De CAC e LTV a ROI e Churn Rate. Conheça as principais métricas de negócios que todo analista de dados deve conhecer
Em resumo:
Trabalhar com dados vai muito além de dominar o Python ou saber arrastar gráficos. Para que os números façam sentido e guiem a tomada de decisão, eles precisam ser traduzidos em indicadores claros e comparáveis.
Se você quer gerar valor real em suas análises, confira abaixo as métricas definitivas que todo analista de dados tem a obrigação de dominar.
Não importa se você trabalha em um banco, em um e-commerce ou em uma startup de software. O mercado corporativo avalia o sucesso das operações por meio de de um conjunto consolidado de indicadores vitais, como:
Uma métrica é qualquer número bruto ou medida quantitativa que rastreia uma ação. Por exemplo: o número de visitantes de um site em uma semana é uma métrica válida e passível de medição.
Já o KPI é uma métrica que foi elevada a um status estratégico. Ele está diretamente ligado a uma meta central do negócio.
Se o objetivo da empresa no trimestre é aumentar as vendas, a “Taxa de Conversão” é o KPI, enquanto os “visitantes do site” são apenas uma métrica de apoio. Todo KPI é uma métrica, mas nem toda métrica é um KPI.
Um dos maiores erros que um analista pode cometer ao criar um painel de dados é inundar a tela com métricas de vaidade. Elas costumam iludir gestores inexperientes e desviar o foco.
Métricas de vaidade são números que parecem impressionantes e inflam o ego da equipe, mas que não se traduzem em receita, lucro ou crescimento real para a corporação.
Os casos mais recorrentes incluem:
As métricas quantitativas são aquelas expressas em números puros e absolutos. Elas respondem à pergunta “O quê?” ou “Quanto?”. Exemplos incluem o volume de vendas mensal, a taxa de rejeição de um site ou o faturamento total.
Já as métricas qualitativas são subjetivas e baseadas em opiniões. Elas respondem à pergunta “Por quê?”. Exemplos incluem feedbacks em texto de clientes, pesquisas de satisfação e análises de usabilidade.
Enquanto a métrica quantitativa aponta que as vendas caíram 20%, é a métrica qualitativa que vai revelar se a queda ocorreu porque os clientes acharam o produto ruim ou o atendimento lento.
Quando uma empresa tenta acompanhar dezenas de métricas ao mesmo tempo, as equipes costumam perder o foco e entrar em conflito. Para resolver isso, as startups do Vale do Silício popularizaram a North Star Metric.
A Métrica Estrela-Guia é o único indicador absoluto que reflete o valor principal que a empresa entrega aos seus clientes. Ela alinha todos os departamentos (marketing, produto, finanças) em um único objetivo comum.
No Spotify, por exemplo, a North Star não é a quantidade de downloads do aplicativo, mas sim o “Tempo total de áudio consumido”. No Airbnb, é a quantidade de “Noites reservadas”.
O papel de um bom analista de dados é ajudar a diretoria a identificar qual é a Métrica Estrela-Guia do negócio.
Para definir os indicadores corretos, o analista deve sentar com os gestores da área e utilizar o framework SMART. A métrica escolhida precisa ser Específica, Mensurável, Alcançável, Relevante e baseada no Tempo.
Além disso, cada departamento exige um olhar diferente. O setor de Recursos Humanos se beneficia de métricas como Taxa de Retenção de Talentos, enquanto o setor de Vendas precisa olhar urgentemente para o Custo de Aquisição de Clientes (CAC).
Entenda a dor do usuário do seu relatório e descarte qualquer número que não ajude a resolver aquele problema específico.
Saber quais indicadores acompanhar é apenas metade do trabalho. O analista precisa automatizar a coleta e a visualização desses números para que os gestores possam consultá-los.
O mercado dispõe de uma série de ferramentas para conectar bancos de dados, limpar as informações e exibi-las em tempo real:
O grande desafio no dia a dia corporativo é como interpretar todos esses números na prática. Nesse caso, a regra é simples: nenhuma métrica deve ser avaliada de forma isolada.
Olhar para um único indicador pode levar a decisões desastrosas. Por exemplo, uma campanha de marketing pode ter gerado um volume substancial de vendas, indicando uma ótima Taxa de Conversão.
No entanto, se você não cruzar esse dado com o Churn Rate (Taxa de Cancelamento), não perceberá que esses novos clientes estão pedindo reembolso na semana seguinte.
A correlação mais famosa e essencial do mercado é a relação LTV/CAC. O analista deve sempre garantir e demonstrar em seus relatórios que o valor que o cliente deixa na empresa (LTV) seja historicamente maior do que o custo para adquiri-lo (CAC).
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