02 de Outubro de 2020

análise preditiva e a sua importância para as organizações

A análise preditiva está nos planos da sua empresa? Se ainda não está, deveria.

Essa solução trata da aplicação da tecnologia para fazer o que todo gestor gostaria, mas sozinho não é capaz: antecipar o futuro.

Parece exercício de astrologia? Nem tanto, se você entender os conceitos e técnicas utilizados nesse tipo de análise. 

Avance na leitura e veja como funciona!

O que é uma avaliação preditiva?

Avaliar de forma preditiva significa tomar como referência dados do passado e do presente para, a partir deles, formular prognósticos.

Esse tipo de análise serve para trazer respostas tanto para questões já conhecidas quanto para aquelas que você nem desconfiava que existiam.

Isso porque, ao avaliar o negócio de maneira preditiva, a empresa se habilita a ver ainda mais longe, se valendo de recursos e técnicas especiais.

Como a análise preditiva funciona?

A análise preditiva tem muita relação com os tradicionais diagnósticos de dados estatísticos.

Não por acaso, a maior parte dos modelos preditivos são regressores, ou seja, equações criadas a partir da análise de dados.

Nesse contexto, são tomados como referência conceitos como big data, machine learning e inteligência artificial.

Portanto, ela funciona como um modelo que permite antecipar tendências ou responder a questões sobre problemas já conhecidos.

Qual é a importância da análise preditiva para as organizações?

Seja qual for o seu ramo de atuação e o tamanho da empresa, uma coisa é certa: você sempre vai precisar de alguma capacidade de antecipação.

Isso vale tanto para os momentos bons, nos quais existe uma propensão a se acomodar na “zona de conforto”, quanto nas fases difíceis, quando o foco se volta à busca de novas oportunidades.

Seja qual for o cenário, é pela análise preditiva que a sua empresa será capaz de dar um passo à frente.

Como fazer uma análise preditiva em 6 passos

6 passos para realizar uma análise técnica preditiva

Antes de avançar, vale um rápido lembrete: a implantação de análises preditivas pode ser bastante facilitada se você fizer uso de ferramentas adequadas.

Isto é, utilizando softwares poderosos, como o DataRobot e o Tableau, junto com parceiros que saibam como implementar esse tipo de solução, a sua empresa poderá criar modelos preditivos rapidamente e trazer grandes resultados para o negócio.

Dito isso, veja como conduzir análises e, com o tempo, fazer delas os seus melhores recursos.

1. Defina os objetivos

Análises em geral se prestam aos mais variados fins.

Por isso, é preciso estabelecer metas, ou seja, um ou mais objetivos para fundamentar o estudo.

Veja alguns exemplos:

  • Redução de custos operacionais ou de produção
  • Diminuir o churn rate ou a rotatividade
  • Alcançar novos públicos
  • Mapear o comportamento dos seus clientes
  • Prever tendências de mercado
  • Identificar produtos com maior potencial.

2. Colete os dados

Tendo uma ou mais metas a cumprir, é hora de coletar os dados para que, a partir deles, você possa criar previsões.

Essas informações, por sua vez, devem ser qualificadas.

Ou seja, serem coletadas de fontes confiáveis e submetidas a testes estatísticos em softwares apropriados.

3. Estruture as informações

A partir do tratamento das informações por meio dos softwares, você já estará no caminho para fazer previsões.  No entanto, a análise de dados costuma ser trabalhosa.

Na maioria dos casos, será necessário eliminar questões redundantes, correlações entre variáveis dependentes, entre outros procedimentos.

4. Analise os dados

Embora a análise de dados envolva algum trabalho, é um esforço que vale a pena.

Afinal, somente pela estruturação e modelagem das informações coletadas, você será capaz de extrair respostas confiáveis.

Nesse momento, é importante conhecer pelo menos os fundamentos da estatística para que seja possível tirar conclusões corretas.

5. Crie um modelo

Digamos, por exemplo, que você queira saber se investir em treinamento vai aumentar as vendas e de quanto poderá ser esse crescimento.

A análise preditiva pode ajudar, já que, por ela, você será capaz de criar um modelo baseado em regressão estatística que, por sua vez, tomará como referência o big data.

Esse é o resultado final do processo, pelo menos na parte mais prática.

6. Aperfeiçoe o processo

Uma análise preditiva, como toda ferramenta de gestão, precisa ser constantemente aperfeiçoada.

Dados que servem hoje, amanhã já podem estar obsoletos. Logo, é necessário renovar frequentemente os seus modelos por meio de avaliações periódicas.

Essa é a etapa final de um ciclo que deve ser permanentemente renovado.

Análise preditiva: exemplos de como as empresas usam a ferramenta para tomar decisões

análise preditiva exemplos de como as empresas usam a ferramenta para tomar decisões

Andreas Weigend, um dos maiores experts em big data no mundo, foi bastante claro: “Geramos hoje em um dia mais dados do que produzimos em todo o ano 2000”.

Diante dessa avalanche de informação, não resta alternativa às empresas que não seja se antecipar.

Nesse cenário, a consequência mais leve de ficar parado é vender menos.

Veja, então, o que as organizações mais atentas têm em vista quando aplicam análises preditivas em suas atividades.

Prever churn

Churn é o que chamados de “taxa de desistência” ou de cancelamento.

Logo, ao usar modelos preditivos, a sua empresa se coloca em condição de antecipar quando um cliente vai cancelar um pedido ou um serviço.

Essa é uma prática altamente indicada para organizações que vendem produtos e/ou serviços recorrentes, como cursos e soluções por assinatura.

Detectar fraudes

Outro comportamento que pode ser antecipado por meio de modelos preditivos diz respeito às fraudes e aos desvios.

Isso vale tanto para aqueles que ocorrem sistematicamente quanto os ataques virtuais súbitos.

Segmentar leads

Leads são os potenciais clientes, aqueles que iniciam uma relação com sua marca ou empresa.

Seu desafio é conduzi-los até que se tornem clientes de fato. Para esse objetivo, o marketing de conteúdo está sempre em alta.

Por outro lado, como criar publicações que realmente gerem resultados? Essa é uma das respostas que as análises preditivas podem trazer.

Fazer cross-sell e upsell

Empresas varejistas sabem melhor do que qualquer uma que não basta apenas vender uma mercadoria.

Acima de tudo, é preciso fidelizar e criar condições favoráveis para que um cliente compre mais.

Essa é a proposta do conceito de cross-sell, segundo o qual as estratégias de vendas são orientadas para vender itens complementares entre si.

Já no upsell, a sua empresa se habilita a detectar consumidores com potencial mais alto de compra, podendo, assim, oferecer produtos premium ou de maior valor agregado.

Conclusão

Fica difícil discordar da enorme utilidade da análise preditiva considerando tantos benefícios e usos para essa técnica, não é?

E se a sua empresa estiver precisando de uma força extra para gerar insights, aí vai uma dica: experimente o DataRobot, solução analítica disponibilizada pela FiveActs, e entenda melhor o potencial dos dados do seu negócio.

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