Como as startups estão escalando com o data analytics

O data analytics não é só uma ferramenta operacional nos bastidores, ele também pode ser a base da oferta principal de uma startup.

Integrando analytics diretamente em produtos e serviços, as startups são capazes de criar propostas de valor exclusivas, melhorar a experiência do usuário e descobrir novas oportunidades de mercado.

Conforme observado pela MIT Sloan, o analytics costuma ser o “ingrediente secreto” que permite que as startups se destaquem e escalem com eficácia.

Seja para refinar um produto existente ou lançar uma nova plataforma, os insights orientados por dados podem ajudar você a simplificar as operações, otimizar a alocação de recursos e se adaptar rapidamente às mudanças do mercado.

Neste artigo, exploraremos como as startups têm a capacidade de aproveitar os dados (incluindo, entre outros, os dados dos clientes) para implementar estratégias acionáveis e manter a liderança em um mercado em constante evolução.

Data analytics para startups: o que é e por que é importante

Em sua essência, o data analytics envolve a análise de dados brutos para extrair insights valiosos para a tomada de decisões fundamentadas. Seja em relação a dados demográficos de clientes, tendências de mercado ou eficiências operacionais, o data analytics oferece às startups uma lente poderosa para compreender e navegar pelas complexidades dos negócios.

O data analytics serve como uma bússola para startups, permitindo-lhes identificar tendências emergentes, antecipar mudanças nas preferências dos clientes, otimizar recursos e impulsionar a inovação para se manterem à frente da concorrência. A identificação de ineficiências nas operações é capaz de simplificar processos, reduzir os custos e maximizar a produtividade.

As startups em seus estágios iniciais costumam dedicar muito tempo à pesquisa de mercado e de produtos para garantir que estão desenvolvendo as ofertas certas para o público certo. Insights orientados por dados também impulsionam a inovação, identificando lacunas no mercado e moldando estratégias de desenvolvimento de produtos.

A estratégia de dados para startups permite tomar decisões estratégicas, atenuar riscos e capitalizar oportunidades, posicionando-as para o sucesso.

Além disso, uma base sólida em analytics pode ser determinante para a obtenção de financiamento dos investidores. Os potenciais financiadores geralmente buscam evidências claras de adequação do produto ao mercado, escalabilidade e crescimento sustentável.

Ao demonstrar como os dados orientam o plano de ação e fortalecem a oferta, é possível transmitir aos investidores a confiança de que a empresa é capaz de se adaptar rapidamente e prosperar em um ambiente competitivo.

O que deve ser medido?

Conhecer o que as startups de analytics devem medir pode fazer a diferença entre o sucesso e a estagnação da sua startup. Veja algumas métricas essenciais que toda startup deve acompanhar e por quê.

Valor da vida útil do cliente (CLV)

As métricas de valor da vida útil do cliente oferecem informações sobre a receita gerada por um cliente ao longo de seu relacionamento com a empresa.

Ao medir a CLV com precisão, é possível tomar decisões fundamentadas sobre iniciativas de crescimento e alocação de recursos. Conhecer o potencial de receita a longo prazo de diferentes segmentos de clientes permite concentrar-se na aquisição e retenção de clientes de alto valor que promoverão um crescimento sustentável.

Taxas de retenção e perda de clientes

Monitorar as taxas de perda juntamente com as métricas de retenção é essencial para startups que buscam avaliar a satisfação e a fidelidade dos clientes. Taxas de perda elevadas podem revelar problemas de qualidade do produto, atendimento ao cliente ou adequação ao mercado.

Aproveitando ferramentas como o AWS Sagemaker para desenvolver modelos preditivos de rotatividade, é possível identificar padrões no comportamento dos clientes, identificar clientes em risco e implementar iniciativas de retenção direcionadas a fim de reduzir as rperdas e aumentar a fidelidade. Cultivar relacionamentos de longo prazo com os clientes pode criar defensores entusiastas para sua startup, que impulsionarão o crescimento.

Métricas de receita e lucro

Ferramentas como o Amazon QuickSight oferecem painéis personalizáveis que fornecem informações em tempo real sobre geração de receita, estruturas de custos e lucratividade. É fundamental acompanhar as métricas de receita e lucro a fim de otimizar a performance financeira da sua startup.

Com uma alocação eficiente de recursos, é possível promover o crescimento financeiro por meio de diversas vias. Isso pode se converter em orçamentos específicos de marketing, fundos para desenvolvimento de produtos ou esforços de contratação.

Na prática, os insights sobre receita mostram onde concentrar seus esforços, seja em produtos, serviços ou segmentos de clientes de alta performance, e alocar recursos de acordo com isso para maximizar a geração de receita.

Métricas de uso de produtos

Métricas de uso de produtos medem como os clientes interagem com produtos ou serviços. Essa análise orienta decisões fundamentadas sobre o desenvolvimento de produtos e aprimora a experiência dos usuários.

Acompanhe como os usuários interagem com seu produto, medindo métricas como:

• Usuários ativos

• Duração da sessão

• Jornada do cliente

• Engajamento de recursos

• Taxa de retenção

• Taxas de erros

Com isso, é possível identificar taxas de adoção de recursos, padrões de uso e áreas para otimização, promovendo, em última instância, a inovação do produto e a satisfação dos clientes.

Como é possível aproveitar esses dados?

Aproveitar o data analytics não se resume a coletar informações, mas sim a extrair insights úteis que impulsionam a tomada de decisões estratégicas e promovem o crescimento. Vamos explorar como você pode aproveitar o poder do data analytics para descobrir novas oportunidades e impulsionar sua startup.

Previsão de dados

A análise de dados históricos e o analytics preditivo ajudam a antecipar mudanças no mercado e a se ajustar às necessidades dos clientes em constante evolução. Embora serviços como o Amazon Forecast sejam frequentemente categorizados como analytics, eles são fundamentalmente parte das ofertas de machine learning (ML) da AWS.

Aproveitando os insights baseados em ML do Amazon Forecast, as startups são capazes de fazer projeções precisas que orientam a tomada de decisões proativas e o planejamento estratégico.

Para casos de uso mais complexos, ou quando as startups desejam trazer seu próprio modelo exclusivo, o Amazon SageMaker oferece uma variedade de ferramentas e modelos integrados. Por exemplo, as empresas de fintech podem utilizar redes neurais convolucionais (CNNs) ou outras frameworks avançadas de ML para analisar dados de mercado e indicadores econômicos, combinando sua experiência interna com as soluções da AWS.

Essa abordagem oferece personalização e ajuste mais profundos para atender às necessidades exclusivas dos negócios. Por exemplo, uma startup de fintech poderia analisar o histórico de performance das ações, os movimentos das taxas de juros e os sinais macroeconômicos por meio do SageMaker ou do Amazon Forecast. Se optar por desenvolver uma CNN proprietária, o suporte do tipo “traga seu próprio modelo” do SageMaker ajuda a integrar seu código com facilidade.

Ao combinar dados históricos do mercado com ML avançado, eles conseguem prever tendências de mercado, identificar oportunidades emergentes e otimizar estratégias de investimento. Esse nível de precisão pode ser crucial para superar os concorrentes e oferecer retornos consistentes.

Para obter mais informações sobre como a AWS oferece suporte ao analytics preditivo, acesse Analytics preditivo do AWS.

Priorização de investimentos

Utilize análises de dados para direcionar recursos para iniciativas com maior potencial de impacto, a fim de otimizar sua trajetória de crescimento e maximizar o retorno sobre o investimento (ROI). Seja para alocar recursos para desenvolvimento de produtos, campanhas de marketing ou melhorias operacionais, as soluções avançadas de analytics são ideais para priorizar investimentos.

Esforços para retenção de clientes

Para o crescimento sustentável de uma startup, a retenção de clientes é tão crucial quanto a aquisição deles. Para elaborar estratégias de retenção direcionadas, utilize data analytics para aprofundar o conhecimento sobre o comportamento, as preferências e as interações dos clientes.

Com análises de dados, segmentação avançada e mensagens personalizadas, as startups podem engajar clientes, reduzir taxas de perda e cultivar uma lealdade duradoura.

Análise de causas raiz

Identifique e resolva as causas principais dos problemas de performance ou contratempos para melhorar continuamente seus produtos. Analisar dados como feedback de clientes, logs do sistema e interações dos usuários leva ao reconhecimento de bugs de software ou erros humanos nos seus serviços.

Ao identificar e resolver problemas e gargalos subjacentes, as startups são capazes de otimizar processos, aumentar a eficiência e impulsionar o crescimento sustentável.

Relatórios mais rápidos

Obter informações oportunas sobre os dados dos clientes pode ser um divisor de águas, fazendo a diferença entre o sucesso e a perda de oportunidades. Simplifique a geração de relatórios por meio de soluções automatizadas de análise de dados para acessar informações em tempo real e tomar decisões informadas.

Painéis customizáveis e alertas automatizados permitem que as startups permaneçam ágeis, responsivas e à frente da concorrência em um mercado em rápida evolução.

Seis abordagens baseadas em dados para escalar as startups

Decisões orientadas por dados são fundamentais para alcançar um crescimento sustentável e escalar as operações. Seja você uma empresa de caronas compartilhadas ou uma plataforma SaaS, as estratégias abaixo podem ajudar sua equipe a aproveitar o analytics de maneira eficaz.

1. Tomada de decisões fundamentada em dados

A tomada de decisões fundamentada em dados para startups diminui os riscos e maximiza as oportunidades de crescimento. As startups que não tomam decisões fundamentadas em dados correm o risco de operar apenas com base na intuição, o que pode levar a estratégias equivocadas e perdas de oportunidades de crescimento.

As startups podem ter dificuldades para compreender seu público-alvo sem a análise dos dados, resultando em produtos ou serviços que não atendem às necessidades dos clientes.

Além disso, sem dados para orientação, sua startup pode utilizar recursos de maneira ineficiente e ficar atrás dos concorrentes que aproveitam os dados para alocar recursos e otimizar as operações.

Por exemplo, considere uma startup de caronas compartilhadas, a “RideFlow”, que coleta dados de viagens (por exemplo, locais de embarque/desembarque, condições de trânsito, horários de pico) em um data lake do Amazon S3. A empresa utiliza o AWS Glue para limpar e catalogar os dados e, em seguida, visualiza as tendências de volume de viagens com o Amazon QuickSight. Isso permite que a liderança decida quais bairros precisam de mais motoristas ou quando lançar programas de incentivo para motoristas.

• Amazon S3 para o armazenamento seguro e escalável dos dados.

• AWS Glue para integração de dados e processos de ETL (extração, transformação e carregamento).

• Amazon QuickSight para painéis interativos e análises de dados.

2. Análise do comportamento dos clientes

É fundamental compreender os comportamentos e as preferências dos clientes para adaptar os produtos e as estratégias de marketing às demandas em constante mudança. Com ferramentas de analytics, as startups são capazes de analisar as interações com os clientes, segmentar públicos e personalizar experiências para aumentar o engajamento.

Por exemplo, um aplicativo de carona compartilhada, como o “RideFlow”, poderia utilizar dados de localização, histórico de viagens e feedback dos usuários para otimizar a oferta de motoristas, sugestões de rotas e preços. O analytics em tempo real poderia acionar um aumento de preços ou despachar veículos próximos para reduzir o tempo de espera, melhorando a satisfação dos clientes.

Para a segmentação dos dados, o RideFlow poderia utilizar o Amazon Kinesis para processar dados de streaming em tempo real e, em seguida, alimentar o Amazon Personalize com insights para recomendar ofertas de fidelidade.

• Amazon Kinesis para ingestão e análises de dados em tempo real.

• Amazon Personalize para recomendações personalizadas dos usuários.

3. Eficiência operacional

As startups podem otimizar fluxos de trabalho, reduzir custos e melhorar a eficiência ao otimizar processos operacionais utilizando análises de dados. Identifique gargalos, automatize tarefas e aloque recursos estrategicamente, combinando recursos com a demanda.

Concentrar-se em iniciativas essenciais que impulsionam o crescimento e a inovação é uma forma de maximizar a eficiência em toda a empresa. Por exemplo: o “RideFlow” pode analisar as rotas dos motoristas e as operações de despacho utilizando dados históricos de tráfego armazenados no Amazon S3. É possível executar transformações de dados no AWS Glue e realizar analytics no Amazon Redshift para identificar áreas de tráfego intenso ou atrasos comuns.

Essa inteligência permite que a startup otimize rotas, melhore o agendamento dos motoristas e reduza a quilometragem desnecessária, resultando em atendimentos mais rápidos e menores despesas operacionais.

• Amazon Redshift para analytics e armazenamento de dados escaláveis.

• AWS Glue para automatizar a preparação e a integração dos dados.

4. Analytics preditivo para o crescimento dos negócios

O analytics preditivo auxilia as startups a prever tendências de mercado, antecipar as necessidades dos usuários e permanecer um passo à frente dos concorrentes. Embora o Amazon Forecast faça parte do portfólio de machine learning da AWS, soluções como o Amazon SageMaker permitem construir ou trazer seus próprios modelos para uma personalização mais profunda.

Por exemplo, o “RideFlow” poderia integrar dados históricos de viagens e fatores externos, como previsões meteorológicas ou agendas de eventos públicos, ao Amazon Forecast ou a um modelo personalizado do SageMaker.

Esse insight preditivo ajuda a empresa a se preparar para picos de demanda, programar motoristas adicionais e ajustar os preços das viagens de maneira mais eficaz durante eventos importantes ou condições climáticas adversas.

• Amazon Forecast para gerar previsões comerciais precisas usando ML.

• Amazon SageMaker para criar, treinar e implantar modelos preditivos personalizados.

5. Marketing e segmentação personalizados

Personalizar os esforços de marketing com base em análises de dados permite que as startups se conectem com seu público-alvo em um nível mais profundo e gerem taxas de conversão mais altas. Mais uma vez, com o Amazon Personalize, é possível criar campanhas segmentadas que ressoam com as preferências e comportamentos dos clientes.

Oferecer experiências personalizadas promove o engajamento dos clientes, aumenta a fidelidade à marca e impulsiona o crescimento da receita. Por exemplo, o “RideFlow” pode utilizar a frequência das viagens e os dados de feedback dos usuários para criar créditos de viagem personalizados ou ofertas de fidelidade. Integrar o Amazon Personalize ao banco de dados de usuários ajuda a identificar os passageiros que viajam com frequência durante a hora do rush, oferecendo descontos direcionados para permanecer na mente dos clientes e incentivar a fidelidade.

• Amazon Personalize para gerar produtos ou oferecer recomendações.

• Amazon DynamoDB para armazenar dados dos usuários em tempo real para uma rápida personalização.

6. Facilite o desenvolvimento de produtos

O data analytics é essencial para embasar estratégias de desenvolvimento de produtos, orientar a priorização de recursos e melhorar a experiência dos usuários. As soluções de data analytics permitem coletar feedback, iterar rapidamente e entregar produtos orientados por valor ao mercado.

Ao aproveitar os insights dos dados ao longo do ciclo de vida do produto, as startups são capazes de antecipar as necessidades dos clientes, validar ideias e criar soluções inovadoras que ressoam com seu público-alvo, impulsionando o sucesso a longo prazo e a diferenciação no mercado.

Por exemplo, o “RideFlow” poderia analisar reclamações sobre cancelamentos e logs de uso do aplicativo para identificar pontos críticos para os usuários, como dificuldade em encontrar locais de embarque em determinadas áreas. A equipe de produto poderia então criar rapidamente protótipos de melhorias no mapa, executar testes A/B utilizando métricas do Amazon CloudWatch para avaliar a performance e refinar os recursos com base nos padrões de uso.

Com o tempo, essas melhorias baseadas em dados aumentariam a satisfação dos passageiros e diferenciariam o RideFlow em um mercado competitivo.

• Amazon CloudWatch para monitorar a performance e o uso de aplicações.

• AWS CodePipeline para integração e entrega contínuas, acelerando a iteração de produtos.

Juntando tudo

Ao combinar essas seis abordagens orientadas por dados, uma startup é capaz de integrar perfeitamente o analytics em todos os aspectos dos seus negócios, garantindo tomadas de decisão mais precisas, operações eficientes, marketing atraente e melhorias de produtos bem fundamentados.

Seja qual for o seu setor, a AWS oferece uma variedade de serviços para ajudar a transformar dados brutos em insights práticos, proporcionando à sua startup a vantagem competitiva necessária para escalar de maneira sustentável.

Como integrar com êxito o analytics na sua startup

O data analytics para startups consiste na implementação de ferramentas e no desenvolvimento de uma cultura que valoriza a tomada de decisões baseada em dados. Aqui estão alguns passos essenciais para integrar eficazmente o analytics na sua cultura e práticas.

Crie uma cultura orientada por dados

Para o sucesso a longo prazo, é fundamental desenvolver uma cultura que reconheça o valor dos dados para a tomada de decisões das startups. Nossos recursos oferecem programas de treinamento e melhores práticas para instilar uma mentalidade centrada em dados nas equipes de startups.

Ao incentivar a colaboração, a transparência e a experimentação, é possível capacitar os funcionários a aproveitar as análises de dados, impulsionando a inovação de maneira eficaz e a tomada de decisões fundamentadas em toda a organização.

Selecione as ferramentas apropriadas

Para maximizar o retorno sobre o investimento (ROI), é fundamental escolher as ferramentas de analytics adequadas, que estejam alinhadas com os objetivos e requisitos da sua startup.

Nosso conjunto abrangente de serviços de analytics e ferramentas com inteligência artificial oferece soluções escaláveis e personalizadas para as necessidades da sua startup. Explore as soluções:

• Serviços de IA da AWS
• Data analytics da AWS
• Amazon S3
• Amazon Redshift
• Amazon Kinesis
• Amazon Personalize
• Amazon Forecast
• Amazon SageMaker
• Amazon CloudWatch

Ao se apoiarem nessas ferramentas e práticas da AWS, as startups são capazes de trilhar um caminho de crescimento constante, inovação e resiliência em um mercado em constante evolução.

Contrate e treine especialistas em dados

Invista em iniciativas de aquisição e aprimoramento de talentos para garantir que sua empresa tenha o conhecimento necessário para aproveitar os dados de maneira eficaz. Nossos programas de certificação e recursos educacionais capacitam os profissionais com habilidades em alta demanda em data analytics.

Impulsione a inovação, otimize processos e estimule o crescimento ao formar uma equipe de especialistas em dados que compreendem as necessidades dos clientes e são capazes de transformar dados em insights acionáveis.

Evite métricas que não agregam valor

Concentrar-se em métricas significativas, que geram insights úteis, é essencial para evitar armadilhas comuns. Métricas superficiais muitas vezes enganam as startups, apresentando indicadores superficiais de sucesso, como curtidas nas redes sociais ou visitas ao site, que não têm correlação com os resultados comerciais. Basear-se nessas métricas pode levar a uma falsa sensação de progresso na consecução dos objetivos e à alocação incorreta de recursos.

As startups correm o risco de negligenciar métricas mais significativas, como custos de aquisição de clientes ou crescimento da receita, prejudicando sua capacidade de tomar decisões fundamentadas e de alcançar objetivos sustentáveis.

Meça com precisão o progresso, identifique áreas para melhorias e tome decisões orientadas por dados que impulsionam o crescimento consistente, priorizando métricas alinhadas com os objetivos estratégicos.

Inicie sua jornada com data analytics e acelere o crescimento

Integre o data analytics em seus empreendimentos de startup com nosso pacote de analytics e inteligência artificial para prosperar no mercado dinâmico de hoje.

Ao aproveitar insights orientados por dados, obtenha uma vantagem competitiva, descubra tendências, tome decisões fundamentadas, melhore a performance e mantenha a escalabilidade.

Aproveitar essa vantagem tecnológica abre caminho para o crescimento e a inovação a longo prazo, impulsionando suas startups rumo ao sucesso duradouro.

Vamos lançar, construir e ter sucesso juntos! Você pode encontrar conteúdo de aprendizagem, ferramentas, vídeos e outros recursos de negócios no nosso site para ajudar sua startup a crescer.