O passo final (e não menos importante) de toda análise de dados é a visualização dos mesmos. É nesse momento que temos a oportunidade de mostrar de forma gráfica e acessível o resultado de uma análise, tornando fácil o reconhecimento de tendências, padrões e outliers. E mais importante ainda, esse é o momento crucial para que os dados respondam as perguntas que foram feitas, mostrando todo o seu potencial para auxiliar na tomada de decisões de um negócio.
Afinal, por que é importante?
- Passa a mensagem: Pela forma com que o cérebro humano processa as informações e o número crescente de dados a serem analisados (segundo o Science Daily 90% dos dados do mundo foram gerados só nos últimos dois anos), é mais fácil e rápido assimilar novos conceitos se apresentados de forma gráfica.
- Conecta as coisas: Através de gráficos é possível correlacionar comportamentos de forma visual e entender o porquê das coisas.
- Democratiza o acesso aos dados: Os analistas e gestores das áreas de negócio (vendas, finanças, customer experience, etc) conseguem ter insights e tomar decisões sem depender de áreas técnicas.
- Pronto a todo momento: Trabalhar grandes volumes de dados em planilhas é um processo que pode levar horas, ou até dias. Através da automatização de dashboards, os dados estão sempre prontos a serem analisados.
- Interage com a necessidade do usuário: Com a ferramenta certa de visualização, é possível customizar as análises olhando mais a fundo nos dados (o tal do drill down) para entender as causas de tal comportamento de forma muito rápida.
- Vai além dos números: Através de uma visualização linear dos dados é possível contar uma história mostrando causas, efeitos e soluções, o que possibilita ações imediatas sobre o problema exposto.
O que considerar quando criar visualizações?
- Para quem a mensagem deve ser passada: Mais importante do que criar um dashboard repleto de informações é entender quem irá analisá-lo. Quais são os principais objetivos dessa pessoa ou área? Quais os maiores desafios? O que pode impedir o cumprimento de tais metas?
- Estratégico X Tático X Operacional: A visualização estratégica deve ser direcionada para ações de longo prazo e deve considerar um universo maior, sem entrar em detalhes específicos das áreas. Já a tática é o desdobramento da visão estratégica em áreas e departamentos e olha para o médio prazo, enquanto a operacional abrange cada processo e atividade, e deve destacar a execução dos mesmos.
- Objetivo Final: Quais decisões podem ser tomadas através desses dados? Entender o objetivo maior da visualização ajuda na criação de métricas acionáveis e no engajamento do usuário final. É possível fazer isso mandando notificações sempre que tal número atingir o ponto X, ou destacar em vermelho as métricas que estão abaixo do esperado, por exemplo.
Use o gráfico certo para cada dado
Já falamos um pouco ali em cima sobre como a visualização de dados pode ser uma ferramenta poderosa. Porém dentre tantas opções de tipos de gráficos, é preciso entender como mostrar cada tipo de dado de acordo com sua função para que a análise final seja efetiva. Abaixo listamos os principais tipos de gráficos e suas aplicações.
Gráfico de Linhas
Usado para analisar mudanças ao longo do tempo, identificar tendências e anomalias, e relacionar grupos de dados.
Exemplo: O gráfico abaixo traz dados do Google Analytics e mostra qual foi a variação da conversão de visitantes para leads (eixo Y) de Novembro de 2017 a Janeiro de 2019 (eixo X).
Gráfico de Barras
Usado para mostrar e comparar categorias de dados que são independentes umas das outras. Pode ser usado também para comparação dessas categorias ao longo do tempo.
Exemplo: O gráfico abaixo mostra dados do Pipedrive e compara a quantidade de negócios perdidos nas categorias “Preço” e “Produto” ao longo do tempo (eixo X).
Gráfico de Pizza ou Torta
Usado para mostrar qual a proporção de determinadas partes em relação ao todo, onde cada pedaço representa o tamanho do grupo dentro do universo total que está sendo analisado.
Exemplo: O gráfico mostra a quantidade de ligações realizadas pelo time de vendas por cidade do prospect.
Gráfico de área
O gráfico de área tem função similar ao de linha, porém através do preenchimento da área é possível ressaltar como cada categoria está variando ao longo do tempo em relação às outras e ao interpolar as áreas ele dá a noção de representatividade dentro de um todo.
Exemplo: O gráfico mostra a quantidade de atividades realizadas ao total pela equipe de vendas, quebradas por tipo de atividade e mês (eixo X), quanto maior a área de preenchimento maior a representatividade dessa categoria no determinado mês.
Gráfico de Dispersão (Scatter Plot)
Usado para mostrar a correlação entre duas variáveis, podendo ter uma terceira (no caso do gráfico de bolhas), onde as duas primeiras variáveis são plotadas nos eixos X e Y e a terceira corresponde ao tamanho das bolhas.
Exemplo: O gráfico abaixo mostra qual a média de duração de um negócio (eixo Y) de acordo com o status dele eixo (X).
Histograma
Usado para mostrar a frequência de uma classe de dados dentro de uma série, onde cada barra representa uma classe e o tamanho dela representa a frequência com a qual ela ocorre.
Exemplo: A série usada para montar o histograma abaixo mostra o valor de plano contratado por cada cliente. No histograma é possível ver a quantidade de clientes que se encontra em cada uma das faixas de planos, com um intervalo de R$ 50.
Gráfico de Cascata
Usado para mostrar como valores negativos e positivos afetam um número final.
Exemplo: O gráfico abaixo mostra a evolução do número de clientes ativos de uma empresa em determinado mês. A base de clientes inicial era 150, nesse mês entraram 61 novos enquanto 32 cancelaram, resultando numa base final de 179.
Em resumo, o coeficiente de uma boa análise de dados é o resultado da combinação de muitas variáveis, desde a persona que irá consumir a análise ao tipo de visualização da mesma. Ver o produto final da sua análise sendo consumido e ajudando no crescimento da sua empresa é sempre divertido, o que não é tão divertido assim é centralizar dados de várias fontes em um banco de dados para que essas análises sejam possíveis, certo? Fale com a Kondado e entenda como podemos te ajudar para que você possa gastar todo seu tempo focando no valor do seus dados.
Criar visualizações de dados mais efetivas
Siga estes passos para transformar suas análises em visualizações que comunicam insights com clareza e impulsionam decisões de negócio.
Defina a persona e o objetivo da visualização
Antes de escolher qualquer gráfico, identifique quem consumirá a análise e quais decisões precisam ser tomadas. Entenda os desafios da área e o que pode impedir o cumprimento das metas. Uma visualização estratégica serve para ações de longo prazo, enquanto a operacional destaca execução de processos.
Escolha o tipo de gráfico adequado ao dado
Cada formato comunica uma mensagem diferente: use gráficos de linha para tendências ao longo do tempo, barras para comparar categorias independentes, pizza para proporções, área para representatividade acumulada, dispersão para correlações entre variáveis, histograma para frequências e cascata para evolução de valores positivos e negativos.
Adapte o nível de detalhe ao público
Diferencie visualizações estratégicas (visão ampliada, longo prazo), táticas (desdobramento por área, médio prazo) e operacionais (cada processo e atividade). Isso garante que cada persona receba exatamente a informação que precisa para agir.
Torne as métricas acionáveis com alertas e destaques
Configure notificações quando indicadores atingirem limites críticos e destaque visualmente métricas fora do esperado. O objetivo final é engajar o usuário a tomar decisões imediatas, não apenas observar números.
Automatize para manter dados sempre disponíveis
Em vez de perder horas em planilhas, utilize dashboards automatizados que estejam prontos a todo momento. A democratização do acesso permite que gestores de vendas, finanças e CX tenham insights sem depender de áreas técnicas.
