Por que sua startup deveria começar a jornada data-driven agora.
Startups que estruturam dados cedo ganham vantagem em velocidade de decisão e captação. Por que adiar a operação de dados custa mais do que parece.
Para todas as empresas, começar uma operação de data analytics pode ser um grande desafio, mas sem dúvidas é também uma das maiores oportunidades do negócio. Sabemos que tornar seu negócio data-driven pode levar meses ou até anos, inclusive em grandes empresas, por isso chamamos esse processo de jornada data-driven.
Para startups que buscam entregar valor rapidamente, isso pode parecer algo fora de alcance. Um estudo de 2018 revelou que dados e analytics não entram na lista de prioridades das startups, que normalmente escolhem manter o foco em desenvolvimento de produto e prova social. O resultado da pesquisa aponta algumas das principais barreiras para startups na implementação de análise de dados: tempo, finanças, capacidade da equipe e estratégia de negócios.
As startups precisam de análise de dados? Com certeza sim, e o custo real de adiar essa decisão aparece justamente nesses pontos que a pesquisa identificou como barreira.
"Se tivéssemos mais dinheiro, empregaríamos alguém para analisar os dados de produtos e clientes [...] vejo o valor disso, mas por enquanto não é prioridade."
— Um entrevistado de The Role of Data Analytics in Startup Companies: Exploring Challenges and Barriers, 2018
O que adiar a operação de dados custa na prática
Imagino que você esteja enfrentando algumas dessas barreiras agora, mas a boa notícia é que o cenário dos dados está evoluindo rapidamente, e essa inovação constante trouxe conceitos como o de Modern Data Stack, que está facilitando o acesso a data analytics para startups. Para ajudar, separamos um post com 3 passos para alcançar a maturidade de dados na sua startup, com ou sem time de dados.
O custo de adiar não aparece de imediato, aparece depois, em três lugares específicos:
Decisão de expansão sem dado confiável. Quando chega a hora de decidir se um canal de aquisição vale mais investimento, ou se um segmento de cliente merece mais atenção do time comercial, quem já tem dado estruturado responde em minutos. Quem não tem, decide no achismo ou perde semanas montando uma planilha manual só pra aquela decisão específica.
Dificuldade em levantar investimento sem métrica clara. Investidor pergunta CAC, LTV, retenção por cohort. Startup sem operação de dados estruturada chega nessa conversa com número estimado, não medido, o que pesa contra credibilidade justamente no momento em que ela mais precisa de credibilidade.
Retrabalho de estruturar tudo depois, com volume maior. Organizar dado quando a empresa tem 3 fontes e baixo volume é um trabalho de dias. Organizar quando já são 15 fontes, volume alto e vários times dependendo de números diferentes é um projeto de meses, e ainda por cima é feito sob pressão, porque nesse ponto a falta de dado já está custando decisão errada.
Eles vão ajudar você a entender, por exemplo, o que priorizar, abandonar, ou o que já funcionou e deve ser replicado. Esse conjunto de iniciativas de dados permite medir e compreender com maior precisão o sucesso e o fracasso dos seus esforços, algo essencial para construir um cenário promissor num ambiente rápido e complexo como o de startup.
Nunca é tarde para começar sua jornada data-driven, mas quanto antes você fizer isso, mais preparada sua equipe estará para tomar decisões inteligentes e estratégicas com maior assertividade. E à medida que o negócio cresce, fica mais fácil manter o alinhamento entre KPIs, metas e prioridades.
Vantagens de ser uma startup realmente data-driven
Se até aqui você ainda não se convenceu de que esse é o melhor caminho para a expansão do seu negócio, aqui vão algumas vantagens concretas:
Entender como os usuários se comportam e engajam com seu produto, serviço ou website
Mensurar métricas como CAC e LTV para garantir a saúde financeira do negócio
Compreender os melhores canais, estratégias e discursos para aquisição de novos clientes
Realizar experimentações através de testes para otimizar a performance
Personalizar e aprimorar a experiência do cliente entendendo toda a jornada, da captação ao engajamento com o produto
Saber priorizar novas iniciativas como features, produtos ou serviços
Mapear problemas e oportunidades em novos segmentos para expansão do negócio
Fazer tudo isso sem desperdiçar tempo com relatórios manuais ou preparação de dados para análise
Como começar sem precisar de um time de dados grande
A boa notícia é que começar essa jornada não exige contratar um time de engenharia de dados completo desde o primeiro dia. Detalhamos exatamente como priorizar cada peça (ingestão, transformação, modelagem, análise) conforme o estágio da empresa em Engenharia de Dados para Startups, e como resolver a centralização de dados mesmo sem time dedicado em Centralização de dados sem time dedicado.
Na prática, o primeiro passo real costuma ser garantir que os dados das suas fontes principais (CRM, produto, financeiro) cheguem centralizados num único lugar, de forma confiável e sem depender de exportação manual toda semana. É exatamente esse o problema que a Erathos resolve: conectores gerenciados que levam o dado da fonte até o warehouse sem exigir pipeline customizado para escrever ou manter.
Perguntas frequentes sobre startups e jornada data-driven
Uma startup em estágio inicial já precisa de uma operação de dados formal? Não precisa de uma operação completa, mas precisa de ingestão confiável desde cedo. O erro mais comum não é começar tarde demais em termos de sofisticação, é começar tarde demais em termos de ter os dados centralizados num lugar consultável.
Quanto custa adiar a estruturação de dados numa startup? O custo aparece em decisões tomadas no achismo, em dificuldade de apresentar métrica confiável para investidor, e no retrabalho de organizar tudo depois, quando o volume de dados e o número de fontes já cresceram bem além do inicial.
Preciso contratar um engenheiro de dados para começar? Não necessariamente. Com um conector gerenciado cuidando da ingestão, um founder técnico ou um analista de dados consegue manter a operação sozinho por um bom tempo antes de precisar de uma contratação dedicada.
Por onde uma startup deve começar sua jornada data-driven? Pelas fontes que já concentram a maior parte da decisão do negócio, geralmente CRM, produto e financeiro, centralizadas num warehouse simples e acessível, antes de investir em modelagem sofisticada ou ferramentas avançadas.
Conclusão
Agora que você conhece os principais benefícios de ser uma startup data-driven, e o custo real de adiar essa decisão, o próximo passo é começar a usar seus dados com estratégia e constância.
Crie sua conta gratuita na Erathos e centralize as fontes de dados da sua startup sem precisar de um time de engenharia dedicado desde o início.
Para todas as empresas, começar uma operação de data analytics pode ser um grande desafio, mas sem dúvidas é também uma das maiores oportunidades do negócio. Sabemos que tornar seu negócio data-driven pode levar meses ou até anos, inclusive em grandes empresas, por isso chamamos esse processo de jornada data-driven.
Para startups que buscam entregar valor rapidamente, isso pode parecer algo fora de alcance. Um estudo de 2018 revelou que dados e analytics não entram na lista de prioridades das startups, que normalmente escolhem manter o foco em desenvolvimento de produto e prova social. O resultado da pesquisa aponta algumas das principais barreiras para startups na implementação de análise de dados: tempo, finanças, capacidade da equipe e estratégia de negócios.
As startups precisam de análise de dados? Com certeza sim, e o custo real de adiar essa decisão aparece justamente nesses pontos que a pesquisa identificou como barreira.
"Se tivéssemos mais dinheiro, empregaríamos alguém para analisar os dados de produtos e clientes [...] vejo o valor disso, mas por enquanto não é prioridade."
— Um entrevistado de The Role of Data Analytics in Startup Companies: Exploring Challenges and Barriers, 2018
O que adiar a operação de dados custa na prática
Imagino que você esteja enfrentando algumas dessas barreiras agora, mas a boa notícia é que o cenário dos dados está evoluindo rapidamente, e essa inovação constante trouxe conceitos como o de Modern Data Stack, que está facilitando o acesso a data analytics para startups. Para ajudar, separamos um post com 3 passos para alcançar a maturidade de dados na sua startup, com ou sem time de dados.
O custo de adiar não aparece de imediato, aparece depois, em três lugares específicos:
Decisão de expansão sem dado confiável. Quando chega a hora de decidir se um canal de aquisição vale mais investimento, ou se um segmento de cliente merece mais atenção do time comercial, quem já tem dado estruturado responde em minutos. Quem não tem, decide no achismo ou perde semanas montando uma planilha manual só pra aquela decisão específica.
Dificuldade em levantar investimento sem métrica clara. Investidor pergunta CAC, LTV, retenção por cohort. Startup sem operação de dados estruturada chega nessa conversa com número estimado, não medido, o que pesa contra credibilidade justamente no momento em que ela mais precisa de credibilidade.
Retrabalho de estruturar tudo depois, com volume maior. Organizar dado quando a empresa tem 3 fontes e baixo volume é um trabalho de dias. Organizar quando já são 15 fontes, volume alto e vários times dependendo de números diferentes é um projeto de meses, e ainda por cima é feito sob pressão, porque nesse ponto a falta de dado já está custando decisão errada.
Eles vão ajudar você a entender, por exemplo, o que priorizar, abandonar, ou o que já funcionou e deve ser replicado. Esse conjunto de iniciativas de dados permite medir e compreender com maior precisão o sucesso e o fracasso dos seus esforços, algo essencial para construir um cenário promissor num ambiente rápido e complexo como o de startup.
Nunca é tarde para começar sua jornada data-driven, mas quanto antes você fizer isso, mais preparada sua equipe estará para tomar decisões inteligentes e estratégicas com maior assertividade. E à medida que o negócio cresce, fica mais fácil manter o alinhamento entre KPIs, metas e prioridades.
Vantagens de ser uma startup realmente data-driven
Se até aqui você ainda não se convenceu de que esse é o melhor caminho para a expansão do seu negócio, aqui vão algumas vantagens concretas:
Entender como os usuários se comportam e engajam com seu produto, serviço ou website
Mensurar métricas como CAC e LTV para garantir a saúde financeira do negócio
Compreender os melhores canais, estratégias e discursos para aquisição de novos clientes
Realizar experimentações através de testes para otimizar a performance
Personalizar e aprimorar a experiência do cliente entendendo toda a jornada, da captação ao engajamento com o produto
Saber priorizar novas iniciativas como features, produtos ou serviços
Mapear problemas e oportunidades em novos segmentos para expansão do negócio
Fazer tudo isso sem desperdiçar tempo com relatórios manuais ou preparação de dados para análise
Como começar sem precisar de um time de dados grande
A boa notícia é que começar essa jornada não exige contratar um time de engenharia de dados completo desde o primeiro dia. Detalhamos exatamente como priorizar cada peça (ingestão, transformação, modelagem, análise) conforme o estágio da empresa em Engenharia de Dados para Startups, e como resolver a centralização de dados mesmo sem time dedicado em Centralização de dados sem time dedicado.
Na prática, o primeiro passo real costuma ser garantir que os dados das suas fontes principais (CRM, produto, financeiro) cheguem centralizados num único lugar, de forma confiável e sem depender de exportação manual toda semana. É exatamente esse o problema que a Erathos resolve: conectores gerenciados que levam o dado da fonte até o warehouse sem exigir pipeline customizado para escrever ou manter.
Perguntas frequentes sobre startups e jornada data-driven
Uma startup em estágio inicial já precisa de uma operação de dados formal? Não precisa de uma operação completa, mas precisa de ingestão confiável desde cedo. O erro mais comum não é começar tarde demais em termos de sofisticação, é começar tarde demais em termos de ter os dados centralizados num lugar consultável.
Quanto custa adiar a estruturação de dados numa startup? O custo aparece em decisões tomadas no achismo, em dificuldade de apresentar métrica confiável para investidor, e no retrabalho de organizar tudo depois, quando o volume de dados e o número de fontes já cresceram bem além do inicial.
Preciso contratar um engenheiro de dados para começar? Não necessariamente. Com um conector gerenciado cuidando da ingestão, um founder técnico ou um analista de dados consegue manter a operação sozinho por um bom tempo antes de precisar de uma contratação dedicada.
Por onde uma startup deve começar sua jornada data-driven? Pelas fontes que já concentram a maior parte da decisão do negócio, geralmente CRM, produto e financeiro, centralizadas num warehouse simples e acessível, antes de investir em modelagem sofisticada ou ferramentas avançadas.
Conclusão
Agora que você conhece os principais benefícios de ser uma startup data-driven, e o custo real de adiar essa decisão, o próximo passo é começar a usar seus dados com estratégia e constância.
Crie sua conta gratuita na Erathos e centralize as fontes de dados da sua startup sem precisar de um time de engenharia dedicado desde o início.