Em uma pesquisa, a análise de dados faz parte de vários processos corporativos. Na área de vendas, por exemplo, ela auxilia especialistas em marketing a entender o mercado, avaliar expectativas, satisfação e recomendação de clientes, a testar novos produtos, moldar os serviços e campanhas do negócio de acordo com as necessidades do seu público alvo. Já internamente, ela pode ser utilizada para encontrar gargalos operacionais e otimizar rotinas de trabalho. Pesquisas com o público interno das organizações como Clima Organizacional, Avaliação de Áreas de Apoio, Mapeamento de Cultura Organizacional ajudam a avaliar percepções, identificar gaps e melhorar as relações no trabalho.
Para ser eficaz, a análise dos dados deve ser pensada desde o inicio, quando estamos definindo as metodologias e ferramentas de pesquisa que serão utilizadas no projeto. O processo de coleta, processamento e análise deve otimizado para evitar distorções. Além disso, a empresa deve evitar uma série de erros para aumentar o impacto dos insights obtidos com a avaliação dos registros. Quer conhecer os principais? Então veja a nossa lista abaixo!
1. Não planejar corretamente a coleta dos dados
Com a popularização das redes sociais e dos smartphones, as fontes para coletas de dados (e a quantidade disponível para análise) cresceu vertiginosamente. Nesse cenário, o trabalho do analista tornou-se mais complexo. Na busca por seus objetivos, ele deve lidar com um conjunto maior de variáveis e, consequentemente, as chances de erros ao fazer a análise dos dados aumentam.
Para evitar que a coleta de dados seja ineficaz, faça um planejamento abrangente. Identifique os principais pontos a serem levantados durante a pesquisa, crie questionários precisos e avalie os melhores meios para obter uma informação. Assim, a quantidade de informações de baixa relevância coletadas será menor, reduzindo o tempo necessário para processar os dados.
Outro ponto importante é a definição da metodologia de pesquisa a ser utilizada. A combinação de técnicas de pesquisa qualitativas e quantitativas sempre oferecem um resultado mais abrangente, facilitando o entendimento e leitura dos cenários, oferecendo mais elementos para a tomada de decisão.
2. Não testar os pressupostos dos testes estatísticos
Os softwares de big data e análise facilitam grande parte do trabalho de analistas de dados. No entanto, para que esse trabalho seja eficaz, é indispensável que o analista utilize uma metodologia correta e precisa. Consequentemente, o poder das ferramentas utilizadas será aliado ao conhecimento e às principais técnicas de testes estatísticos.
3. Coletar as informações sem precisão
Seja por descuido ou falta de planejamento, a coleta de informações pode acabar sendo feita sem a precisão necessária. Em casos de pesquisas, especificamente, esse é um problema que pode comprometer toda a análise dos dados, uma vez que a qualidade dos registros coletados será baixa.
Diante disso, o responsável pelo planejamento da pesquisa deve estar atento aos direcionamentos que serão dados para os analistas. Caso essa tarefa seja feita por meio de um questionário, por exemplo, perguntas ambíguas ou muito grandes devem ser evitadas. Da mesma forma, os pontos abordados devem estar diretamente ligados às informações que o negócio busca coletar, diminuindo o número de informações que serão descartadas posteriormente.
Outro fator importante em pesquisa é saber elaborar a pergunta e as opções de resposta para garantir um bom resultado posterior. Alguns temas podem ser tratados com perguntas diretas, outros são mais aconselhados em formato de perguntas indiretas. Também é importante que a estrutura do questionário ou roteiro considere pontos de “checagem” para confrontar respostas.
4. Não classificar as informações corretamente
Tão importante quanto a coleta, é a forma como o analista classifica e armazena as informações. Para que o processo de análise seja feito com maior agilidade e baixo índice de erros, deve-se dividir todos os registros em subgrupos de amostra de acordo com os objetivos da pesquisa.
Essa medida simples vai impactar todo o processo de análise dos dados. Ele será feito com maior agilidade e segurança. Padrões serão identificados com agilidade e, assim, os objetivos serão alcançados em um prazo menor.
A habilidade de agrupar, classificar e comparar os dados coletados, a partir de uma visão propositiva, que apoie o cliente na estruturação de planos de ação consistentes pode ser o grande diferencial entre uma pesquisa aleatória e uma pesquisa estruturada e elaborada a partir das melhores práticas de mercado.
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