Decisões guiadas por dados? Pense de novo

Como melhorar seu desempenho através de decisões realmente direcionadas por dados

 

Estão em crescente ascensão as contratações de cientistas de dados e profissionais de Big Data na área de inteligência de mercado. A intenção das empresas contratantes? A tomada de decisões científicas e imparciais, sempre baseadas em dados. Decisões rigorosas e destituídas de viés.

Porém, más notícias: essas decisões geralmente não são. É o que afirma artigo do site Hackernoon. Segundo o autor, para uma decisão ser data-driven, ou seja, guiada por dados, é necessário que os dados sejam os responsáveis por guiá-la. Ainda que pareça óbvio, não é tão comum na prática. Isso porque os responsáveis talvez estejam pecando em hábitos essenciais para a qualidade de suas decisões. É sobre esse tema que vamos falar adiante:

Decisão guiadas por dados (mas nem tanto)

Imagine consumidores que decidiram comprar online ao invés de irem até uma loja ou estabelecimento físico. Eles têm de decidir quais são os vendedores nos quais eles vão confiar. Quando eles pesquisam, encontram lojas virtuais com notas, estrelas, comentários, entre outras métricas que os ajudam a entender seu nível de confiabilidade. Mas agora eles já não utilizam mais esses dados para guiar sua decisão. Isso porque, quando a nota já está dada, mas a decisão não está feita, o cliente ainda é livre para escolher a opção mais conveniente, independente dos números.

Quando nós visualizamos os dados de maneira orgânica, manual, investigativa, enquanto ainda precisamos tomar a decisão, essa decisão não pode ser chamada de data-driven. Apesar de análises manuais gerarem viés e facilitarem o processo, seus resultados serão considerados apenas data-inspired, ou seja, inspirados por dados. São necessários mais fundamentos de tomada de decisão para tornar um processo data-inspired um processo data-driven.

Inspirados por dados

É assim que chamamos os resultados de quando navegamos pelos números, encontramos algumas coisas que nos despertam emoção, encontramos um argumento e, por fim, tomamos a decisão. Existem números envolvidos, vindos de algum lugar, mas não foram eles que nos guiaram. O que ocorre é que a decisão veio de outro lugar completamente diferente. 

A mente do tomador de decisão já estava enviesada antes mesmo dos dados serem coletados. A decisão já seria a mesma desde o início. Acontece que é uma característica humana interagir com os dados de forma seletiva, optando por utilizá-los apenas para confirmar escolhas que já havíamos feito previamente. Nós encontramos o ângulo pelo qual queremos enxergar as coisas, mas nem sempre sabemos que estamos fazendo isso. Há um termo na psicologia que explica o fenômeno: viés de confirmação.

Encaixando a pergunta na resposta

Será que a nota 4 de 5 é uma boa nota? Depende do seu viés inconsciente. Um consumidor que realmente quer adquirir um determinado produto online vai olhar para o 4 e acreditar que é um bom número. Seria possível justificar essa decisão de várias formas: explicitando o quanto 4 é próximo de 5, que é necessário realizar a maioria dos seus serviços de maneira impecável para que a nota seja positiva, que é impossível alcançar 5 no longo prazo. Ao mesmo tempo, outra pessoa que já não queria comprar daquela loja diria “por que eu compraria em uma loja com nota menor que 4.5?”.

A complexidade matemática desses dados não é o antídoto, simplesmente é uma camada a mais na resolução do problema. Como resultado, o que fica óbvio no exemplo anterior pode se tornar cada vez mais encoberto. Quanto mais possibilidades existem para se navegar os dados, maiores as chances da análise estar sendo guiada pelo viés de confirmação.  No final das contas, essas leituras dos dados apenas dão argumentos para as decisões que já seriam tomadas de qualquer forma.

Um passatempo caro

Quando a análise é complexa ou os dados são difíceis de processar, pode ser que chegar em uma decisão simples como “4 ou 4.5” possa levar meses, mesmo nas mãos de cientistas de dados. Mas como isso impacta os resultados? Talvez esse número seja novamente visualizado através do viés de confirmação e não chegue a ter efeito em ações da vida real, ainda que ele esteja completamente correto. 

Usar dados para embasar decisões que já seriam tomadas de qualquer forma é um passatempo caro e quase um desperdício. Nesse caso, é melhor seguir realizando análises simples e menos complexas. Enquanto os responsáveis pelas decisões não saibam utilizar os recursos, o trabalho perde boa parte do seu valor.

O antídoto

A verdade é que há atividades que precisam ser realizadas antes de qualquer análise dos dados. Contextualizar a decisão e estabelecer quais serão seus critérios já configuram uma ciência por si só, mas uma maneira simples de iniciar é estabelecer limites para a sua tomada de decisão. Esclarecer qual é o objetivo daquela busca e qual é o resultado esperado. Além de manter a visão aberta para resultados que não conversem tanto com o seu viés de confirmação, mas que são validados pelos números.

A importância da prática

Quando decidimos comprar um produto, mas ainda não sabemos o preço, é comum pensarmos algo como “se for menos de 50 reais, eu compro”. Isso é tomada de decisão inteligente. Ao invés de ver o número e só depois tomar a decisão, nós levamos em consideração outros pontos antes, como o nosso orçamento, o quanto imaginamos que aquele produto vale, o quanto gostaríamos de gastar com aquele tipo de produto. E só depois usamos o preço para guiar a decisão.

Com os reflexos desse tipo de prática, nós conseguimos pesar o quanto gostamos de algo em comparação com o que podemos pagar, e assim definimos limites para as nossas decisões. O hábito de usar os dados nessa ordem é algo que podemos levar para decisões guiadas por dados de maneira geral. 

Lições de negociação

Apesar de existirem muitas formas de se aprender sobre negociação, existe algo em comum em todas elas. É necessário estabelecer um valor de saída: o valor máximo que você aceitaria antes de desistir do processo. Com tomada de decisões guiadas por dados é parecido: devemos decidir previamente quais são os limites entre a decisão inicial e a alternativa.

De maneira geral, dicas de negociação sempre passam pela preparação prévia: imaginar quais são as ofertas e combinações potenciais que serão oferecidas. Se não, é fácil permitir que o oponente saia em vantagem. Mesmo sem táticas de persuasão, muitas coisas pequenas podem influenciar a negociação, como o humor, o clima, as expressões faciais. Com análise de dados é parecido. Por isso, o antídoto é o mesmo: planejar suas respostas previamente.

O tempo facilita

Quer você pense sobre o que um número significa antes de vê-lo, quer você pense depois, você ainda terá que pensar sobre isso. Fazer antes pode ajudar a impedir um pouco da nossa parcialidade humana, permitindo decisões de qualidade e com boa performance. Melhorar a ordem das operações é um hábito valioso. Crucial, inclusive, caso você queira tomar decisões realmente guiadas por dados. Mas com a prática, pode se tornar automático.

 

Caso você queira entender mais sobre como é possível utilizar dados para guiar e melhorar seu processo de tomada de decisões, entre em contato com a gente! Além disso, inscreva-se em nossa newsletter para mais conteúdos sobre ciência de dados e inteligência de mercado.

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