D. Dinis Business School

BIG DATA OU SMART DATA?

BIG DATA OU SMART DATA?

Os 7 erros que podem abalar a capacidade de ter um projeto online de sucesso.

A decisão entre ter muitos dados ou dados úteis tem levado muitas empresas a perceber que recolher todos os dados e depois ser esmagado pelo volume, não é o caminho mais inteligente. Qual é?

Caminhos inteligentes são habitualmente aqueles que moldamos aos objetivos que pretendemos para os nossos negócios e projetos. Quando sabemos para onde queremos ir, sabemos como ir.

Infelizmente, no digital, seja por falta de maturidade de alguns modelos de negócio, seja por estarmos ainda muito presos a conceitos tradicionais e fundados em modelos offline, caímos em várias armadilhas. Entre os erros mais habituais, destacamos.

 

1 - Big data significa SMART data?

Para um público leigo, big data significa medir tudo, saber tudo, conhecer tudo. Mas, esse tudo vem habitualmente a uma necessidade de processar, limpar, agregar e perceber os dados. Sendo que os dados podem ser cruzados com outras fontes, muitas vezes o volume leva a uma incapacidade de ação. 

Segundo Porter e Tanner, um objetivo SMART goals, deve ser:

  1. Específico: é claro, reconhecido por todos;
  2. Mensurável: é possível ser medido;
  3. Alcançável: é possível ter um plano de ação para o alcançar;
  4. Realístico: nem demasiado complexo nem fácil;
  5. Limitado no tempo: o tempo é suficiente para termos dados e para alcançar o objetivo?

A “gula” pelo volume e pelo cruzamento de fontes de dados, pode rapidamente levar àquela frase: os dados são diferentes, não são comparáveis. Ou, até são comparáveis, mas foram recolhidos em momentos e/ou contextos distintos. Imaginem um exemplo simples de comprar, uma ação de venda de gelados em que tivemos um mês de agosto com sol e temperaturas acima dos 23 graus e um verão em que choveu, esteve frio, vento e a maior parte dos portugueses não sentiu calor e vontade de sair de casa. 

 

2 - Mindset analítico 1.0

A necessidade de ter um racional analítico é muito importante, especialmente quando falamos da organização como um todo.

A ideia corrente de ter um silo de relatórios mensais para depois alguém arquivar já não é sustentável. A medição e implementações de ações passaram a ser feitos em tempo-real. Fará sentido esperar um mês para melhorar uma campanha? Testar novas imagens de uma campanha? Claro que não. Cada dia que passasse estaríamos a perder dinheiro.

Gerar leads para um número de telefone, com atendimento 9 às 12 e das 14 às 18, fará sentido num negócio de venda de software para todo o mundo? Possível é, mas quantas vendas e receitas estarmos a perder dinheiro nos demais horários e geografias?

 

3 - Incapacidade de gerar insights

Todos nós geramos e lemos relatórios com descrições do que é apresentado nas tabelas ou gráficos. Lamento imenso, mas isso não são insights e na maioria dos casos os relatórios são uma perda de tempo para todos. Entre muitas coisas, um insight num relatório é algo que eu diretamente posso não conseguir ler nos dados e leva-me a uma ação que de outra forma não identificaria. Portanto, dizer que as visitas passaram de 1.000 para 1.200/mês, lamento, mas não é um insight.

 

4 - Ações que não podem ser mensuráveis

Tentar medir ações que não são corretamente mensuráveis, isolar ações de um contexto mais vasto é um erro que normalmente é criado pela incapacidade de pensar e gerar jornadas multidimensionais dos consumidores.

 

5 - Ausência de acionables

Depois de ter relatórios, insights que mostram que as páginas ou conversões não funcionam, é preciso que tenhamos a capacidade de ligar os insights a ações concretas. Testar novas cores, copies, landing pages deve ser uma tarefa permanente. Testes A/B, quantos fez no último mês? Heatmappings?

 

6 - Websites e apps pensadas para nós próprios

Muito relacionado com os pontos anteriores, temos de deixar de pensar que o website/app são feitos para nós e que temos de gostar muito deles. Temos de - definitivamente - convencer-nos que são um meio para alcançarmos os nossos objetivos e clientes. Google, Amazon, e-bay não primam pelos bons interfaces. Mas, vendem não vendem? Por favor olhe para as suas propriedades digitais como ferramentas que têm de ser otimizadas até serem imbatíveis para os seus objetivos.

 

7 - Erros técnicos

Os erros nascem porque primeiro desenhamos o website e as apps e depois começamos a alinhar as métricas com os websites. O pensamento está invertido: escolhemos as métricas para responder ao negócio e depois desenvolvemos e implementamos.

Porém, muitos websites têm erros técnicos como o Google Analytics mal parametrizado, os websites são executados em múltiplos domínios web sem que o Analytics esteja corretamente preparado para tal. 

Mas, em termos de layout, será que estamos a testar? Será que estamos a ajustar os conteúdos que as pessoas efetivamente procuram nos motores de busca? Será que estamos a medir e testar as criatividades, o tom de comunicação para que consigamos gerar mais e melhores leads? Será que pensamos nisto tudo antes de colocar as coisas em prática? A maior parte das vezes não.

Em suma…

Estes são alguns dos temas e cases que vão ser partilhados com os alunos do Curso de Digital Analytics. Aprender como evitá-los e como gerir os dados para que possam ser efetivamente úteis num mercado em que os dados são - definitivamente - o novo motor dos negócios.

 

Vídeo: https://www.youtube.com/watch?v=nNB9i-2HINE 

Link para ler mais: https://www.clickz.com/how-netflix-uses-big-data-content/

Formador Miguel Maio: https://www.ddinisbschool.com/docentes/miguel-maio

 

Texto redigito por Miguel Maio, Formador do curso de Digital Analytics

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