Introdução ao Case Study — P Zero
Sei que virou clichê falar de negócios e empreendedorismo nos últimos tempos, mas como isso sempre foi minha paixão, eu simplesmente não consigo me segurar. Comecei a tomar dessa “cachaça” desde criança quando ia vender bombom nos campos de futebol durante o final de semana. Eu não perco a oportunidade de explicar uma métrica de performance, uma tática de vendas, estratégia de contratação, etc.
Porém, eu percebi — de maneira tardia, que o mundo estava mudando. O instinto é cada vez menos necessário, e começa a dar lugar para o Data Driven. Essa abordagem baseia decisões organizacionais em análise de dados, ou seja, os envolvidos numa tarefa de negócio tomam suas decisões depois de extrair descobertas de um conjunto de dados.
E percebendo essa lacuna nas minhas habilidades, decidi procurar um curso que atendesse minhas necessidades. Foi quando encontrei o curso de Data Analytics oferecido pelo Google. É coisa de primeira! Me preparou para lidar com todas as etapas do processo de forma mais simples e direto ao ponto possíveis. E é aqui onde chegamos. Preciso executar estudos de casos para reforçar minhas skills.
Fase da Descoberta
A partir de agora vou te apresentar a tarefa que eu escolhi, e dentro dela quais serão os problemas de negócio. Lembrando que são empresas fictícias, portanto você pode não encontrar nenhum registro na internet.
Cliente
Cyclistic é uma startup de compartilhamento de bicicletas, e outros meios de locomoção individual de tração motora. Nasceram em 2016 e desde então seguem aumentando o número de produtos oferecidos. A empresa já chegou a 5,824 bicicletas rastreadas por geolocalização, e são disponibilizadas numa rede de 692 estações espalhadas por Chicago.
Prospecto
Até agora, a Cyclistic operou estratégias de marketing para conquistar a atenção e apelo de clientes de segmentos em geral. Sendo eles: casuais e membros. Os usuários são classificados casuais quando fazem uma corrida ou compram um daypass. Enquanto os membros são usuários que optam pelo programa de anuidades.
O time do financeiro identificou que os membros são mais lucrativos que os usuários casuais. Sendo assim, a diretora de Marketing Lily Moreno acredita que a maximização dos membros serão chave para o crescimento. Então ela estabelece uma meta: desenhar estratégias de marketing para converter usuários casuais em membros.
Três perguntas de negócio serão guia no futuro programa de marketing:
1- Como os membros e os ciclistas casuais usam as bicicletas de maneira diferente?
2- Por que os passageiros casuais comprariam as assinaturas anuais da Cyclistic?
3- Como a Cyclistic pode usar a mídia digital para influenciar os passageiros casuais a se tornarem membros?
Tendo definido os problemas de negócio, passamos para a estruturação da análise de dados. Essa estrutura tem que respeitar a ordem dos processos para garantir dados seguros e confiáveis. Digamos que o “pulo do gato” está na qualidade dos dados. Não adianta muita coisa tomar decisão em cima de dados errados, certo?!
Então, para explorar esses questionamentos, vou produzir um relatório com os seguintes resultados:
1. Uma declaração clara de cada uma das tarefas de negócio;
2. Uma descrição de todas as fontes de dados usadas;
3. Documentação de qualquer limpeza ou manipulação de dados;
4. Um resumo de análise;
5. Usar visualizações de dados e as principais descobertas;
6. As três principais recomendações com base em sua análise.
No final, teremos um documento com todo o caminho percorrido para chegar nas recomendações. Que pode ser usado tanto como backup, quanto para verificação dos cálculos.
O objetivo é sempre o mesmo: executar uma série de processos para tirar insights de um conjunto de dados. Te mostrarei isso, explorando uma pergunta de negócio por vez.
Até semana que vem.
