Pergunte ‘o que é que eu quero descobrir?’ e assegure-se de que isso seja bem definido e mensurável. Isto pode ser uma questão de se fazer esta pergunta a si mesmo quando confrontado com os dados, ou certificar-se de que a pessoa que você está analisando os dados em nome de você tenha definido um alvo claro de antemão. O que você quer é um objetivo claro e um resultado hipotético para testar.
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“O primeiro passo para evitar a sobrecarga de dados é definir um objetivo claro”
Quando estiver formulando o objetivo, evite o uso de ‘e’, por exemplo, “Os clientes compram X e quando?”. Isto disfarça dois objectivos como um só. Em vez disso, mantenha-o simples e tenha um objectivo de alto nível, por exemplo, “Os clientes compram X?”. Mantenha-se fiel a este objectivo em.
Prioritise a Data Source
Agora que você tenha um objectivo, você pode começar a pensar qual a informação que será mais útil para responder a ele. Em particular, que fonte de dados é mais importante do que outras e pode oferecer-lhe a maior visão? Considere o seu objectivo e crie os seus dados. Guarde apenas os dados relevantes e remova o resto. Mesmo quando os dados relevantes são deixados, dê prioridade à melhor fonte. Pergunte-se ‘qual será a mais útil para responder ao meu objectivo?’ e mantenha-se fiel a ele.
Por exemplo, se o seu objectivo é, “Quanto é que os clientes gastam nas suas férias de Verão?” é provável que escolha dados transaccionais em vez de hábitos de navegação online ou o uso de tweets de marca. Os dados transaccionais dizem-lhe a quantidade exacta do que eles gastaram. Os outros dois, no entanto, só podem informá-lo das suas intenções de compra ou da opinião da marca. Embora estes possam ser interessantes em mais um dia, nesta ocasião mantenha-o simples e concentre-se numa fonte.
Definir um Prazo
Quando analisar os dados, não se distraia. Defina um limite de tempo e mantenha-se fiel a ele. Se não lhe foi dado um prazo para a análise, dê a si mesmo um. Se já o fez, traga o que foi definido para uma data anterior. Não gastar muito tempo com os dados evitará que você perca o foco e investigue os dados que não informam o seu objetivo. Incentive-se a tomar decisões rápidas, pois isso ajudará a simplificar o processo. Sem dúvida você terá muita informação boa à sua disposição, mas ter um prazo significa que você só considera o melhor.
Dados atuais Visualmente
Após analisar os dados, é muito provável que suas descobertas também sejam esmagadoras em tamanho. É sua responsabilidade simplificar esta informação, tornando-a clara e apresentável para as partes interessadas. Nova pesquisa realizada pela Esrl UK em 1000 adultos em todo o Reino Unido mostrou que 60% dos mapas e gráficos encontrados são mais fáceis de entender do que o texto. Portanto, o uso de gráficos, tabelas e gráficos é claramente um caminho a seguir.
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“60% dos adultos do Reino Unido encontram gráficos & gráficos mais fáceis de entender do que texto”
O claro, isto também depende das preferências do cliente, bem como do tópico em questão. Um diretor financeiro, por exemplo, pode preferir dados numéricos enquanto um diretor de marketing pode favorecer mais diagramas visuais. Quanto ao tópico, se o seu objectivo for mais numérico, como “Quanto é que os clientes gastam em X?”, naturalmente que se prestará mais a tabelas e gráficos. Uma pergunta mais aberta, “Por que os clientes compram X?” exigirá mais detalhes e explicações em resposta. Antes de relatar os resultados, pergunte ao seu público quanto detalhe eles querem e evite incluir muito, se desnecessário. Descubra quais são as suas preferências. A forma de apresentação que eles acham mais fácil de interpretar irá provavelmente ajudá-los a digerir melhor os dados e tomar uma decisão mais informada.
Pode precisar de mais dados
Após toda a priorização, análise e apresentação dos dados, você pode realmente descobrir que você não tem dados suficientes para responder ao seu objetivo original. Os dados que lhe foram fornecidos podem ser valiosos de outra perspectiva; dizendo-lhe, por exemplo, quando os clientes compram um determinado produto, quanto compram e com que frequência. Mas você ainda pode não entender as opiniões ou motivações subjacentes dos clientes. Apesar do volume de dados que você tem, pode ser que você precise de mais para ajudá-lo a entender porque os clientes estão se comportando da forma como se comportam.
Estas são apenas algumas dicas para evitar a sobrecarga de dados, tenho certeza de que há muitas outras. Você pode pensar em qualquer outra abordagem? Você já usa alguma dessas abordagens ao analisar ou apresentar dados? Deixe-nos saber nos comentários abaixo.
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