Identificando e explorando o problema de negócio: aprenda na prática

A expert Caroline Oliveira explica como identificar um problema de negócio é essencial para a análise de dados.

Analisar dados não envolve apenas lidar com números e registros que baseiam percepções e validam hipóteses. Capacidade analítica envolve também a visão de negócio, que é essencial na busca pelo entendimento sobre quais são os problemas que a empresa precisa resolver, seja internamente, seja para aperfeiçoar seu produto ou serviço. 

Ao partir do problema de negócio em sua análise, é possível não apenas compreender melhor o cenário, mas também trabalhar ativamente na busca pela redução dessas recorrências. Aqui, não falamos de simplesmente extinguir problemas, o que é utópico. No entanto, é possível fazer sempre melhor, a partir do processo, para evitar cair nas mesmas questões no futuro.

Quer entender melhor sobre esse tema? Continue a leitura com dicas e insights de Caroline Oliveira, Consultora de Marketing e Negócios e expert no curso de Data Analytics. Acompanhe!

O que são problemas de negócio?

Pensar em problemas de negócio de maneira ampla nos faz pensar em infinitas questões das mais diversas ordens. E até faz sentido, mas aqui, a ideia é tirar desse campo macro e pensar em problemas que podem ser detectados por meio dos dados e, claro, de uma análise.

Se você tem um e-commerce com muitas visitas, mas com poucas compras, há aí um problema claro. Da mesma forma, se as pessoas acessarem seu app de investimentos, mas desistem de abrir a conta, pode ser que alguma coisa esteja acontecendo. Nesses dois, e em muitos outros casos, os problemas são claros, mas falta entender o que os causa.

Os problemas de negócio são essas questões que impedem seu produto de entregar o que se espera, ou geram impactos nas suas finanças ou até mesmo que prejudiquem as vendas do seu produto. Em maior ou menor escala, essas questões podem ser sempre resolvidas a partir do momento em que são identificadas. Porém, isso sempre requer análise.

O papel da análise de dados diante de problemas de negócio

A exploração do problema é a atividade que vai garantir que perguntas sejam respondidas. Antes da análise, tudo que se tem são hipóteses. Na sequência, é esse debruçamento técnico sobre os dados que vai permitir que essas hipóteses sejam confirmadas ou rechaçadas. Independentemente do resultado, um caminho ou outro vai ser mostrado.

A análise de dados precisa estar sempre atenta a qualquer problema de negócio, já que, com esse pano de fundo, sua análise terá um embasamento bem maior. Como explica a expert Caroline Oliveira:

“É importante falar de problema de negócio dentro da análise de dados porque é conhecendo o nosso problema que a gente vai, de fato, conseguir entender quais são as informações que a gente realmente precisa para construir uma boa análise” 

Explorar o problema é o grande desafio

Em data analytics, a capacidade de explorar problemas é essencial, e isso requer uma visão bem mais profunda do que o cotidiano trás. Independentemente da área de atuação do negócio, há sempre aqueles problemas clássicos que todo mundo já ouviu falar . Enquanto esses são os problemas, ok, tudo certo. Mas e quando foge disso?

É por essa razão que se espera que analistas de dados sejam capazes de entender o papel que têm diante de problemas de negócio. Afinal, alguém com abordagem analítica e capacidade de questionar é quem pode ir muito além daquilo que está diante dos olhos.

Desenvolvendo a habilidade de fazer perguntas

Se a grande questão é não se ater apenas ao que é comum, recorrente e há casos estudados aos montes, é importante investigr. Esse é um papel importante na análise de dados e garante aos profissionais do setores a capacidade de agir de maneira estratégica, seja para resolver problemas, seja para sugerir mudanças que vão evitar que eles aconteçam futuramente.

Fazer perguntas é fundamental para que, logo em seguida, se chegue aos dados para ir buscar as respostas. No entanto, analistas só conseguem ter a visão certa na hora de olhar esses dados se estiverem procurando pelo que realmente faz sentido. Ou seja, as perguntas precisam ser as mais precisas possíveis.

Fazer isso é uma habilidade que pode ser desenvolvida tecnicamente. Mostramos na sequência como trabalhar com as perguntas certas para começar a lidar com os problemas.

Perguntas específicas

A expert Caroline Oliveira explica que, se você quer identificar uma possível causa do problema, precisa ter especificidade na hora de fazer suas perguntas. Quanto mais abertas elas forem, mais respostas fora do que você precisa saber vão ser obtidas. E, de maneira bem direta, isso não ajudará em nada.

Em um exemplo bem simples, vamos supor que uma empresa tem vendido muito, mas não tem obtido o lucro que desejava. Aqui, várias perguntas podem ser feitas, mas se você não especificar, nada vai adiantar.

No exemplo, muitas hipóteses existem, como a precificação abaixo do que deveria para obter a margem de lucro desejada, uma projeção mal feita ou até mesmo fraudes. Porém, considerando essas hipóteses já descartadas, uma pergunta bastante específica que poderia ser feita é "quanto a empresa teve de despesa em cupons de desconto?".

O trabalho de investigação é totalmente baseado em questionamento. Portanto, analistas de dados não podem deixar de exercer esse papel, do contrário, não farão perguntas específicas e dificilmente contribuirão ativamente para resolver problemas.

“Quando falamos sobre análise de dados e identificação de problemas de negócio, estamos falando de questionar as afirmações e tentar entender com profundidade o cenário que se apresenta.”

Perguntas mensuráveis

Perguntas mensuráveis são aquelas em que há informação para respondê-las. Pode soar estranho, mas em alguns casos, a pergunta é tão específica e qualificada, que nem mesmo há uma linha de análise que permita acessar dados para responder. Na prática, não há, normalmente, uma captura de dados específica para a pergunta do jeito que foi feita.

No entanto, isso não deve ser motivo de frustração ou desistência. Muitas vezes, a questão gira em torno de como essa pergunta foi feita e não do que se pretende saber por meio dela. Por isso, esse impasse momentâneo pode ser resolvido com um entendimento aprofundado do que motivou essa pergunta.

Um recorte precisa ser feito para que se entenda o que, exatamente, se pretende saber com aquela pergunta. Então, a partir disso, o questionamento pode ser feito de outra forma, ou até mesmo destrinchado em mais de uma pergunta. O importante mesmo é conseguir mensurar e, a partir desse resultado, responder os questionamentos.

Perguntas que ajudem a ter mais informações

Uma terceira categoria de perguntas apontada por Carol Oliveira é a de perguntas que conseguem trazer informações que ajudem a ter novas visões sobre a situação, o problema em questão. Essa bagagem, que passa a ser coletada a partir dessas perguntas que enriquecem a informação que se tem, precisa servir para qualificar ou desqualificar soluções. Ou seja, depois das respostas, você sabe se dá para seguir por determinado caminho ou se não faz tanto sentido.

Portanto, é importante ter em mente que sua pergunta precisa ir por uma linha de pensamento do tipo "o que não sei sobre essa situação que começarei a saber depois de responder essa pergunta"?. A partir dessa postura, fica mais fácil entender se você tem, de fato, uma pergunta que vai trazer mais informação para validar suas soluções.

Levantando hipóteses

 O levantamento de hipóteses é um dos mais importantes pontos de um processo de análise. Em alguns casos, analistas podem se sentir menos capacitados e se encontrarem um tanto quanto frustrados quando levantam hipóteses que parecem ser muito precisas, mas em seguida, na análise, concluem que elas não faziam sentido.

É fundamental saber que toda vez que um hipótese não se confirma, na verdade, você está direcionando ainda mais a visão para o ponto certo da causa do problema, ainda que seja por eliminação. Além disso, se pensarmos em uma jornada de investigação, quanto mais cedo uma hipótese ser refutada, melhor. Assim, se investe tempo somente no que é concreto e pode ser a real causa do problema.

“Sempre que a gente refutar uma hipótese, devemos nos lembrar que isso só nos dá mais direcionamento a respeito do caminho. Hipótese existe para ser testada”

Entenda melhor sobre isso no vídeo a seguir, que foi extraído da aula Exploração de Problema, do curso de Data Anlytics.

Causa raiz x sintomas

Na hora de identificar esse problema de negócio, analistas podem se deparar com duas possibilidades na hora que validarem uma hipótese: apenas um sintoma do problema, mas que não é o mesmo, ou a causa raiz, ou seja, a questão principal que vai gerar esse problema. Por mais que pareça complexo identificar, o processo aqui deve ser altamente técnico.

Por mais que os sintomas ajudem a ter uma noção mais clara do problema, não são questões definitivas. Para, de fato, chegar à causa raiz, o melhor caminho pode ser combinar um brainstorm para preencher algumas ferramentas de apoio para detecção.

Nessa atividade de preenchimento, envolver o time na atividade é importante para captar mais percepções. Isso vai enriquecer o debate e garantir que se chegue mais rapidamente à causa raiz. Entre as ferramentas utilizadas, há três que vale a pena dedicar tempo:

• Mindmap – É um diagrama que ajuda a estruturar informações de maneira visualmente mais facilmente perceptíveis, o que é fundamental para otimizar as ideias e visões acerca do problema;

• 5 porquês – A ideia é perguntar cinco vezes a causa de um problema principal, permitindo diferentes percepções que podem acelerar a chegada à causa raiz;

• Espinha de peixe – O diagrama de Ishikawa também traz um brainstorm com as possíveis causas, as afunilando até chegar à causa raiz.

Iniciando a busca por dados

A busca pelos dados é o momento em que os analistas vão até os bancos de dados para, de fato, tentar responder as perguntas e validar as hipóteses, chegando até às respostas buscadas para, então, repassar os caminhos para as ações estratégicas.

Há então, uma situação com a qual você pode se deparar na hora de buscar esses dados, fazer as análises e encontrar a causa do problema: não dá para resolver. Simples assim, às vezes não é possível, ou viável, fazer com que aquele problema simplesmente seja eliminado. No entanto, esse não é o fim do caminho e ainda assim é possível lidar com a situação.

Se recorrermos a um famoso ditado popular, dá para entender o que fazer aqui. Por isso, pense: "É melhor prevenir do que remediar". E é simplesmente isso. Muitos desses problemas de negócios não terão solução imediata, mas isso não quer dizer que você terá que conviver com essas questões para sempre, lidando com impactos negativos.

Uma vez que os dados levam analistas a descobrir as causas do problema, será mais simples entender quais situações, falhas, processos ruins ou qualquer outro motivo causaram aquele problema. Então, com dados e a percepção certa, você poderá agir, dali em diante, para que essas situações não voltem a se repetir.

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A exploração do problema não é um trabalho restrito de Data Analytics. Ela pode ser feita por diferentes profissionais, dependendo do envolvimento com um problema que precisa ser resolvido. Desenvolver a capacidade analítica é o caminho para construir essa mentalidade de fazer perguntas e gerar hipóteses, podendo contribuir para o avanço do negócio e do seu time.