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Categoria: Estatísticas

Saiba como gerenciar seus principais indicadores de vendas

Os indicadores de vendas fazem parte de uma estratégia competente para conquistar o público. São eles que oferecem informações sobre o quê, como e quanto as pessoas compram e como isso se reflete nos resultados de negócio. Como fornecem conhecimentos valiosos, ajudam a direcionar a atuação estratégica dentro da organização.

Para que possam entregar tanta informação, devem ser gerenciados de maneira adequada e funcional. Isso fornecerá o conhecimento necessário sobre o que funciona e o que deve ser mudado, de modo a garantir maior competitividade do negócio.

Quer maximizar o desempenho na sua empresa? Então, veja como gerenciar os principais indicadores de vendas!

Use a tecnologia para apoiar as suas decisões

O ponto de partida para um gerenciamento efetivo deve incluir o uso de tecnologias adequadas. Em vez de fazer um acompanhamento manual, é muito melhor recorrer a uma alternativa automatizada. Com o apoio dos sistemas e recursos ideais, o processo ganha confiabilidade, eficiência e escala.

É o caso de adotar um CRM ou um sistema de gestão. Ao mesmo tempo, é possível (e recomendável) se aprofundar na questão. Com a ajuda de recursos de Big Data, por exemplo, a análise vai ser muito mais completa e efetiva.

Limpe e trate os dados de maneira adequada

Após decidir empregar a tecnologia como ponto de apoio, é preciso preparar corretamente o que será analisado. Afinal, não basta obter uma grande quantidade de informações se elas não tiverem contexto ou não forem significativas.

Para tornar a análise mais acionável e estratégica, convém limpar e tratar os dados. Por meio dos softwares e soluções adequadas, é possível selecionar os intervalos desejados e quais dados não são tão interessantes.

Pense que um dos KPIs é o ticket médio. Faz sentido entender quanto cada pessoa gastou, mas não é tão importante reconhecer o produto específico se os valores forem próximos. Ao limpar as informações, portanto, é viável se concentrar no que é mais relevante.

Una Business Intelligence aos indicadores de vendas

Para melhorar a capacidade analítica, o ideal é recorrer ao Business Intelligence. Essa estratégia, que inclui diversos recursos e ferramentas, permite um intenso cruzamento de dados. A partir disso, há a oportunidade de encontrar tendências e correlações que, de outro modo, não seriam percebidas.

Considere um e-commerce que deseja diminuir a taxa de abandono do carrinho e, consequentemente, aumentar as vendas. Para tanto, é possível cruzar informações sobre o comportamento de navegação e compra, com os resultados. Ao encontrar certos aspectos que influenciam a tomada de decisão, a estratégia é ajustada para garantir isso.

Aposte na visualização de dados

Para gerenciar indicadores de vendas, não basta acompanhar os valores e sua evolução. É preciso que essas informações sejam traduzidas e entendidas pelo time — destacadamente, pela equipe comercial.

Por isso, é relevante investir na visualização de dados. Com essa técnica, é mais fácil garantir que as informações estejam disponíveis de forma clara, sem dificuldades na interpretação. Ao final, é o melhor jeito de obter novos insights e opiniões que melhorem o desempenho.

Os indicadores de vendas são essenciais para demonstrar o sucesso de uma estratégia ou o que ainda exige melhorias. Com o uso dessas recomendações, é mais fácil colher e avaliar as informações para uma tomada de decisão eficiente.

Para não ter dúvidas, descubra como aplicar BI na área de vendas e explore o potencial dessa abordagem!

5 dicas para fazer uma boa análise estatística

análise estatística
As estatísticas são de grande importância para qualquer empresa. Uma análise estatística consiste na coleta e na avaliação dos dados corporativos, bem como dos relatórios de tendências. Essa análise efetiva a avaliação dos dados na totalidade e também em amostras individuais. Existem basicamente dois tipos de análise de dados estatísticos: a descritiva e a modelagem. A primeira é usada para resumir os dados, descrevendo-os, enquanto a outra é utilizada para testar uma hipótese e tirar conclusões acerca dos dados. Já que se interessa pelo assunto, que tal ver 5 dicas para fazer uma análise estatística eficaz? Confira a seguir.

1. Calcule a média e o desvio padrão

A média aritmética, ou seja, é o total de uma lista de números dividido pela quantidade de itens na lista. Ela é útil para a determinação de uma tendência geral em relação a um grupo de dados ou para oferecer um rápido instantâneo dos dados. Além disso, é fácil de calcular, o que representa uma vantagem para o gestor. Já o desvio de padrão é a medida de um conjunto de dados em relação a uma média. Costuma-se representar essa medida com a letra sigma. Um desvio padrão muito alto significa que os dados estão mais dispersos da média aritmética. Um desvio padrão muito baixo significa que uma quantidade maior de dados estão alinhados com a média aritmética. Na análise estatística de dados, vale dizer, o desvio padrão revela com rapidez a dispersão dos pontos de dados.

2. Compreenda e aplique a regressão

A regressão é uma ação que faz a modelagem das associações entre variáveis dependentes e explicativas. Geralmente, as variáveis são traçadas em um diagrama de dispersão. A linha de regressão determina se tais associações são fracas ou são fortes. O conceito de regressão é ensinado em cursos de análise estatística de universidades ou de escolas, servindo para calcular tendências ao longo de um período, o que o torna muito útil no mundo dos negócios.

3. Teste uma hipótese

Esse teste, conhecido também como Teste T, analisa se uma premissa é verdadeira para o conjunto de dados do grupo selecionado. Quando se avaliam as estatísticas, deve-se determinar que o resultado de um teste de hipóteses é relevante somente quando ele não poderia ter acontecido aleatoriamente. Os testes de hipóteses são muito requeridos em pesquisas, estudos científicos, negócios e economia.

4. Aplique a análise estatística descritiva e a modelagem

Como já foi dito, essa análise descreve os dados através de gráficos e tabelas de contingência, mas não chegam a tirar conclusões sobre os dados analisados. As estatísticas descritivas tornam mais fácil visualizar e interpretar dados brutos. A análise modelagem chega a proposições estatísticas, as quais indicam geralmente:
  • estimativas (um valor particular que mais se aproxima de um parâmetro);
  • intervalo de confiança (usa um conjunto de dados extraído de um conjunto de amostras e contendo um parâmetro efetivo, com nível de confiança elevado);
  • intervalos de predição (conjunto de valores que contêm um elevado valor relacionado ao parâmetro efetivo, como 95%).

5. Use a tecnologia para fazer análise estatística

Existem softwares específicos cuja função é realizar a análise minuciosa de dados, incluindo a análise estatística. Nesse grupo, existem o Data Analytics, o Data Analytics integrado ao Big Data, o Data Science, o Business Intelligence e assim por diante. Uma solução específica de Estatística para esse processo altamente estratégico é o Minitab 19. Convém indicar que um bom software pode efetivar todas as operações descritas acima de forma eficaz, com mais agilidade e precisão. A avaliação estatística requer uma grande quantidade de cálculos exatos. Os softwares evitam erros comuns referentes, não somente aos cálculos, mas à própria coleta de dados. A análise estatística tem como importante diferencial sua capacidade de avaliar dados atuais e também de fazer predições precisas baseadas em números. Saiba mais sobre BI: veja qual a importância do Business Intelligence na tomada de decisão!

Por que transformar dados em gráficos?

transformar dados em gráficos

Os dados são, na verdade, uma sequência de símbolos que podem ser quantificados. Assim, um texto pode ser um dado, sendo que cada letra é um símbolo quantificado, pois o alfabeto pode ser entendido como uma sequência numérica.

Um conjunto de dados pode configurar uma informação. Opiniões nas redes sociais, quantidade de vendas, quantidade de itens em um estoque, imagens no Instagram e diversas outras coisas podem ser quantificadas e se tornarem informações valiosas para uma empresa.

Porém, nem sempre é fácil lidar com dados. Com as ferramentas certas, é possível coletá-los e analisá-los. É possível ainda transformar dados em gráficos, facilitando sua visualização e sua interpretação. Saiba mais sobre o assunto, lendo o artigo!

Os dados estruturados e os não estruturados

Os dados mais fáceis de serem analisados são os estruturados, ou seja, os dados formatados, que se apresentam principalmente na forma de tabelas com linhas e colunas. Nesse formato, torna-se mais fácil seu processamento. Eles são armazenados em um banco gerenciador de dados.

Já os dados não estruturados são aqueles não formatados, o que dificulta sua análise e seu processamento. Nesse sentido, temos as imagens, as mensagens em e-mails e redes sociais, os documentos de texto, os vídeos e assim por diante.

Percebe-se, portanto, que a estruturação dos dados em um formato específico facilita sua análise, otimizando assim os resultados, já que é possível obter informações e insights mais valiosos.

Os gráficos

Os gráficos são um tipo de formatação de dados. Eles expressam visualmente dados (especialmente valores numéricos), facilitando a interpretação e compreensão deles.

A associação visual costuma ser mais fácil, por exemplo, que a análise matemática, que a interpretação racional baseada em textos corridos ou em uma sequência de imagens aparentemente sem ligação umas com as outras.

Na construção dos gráficos, existem dois eixos que se relacionam, apresentando crescimento ou diminuição de algum evento ao longo do tempo.

Os gráficos contêm elementos como:

  • o título, que resume a ideia mostrada no gráfico de forma atrativa e informativa;
  • os números, que comparam e expõem as informações produzidas pelos gráficos (relacionam, principalmente, quantidades a períodos, como mês, trimestre, ano);
  • as legendas, que ajudam a compreender as informações (o uso de cores ao lado das legendas ajuda a identificar as variações mostradas nos gráficos);
  • as fontes de informações (muitos gráficos mostram as fontes de onde foram retiradas as informações).

Por isso, transformar dados em gráficos se trata de uma ação muito útil para agilizar os processos e as tomadas de decisões nas empresas.

A visualização de dados em diferentes tipos de gráficos

A escolha do tipo de gráfico mais apropriado é importante para que a análise dos dados seja a mais eficiente possível. Com as novas ferramentas tecnológicas, é possível aplicar recursos de interatividade gráfica (real-time) que agilizam os processos, criando não apenas gráficos, mas também mapas e figuras mais detalhadas.

Para selecionar o tipo de gráfico mais apropriado, é importante definir o que será mostrado: uma comparação, uma composição, uma relação entre os dados, uma distribuição.

Os gráficos de colunas estão entre os mais usados. São formados por colunas, uma ao lado da outra, cujos tamanhos revelam valores mais altos ou mais baixos no decurso de um período.

Os gráficos de pizzas também são fáceis de interpretar. Cada “fatia” da pizza representa um valor, geralmente um percentual. Fatias maiores representam valores mais altos.

Os infográficos procuram explicar as coisas por meio de imagens e outros elementos visuais, acompanhados por textos básicos que resumem o assunto. O histograma é semelhante ao gráfico de colunas, mas geralmente não apresenta o eixo Y (vertical), somente o eixo X (horizontal).

Ainda existem os gráficos de barras, de linhas, de rosca, de área, de rede (usados principalmente na gestão de projetos), de bolhas, de medidores, de superfície, de radar, além dos diagramas e as tabelas.

Transformar dados em gráficos é uma estratégia usada para acelerar o processo de análise e busca por soluções, contribuindo para maior produtividade e decisões acertadas. O próprio sistema automatizado de análise de dados pode sugerir ou criar o gráfico mais apropriado.

Conseguiu entender a importância de transformar dados em gráficos? Aproveite para conhecer ferramentas que te ajudarão na gestão de dados, visitando e curtindo a página da BDA Solutions no Facebook!

3 coisas que você precisa saber ao trabalhar com dados

trabalhar com dados

Os dados são de fundamental importância para qualquer negócio. Quanto maior a empresa, maiores serão a quantidade de dados coletados e analisados. Assim, pode se tornar muito difícil gerenciar um volume elevado de dados se o administrador não estiver realmente preparado para a tarefa.

Nem sempre é um processo simples o gerenciamento e controle de dados. Por isso, recomenda-se trabalhar com ferramentas mais desenvolvidas, que permitam a automação, reduzindo as possibilidades de erros e otimizando os resultados.

Neste artigo, mostraremos 3 coisas importantes para saber ao trabalhar com dados. Confira!

1. Potencialize seus dados com uma equipe multidisciplinar

Não é suficiente ter uma equipe de TI, vale a pena procurar outras análises e desenvolver uma cultura voltada para os grandes dados dentro da organização.

Além dos profissionais de TI, é importante contar com a opinião de profissionais de outras áreas, como sociologia, estatística, comunicação social, marketing e assim por diante.

Além das avaliações automatizadas, um bom trabalho com dados considera a interferência de cientistas, engenheiros e outros profissionais para que seja efetivamente um trabalho bem-sucedido.

2. Saiba aproveitar o grande volume de dados

Com a massificação das mídias digitais e da telefonia móvel, existe um enorme potencial das fontes de dados. É importante entender como o elevado volume de dados pode se transformar em um aliado do gestor.

Podem ser aplicadas, por exemplo, estratégias analíticas fundamentadas em tecnologias que usam o processamento inteligente, como a inteligência artificial (IA) e a machine learning.

Uma empresa pode ir além da análise financeira de suas vendas e da prestação de seus serviços, explorando e interpretando as curtidas que os clientes deixam nas redes sociais. Isso é apenas um exemplo de como é possível transformar em oportunidades algo que aparenta estar fora de controle por ser muito excessivo.

Existem diferentes possibilidades de criar oportunidades ao trabalhar com dados, sempre respeitando os objetivos da empresa e investindo na integração e na avaliação granular dos bancos de dados de diferentes naturezas. Devido ao nível alto das soluções de Big Data, o administrador pode obter insights maravilhosos.

3. Não confunda Big Data Analytics com análise de dados

Alguns gestores ainda confundem as soluções de BDA (Big Data Analytics) com as soluções mais comuns de análises de dados. Além da agilidade, exatidão e elasticidade tecnológica para os volumes grandes de dados, o que mais serve para diferençar o Big Data Analytics da solução mais simples é a forma de visão que o gestor pode lançar sobre os dados.

As operações mais tradicionais de BI (Business Intelligence) e análises de dados estão relacionadas principalmente a questões que abordam o passado, considerando os dados históricos.

Ao trabalhar com dados aplicando o Big Data, a empresa realiza análises históricas e descritivas além de permitir diagnósticos e fazer previsões acerca do futuro do mercado segmentado (o ramo em que a empresa atua) empregando complexas avaliações preditivas.

Os cientistas de dados e os profissionais especializados em Big Data podem criar algoritmos com potencial para cruzar dados associados ao passado para tomar decisões mais assertivas, relacionadas aos tempos futuros. A análise preditiva é, portanto, uma das mais importantes funcionalidades do BDA.

Considere esses três pontos ao trabalhar com dados de modo a obter melhores resultados em sua gestão, aproveitando e criando boas oportunidades e transformando o grande número de dados em ferramentas estratégicas para o desenvolvimento da empresa!

Aproveite para aprender mais a fundo os dados, sabendo o que é Data Science e como ela pode ser aplicada em seu negócio! O conhecimento científico dos dados pode abrir novas portas para as empresas modernas.

4 dicas de estatística para cientistas de dados

cientistas de dados

A atuação como cientista de dados é uma das mais promissoras atualmente e para o futuro. Com o grande volume de informações geradas pelas diversas tecnologias, o profissional tem que fazer análises aplicadas e confiáveis.

Um dos jeitos de obter bons resultados é por meio da aplicação da estatística. Essa ferramenta traz confiabilidade para a análise de informações, além de ajudar a encontrar padrões e correlações.

Para aproveitá-la ao máximo, veja 4 dicas de estatística para cientistas de dados e entenda como ela pode gerar bons resultados.

1. Realize experimentos com nível de confiança

Uma das formas de aplicar o potencial dessa ferramenta de análise é por meio da modelagem de experimentos com as características adequadas. A intenção é validar hipóteses específicas, com a adoção de conclusões viáveis e seguras.

Então, o recomendado é modelar experimentos para definir quais serão as hipóteses abordadas, a amostra analisada e qual é o intervalo de confiança. Assim, é possível dar origem a conclusões práticas.

2. Utilize mecanismos para fazer boas estimativas

Também é recomendado que os cientistas de dados utilizem a estatística para fornecer avaliações e previsões com potencial para a geração de bons impactos. Para tanto, é possível utilizar análises anteriores para realizar estimativas com algum grau de confiança.

Uma das formas de fazer isso é pela extrapolação de dados. Após encontrar a correlação entre as informações, é possível modelar fórmulas que demonstram o que potencialmente acontecerá em novos cenários. Com o apoio de informações concretas, a previsão ganha confiabilidade.

3. Não ignore os modelos não-lineares

Quando se fala em fazer análises estatísticas, a regressão linear é a mais utilizada. Ela se baseia em um alto grau de correlação entre dados que, quando são plotados, atuam em uma linha contínua e previsível.

No entanto, nem tudo relacionado a Data Science segue um padrão desses. Para esses casos, existem os modelos não lineares. Eles são elementos que sofrem grandes variações de comportamento, mas que têm o seu valor para a tomada de decisão.

Então, é fundamental que o cientista de dados esteja preparado para trabalhar com esses conjuntos de dados, em busca das melhores respostas, confirmações de hipóteses e entendimentos sobre certas etapas.

4. Utilize a tecnologia para apoiar a atuação como cientistas de dados

A estatística é uma vertente da matemática consolidada e desenvolvida ao longo de muitas décadas e séculos. Até pouco tempo, era preciso se aprofundar de forma completa nos conceitos desse conhecimento, de modo a aplicar todo o seu entendimento.

Para os cientistas de dados, entretanto, vale mais a pena adotar as ferramentas tecnológicas como um grande apoio. Uma das melhores indicações é usar a programação em várias linguagens para conseguir aplicar conceitos estatísticos.

Há softwares e códigos que podem fazer uma regressão linear descomplicada, bem como empregar algoritmos da melhor forma. Não é preciso, então, aprofundar-se tanto na abordagem, sem abrir mão de adotar os seus efeitos.

Ao aplicar essas dicas de estatísticas, os cientistas de dados podem aproveitar melhor o tratamento de informações e o encontro de respostas. Como consequência, é possível atingir objetivos específicos com maior facilidade.

Agora que você já sabe algumas dicas de estatísticas para cientistas de dados, que tal aprender mais sobre o assunto com o nosso curso de Estatística Aplicada? Saiba mais!

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