Dados sem resultados são um grande problema para todos os negócios, e neste conteúdo vamos mostrar quais são os quatro principais problemas. 

Entretanto, é fundamental que você leia até o final para não perder nenhuma informação, especialmente se for iniciante nesse tema.

Dados sem resultados: O que é análise de dados?

Dados sem resultados? A análise de dados pode ser um processo complexo, e muitas empresas investem milhares de reais em busca de direcionamentos, muitas vezes sem sucesso. 

Entretanto, é fundamental, em algumas situações, dar um passo para trás e compreender o problema de maneira mais ampla. Afinal, ao entender o processo, podemos ter expectativas mais realistas e identificar o que realmente está errado. 

Sua empresa gera diversos dados todos os meses, como a quantidade de vendas, produtos vendidos, dados demográficos dos clientes e muitos outros indicadores. Esses dados podem ser coletados por um software especializado, que, então, revela padrões com base nesses números, como, por exemplo:

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• Identificar os produtos mais vendidos
• Determinar os dias, semanas e meses de maior faturamento
• Compreender o perfil dos clientes que seu negócio atrai
• Detectar o abandono de carrinho

Esses são apenas alguns dos principais indicadores; há muitos outros que sua empresa pode ter. Dessa forma, a análise de dados funciona como uma bússola para o seu negócio, permitindo:

• Cortar custos de forma eficaz
• Melhorar a eficiência operacional
• Identificar as datas sazonais mais importantes
• Otimizar todos os processos

Ou seja, se a sua empresa possui esses dados, mas não consegue extrair informações concretas ao analisá-los, isso representa um problema. 

Em resumo, se a liderança da sua empresa está confusa, certamente está enfrentando pelo menos um dos problemas que citamos a seguir.

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Dados sem resultados: Quais os 4 principais problemas?

Agora que todos estamos na mesma página, vamos apresentar os quatro principais problemas que sua empresa pode estar enfrentando.

Falta de integração entre sistemas

Um dos principais problemas que observamos é a falta de integração entre sistemas, ou seja, quando os dados estão espalhados em diferentes plataformas que não se comunicam entre si. 

Dessa forma, a empresa perde a visão completa do próprio negócio, o que leva a análises fragmentadas e com informações incompletas. 

Infelizmente, algumas empresas tentam solucionar isso juntando manualmente todas essas informações. No entanto, essa abordagem não é eficaz, pois alguns dados podem ser perdidos ou inseridos de forma incorreta.

Com isso, o problema persiste e outro problema é criado. A melhor estratégia, nesse caso, é utilizar apenas um software que consiga rastrear todos os dados mais importantes de forma integrada. 

As maiores empresas desenvolvem softwares completos e totalmente personalizados para suas necessidades, e, por isso, é fundamental considerar essa possibilidade.

Dados incompletos ou errados são dados sem resultados

Dando sequência ao que mencionamos anteriormente, de forma breve, dados incompletos podem ser um dos resultados de softwares não integrados.

Porém, isso pode ser um problema por si só. Com base na nossa experiência, isso pode ocorrer devido a:

• Na coleta de dados com os próprios softwares
• Pela falta de validação dos dados
• Quais dados estão sendo coletados
• Quantidade de dados coletados

Em resumo, esses problemas podem surgir devido a softwares com poucos recursos, que interferem na coleta e validação dos dados, ou na forma como os dados são coletados. Para tornar isso mais claro, vamos criar um exemplo. 

Imagine que sua empresa deseja saber quais produtos são os mais vendidos. Para isso, é necessário coletar dados sobre:

• Quantidade de vendas de cada produto
• Vendas totais
• Quantidade de vendas de cada marca

Se sua empresa coletar apenas dados sobre a quantidade de vendas de cada produto, não será possível ter total certeza de quais são os produtos mais vendidos. 

Pode parecer contraditório, mas resultados sólidos geralmente vêm de um maior número de indicadores. Quanto mais informações forem coletadas, direcionando para uma única conclusão, maiores serão as chances de obter um resultado consistente.

Baixa frequência de atualização dos dados

Especialmente em setores como varejo, atacado e logística, os dados mudam rapidamente. Afinal, nesses segmentos pode haver muita volatilidade devido a diversos fatores, sejam eles externos ou internos. 

Dessa forma, não ter uma atualização diária dos dados pode representar um grande problema. 

Por exemplo, imagine que, em um único dia de outubro, sua empresa teve um recorde de vendas de um produto, mas, no restante do mês, aquele produto não vendeu nada. Além disso, esse mesmo produto não registrou mais vendas ao longo do ano. 

Se sua empresa verifica os dados apenas mensalmente, parecerá que o mês inteiro de outubro foi um sucesso para aquele produto, mas isso não é verdade. Isso pode levar sua empresa a pedir mais desse produto para vender em novembro. 

Perceba como certas nuances podem ser determinantes para que os dados não tragam resultados efetivos. 

Portanto, para solucionar esse problema, é necessário ter uma atualização diária e ajustar o time-frame para diário, semanal e mensal. 

Dessa forma, sua empresa conseguirá observar as tendências se formando. Lembre-se de que quanto maior o time-frame, mais forte é a tendência; por exemplo, o time-frame mensal sempre será maior que o diário.

Excesso de dados sem filtragem

Anteriormente, falamos sobre a importância de ter uma grande quantidade de dados, mas é necessário filtrar as informações que queremos analisar. Afinal, não é interessante pecar nem pelo excesso nem pela falta.

Como mencionamos desde o início do nosso conteúdo, a análise de dados depende das perguntas que fazemos e do que queremos buscar e entender. 

Naturalmente, ter vários indicadores e informações pode se tornar confuso quando estamos em busca de uma informação específica. Por isso, é importante utilizar certos filtros, como:

• Filtro para tempo (time-frame), como dia, semana ou mês
• Tipo de item ou produto
• Filtros de marketing, como taxa de conversão, por exemplo
• Origem do item
• Filtros monetários, como ROI (Retorno sobre Investimento), por exemplo.

Dados sem resultados: Como a Compex pode te ajudar?

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