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O que é Data-Driven Design e como implementá-lo em estratégias

A ideia central do Data-Driven Design é que os dados orientem o design da solução/produto.


Já ouviu falar que “dados são o novo petróleo”? O uso de dados tornou-se fundamental para a tomada de decisões assertivas em todas as áreas de uma empresa. E no design, não poderia ser diferente. O Data-Driven Design é uma metodologia que utiliza informações coletadas por meio de dados para criar soluções mais eficientes. 

Neste post, vamos explicar em detalhes o que é o Data-Driven Design, como ele está conectado com a cultura orientada a dados e como as empresas podem implementar essa metodologia para melhorar os seus resultados.

O que é Cultura Data-Driven?

A cultura data-driven consiste em utilizar os dados gerados pelas empresas de forma estratégica, para tomar decisões fundamentadas e prever tendências futuras. 

Para alcançar esse objetivo, é necessário investir na gestão dos dados, que envolve armazenamento, tratamento, disponibilização e segurança das informações. Embora essa seja uma tarefa que exige investimentos, os resultados obtidos podem superar grandemente as despesas, gerando vantagem competitiva para a empresa.

Os principais objetivos da Cultura Data-Driven são:

  • Encontrar padrões de comportamento dos clientes/utilizadores
  • Compreender o passado e o presente de seus negócios
  • Projetar o futuro dos seus processos e clientes
  • Tomar de decisões estratégicas fundamentadas em dados

Quando a cultura data-driven é implementada, os dados são tratados como verdadeiros ativos da empresa, permitindo a tomada de decisões importantes e ações preventivas e corretivas.

Com a utilização dos dados, é possível identificar o perfil dos clientes, retirar produtos que não são rentáveis do mercado, e tomar outras ações que auxiliam a empresa a crescer de forma otimizada. 

É importante ressaltar que a cultura data-driven não é uma prática espontânea nas empresas, sendo necessário investir em estratégias para adotá-la e acompanhar as tendências de mercado.

Quais os custos e benefícios de desenvolver uma Cultura Data-Driven?

Os custos envolvidos para a gestão de dados estão relacionados a alocação de espaços para armazenamento dos dados, ferramentas e tecnologias de manipulação e disponibilização dos dados devidamente tratados e dos insights que podem ser construídos a partir destes, sem deixar de mencionar a construção de uma estratégia e a contratação de profissionais para construção, execução e sustentação da estratégia de dados proposta. 

O alcance de um melhor posicionamento das empresas frente ao mercado é gerado pelo fato de que os dados das empresas, após os processos necessários, permitem previsões, tomadas de decisão, geração de insights e outras ações que auxiliam a todos os membros da empresa ter uma visão realista e consolidada dos setores e/ou produtos.  

Estágio atual das Estratégias Data-Driven nas empresas

Muitas empresas já utilizam dados para tomada de decisões, porém a maior parte delas não preocupa-se o suficiente com a gestão desses dados, gerando problemas típicos de má gestão de dados como, por exemplo:

  • Informações são descentralizadas
  • Colaboradores sem acesso a dados relevantes
  • Dados com nomenclaturas diferentes


Entre outros fatores que dificultam a adesão das empresas à Cultura Data-Driven. Por isso, é extremamente importante que as empresas invistam numa estratégia para se tornarem data-driven, para que possam aumentar o que chamamos de Maturidade de Dados.

O que é Data-Driven Design e como funciona?

Data-Driven Design é uma abordagem que utiliza dados para guiar o processo criativo, desde a conceção até a disponibilização do produto/solução.

A equipa envolvida nesse processo não é composto apenas por especialistas em dados ou design, mas por outros profissionais que possam conceber soluções alinhadas com as necessidades do negócio.

A abordagem do Data-Driven Design atua na conceção de uma estratégia que alinhe duas perspetivas: a de criação e desenvolvimento com a de dados, de forma a construir uma solução/produto que esteja alinhada com as reais necessidades e desejos do cliente/utilizador, levando em conta uma construção que seja eficiente e atraente do ponto de vista do mercado.

Ou seja, os dados guiam o processo de design.

Como funciona o Data-Driven Design na prática?

A avaliação dos dados é feita de acordo com o tipo de negócio ou setor. Por exemplo, em marketing, as métricas associadas ao alcance da campanha, geração de leads e histórico de navegação nas páginas são importantes. 

Já em vendas, é possível avaliar as vendas ao longo do tempo e as taxas de devolução. Para cada setor, é necessário escolher a ferramenta adequada para a avaliação dos dados.

Uma vez feita a avaliação, a equipa pode propor soluções com base nas análises feitas para resolver as situações identificadas. Nesse processo, os dados guiam a construção da solução/produto. 

Por exemplo, se as vendas de um produto estão a diminuir, pode ser necessário investir numa campanha de marketing para esse produto.

Se os feedbacks negativos dos clientes apontam um problema específico, é possível coletar mais dados para entender qual seria a solução ideal.

As avaliações podem ser complexas quando envolvem muitas pessoas, mas a ideia central do Data-Driven Design é que os dados orientem o design da solução/produto. É importante destacar que as análises e ferramentas podem mudar, mas a ideia central é sempre respeitada nessa abordagem.

15 Ferramentas Data-Driven que toda empresa deveria utilizar

Para desenvolver uma Cultura Data-Driven numa empresa, é necessário utilizar ferramentas capazes de captar, processar, analisar, interpretar e exibir os dados relevantes para atingir os objetivos desejados.

Embora não exista uma solução ideal para todos os casos, é importante escolher a ferramenta que melhor adapte-se ao contexto da empresa ou setor. Confira uma lista com as principais ferramentas:

  1. Google Analytics – Plataforma de análise de dados de sites e aplicações.
  2. Mixpanel – Plataforma de análise de dados de utilizador, especialmente para aplicações móveis.
  3. Hotjar – Ferramenta de análise de comportamento do utilizador em sites.
  4. SEMrush – Plataforma de análise de dados de SEO, incluindo pesquisa de palavras-chave, análise de concorrentes e monitoramento de classificações de pesquisa.
  5. Tableau – Ferramenta de visualização de dados que permite criar painéis interativos.
  6. Power BI – Plataforma de análise de dados e visualização da Microsoft.
  7. Looker – Ferramenta de análise de dados empresariais que fornece informações sobre métricas de negócios e KPIs.
  8. Kissmetrics – Ferramenta de análise de dados de utilizadores que ajuda a identificar como os utilizadores interagem com seu site ou aplicação.
  9. Optimizely – Plataforma de otimização de experiência do utilizador que usa testes A/B e testes multivariados para melhorar a conversão.
  10. Qualtrics – Plataforma de gestão de experiência do cliente que ajuda a medir a satisfação do cliente e a lealdade da marca.
  11. Hubspot – Plataforma de automação de marketing que ajuda a fazer a gestão de leads, campanhas de email e análises de dados.
  12. IBM Watson – Plataforma de inteligência artificial e análise de dados.
  13. Alteryx – Plataforma de preparação e análise de dados para insights de negócios.
  14. Google Data Studio – Ferramenta de visualização de dados do Google que permite criar relatórios e painéis personalizados.
  15. R e Python – Linguagens de programação populares para análise de dados e modelagem estatística.

Independentemente da tecnologia escolhida, é importante ter colaboradores que dominem essas ferramentas para disseminar seu uso e contribuir para o desenvolvimento da cultura data-driven nas empresas.

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