Análise preditiva: como usar a ciência para melhorar seus números

Por Roberto Marcio

Como as Plataformas de BI facilitam a Análise Preditiva – “A diferença entre analisar o passado e prever o futuro”

A ciência tem em suas mãos as ferramentas necessárias para ajudar seus negócios a evoluírem, a partir de recursos modernos que trazem melhores resultados – e até mesmo antecipá-los – com as informações corretas em mãos, ou melhor, num software. 

A Análise Preditiva pode ser um aliado imprescindível que combina dados estatísticos e tecnologia trazendo resultados assertivos para a tomada de decisão neste período de pandemia.

Combinando diferentes dados, a Análise Preditiva dá a capacidade aos gestores de analisarem um possível futuro para os negócios. E hoje em dia, antecipar  tendências em um período difícil da economia é uma vantagem competitiva incapaz de ser ignorada. 

Por isso, o monitoramento desses dados contínuos, somados a análise histórica de resultados para prever movimentos futuros do mercado através de algoritmos de estatística e inteligência artificial embutidos na plataforma de Business Intelligence (BI) se traduz em resultados práticos que asseguram a sobrevivência e os lucros de empresas nesse período difícil da economia global.

Entre o passado e o futuro, uma ponte que liga uma boa análise com decisões inteligentes

A todo o momento, são produzidas milhares de informações sobre um determinado assunto e escolher as que realmente interessam é um desafio e tanto. 

Por isso, a Análise Preditiva utiliza seus meios (Machine Learning e inteligência artificial) para elaborar uma série de dados confiáveis e que seja efetivamente segura para os negócios. Isso diz muito sobre como o presente pode moldar um futuro nas transações financeiras e administrativas das empresas.

Esses dados produzidos, entretanto, podem se tornar pouco eficazes se não forem unidos a outros tipos de informações que hoje não podem ser negligenciadas. 

Os dados históricos, coletados a partir das experiências já vividas, geram munição para a Análise Preditiva, que por sua vez transforma isso tudo em ganho competitivo para uma empresa. Na prática, uma boa análise pode significar muitos milhares de dólares a mais na receita líquida de seu negócio. 

Mas como esse ganho se concretiza, a partir o uso da BI para agilizar os negócios? Os softwares usados como plataformas facilitam os complexos cálculos estatísticos e matemáticos que não estavam até pouco tempo ao alcance de qualquer executivo.  

Sendo assim, eles se tornaram ferramentas que auxiliam, unindo dados que se transformam em informações assertivas que fazem toda a diferença na tomada de decisão. 

Fórmulas pré-prontas e executadas, com um simples drag-drop, além de algoritmos de IA que identificam automaticamente anomalias e padrões de comportamento dos dados, se somam ao conjunto de respostas oferecidas pelo BI para o sucesso de seu empreendimento. 

Além disso, nos alertam, como o Anodot, fazem hoje profissionais de Data Science ajudar a acelerar o ritmo de crescimento das empresas.

O que os entendidos têm a dizer sobre a Análise Preditiva

Para quem está habituado a cultura tecnológica, quando se fala em BI, seus recursos atuais são conhecidos por empresas e agências de marketing. Palavras como Dashboard, Analytics, Data Science, Análise Preditiva, IA, Powerbi, Tableau, Google Data Studio, Qlik fazem parte do pacote que oferece os elementos para alcançar os melhores resultados. 

O alto volume de dados gerados traz consigo o desafio de ajustar uma boa estratégia para chegar aos resultados desejados. A Análise Preditiva é o caminho para a transformação que se impõe nesses dias difíceis de pandemia. A urgência do tempo faz com que a velocidade tecnológica esteja acelerada para garantir bons resultados.

Especialistas alertam para o fato de que não é simplesmente jogar os dados em um software e mexer tudo como em um omelete. Segundo eles, é preciso depurar o material para adequá-lo aos seus objetivos. Setores varejistas, da saúde, educação e indústria já usam esses recursos, orientando através deles os seus negócios.

“O Deep Learning e análise preditiva aliada à Inteligência Artificial vão transformar todos os segmentos de nossa sociedade a par da transformação da tecnologia de internet e celular desta década”, prevê Bob Friday, CTO e co-fundador da Mist Systems, uma empresa de tecnologia de redes IA.

Se paira alguma dúvida da efetividade da Análise Preditiva, o influencer Neil Patel afirma que as empresas estão adotando os modelos preditivos com os seguintes objetivos:

  • Prever as próximas movimentações do segmento
  • Identificar oportunidades à frente
  • Prevenir falhas de segurança
  • Otimizar estratégias de marketing
  • Mapear o comportamento e hábitos de consumidores e colaboradores
  • Melhorar as operações e aumentar a eficiência
  • Reduzir riscos.

De acordo ainda com Patel, as principais provas da aplicação da Análise Preditiva são:

1. Previsão de Churn – Fazer uma previsão de churn significa identificar os sinais que antecedem o pedido de cancelamento dos seus clientes, calculando a probabilidade em cada situação.

Com os modelos preditivos, você pode cruzar dados como a qualidade de atendimento na central de relacionamento, nível de satisfação do cliente e taxa de churn para descobrir quais fatores influenciam o cancelamento.

O objetivo é entender quais os principais motivos para a perda do cliente e como você pode reverter esse processo.

2. Upsell e Cross-Sell – O uso da análise preditiva no cross selling e up selling já é essencial nas estratégias de vendas de muitas empresas.

O cross selling é a prática de sugerir produtos complementares de acordo com a compra, enquanto o up selling consiste em oferecer um produto semelhante, porém avançado, para elevar a experiência do consumidor.

Nesse caso, os algoritmos se encarregam de monitorar o comportamento dos clientes para sugerir produtos e serviços certeiros.

3. Otimização de campanhas – Todo o seu histórico de campanhas de marketing pode ser utilizado para projetar resultados melhores no futuro.

Basta usar a análise preditiva para identificar os melhores canais para cada conteúdo, a linguagem mais bem-sucedida para cada público-alvo e outras variáveis capazes de antever a aceitação dos consumidores.

Assim, você mira direto no alvo na hora de engajar e conquistar seu público.

4. Segmentação de leads – A análise preditiva também é excelente para criar estratégias de segmentação de leads.

Afinal, um dos maiores desafios do marketing é mapear o perfil desses potenciais clientes para oferecer conteúdos sob medida e criar campanhas de nutrição infalíveis.

Com o auxílio dos dados e aprendizado de máquina, você pode gerar grupos segmentados com base em análises sofisticadas, prevendo o que os leads querem receber nos mínimos detalhes.

5. Customer Relationship Management (CRM) – Nas estratégias de CRM, você pode usar os modelos preditivos para entender cada momento dos clientes durante o ciclo de vida e jornada de compra.

Nesse caso, não faltam dados para criar modelos multivariados e analisar as mais diversas relações possíveis entre comportamentos, perfis, histórico de compras, interações e percepções de clientes.

Com esses insights poderosos em mãos, você pode revolucionar seu relacionamento com o cliente com conteúdos, promoções e ofertas personalizadas.

6. Detecção de fraude – Os métodos analíticos também permitem às empresas detectarem padrões de fraude e prevenir falhas de segurança.

Com a discussão da cibersegurança em alta, cada vez mais organizações se preocupam em corrigir vulnerabilidades e identificar qualquer anormalidade a tempo de evitar prejuízos.

Com os modelos preditivos, é muito mais fácil identificar ameaças em tempo real e antecipar golpes.

7. Gestão de risco – A gestão de risco é outra área que se beneficia diretamente da análise preditiva.

Seria muito mais fácil tomar decisões com uma visão completa dos riscos e oportunidades adiante, certo?

Por isso, prever as probabilidades de lucro ou prejuízo é o grande diferencial das análises de dados avançadas, seja para analisar o risco de crédito de um cliente ou as possíveis consequências de um investimento.

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