Consideremos que você tenha utilizado algumas técnicas de visualização de dados para apresentar seus KPIs e, ao olhar para o resultado na sua tela (ou impressão), você percebe que há um ponto que se destaca entre os demais. Então, como investigar um pico nos seus dados?
Aparentemente, um pico nos seus dados significaria um “número alto”, o que pode ser um índice positivo, se estamos falando de vendas ou receitas, como no exemplo do dashboard de controle financeiro acima. Mas pode representar, ao contrário, uma informação preocupante, se o gráfico indica custos e despesas.
No entanto, você sabia que os dados podem “enganar” você, assim, à primeira vista? Por isso é de suma importância que você aprenda como investigar um pico nos seus dados, para que você não se iluda com isso.
Análise de como investigar um pico em seus dados
Separei aqui algumas perguntas que você pode fazer sobre a sua visualização de dados que podem ajudá-lo a esclarecer e interpretar melhor o desnível apresentado e vão englobar os temas abaixo:
- Relevância
- Variações naturais
- Coleta de dados
- Cenário macro
Esse pico é realmente relevante?
Para você avaliar a importância real dessa métrica, pergunte-se sobre as consequências que esse desnível pode gerar. São consequências significativas?
Se a sua resposta for não, o processo de como investigar um pico nos seus dados ficou mais simples. Nem toda variação anormal exige atenção. Você não terá tempo e recursos para aprofundar todas as métricas e indicadores que cruzarem seu caminho. Concentre-se nas suas prioridades.
Já se as consequências dessa anomalia forem importantes, aí você deve avaliar o tempo de respostas necessário. Se não requer atenção imediata, organize seu cronograma para incluir uma análise dessa métrica assim que possível, sem colocá-la na frente de outros pontos mais relevantes.
Contudo, se estamos falando de consequências significativas e que exigem atenção urgente, então, sim, o pico nos seus dados representa uma questão crítica, que deve ser investigada e verificada imediatamente.
Será que esse pico não é uma variação natural?
Dependendo do indicador que você está avaliando, um pico pode ser algo perfeitamente normal e até esperado. Por exemplo, se você for avaliar as vendas de flores ao longo de um ano, não será surpresa alguma que haja um pico no meio do mês de maio ou ao redor do dia 12 de junho, certo?
Parece um exemplo simplório, mas a verdade é que às vezes os padrões se repetem dessa forma e a gente não repara. Então, é imperativo que você consiga fazer comparações em suas visualizações. Será que essa variação não se repete, com certa regularidade?
Também é essencial avaliar o panorama socioeconômico e até político. Será que esse pico não reflete uma tendência? De mercado, de linguagem, de opinião? Algo que está aparecendo em toda a sociedade e não somente nas suas métricas?
Os dados foram coletados corretamente?
De novo, pode parecer até amadorismo se fazer essa pergunta, mas por vezes uma pequena variação na maneira como os dados são coletados, ao longo do processo, já pode alterar a inserção de informações e a consequente representação dos índices, desde bugs em sistemas, repetição dos mesmos testes, etapas não concluídas por algum membro da equipe etc.
Portanto, outra forma de como investigar um pico nos seus dados, é verificá-lo ou falseá-lo. Uma maneira é comparar esse KPI com algum outro que possa ser por ele influenciado.
Por exemplo, vamos supor que há um pico de logins em seu site. Mas um outro indicador mostra que, naquele dia, houve uma instabilidade que fez com que os usuários tivessem que logar mais de uma vez. Isso mostra que, talvez, o pico na realidade poderia ser calculado, na realidade, como metade ou até menos do valor.
Se não houver como fazer esse tipo de comparação, então pode ser necessário que você utilize uma nova ferramenta que seja capaz de rastrear a mesma métrica, assim revelando possíveis discrepâncias nos dados.
Por exemplo, se, no caso anterior, o seu contador de visitas únicas à página de registro, tenha contabilizado um número similar ao de logins efetuados, então isso comprova que, apesar da instabilidade, realmente houve pico de logins naquele intervalo de tempo.
O pico é do cenário macro?
Segmentar a coleta e registro de dados também pode auxiliar o estudo de como investigar um pico nos seus dados. Imagine que você tem um produto que você vende em todo o Brasil e você percebe uma queda nas vendas nos meses de julho e agosto.
Então, você segmenta por região e nota que quem puxou a queda nas vendas foi a região Sul, justamente porque seu produto não combina com inverno e fez muito frio nesses dois meses nos três estados – o que não se repetiu nos demais.
A segmentação mostra que você só precisa adequar seu produto para o frio nos estados do Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul. Nos demais, o inverno não é rigoroso o suficiente para causar grandes alterações.
Se você ficasse com o cenário macro, poderia pensar em fazer uma mudança para todo o Brasil, o que custaria muito mais, porque envolveria não somente a produção, mas toda a estratégia de marketing num país gigantesco como o nosso.
Mantenha-se atento ao pico
Se nenhuma dessas perguntas resolver as suas dúvidas quanto ao pico nos seus dados, chame sua equipe e tentem avaliar que mudança pode ter ocorrido, interna ou externamente, num cenário micro ou macro, que detalhe que vocês podem ter deixado passar que explique essa variação.
Caso não haja uma explicação, então entenda que nem sempre é possível chegar a uma conclusão clara sobre todo e qualquer KPI relacionado. Mas você pode ficar atento. Caso aconteça novamente, isso significa duas coisas: trata-se de uma anomalia relevante de fato, e, agora, você tem duas vezes mais informações para investigá-la.
Portanto, seja paciente, continue monitorando e juntando dados. Quanto maior conhecimento você tiver sobre o pico, maiores as chances de interpretá-lo e corrigi-lo, se necessário, ou aproveitá-lo, se verificado.
