Suas decisões de negócios são ancoradas em fatos? Caso a resposta seja negativa, você pode estar dirigindo erroneamente a sua empresa sem ao menos se dar conta disso. Realizar uma análise de mercado pode ajudá-lo a criar um plano estratégico que o coloque no caminho do sucesso.
Quando você faz um estudo de mercado, pesquisa quais produtos e serviços trazem lucro e quais são incapazes de atender às demandas. É possível, ainda, aprender sobre clientes, concorrentes e ambiente de negócios no qual a sua organização está inserida.
Para ser eficiente, a sua análise de mercado não precisa ser difícil ou custar muito dinheiro. Ao longo deste artigo, abordamos alguns pontos que, se observados, podem ajudar você a realizar essa importante tarefa. Confira!
Defina claramente o propósito da sua pesquisa
Existem várias razões pelas quais você pode realizar pesquisas de mercado. Simplificando, os empresários fazem estudos e análises de mercado porque isso ajuda a reduzir problemas e a criar oportunidades. Trata-se de analisar certos pontos do passado para diminuir riscos futuros.
De modo semelhante, é possível, também, avaliar sucessos anteriores para estabelecer estratégias lucrativas.
Antes de iniciar a sua pesquisa, decida se a análise é para fins internos ou externos. Dependendo do propósito que você definir, é possível utilizar os resultados para alavancar as operações comerciais, rever processos, alinhar metas etc.
Determine o seu público-alvo
Obviamente, nem todos os consumidores serão seus clientes. Ao se concentrar em um segmento específico, é mais fácil obter clientes fiéis e incrementar a rentabilidade do seu negócio. Sendo assim, para realizar uma análise de mercado eficiente, você deve ter uma ideia clara do seu público-alvo.
Após identificar o seu público, pesquise a respeito de suas necessidades, interesses e dados demográficos de nichos específicos. Concentre-se, preferencialmente, no tamanho, tendências e possibilidade de crescimento do seu mercado potencial.
Selecione os dados relevantes para a sua análise de mercado
A informação é a sua maior aliada ao realizar uma análise de mercado. Quanto mais dados você reunir, mais úteis e aplicáveis serão os seus resultados.
O seu relatório deve ser imparcial, factual e relevante. Lembre-se de que a compreensão correta do ambiente de negócios permite que a empresa corra menos risco e tome decisões mais assertivas. Como, atualmente, há múltiplas fontes de dados, o desafio é saber separar as informações relevantes das demais.
Se você deseja, por exemplo, que a sua pesquisa aponte a viabilidade de aumentar a participação da sua empresa em determinado mercado, para não se perder em meio a tantos dados considere somente aqueles capazes de fornecer, para a sua análise, informações a respeito das tendências de comportamento do seu público-alvo.
Utilize os resultados para fundamentar ações práticas
Será preciso dedicar parcelas consideráveis de tempo e esforço na realização de uma análise de mercado para o seu negócio. Portanto, assegure-se de que, após completá-la, os resultados terão aplicação prática. Ao se reportar a sócios ou superiores, esteja preparado para demonstrar como você chegou às suas conclusões.
No mundo empresarial certamente há muitos percalços e centenas de “pedras no caminho”. No entanto, a realização de uma análise de mercado eficiente auxilia, você e a sua empresa, a identificar esses problemas e, em certa medida, até mesmo a se antecipar a eles.
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Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.