Trade Marketing Force
A pergunta do título é uma provocação. E se você respondeu sim imediatamente isso pode ser preocupante. A análise de dados ou de gráficos precisa ser fria, técnica, caso contrário pode levar a uma interpretação errada e – pior – à tomada de decisões equivocadas.
Nem sempre isso acontece. Não é raro ver conclusões de análises que mostram a visão parcial de quem fez a leitura. Como se a pessoa procurasse nos dados algo para comprovar o que acredita ou o que quer ver.
No ano passado postamos aqui no blog um artigo sobre a importância de saber interpretar gráficos, agora quero chamar atenção para o cuidado na hora das análises, principalmente quando envolvem dados de diversas fontes.
O que você precisa saber sobre gráficos
Ler gráficos é parte da tarefa do Trade. Com a quantidade de dados coletada pelo departamento a geração de dashboards com informações é algo natural.
De forma resumida, para ler um gráfico sem risco é preciso identificar quais são os dados contidos nas variáveis (de modo geral são sempre duas delas, colocadas em forma de retas perpendiculares), certificar-se que eles são relevantes e analisar se as proporções estão corretas e fazem sentido.
Isso quer dizer que bater o olho não serve porque pode enganar. Alguns gráficos parecem mostrar rapidamente uma informação visual, mas é preciso sempre checar se o que eles mostram fazem sentido.
Essa lógica se aplica a tudo. Quem trabalha com Trade Marketing deve ter o olhar analítico para – ao ver uma planilha, uma lista ou um dashboard, por exemplo – desconfiar, verificar totais, variações. Algumas ferramentas como a Lei de Benford podem ajudar, mas o mais importante é a prática, o hábito.
O desafio da meta-análise
Além dos gráficos do dia a dia outros tipos de estudos podem surgir e com eles a necessidade da realização de uma meta-análise. Em estatística esse é o nome da técnica que integra os resultados de dois ou mais estudos diferentes sobre o mesmo tema (ou o mesmo universo) e cria uma análise que resume tudo. Onde está o risco desse processo?
Simples, se os dados dos estudos são ruins ou pouco confiáveis, misturá-los com outros (que de repente até podem ser bons) vai gerar uma meta-análise comprometida. É como uma receita: se um dos ingredientes estiver estragado, vai contaminar os demais e o prato não vai dar certo.
Mais uma vez o olho de quem trabalha com o Trade precisa estar treinado e a prática de checar e rechecar fontes e números deve ser incorporada ao dia a dia do profissional.
O perigo é sempre o excesso de confiança e – mais do isso, como citei no começo – desejo de enxergar algo que não existe. O Brasil é um país no qual a regionalização exerce um papel importante nos dados do Trade, por exemplo. São muitas variações socioeconômicas e culturais que precisam ser levadas em conta e que, praticamente, inviabilizam uma análise rápida sem cuidado.
Uma rede que tenha lojas em regiões diferentes do Brasil pode comparar alguns números gerais, mas para entender o que vende e o que não vende precisa analisar de forma individual e específica o comportamento do consumidor local.
Outro problema comum com o qual é preciso cuidado são os bancos de dados. A coleta de índices e números sem controle e a criação de lagos de dados pode gerar uma quantidade gigante de informações que no final das contas pode só confundir e atrapalhar as análises.
Nesse aspecto também é preciso lembrar que a LGPD está em vigor e – a partir de agosto – vai começar a gerar fiscalizações e multas para as empresas que não estiverem em conformidade com a lei.
É preciso criar um método e ser crítico
O profissional que atua no Trade Marketing precisa de um método, construir uma forma de fazer comparações sempre buscando transformar os dados em elementos quantitativos e menos subjetivos (como o caso do exemplo acima da regionalização).
Uma solução é separar de início estudos (números, dados) objetivos de outros com informações mais complexas e subjetivas. Isso vai fazer com que não se misturem e gerem uma conclusão errada.
Além disso é fundamental ser crítico, desconfiar de resultados fáceis e bons demais, assim como também daqueles muito difíceis e excessivamente negativos. Os extremos são sempre perigosos. Por isso escolher bem os KPIs é importante. Eles ajudam a parametrizar as análises e chamam atenção quando algum número destoa demais do histórico.
Pense nisso!
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Trabalhe com segurança!
Até a semana que vem!