Artigo escrito em parceria com BringData.

Após o levantamento de hipóteses e definição de quais informações serão necessárias, precisamos buscar alta performance na coleta de dados a fim de atingir a amostra desejada.

Falhar na coleta de dados é algo crítico e que afetará todo o resultado do seu experimento, seja em cenários acadêmicos ou empresariais. Por isso, é extremamente importante estabelecer os melhores momentos para coleta de dados e regras de qualidade de dados.

A fim de melhorar a performance da qualidade e coleta de dados podemos seguir algumas estratégias.

1. Entender quais são as características que anulam um dado

Um dos seus papéis ao coletar os dados é utilizar o máximo de recursos para evitar que dados inválidos entrem na sua base de dados.

Quando você conhece muito bem o tipo de dado, suas possíveis respostas e como ele é formatado, você passa a ser capaz de definir regras de validação para essas informações.

Uma forma interessante de evitar erros em coletas digitais é utilizar expressões regulares (Regex). Esse método é capaz de identificar dados que fogem de um padrão estabelecido.

Por exemplo, para validação de formato de CPF podemos utilizar:

/^\d{3}\.\d{3}\.\d{3}\-\d{2}$/

Para e-mail

^[\w-\.]+@([\w-]+\.)+[\w-]{2,4}$

Para CNPJ

/^\d{2}\.\d{3}\.\d{3}\/\d{4}\-\d{2}$/

Através dessas regras, quaisquer dados imputados que não as atenderem, serão identificados e poderão ser barrados.

Você pode criar regras como essas para qualquer tipo de dado. Basta entender seus possíveis resultados e traduzí-los em um código Regex.

Criar expressões regulares, mesmo que simples, em seus formulários te ajudará a evitar o input de dados inválidos nas respostas.

2. Entender o público e os canais

A Track.co, plataforma de gestão da experiência de clientes, viu que as empresas da área de saúde que enviam pesquisas para idosos via e-mail costumam ter baixas taxas de respostas em comparação a canais como SMS e WhatsApp, mais usuais para esse público.

a pesquisa de 2017 da Hubspot, conseguiu investigar os canais preferenciais de acordo com as faixas etárias. Através dela, foi descoberta uma grande tendência para o consumo de vídeos por jovens de 18 a 24 anos. Não é atoa que plataformas como o Videoask, da Typeform, começaram a inovar na coleta de dados através da interação com pesquisas via vídeo.

Então, antes de estabelecer um único canal de coleta, analise seu público e entenda quais são os que eles mais utilizam. 

E lembre-se: caso você tenha contatos recorrentes com as mesmas pessoas, não perca a oportunidade de questionar quais são os seus canais de preferência para receber comunicações da sua empresa.

3. Analise o comportamento de resposta

Além do “como coletar”, o “quando coletar” também é extremamente importante.

A mesma pesquisa da Hubspot revelou que o momento em que as pessoas mais utilizam seus smartphones é antes de dormir e logo que acordam. Esses momentos podem ser uma ótima oportunidade para enviar promoções e pesquisas.

Você sabe dizer exatamente qual é o melhor momento do dia para abordar as pessoas que você pesquisa?

Essa é uma vantagem que pesquisadores frequentes tem em relação a outras pessoas: além de obter os dados necessários, é possível acompanhar o comportamento de resposta para diferentes canais e públicos.

Sendo assim, ao possuir essas informações, podemos dar preferência ao momento de maior conversão para conseguir coletar mais respostas para o experimento.

4. Padronização de dados

Quem já tabulou dados após a coleta sabe que, se formos literais sob o que foi respondido poderemos chegar a um caso como esse:

tabela com várias linhas em que está escrito philadelphia de diversas maneiras diferentes e com erros de tabulação nos dados

(Imagem de Cassie Kozyrkov)

São infinitas formas de se escrever uma mesma variável, que se não for tratada, irá gerar grandes vieses para as análises.

Se possível aplique funções de autocompletar ou de caixas de seleção durante a coleta desse tipo de dado para facilitar a interação com o respondente e utilize plataformas de padronização de dados após sua tabulação.

5. Validação dos dados 

Na maioria dos casos, somente a análise do formato do dado pode não ser suficiente, e a solução para tal problema é a utilização regras de validação de dados mais profundas, uma forma de sermos mais assertivos durante a coleta e análise das informações.

A fim de melhorar a performance de coleta, normalmente são utilizados recursos para validação de endereços de e-mail e telefone. O objetivo é eliminar dados inválidos para garantir que as pesquisas serão enviadas para dados de contatos realmente existentes sem afetar as métricas de retorno e reputação de envio.

Após a coleta, podem ser utilizados recursos como consultas a CPF e CNPJ através da API receita federal a fim de confirmar informações coletadas de determinadas pessoas.

Conclusão

Nossas análises dependem de dados de qualidade e do volume de informações que atendem as expectativas amostrais, por esse motivo, precisamos utilizar recursos que viabilizam o aumento de performance.

Vimos que não basta apenas identificar o que precisamos coletar para um experimento, mas também, como e quando coletaremos.

Não podemos ignorar a importância do know-how do comportamento de resposta do nosso público de acordo com os diferentes canais, horários e abordagens. Ao se especializar nessas informações conseguiremos melhorar o nosso retorno de respostas.

Focar em ações como essas, facilitam e economizam o processo trabalhoso e caro que é a coleta de dados.

A BringData.co

A BringData é uma plataforma de tratamento de dados que melhora a qualidade de dados nas empresas.

Utilize nossa API ou integração via Zapier para automatizar a validação de dados na sua empresa!

Crie sua conta gratuita na BringData e ganhe 100 créditos gratuitos!

0 respostas

Deixe uma resposta

Quer participar dessa discussão?
Sinta-se livre para contribuir!

Deixe uma resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *