Como otimizar o ROI com inteligência de negócios
19/04/2024
Neste guia, compartilhamos cinco dicas fundamentais para maximizar o potencial do seu projeto de Business Intelligence.
A visualização de dados, ou DataViz, vai muito além da estética. Um dos fatores fundamentais do DataViz, mas que quando implementado faz muita diferença, é saber qual tipo de gráfico usar. A escolha certa do gráfico é essencial para obter insights que geram uma tomada de decisão mais acertada e rápida. Neste artigo completo, você vai descobrir os principais tipos de gráficos utilizados no meio empresarial e de análise de dados, quando utilizá-los e exemplos práticos.
Os Gráficos de Linha funcionam como uma representação visual de uma linha do tempo, revelando como algo evolui com o passar do tempo. Esses gráficos são valiosos para identificar mudanças ao longo de um período, mas também são úteis para identificar padrões e tendências.
Para ilustrar, imagine querer analisar a receita mensal de uma loja em 2023. Cada ponto no gráfico corresponderia à receita mensal, conectados por linhas para mostrar a variação ao longo do ano.
No entanto, sua eficácia pode depender da situação. Se você gerencia uma empresa de varejo e deseja entender o desempenho do Produto A em 2023, um gráfico de linha seria útil. Porém, se a intenção é comparar o desempenho do Produto A com o Produto B, o gráfico de linha pode não ser a melhor escolha, pois não mostraria uma relação significativa entre os dois. Nesse caso, um gráfico de barras seria mais apropriado.
O gráfico de barras é usado para mostrar dados organizados em categorias ou grupos onde o comprimento de cada barra é proporcional ao valor que ela representa, simplificando a comparação de informações. Além das barras verticais, que representam dados de maneira convencional, existem também as barras horizontais, especialmente úteis quando se lida com nomes longos de categorias, como os produtos de uma empresa.
Esse tipo de gráfico é destacado especialmente por ser eficaz na comparação de informações, permitindo uma análise visual rápida e intuitiva, agilizando o processo de tomada de decisão. Além disso, também pode ser utilizado para avaliar a contribuição de diferentes partes para o todo, tornando-o versátil em diversos contextos empresariais.
Considerando o exemplo anterior, se uma empresa deseja comparar o lucro entre os produtos A e B, o gráfico de barras é a escolha ideal para essa análise, proporcionando uma representação visual clara e facilitando a interpretação das diferenças entre os produtos.
Os gráficos de pizza representam uma relação de parte para o todo em seus dados. Cada fatia equivale a um componente, e todas as fatias juntas totalizam o todo. Os gráficos de pizza são uma das formas mais comuns de visualizar dados, embora possam ser usados de maneira inadequada.
Para ilustrar, imagine ter um portfólio de cinco produtos e você quer entender qual produto contribuiu mais para o seu faturamento. Para descobrir isso, o gráfico em pizza poderia ser utilizado, proporcionando uma visão geral da relação de parte para o todo e destacando como cada produto contribuiu para o faturamento.
No entanto, os gráficos de pizza devem ser usados com cautela. Ele não é indicado para avaliar tamanhos relativos de categorias e visualizar percentagens que não somam 100%, por exemplo. Dependendo do contexto, outros tipos de gráficos são mais eficazes.
Um gráfico de dispersão, também conhecido como scatterplot, é uma representação visual que destaca a relação entre duas variáveis numéricas, posicionadas nos eixos horizontal e vertical simultaneamente. Esse gráfico é usado para entender dados ao invés de comunicar com dados, o que o torna bastante popular no meio acadêmico e em departamentos de Business Intelligence e Análise de Dados.
Para ilustrar, imagine que um Scatterplot é utilizado para analisar a relação entre a satisfação do usuário e a frequência de uso de um aplicativo para monitoramento de saúde. Ao coletar dados desses usuários ao longo de um período, cada usuário pode ser representado como um ponto no Scatterplot. Isso permitirá visualizar se há uma relação entre a satisfação do usuário e o uso do aplicativo.
Com base nesses dados, a sua empresa poderia ajustar estratégias de marketing, ajustar funcionalidades do aplicativo ou serviços de suporte para melhorar a experiência do usuário e, assim, impulsionar a satisfação e o engajamento.
Os heatmaps são usados para mostrar relações entre duas variáveis diferentes, cada uma representada em um eixo diferente. Observando como as cores das células mudam em cada eixo, é possível identificar padrões nos valores de uma ou ambas as variáveis, facilitando e otimizando a tomada de decisão.
Pense em uma empresa de logística que deseja melhorar suas operações para garantir entregas rápidas e eficientes. Em vez de analisar números isolados, ela coleta dados detalhados sobre o tempo de entrega de cada pacote ao longo de meses, com localização geográfica e horário exato. A partir da cor e da posição da célula, é possível identificar padrões nas rotas, mostrando horários de pico e levando à ajustes para evitar atrasos.
O heatmap também é frequentemente utilizado em websites para analisar a experiência do usuário. O uso de heatmaps é valioso quando se busca uma compreensão visual e intuitiva de padrões em conjuntos de dados complexos.
O gráfico de funil destaca o fluxo de usuários ou clientes através de diferentes estágios. Sua forma distinta, começando larga e estreitando-se gradualmente, facilita a identificação de quedas significativas entre um processo e outro. Essa representação gráfica é frequentemente usada para contextos de negócios e vendas, pois oferece uma visão rápida de como os usuários avançam ou abandonam um processo específico, mas também pode ser utilizado em outros casos, como no departamento de atendimento ao cliente, por exemplo.
Imagine uma equipe de atendimento ao cliente em um centro de suporte técnico. O processo inicia com o recebimento de solicitações de clientes, seguido pela triagem e diagnóstico dos problemas. A partir daí, os casos podem ser resolvidos diretamente, ou podem exigir encaminhamento para uma equipe mais especializada.
Nesse contexto, um gráfico de funil pode ser aplicado para visualizar como as interações com o cliente fluem por essas etapas. O topo do funil representa o volume total de solicitações recebidas, e cada estágio subsequente mostra a redução no número de casos à medida que avançam pelos diferentes níveis de suporte de suporte técnico. Isso oferece uma visão clara das taxas de resolução, possíveis gargalos e áreas que exigem melhorias para aprimorar a eficiência operacional e a satisfação do cliente.
Esses benefícios mostram na prática a importância da visualização de dados e como ela pode começar a ser implementada com pequenos passos, como através da escolha certa dos tipos de gráficos. Quando aliada à inteligência de negócios, ou business intelligence, o DataViz é ainda mais poderoso. Para entender melhor como o business intelligence pode ajudar a sua empresa, acesse aqui.
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