Construindo análise de dados utilizando o framework DEILAS

Análise de dados é uma prática utilizada para extrair informações relevantes e significativas a partir de conjuntos de dados brutos. 

Em um contexto de negócios ela torna possível tomar decisões assertivas, identificar tendências e padrões, além de otimizar processos e possibilitar a personalização e segmentação de clientes.

Você pode basear-se no framework DEILAS para auxiliá-lo na construção da estrutura de sua análise para conseguir extrair o máximo de valor dela.

Conheça a estratégia por trás de cada letra do acróstico 

Defina objetivos: Na definição dos objetivos é importante fazer as perguntas certas. Então, tenha sempre em mente a importância da conexão com o planejamento estratégico, assim você conseguirá identificar o problema com mais facilidade e conseguirá propor soluções a partir das hipóteses levantadas.

O objetivo é como se fosse o Ponto de destino, o ponto final onde você quer chegar.

Ex: Crescimento de vendas,aquisição de clientes,retenção de clientes,etc

Estabeleça métricas: As métricas te ajudarão a responder às perguntas relacionadas ao objetivo. Então, saiba quais os números você precisará, o que precisará cruzar, e adicione a sua análise para conseguir respondê-las.

Ex: Número de transações, quantidade de novos clientes, quantidade de usuários recorrentes,etc

Identifique as fontes: Após compreender as perguntas relacionadas ao objetivo e quais os dados precisará para respondê-las, é chegado a hora de se perguntar se possui tudo que precisa para completar a análise e identificar em quais as fontes conseguirá obtê-las.

Ex: Software de administração da empresa (SAP, TOVS, VTEX, MAGENTO,etc), Google Analytics, Adobe Analytics, etc.

Limpe as bases: Na limpeza das bases é importante aplicar filtros e retirada de outliers (ponto fora da curva) na formatação para evitar os vieses das análises.

Analise os dados: Este é o momento de realizar a conexão com as etapas iniciais. Relembre as perguntas, criando hipóteses para respondê-las, caminhos para melhorar os indicadores impactados e projeções para se assegurar do que virá. 

Além disso, também é o momento de criar visualizações para validação ou refutação das hipóteses e melhor identificação de insights.

Análises como regressão linear, comportamento de variáveis através de testes A/B, entre outras, irão trazer os resultados sobre as estratégias construídas através das hipóteses.

Sugira decisões: Use as análises e a estatística para projetar resultados e dar consistência aos argumentos, tendo em vista o respaldo que obteve através dos dados, o momento é de criar um bom storytelling para comunicar de forma clara e persuasiva, a fim de que as ideias sejam aplicadas e tragam resultados que impactarão o negócio.

Conhece algum outro framework para análise de dados, compartilhe conosco!