Tipos de análise de dados

Nesse cenário, o vice-presidente sabe que as vendas não estão crescendo, mas essa única observação não lhe diz o que fazer a seguir. Cada pergunta de acompanhamento requer um método analítico diferente. Cinco tipos de análise trabalham juntos para levar a investigação da observação inicial a uma recomendação de preços concreta.

Análise descritiva: o que aconteceu?

A análise descritiva quantifica o que aconteceu sem explicar o porquê.

Para a Tailwind Traders, isso significa criar um painel que divide o total de vendas por canal e produto. O painel mostra que as vendas online representam quase metade de toda a receita, com as mídias sociais como o segundo maior canal. Lojas e outlets contribuem significativamente menos. Tendências mensais confirmam a preocupação do VP: as vendas flutuam sazonalmente, mas não mostram crescimento geral.

A imagem a seguir mostra um painel de vendas e marketing que fornece às partes interessadas uma visão rápida do desempenho por meio de cartões, gráficos de rosca, gráficos de barras e linhas de tendência em diferentes canais e produtos.

Análise de diagnóstico: por que isso aconteceu?

O objetivo é sempre mover de sintoma para causa.

O painel confirmou que as vendas não estão crescendo, mas o VP agora precisa saber o que impulsiona as ofertas que fecham. O processo de diagnóstico segue três etapas:

1. Identificar o que investigar — as taxas de fechamento variam significativamente entre produtos e equipes de vendas.
2. Coletar dados relacionados – níveis de desconto, categorias de produto, tipos de campanha, proprietários de vendas.
3. Localize o padrão – os níveis de desconto têm o maior impacto sobre se um negócio fecha, quase triplicando a probabilidade. O tipo de produto e a equipe de vendas também influenciam os resultados.

Essa análise apresenta uma visão mais profunda: a equipe pode estar contando com descontos pesados para fechar negócios, o que impulsiona o volume, mas corroe as margens.

A imagem a seguir mostra um exemplo de um visual dos Principais Influenciadores em Power BI. Esse tipo de visual identifica automaticamente quais fatores mais impulsionam um resultado específico, classifica-os por impacto e mostra a relação em um gráfico de dispersão para que você possa validar o padrão visualmente.

Análise preditiva: o que provavelmente acontecerá a seguir?

A análise preditiva usa padrões históricos para estimar resultados futuros antes que eles ocorram.

Agora que a equipe entende o que está impulsionando os resultados, o vice-presidente quer saber para onde a receita está indo. A equipe plota a receita mensal nos últimos dois anos e adiciona uma previsão. A linha de tendência mostra uma leve trajetória descendente, e a previsão projeta que o padrão continua nos próximos meses.

A imagem a seguir mostra um gráfico de linhas com uma previsão integrada. A área sombreada cinza projeta onde a tendência está indo com base em padrões históricos, dando às equipes um intervalo visual de valores futuros prováveis.

Análise prescritiva: o que devemos fazer?

A questão central é sempre: "Se fizermos isso versus isso, qual é o resultado provável?"

A análise de diagnóstico revelou que descontos pesados impulsionam fechamentos, mas prejudicam as margens, e a previsão mostra a receita diminuindo gradualmente. O VP agora precisa determinar a estratégia de preço certa. A equipe modela o impacto de ajustar os preços de uma redução de 10% a um aumento de 20% e descobre um trade-off claro: reduzir os preços aumenta a receita, mas diminui o lucro, enquanto aumentos moderados de cerca de 7% a 10% maximizam o lucro antes que a resistência dos clientes faça ambas as métricas caírem.

A imagem a seguir mostra um gráfico de dois eixos que compara a receita ajustada com o lucro ajustado em diferentes preços, permitindo que os tomadores de decisão vejam exatamente em que ponto a relação de compensação deixa de ser favorável e passa a ser desfavorável.

Análise cognitiva: o que a IA pode nos ajudar a entender?

A análise cognitiva responde a perguntas que exigem processamento além da capacidade humana, não apenas versões mais rápidas do trabalho que você poderia fazer manualmente.

A Tailwind Traders também coleta milhares de avaliações de clientes, tickets de suporte e menções nas redes sociais. A análise cognitiva usa IA para processar esses dados não estruturados em uma escala que a análise manual não consegue igualar — categorizando o feedback por tema e sentimento, identificando correlações inesperadas entre centenas de variáveis e revelando padrões que levariam muito mais tempo para os analistas descobrirem.

IA na análise

Além da análise cognitiva como método, as ferramentas de IA também ajudam os analistas a trabalhar com mais eficiência em todos os quatro tipos tradicionais. A IA pode gerar resumos de dados iniciais, sugerir quais fatores investigar, detectar anomalias e traduzir questões de linguagem natural em consultas analíticas.

A função do analista em cada caso permanece a mesma: confirme se o tipo de análise correto é aplicado, valide se a saída responde à pergunta que está sendo feita e determine se os dados são confiáveis o suficiente para agir.