Como automatizar relatórios (e gerar insights valiosos)

Como automatizar relatórios (e gerar insights valiosos)

Se você faz parte dos 247 milhões de usuários avançados e especialistas em Excel ao redor do mundo, provavelmente já utilizou a ferramenta para automatizar processos manuais e desgastantes na geração de relatórios. Existem diversas funções disponíveis, como fórmulas, scripts, entre muitos outros recursos.

SQL, APIs e outros serviços também ajudam.

Mas será que seus relatórios fornecem as informações e insights necessários às partes envolvidas na tomada de decisões? Ou são apenas solicitações ad hoc criadas para esclarecer uma simples questão?

Além disso, você consegue automatizá-los de maneira eficaz e dinâmica para reproduzir e compartilhar o processo com outras pessoas que, posteriormente, podem replicar os resultados com rapidez e transformá-los em insights automáticos?

Checklist para automatizar relatórios

Para contribuir na tomada de decisões, seus relatórios devem ajudar cada pessoa a entender:

1. O que aconteceu?
2. Qual foi a causa do problema?
3. O que podemos fazer a seguir?
4. O que devemos fazer agora?

Entretanto, criar relatórios para responder a todas essas perguntas é um desafio quando envolvem processos manuais e pouco flexíveis, e se exigem análises mais aprofundadas para obter as informações necessárias.

Por esses motivos, a maioria dos relatórios auxilia apenas o primeiro passo na tomada de decisões, que obriga profissionais a desenvolver gráficos customizados para apresentar somente análises descritivas.

Mas muitas vezes, o status quo é simplesmente o caminho mais fácil. Sempre haverá grandes oportunidades se você conseguir produzir relatórios para ajudar a esclarecer dúvidas durante todas as etapas do processo decisório.

Vamos abordar porque seus relatórios (e painéis) atuais não fornecem a informação adequada e como é possível corrigir o problema.

Por que a maioria dos relatórios (e painéis) são insuficientes

Relatórios e painéis são os dois principais mecanismos utilizados pelas empresas para monitorar KPIs e métricas importantes. Em geral, ajudam a entender aspectos sobre o desempenho, como a variação de um indicador específico em relação ao ano anterior, ou entre um trimestre e outro.

Esse modelo de inteligência de negócios é ideal para avaliar o crescimento ou queda na performance de alguma métrica — e o passo inicial para a tomada de decisões, que é compreender os resultados.

No entanto, isso contribui pouco em todas as etapas essenciais para impulsionar decisões orientadas por dados.

Vamos analisar o motivo.

A tomada de decisão baseada em dados

1. Entender os resultados
2. Interpretar os resultados
3. Usar os resultados para definir os próximos passos
4. Executar a melhor solução

1. Entender os resultados

Normalmente, estas perguntas envolvem respostas como sim/não, um número, uma palavra ou uma frase.

• Qual foi o percentual de aumento ou queda na receita?
• Quais foram os resultados da nova campanha?
• Vamos atingir as metas estabelecidas para o ano?

Para descobrir essas informações, é imprescindível obter uma visão abrangente de todos os dados. Nesse contexto, relatórios e painéis são excelentes opções.

2. Interpretar os resultados

Nesta etapa, todos começam a questionar o "porquê"

• Por que a receita aumentou ou diminuiu?
• Por que a recente campanha apresentou tal desempenho?
• Por que alcançamos ou deixamos de atingir as metas do ano?

Para compreender tudo isso, é preciso explorar os dados por trás dos resultados. Você pode encontrar essas informações em relatórios e planilhas criadas no Excel. Mesmo assim, ainda demanda tempo, conhecimentos específicos e análises adicionais — tanto da sua parte como das pessoas que dependem do aplicativo.

3. Usar os resultados para definir os próximos passos

Durante a terceira etapa, as pessoas costumam refletir sobre todas as ações possíveis para gerar a mudança com perguntas estratégicas.

• O que podemos fazer para aumentar a receita?
• Como podemos melhorar o desempenho da campanha?
• Quais medidas podemos adotar par atingir as metas do ano?

Essas respostas exigem análises preditivas, que proporcionam indicadores sólidos e confiáveis. É possível fazer isso no Excel com pequenos conjuntos de dados, mas as planilhas não são projetadas para lidar com grandes volumes ou conjuntos de dados complexos.

Esse processo também requer o preparo de dados, algo bem mais rápido e eficiente quando é automatizado — principalmente no fluxo de trabalho. Fluxos de trabalho automatizados ajudam você e outros usuários a acompanhar cada etapa do processo. Além disso, você também pode aproveitá-los para identificar alterações em arquivos, uma tarefa desgastante quando é necessário verificar manualmente células com fórmulas em planilhas.

4. Executar a melhor solução

Nesta etapa, os responsáveis pela tomada de decisões podem optar por diferentes alternativas disponíveis. Eles só precisam determinar a ação mais adequada. Com isso, devem surgir questões do tipo:

• Qual estratégia devemos adotar para gerar receita?
• Quais campanhas devemos continuar ou veicular no futuro?
• Quais ações devemos tomar para cumprir as metas do ano?

Para definir o melhor caminho, é essencial contar com análises prescritivas. Nesse caso, também é possível usar o Excel somente com pequenos conjuntos de dados.

Como otimizar a geração de relatórios

Agora que você já conhece o tipo de informação que todos precisam, existem três fatores essenciais para aperfeiçoar o processo.

Cada relatório criado por você deve ser:

1. Fácil de entender
2. Compartilhável
3. Self-service

Veja a seguir como cada um dos três critérios auxilia na tomada de decisões para obter insights acionáveis.

Fácil de entender

Todos os membros da equipe devem ser capazes de compreender:

• Indicadores de desempenho sem precisar perguntar: "O que estou observando?"
• Quais fatores contribuíram para os resultados
• Quais fatores podem exercer um impacto mais significativo no desempenho futuro
• Como adotar a melhor decisão em qualquer situação para gerar resultados sustentáveis

Compartilhável

Todos os integrantes da equipe devem estar aptos a:

• Compartilhar relatórios com todas as partes envolvidas na tomada de decisões
• Manter a conformidade e proteger informações sensíveis/pessoais durante a visualização
• Gerar relatórios personalizados para diferentes territórios, parceiros e entidades externas
• Compartilhar relatórios com auditores ou qualquer pessoa autorizada a solicitar informações

Self-service

Cada colaborador da equipe também deve conseguir aproveitar relatórios para:

• Gerar insights personalizados sem a necessidade de conhecimentos técnicos
• Consultar dados e descobrir fatores determinantes para o desempenho
• Responder perguntas sobre as opções mais vantajosas sem precisar de solicitações ad-hoc
• Explicar por que uma ação específica é a mais apropriada para solucionar determinado problema

Como fazer a transição do Excel para ferramentas de relatórios automatizados

Apesar do Excel ter sido um instrumento eficaz para analistas nas últimas décadas, ele dificilmente consegue lidar com recursos modernos de analytics e dados de negócios, fundamentais para muitas organizações.

Um painel de controle deve apresentar uma visão concisa dos resultados e capacidade de processar grandes conjuntos de dados. A chance de erros recorrentes em planilhas prejudica a gestão de conformidade. Além disso, o programa não foi desenvolvido para compartilhar relatórios de forma fácil.

Mas afinal, como você pode substituí-lo?

Bem, existem diversos recursos disponíveis, mas veja a seguir um checklist para selecionar uma alternativa capaz de contemplar todas as características mencionadas.

Checklist para gerar relatórios automatizados

• Importar e coletar dados de todas as fontes usadas atualmente, e poderão ser aproveitadas no futuro, como ERPs, data warehouses, entre outras
• Visualizar e gerenciar todos os tipos de dados utilizados agora, e poderão ser usados a longo prazo, incluindo informações em tempo real
• Possibilitar a integração com outras ferramentas analíticas e fontes de dados
• Automatizar processos analíticos, como o preparo, combinação, limpeza, análises, advanced analytics, machine learning, data science, previsões, entre outros
• Exportar dados para outros aplicativos de visualização existentes, como o Tableau, etc.
• Oferecer recursos para gerar relatórios periódicos
• Centralizar ativos estratégicos, incluindo conjuntos de dados, fluxos de trabalho e relatórios
• Implantar o controle de acesso para monitorar o uso e gerenciar permissões de usuários
• Apresentar uma linhagem de dados clara para auditorias e mais
• Proporcionar visualizações interativas, painéis para relatórios, além de recursos simples, que podem ser aproveitados por usuários com qualquer nível de experiência ou conhecimento técnico
• Revelar insights automáticos para todas as partes envolvidas na tomada de decisões
• Fornecer opções na nuvem e na infraestrutura local
• Promover o aprendizado com interfaces intuitivas, curvas de aprendizado reduzidas e recursos úteis
• Reforçar e incentivar todos a adotar o processo na tomada de decisões

O novo processo para gerar relatórios em ação

Agora que abordamos todas as informações necessárias para incluir em relatórios, de que forma isso ajuda na tomada de decisões e, o que você deve esperar do software analítico para apoiar essa iniciativa, vamos observar uma simples e breve demonstração do processo em ação.

Neste exemplo, vamos considerar um modelo hipotético para avaliar o desempenho sobre as vendas de um novo eletrodoméstico, que agiliza o preparo de refeições.

1. Entender os resultados

A etapa inicial consiste na exploração de diferentes relatórios sobre as vendas mais recentes do produto XYZ. Isso pode incluir relatórios de vendas, marketing, redes sociais pagas, entre muitos outros.

Ao invés de processar as informações para gerar um único relatório, podemos antecipar algumas perguntas feitas pelas partes interessadas, como por exemplo:

• Quais fatores contribuíram para o aumento ou queda nas vendas do produto XYZ?
• Quais ações a empresa pode adotar para melhorar ou expandir as vendas do produto XYZ?
• Quais medidas devem ser implementadas para assegurar o resultado desejado?

Graças à aplicação de ferramentas para automatizar relatórios, que facilitam o preparo e análise de dados, você consegue dedicar mais tempo na busca de informações complementares para enriquecer sua análise.

Você também pode consultar um hub ou repositório centralizado com todos os conjuntos de dados para ajudar a responder essas perguntas, assim como o desempenho passado, campanhas de marketing e vendas, e muito mais. Além disso, é possível incorporar fontes de dados externas para incluir fatores como condições climáticas, indicadores econômicos, pesquisas, entre outras informações, e aprimorar seus relatórios.

Assim que tiver todas as informações relevantes, você automatiza o processo através de uma ferramenta analítica, com potencial para preparar conjuntos de dados ou até mesmo carregá-los em um painel automático. Em seguida, você carrega os dados no software, que gera insights automáticos para qualquer pessoa com acesso.

O software ideal emprega a IA e consegue detectar automaticamente anomalias, desvios de padrões e tendências. Outro detalhe importante é a geração de relatórios automáticos e o compartilhamento de resultados com você e todas as pessoas envolvidas. Isso é muito útil para integrar a automação analítica com fontes de dados atualizadas constantemente.

Você também pode enriquecer os resultados com dados de terceiros e aproveitar modelos de machine learning para identificar correlações entre fornecedores, preços, estratégias de campanha e muito mais.

2. Interpretar os resultados

Neste momento, todos começam a fazer perguntas. As vendas de XYZ estão em alta na região A, mas caíram na região B.

Como o software escolhido gera insights automáticos, alguns especialistas podem aprofundar o assunto, identificando fatores responsáveis pelo crescimento das vendas na região A. Entretanto, talvez seja necessário obter outras informações para descobrir o que provocou a queda na região B.

Ao invés de retornar e editar seu arquivo no Excel, relatórios e painéis, você pode localizar e incorporar dados adicionais ao seu fluxo de trabalho automatizado — que em seguida são introduzidos ao software da sua empresa.

Com isso, você pode adaptar seu sistema CRM para coletar dados, ajustar tabelas e exportar arquivos diretamente no seu armazenamento na nuvem. Para simplificar a análise, você também pode testar conjuntos de dados em vez de extrair todos os arquivos de um data warehouse na nuvem, economizando tempo e custos.

Geralmente, é preciso contar com um engenheiro de dados para estruturar todas essas tarefas, mas a automação possibilita o uso self-service.

Dessa forma, você encontra tipos de relações entre diferentes variáveis e possivelmente ajuda a empresa a identificar uma campanha específica associada ao aumento das vendas na região A, mas não na região B.

3. Definir os próximos passos

Agora que sua empresa consegue medir os resultados de marketing na região B, o próximo desafio é definir quais ações serão veiculadas.

Normalmente, as pessoas começam a sugerir ideias, mas com a nova infraestrutura, é possível executar análises preditivas e entender fatores determinantes para maximizar as vendas.

Neste ponto, você poderia realizar uma pesquisa na região B e aproveitar a informação para elaborar a estratégia da campanha. Ou ainda explorar 
os dados para descobrir as campanhas de maior desempenho
já realizadas naquela região.

Seja qual for sua abordagem, você consegue fundamentar a decisão com dados, coletando todos os conjuntos disponíveis, além de automatizar o preparo para treinar modelos de ML.

Assim, você entende claramente que os principais fatores para o sucesso dos anúncios na região B:

1. Incluem descontos e promoções
2. Têm até 15 segundos de duração
3. Exibem exclusivamente páginas e vídeos relacionados a refeições que qualquer pessoa pode preparar em menos de 20 minutos

4. Executar a melhor solução

Nesta fase, só falta criar algumas campanhas, classificá-las da melhor maneira possível para o modelo de machine learning e, conduzir a análise prescritiva.

Sua organização desenvolve três estratégias, e você descobre que o conceito C tem mais chances de aumentar as vendas.

As equipes elaboram e executam a campanha, e aguardam os resultados.

Conclusão

Logicamente, a geração de relatórios nunca é tão simples ou transparente quanto o caso acima. Esperamos que esse modelo forneça uma visão clara sobre como você pode aprimorar o processo e a tomada de decisões.

Embora o Excel seja uma ferramenta interessante para gerar visualizações de dados, painéis e relatórios, a capacidade de processamento é limitada, assim como a rapidez para adicionar e analisar novas informações.

Para otimizar a criação de relatórios e estabelecer um processo orientado por dados, é importante buscar alternativas para automatizar ao máximo todas as etapas envolvidas no ciclo de vida analítico. Dessa maneira, você consegue ganhar tempo para formular perguntas que resultam em descobertas, além de revelar dados essenciais para a tomada de decisões.

Veja como o Alteryx Auto Insights automatiza a geração de relatórios e proporciona insights relevantes para sua empresa implementar ações estratégicas.