Ferramentas de análise de dados, como a Keep.i, são necessárias para que você consiga implantar um processo científico de crescimento nos negócios.

Sobretudo, analisar uma grande quantidade de informações, de diversas fontes, compará-las e extrair padrões é um trabalho complexo, moroso e que abre margens para falhas humanas.

Além disso, o processo de integração, coleta e estruturação dos dados demanda muito trabalho operacional de profissionais de B.I, o que torna as áreas de dados ineficientes e pouco estratégicas.

Sendo assim, analisar dados em ferramentas e dashoards, facilita e traze mais clareza ao processo, pois as metodologias de visualização e a apresentação das informações em peças gráficas, possibilitam melhor interpretação.

E sempre que os times têm melhor entendimento dos seus resultados, se tornam mais engajados.

Como existe uma variedade muito grande de ferramentas no mercado, é imprescindível uma boa avaliação na hora de escolher a que melhor atende às necessidades da sua operação.

Neste artigo você terá um guia completo sobre as principais ferramentas de análise de dados:

• O que é ferramenta de análise de dados?
• Principais funções de uma ferramenta de coleta e análise de dados.
• Que ferramenta de análise de dados é ideal para o meu negócio?
• Exemplos de ferramentas de análise de dados.
• Passo a passo para implementar uma ferramenta de análise de dados na sua empresa.
• O que é uma análise estatística.
• Quais os tipos de análise estatística.
• Conte com as ferramentas para otimizar seu trabalho.

O que é ferramenta de análise de dados?

Ferramentas de análise de dados são softwares que coletam informações de uma ou mais fontes e as apresenta em imagens gráficas num único lugar, para que seja possível analisá-las.

Empresas fazem uso de diferentes ferramentas, desde planilhas com funções estáticas, até softwares mais sofisticados de mineração de dados, por exemplo.

Num primeiro momento, esses mecanismos são facilitadores de processos, pois simplificam um trabalho difícil que exige muita atenção de cientistas de dados.

Além disso, também existem recursos de modelagem preditiva, que servem para ajudar a empresa a gerenciar crises e evitar eventos indesejados.

Em outras palavras, a modelagem preditiva utiliza padrões históricos para, através de cálculos matemáticos e algoritmos, prever resultados futuros, como crescimento de custos ao longo do tempo, por exemplo.

Além disso, as ferramentas de análise e visualização de dados, auxiliam também na organização e categorização de informações coletadas, mesmo que sejam de fontes diversas.

Escolher a plataforma compatível com seu fluxo de trabalho, depende das fontes de dados, integrações necessárias e do tipo de análise.

Principais funções de uma ferramenta de coleta e análise de dados

Existem vários modelos de ferramentas de análise de dados, e encontrar a que entregará mais resultados para seu negócio, depende da complexidade da sua operação.

Dependendo da ferramenta que você escolher para visualizar e analisar dados, é necessário contratar uma equipe multidisciplinar, com desenvolvedores, profissionais de B.I e designers…

Mas calma. Se você não tiver um grande orçamento para estruturar seus dados, não tem problema. Você poderá contratar uma ferramenta low touch, que dispensa a necessidade de profissionais técnicos.

Finalmente, os softwares de análise de dados integram fontes, ajudam na coleta e estruturação dos dados, e te entregam gráficos, considerando as melhores práticas de dataviz que auxiliam na tomada de decisão.

E a Inteligência Artificial tem melhorado cada vez mais esse cenário, possibilitando que algumas ferramentas entreguem as análises e insights relevantes.

Que ferramenta de análise de dados é ideal para o meu negócio?

Com a grande variedade de ferramentas de análise de dados, gestores podem no entanto, se preocupar com a adaptação dos times ao uso das plataformas.

A falta de engajamento dos profissionais com a ferramenta escolhida, pode prejudicar os resultados.

Por isso, antes de escolher, é preciso fazer uma reflexão profunda sobre seu time, cultura e a maturidade do seu negócio, para implantar uma divisão de dados.

Afinal, a melhor estrutura necessária para analisar dados, é aquela que cabe no orçamento e traz capacidade de gerar resultados.

Logo, você vai precisar definir as fontes de dados a integrar com as ferramentas.

Essas fontes podem ser ERP, CRM, canais de marketing como mídias sociais, analytics do seu site, planilhas de Excel, bancos de dados e etc.

Após definir isso, escolha as ferramentas que trazem maior facilidade de integração e que demandem capacidades técnicas em conformidade com as skills do seu time.

Escolher uma plataforma de análise de dados, sem esse entendimento te custará mais caro do que o necessário e vai te trazer dor de cabeça.

Se o seu time não for capaz de implementar a ferramenta você não vai obter os resultados desejados.

Caso você precise de muita granularidade, já tenha uma cultura analítica sedimentada na empresa e sabe estruturar dados, talvez uma ferramenta high touch possa te atender melhor.

Ou seja, as ferramentas que demandam grande interação com profissionais técnicos também podem ser mais customizadas e descem mais no detalhe.

Exemplos de ferramentas de análise de dados

Ferramentas de análise de dados serão aliadas para garantir que suas estratégias digitais deem certo.

Vamos trazer mais detalhes sobre seis ferramentas:

Keep.i

 

A Keep.i é uma ferramenta de análise de dados com modelo de pagamento através de planos, possibilitando que você escolha qual se adequa melhor ao tamanho da sua empresa.

Toda em português, ela é muito utilizada por empreendedores, gerentes de marketing, agências de publicidade, grandes empresas e até por equipes de TI.

Na plataforma todas as ações e métricas dos canais integrados são unificados em uma única tela de dashboards.

Além disso, pode gerar insights automatizados por I.A, o que chamamos de insight as a service.

Ademais, é possível conectar canais de marketing, como Google Adwords, Google Analytics, Facebook Ads, Instagram Ad e etc…

também há integração para CRMs como Hubspot, Pipedrive e Active Campaing, entre outros, plataformas de análise competitiva como o SEM Rush e o Similar Web e etc…

É possível acompanhar dados em tempo real como: impressões, CPC (Custo por clique) e CTR (Taxa por clique), origem do tráfego e dados geográficos dos usuários.

Além disso, integrada com uma ferramentas de social listening, você pode medir alcance, menções em redes sociais, engajamento e muito mais.

Os cruzamentos de dados de marketing com a ponta de vendas nos CRMs, trazem a possibilidade de consolidar dados de marketing com vendas em dashboards, algo que poucas ferramentas fazem.

Considerada uma ferramenta de B.I Low Touch, a Keep.i traz a possibilidade de você ter uma área estruturada de dados, sem a necessidade de um time com desenvolvedores e profissionais de B.I dedicados.

Se no seu caso, não é possível investir agora na contratação de um grande time de dados, vale a pena bater um papo com um especialista da Keep.i.

Você pode acessar o software de qualquer dispositivo móvel e computador, e também exportar os dados.

 

PowerBI

O PowerBI é um software da Microsoft, para criação de painéis gerenciais de visualização de dados (dashboards).

Através de dados tabulados, bancos de dados SQL ou algum dos conectores disponíveis na plataforma, como Facebook, Google Analytics e GitHub é possível coletar os dados da sua empresa automaticamente.

O PowerBI ainda tem uma interface amigável para desenvolvedores que pretendem desenvolver APIs específicas para a coleta de dados e conta com dezenas de formatos gráficos para o seu painel.

A primeira vista existem diversos benefícios no uso do Power BI, como a gratuidade do plano básico e integração com ferramentas Microsoft.

Contudo, a primeira impressão nem sempre é verdadeira e a falta de conhecimento técnico pode inviabilizar o uso.

O PowerBI é considerada uma ferramenta high touch, ou seja, ela exige um time especializado em dados, programação e design para gerar resultados.

A versão de entrada da ferramenta é gratuita para usuários do Microsoft Office 365 porém, é pré-requisito utilizar o sistema operacional Windows, o que acaba afastando os usuários de MacOS.

Após construir o seu painel, é possível compartilhar um link de visualização com os interessados no assunto, essas informações ficarão disponíveis na nuvem.

Para a construção dos dashboards, porém é necessário instalar um software o que acaba gerando certa fricção no trabalho em equipe.

Apesar de ser gratuita, a necessidade de um time dedicado para operá-lo gera um alto custo de manutenção do processo de dados.

Fora a questão do custo, o PowerBI só integra com ferramentas Microsoft, o que gera grande dificuldade para se trabalhar com fontes de dados alternativas.

Por isso demanda especialistas em estruturação e coleta de dados.

 

Tableau

O Tableau é uma ferramenta robusta e possui uma gama bastante diversificada de formatos e integrações, porém demanda uma equipe de profissionais da área de dados.

É possível integrar bancos de dados, data warehouses e até planilhas de Excel.

Após configurada a coleta dos dados, o usuário pode trabalhar no design dos dashboards da forma que achar mais conveniente, facilitando a leitura das informações e consequentemente, a geração de insights.

O Tableau garante uma camada extra de segurança, e assim pode ser hospedado em nuvens privadas.

As licenças partem de 70$ USD/mês e variam de acordo com os módulos contratados e modelo de infraestrutura.

Para que seja construído um fluxo de análise de dados eficiente no Tableau contudo, é altamente recomendável que o time possua desenvolvedores, designers e analistas de dados.

Em relação às métricas obtidas, não existem limitações.

Se o dado estiver estruturado e a integração for realizada da forma correta, você poderá customizar seus indicadores com base nos objetivos do seu negócio.

 

Google Analytics

O Google Analytics é a ferramenta do Google que apresenta dados sobre navegação de sites e aplicativos em dashboards intuitivos, atualizados em tempo real.

Primeiramente, o setup do GA é relativamente simples, sendo necessário apenas realizar a instalação da Tag no header do site e a configuração correta dos eventos e conversões, via Google Tag Manager.

Este recurso é integrado apenas com outras ferramentas do próprio Google, como Ads e Search Console, e somente permite a análise de um site por vez.

Através dele é possível reconhecer os usuários que acessaram seu site, quais as páginas mais vistas ou abandonadas, conversões, localização dos usuários e até os dispositivos que foram utilizados para acessar o conteúdo.

Porém o analytics só pode exibir dados coletados pela própria ferramenta.

E isso impede que ele seja a única ferramenta de análise de dados do processo.

Dados referentes à redes sociais, painéis financeiros, números sobre a retenção de clientes, NPS e outros indicadores importantes ficam de fora.

Um ponto positivo do GA, é que ela é 100% gratuita para a grande maioria dos cenários de utilização.

 

Google Data Studio

O Google Data Studio, diferente do GA, é a ferramenta de criação de dashboards e análise de dados do Google.

O Data Studio traz a possibilidade de criar paineis com diferentes origens de dados: bancos de dados, o Google Analytics, Google Ads, planilhas do Google Sheets e etc…

No entanto, para que você consiga obter dados de redes sociais, CRMs, ERPs, ferramentas de email e etc, é necessário adquirir um integrador de dados, como o Supermetrics.

A configuração dos painéis depende de algum conhecimento técnico em integrações via API, banco de dados e principalmente skills de design para a construção dos gráficos.

Para que você possa utilizar os formatos de gráficos é necessário seguir um padrão de tabulação, sendo assim, existe um limite de formato de gráficos.

Se você precisar de cruzamentos de dados específicos, métricas que precisam de cálculos matemáticos e indicadores mais complexos, será necessário conhecimento avançado em B.I.

O Google Data Studio porém, é uma boa opção para usuários que precisam de dashboards simples, com métricas de ferramentas do próprio google, como o GA e Google Ads.

Se você tem uma conta Google, pode utilizar a ferramenta gratuitamente, no entanto precisa investir algumas horas no setup.

Importante lembrar que os gráficos não são responsivos, o que torna a experiência mobile um pouco desagradável.

Supermetrics

Diferente dos outros citados nessa lista, o Supermetrics não possui uma interface gráfica para visualização dos dados.

A ferramenta atua como um facilitador na integração entre canais como redes sociais, Mailchimp, Hubspot e algumas outras opções.

Além disso, o Supermetricas traz métricas limitadas de acordo com cada fonte e a estruturação também deve seguir o padrão da ferramenta.

Após contratar o Supermetrics e conectar as origens de dados que você precisa, será necessário também integrar uma ferramenta de visualização.

Hoje, é possível integrar o Supermetrics com o Excel, Google Sheets e Google Data Studio, para a visualização dos dados coletados.

A partir daí, é necessário construir os painéis em alguma dessas ferramentas.

O custo mensal do Supermetrics parte de U$ 69 para as conexões com o Microsoft Excel ou Google Data Studio e permitem a utilização de apenas uma origem de dados.

Para cada nova fonte de dados, existe o custo mínimo de U$69 por origem.

Times com conhecimento intermediário em design e APIs, podem realizar o processo. Contudo, existem limitações no resultado final.

Além disso, como o Supermétrics é uma ferramenta terceira e não uma integração nativa da fonte de dados com a ferramenta de análise, muitas vezes acontecem bugs e você pode passar horas sem ter os dados.

Passo a passo para implementar uma ferramenta de análise de dados

Agora que você conhece algumas das ferramentas mais utilizadas do mercado, vamos entender como implementar uma ferramenta de análise de dados.

Organizamos o processo de implementação de uma ferramenta de análise de dados em 4 passos simples, dessa maneira você poderá tomar decisões drivadas por dados.

Primeiro passo: entenda o cenário e defina objetivos

Antes de começar a implementar a ferramenta, mapeie quem serão os responsáveis pelo projeto e os objetivos do seu negócio.

Com a equipe definida, avalie se você possui as skills necessárias para a construção de um processo de dados, como especialistas em B.I. ou cientistas de dados.

Se o seu time não está preparado para executar esse processo sozinho, ou se você não tem o budget e tempo disponíveis, opte por soluções low touch.

Para entender mais sobre a equipe necessária para construir esse processo, temos um artigo que pode te ajudar.

Outro ponto importante é definir as fontes e indicadores relevantes para o seu negócio. Bem como a melhor forma de coletar, armazenar e estruturar dados.

Segundo passo: escolha a ferramenta que atenda às suas necessidades.

Com base nas informações acima, escolha a ferramenta mais adequada para o seu processo.

A partir disso, considere qual tem melhor integração dos dados disponíveis, a melhor usabilidade e qual entrega as melhores visualizações.

A maturidade do seu time, é importante nesse processo.

Opte por ferramentas low touch, se está começando, e ferramentas high touch, para usuários experientes e dados muito mais complexos.

Recomendamos utilizar ferramentas com interface mais intuitiva e responsiva, que valorizam o Dataviz.

Outro fator relevante para definir a melhor ferramenta é a cultura empresarial. Afinal é um dos aspectos mais importantes na construção de um processo eficiente.

Terceiro passo: treine sua equipe para aproveitar a ferramenta.

Ao apresentar a ferramenta de análise escolhida para sua equipe, e definir quem irá gerenciá-la, apresente as funcionalidades para todos envolvidos no processo.

É importante capacitá-los para que possam extrair insights importantes.

Ferramentas como a Keep.i e o Tableau, possuem um processo de onboarding que podem te ajudar com os primeiros passos, reduzindo fricção e agilizando adoção.

Quarto passo: invista em produtividade com automação.

Se você não tem um time dedicado para análise de dados, é crucial automatizar o processo e reduzir a necessidade de intervenção humana.

Ferramentas high touch, como o Tableau e as integrações do Supermetrics, exigem interações constantes.

Em contrapartida, as ferramentas menos complexas (low touch) como a Keep.i, poupam dezenas de horas, mensais, do seu time.

Assim se tornam uma excelente opção, caso o time tenha outras atribuições, além do processo de dados.

Por fim, todos terão mais autonomia, uma vez que processos de coleta e armazenamento estarão de acordo com as características da sua equipe.

O que é a análise estatística?

A análise estatística é uma forma de analisar por completo sua operação, através da coleta de grandes quantidades de dados.

Esse tipo de análise permite a identificação de tendências e padrões.

Pode-se usar a análise estatística em diversos segmentos o que torna a tomada de decisão mais assertiva.

Quais os tipos de análise estatística?

Existem duas formas de análise estatística: A descritiva e a conclusiva (que alguns chamam de modelagem):

A análise descritiva serve para a empresa consolidar e resumir as informações referentes ao seu objetivo, através de números macro, taxas percentuais e outros formatos que trazem o contexto.

Agora, o próprio nome “análise descritiva”, remete à sua função, que é de literalmente, descrever um contexto, como:

• Faturamento anual de um segmento;
• Concorrência de uma palavra-chave;
• Demografia de um target específico.

Já a análise conclusiva possibilita encontrar a causa dos pontos analisados e testar suposições na prática.

O objetivo desse tipo de análise, é se aprofundar no problema específico e trazer informações relevantes e que possam auxiliar na tomada de decisões e geração de insights.

Muitas vezes esse tipo de análise traz comparações históricas, dados específicos da empresa e resultados relevantes.

Ao invés de apenas informar, ela permite a interpretação de hipóteses para melhorar indicadores, como:

• Evolução da taxa de conversão;
• Aumento no custo por clique de anúncios;
• Engajamento com um conteúdo específico.

Note que ao utilizarmos um modelo de análise conclusiva, podemos gerar diversas hipóteses sobre as causas de cada um desses indicadores.

Conte com as ferramentas para otimizar seu trabalho.

Sem uma boa ferramenta, alcançar a cultura baseada em dados é muito difícil.

Usar ferramentas de análise de dados, traz mais inteligência e agilidade nos processos de otimização, de cada área dentro de uma companhia.

Estude sua operação e encontre a ferramenta que se adequa melhor ao seu modelo de trabalho e a sua equipe, e empodere profissionais qualificados a extrair os melhores resultados.

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