Adriana Elbaum 
Na era da inteligência artificial na gestão estratégica, os dados são considerados o novo petróleo, e com razão. A utilização inteligente dos dados pode ser um catalisador para o sucesso de qualquer negócio.
Então, vamos explorar os principais benefícios de usar dados na gestão estratégica e entender como transformá-los em insights acionáveis para apoiar em decisões mais assertivas e impulsionar o crescimento da sua empresa.
Dados como alicerce da gestão estratégica
Clive Humby, um renomado cientista de dados, disse uma vez que “Dados são o novo petróleo”, e essa afirmação nunca foi tão verdadeira. A gestão estratégica de qualquer negócio, especialmente aqueles voltados para a tecnologia ou serviços digitais, depende intrinsecamente de insights baseados em dados.
Desde o controle de vendas até o planejamento estratégico e a identificação de oportunidades, dados são fundamentais para a tomada de decisões assertivas.
O uso de ferramentas de inteligência artificial tem revolucionado a forma como empresas exploram o potencial dos dados. Antigamente, a análise de dados complexos estava restrita a um grupo limitado de profissionais com habilidades técnicas avançadas.
No entanto, com o surgimento de novas tecnologias, como o Code Interpreter da OpenAI, a análise e interpretação de dados se tornaram mais acessíveis a um público mais amplo.
Isso significa que qualquer profissional pode executar tratamentos e análises de dados mais complexas, transformando dados em planos de ação estratégicos sem a necessidade de conhecimentos avançados em programação do Python, por exemplo.
E essa é só a ponta do iceberg diante de todo o potencial que a IA ainda tem a contribuir neste sentido.
Transformando dados em ações
Embora lidar com a quantidade e variedade de informações coletadas seja essencial, é igualmente importante transformá-las em insights de negócio propriamente ditos. O que requer um processo de análise mais estruturado.
É justamente aí que está o grande desafio de qualquer área ou profissional de dados, traduzi-los em ações efetivas. Armazenar e tratar os dados para gerar, a partir deles, relatórios e dashboards, são processos trabalhosos.
Porém, extrair os insights e informações que vão otimizar a gestão e as decisões é ainda mais complexo. No Paradoxo da Escolha, Barry Schwartz explora como o excesso de informação pode dificultar as escolhas. Em uma empresa com muitos dados, dispersos em relatórios e indicadores, muitas vezes a gestão entra em inércia de decisão.
Por isso, cada empresa deve identificar as métricas-chave que são relevantes para o seu modelo de negócio. Além das métricas mais comuns, como receita, vendas e cancelamentos, é fundamental explorar as métricas específicas que afetam diretamente o seu Demonstrativo de Resultados (DRE).
Se uma empresa é focada em assinaturas, ela deve medir seu MRR, índice de churn, e LT. Já um e-commerce deve ficar atento às taxas de conversão, abandono de carrinho e CAC.
Além disso, pode parecer uma dica óbvia, mas é importante separar tempo para analisar os dados. É comum que as organizações invistam muito esforço nos processos de engenharia de dados, montando ETLs complexas, estruturando bancos de dados e construindo dashboards.
Mas, muitas vezes, não há processos de acompanhamento e análise bem estruturados, e as informações ficam perdidas ou são subutilizadas.
Desafios na implementação de uma abordagem baseada em dados
Agora que já sabemos que o principal desafio é transformar os dados em ações específicas, podemos nos aprofundar um pouco mais nessas necessidades. Ter uma pessoa ou equipe responsável por analisar os dados, por exemplo, é fundamental para transformá-los em insights acionáveis.
E essa função não deve se limitar à alta gestão, mas ser distribuída em diferentes áreas de negócio, abrangendo níveis táticos e operacionais.
Isso porque, apesar dos benefícios, a implementação de uma abordagem baseada em dados pode encontrar alguns desafios. A falta de confiança neles é um problema comum, principalmente em empresas que estão começando a desenvolver suas áreas de Business Intelligence (BI).
Nesse estágio da maturidade de dados é comum que gestores diferentes tragam valores distintos para a mesma métrica. A centralização das informações em uma área que preze pela sua acurácia é essencial para superar esse desafio.
Excesso de informação, com múltiplos relatórios, dashboards e indicadores, também é um ofensor da gestão baseada em informação. Neste caso, é importante ter uma boa curadoria dos conteúdos de BI, além de descontinuar relatórios antigos e defasados quando versões novas são implantadas.
Migrar de planilhas para um software de BI também é um passo difícil. A recomendação é que as abordagens com dashboards e planilhas sejam complementares. As áreas de inteligência comercial, planejamento ou financeira, podem fazer a última milha nas análises, desde que consumam a informação gerada e tratada por uma fonte centralizada e confiável.
Neste sentido, o desafio principal está justamente no fato de que para capturar dados e explorar as métricas, o ideal é usar o arsenal de BI nas plataformas usadas pela sua empresa. No e-commerce, por exemplo, os relatórios de venda trazem as principais métricas de acompanhamento.
A Vindi, como uma solução que centraliza o billing, oferece relatórios e indicadores para gestão de assinaturas e adquirência. Portanto, conforme a empresa cresce você pode formar uma equipe de dados para analisar estrategicamente as informações mais relevantes para a sua operação.
Enquanto a sua ferramenta se ocupa de captar e transformar esses dados, sua equipe fica apenas com o trabalho de analisar as informações fornecidas pela solução.
Ferramentas, tecnologias, métricas SaaS e insights relevantes
Para as empresas que estão começando cujo volume de dados é menor, é totalmente aceitável fazer uma gestão de indicadores através de planilhas. Ou até mesmo utilizando as soluções de relatórios disponibilizados pelas plataformas transacionais – como as de marketplace ou da própria adquirente.
Já para as empresas em crescimento, migrar de planilhas para soluções de Business Intelligence de mercado, como PowerBI, Metabase ou Tableau, é uma decisão acertada. Essas ferramentas são suportadas por bancos de dados em cloud na Azure, AWS ou Google e possibilitam a análise avançada de dados e a geração de insights mais precisos.
As empresas nesse estágio consomem endpoints (APIs e Webhooks) das suas plataformas transacionais, como a Vindi, por exemplo, para fornecer dados para as suas estruturas de forma rápida e segura, e assim alimentar seus BIs.
Já para as empresas que atuam no modelo SaaS e possuem uma “sopa de siglas” de métricas específicas, como MRR, Churn, LTV, CAC, ARPU e ARPA. Essas métricas são fundamentais para entender a saúde financeira e a eficácia do modelo de negócio recorrente.
Com a análise cuidadosa dessas métricas, é possível tomar decisões mais informadas sobre investimentos, retenção de clientes e crescimento sustentável. Veja um pouco mais de detalhes sobre elas:
- O MRR, a receita recorrente mensal, tem uma posição fundamental entre as métricas para empresas SaaS ou aquelas que trabalham com assinaturas. Essa métrica representa a receita mensal das suas assinaturas e pode ser considerada na tomada de decisão sobre gastos e investimentos. Ao analisar o MRR é importante levar em conta o Churn, que é a taxa de cancelamento das assinaturas.
- LTV e CAC são normalmente analisadas em conjunto. O LTV é a receita total que um cliente vai deixar na sua empresa ao longo de sua jornada (LT, ou lifetime do inglês). E o CAC é o custo de aquisição de um cliente, que inclui custos de vendas, marketing e comissões. É importante que o LTV seja maior que o CAC para que a empresa tenha sucesso, uma relação maior que 3 na divisão do LTV / CAC é normalmente considerada saudável para empresas de tecnologia.
- ARPU e ARPA são as receitas médias por usuário e por conta, respectivamente, elas são uma representação do ticket médio de uma assinatura. São importantes para análises de rentabilidade junto aos custos de produtos e serviços.
Confira o episódio do Podcast Dentro do Ringue onde explico com mais detalhes algumas métricas SaaS importantes e dados de mercado:
O potencial além da gestão estratégica
Além de impulsionar a tomada de decisões estratégicas, os dados podem ser aproveitados em diversas camadas da organização. Desde a gestão intermediária, que pode analisar a eficiência das equipes, até o nível operacional, onde os analistas e operadores podem tomar decisões mais rápidas e precisas com base em dashboards customizados.
Mesmo a nível operacional os analistas ou operadores se beneficiam de dashboards que apresentam as métricas do seu dia a dia e os ajudam a tomar decisões melhores e mais rápidas. Como qual cliente atender primeiro em uma fila, de acordo com o valor do pedido e tipo de problema, por exemplo.
Para muitas empresas, especialmente aquelas que trabalham com B2B e tecnologia, os dados também podem ser uma fonte complementar de receita. Por isso, é comum que empresas SaaS B2B ofereçam soluções de dashboards e indicadores avançados para seus clientes.
Novo dashboard da Vindi oferece insights poderosos para uma gestão mais assertiva.
Em resumo, os dados oferecem insights valiosos que ajudam a orientar as decisões, aprimorar processos e identificar oportunidades de crescimento. Ao adotar uma abordagem baseada em dados e explorar as ferramentas e tecnologias disponíveis, sua empresa estará um passo à frente na busca por vantagens competitivas de um mercado em constante evolução.
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