Uma das grandes dúvidas que os gestores possuem é sobre como fazer uma análise preditiva eficiente para alavancar os resultados.
Para quem não sabe, esse tipo de análise é essencial para calcular as probabilidades em diversos cenários, a fim de projetar o crescimento dos negócios.
Ela é desenvolvida com base em um extenso volume de dados, usando técnicas de mineração, machine learning e inteligência artificial para isso.
Nesse sentido, os gestores podem se antecipar às tendências, lidando com as ameaças e aproveitando as oportunidades do mercado.
Quer saber como fazer uma análise preditiva?
Então, continue lendo este texto e descubra o que é e como você pode usá-la para alavancar seus resultados e se diferenciar no mercado.
Boa leitura!
A análise preditiva é um método analítico que utiliza dados, algoritmos e machine learning a fim de antecipar tendências e realizar projeções nos negócios. Ainda que o conceito não seja novo, esse tipo de análise tem se tornado cada vez mais comum, graças a chegada de softwares de gestão e demais tecnologias para apoiar líderes e gestores.
Afinal, com o avanço computacional, pode-se analisar um grande volume de dados para encontrar padrões e avaliar tomadas de decisão e futuras possibilidades, por meio do histórico da organização.
Conforme dissemos, o conceito não é novo e teve início nos anos 1940, quando os governos passaram a usar os primeiros computadores.
Contudo, foi recentemente que o tema ganhou relevância, impulsionado pelos poderosos processadores. Fora isso, o próprio Big Data, que acelera a informação, colaborou para o crescimento e avanço da análise preditiva.
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Com o processamento de inúmeros dados, a análise preditiva é usada para que o gestor saiba a direção que precisa seguir, com base em padrões.
São usadas, portanto, ferramentas de mineração, inteligência artificial, machine learning e diversos cálculos estatísticos para coleta, processamento, interpretação e tradução desses dados.
Entretanto, é válido destacar que a tecnologia não prevê o futuro, apenas mapeia as possibilidades baseada no que já aconteceu.
Por isso, ela é usada para saber o que é provável que aconteça, e não necessariamente o que vai acontecer. Um bom exemplo para ilustrar é o cross selling.
Essa é uma estratégia que procura estimular o consumidor a comprar produtos complementares no momento do consumo.
Para indicar esses produtos, os gestores fazem a análise preditiva para prever o comportamento do cliente, conforme seu histórico de compras.
Por isso, as recomendações costumam ser bem certeiras, aumentando assim o ticket médio dos consumidores no momento de comprar.
Quer saber como fazer uma análise de cenários de planejamento estratégico? Então, confira esse vídeo que separamos: 👇
A análise preditiva é uma técnica avançada de análise de dados que utiliza dados históricos, algoritmos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina para identificar a probabilidade de resultados futuros. Este tipo de análise é capaz de transformar dados brutos em insights acionáveis, permitindo que as empresas antecipem tendências e comportamentos.
Confira alguns exemplos dos benefícios que a análise preditiva pode trazer para os negócios:
Com um robusto conjunto de dados, a análise preditiva fornece uma base sólida para a tomada de decisões. As empresas podem usar previsões para orientar suas estratégias e operações, reduzindo a incerteza e permitindo uma abordagem mais científica para resolver problemas de negócios.
A análise preditiva é capaz de identificar padrões e tendências que podem ajudar as empresas a otimizar suas operações. Por exemplo, no setor de manufatura, a análise preditiva pode prever falhas de equipamentos antes que elas ocorram, permitindo manutenção proativa e evitando paradas dispendiosas.
As aplicações da análise preditiva no marketing são vastas. As empresas podem prever o comportamento do consumidor e personalizar suas abordagens de marketing para atender às necessidades dos clientes de forma mais eficaz. Isso pode levar a uma maior satisfação do cliente e, por sua vez, a uma maior fidelidade e valor de vida útil do cliente.
Ao analisar dados históricos, as empresas podem identificar potenciais riscos e tomar medidas para mitigá-los. No setor financeiro, por exemplo, a análise preditiva é usada para avaliar o risco de crédito, ajudando as instituições a tomar decisões mais informadas sobre a concessão de empréstimos.
A análise preditiva pode ajudar as empresas a serem mais eficientes em termos de custos, identificando áreas onde podem economizar dinheiro. Isso pode incluir a otimização da cadeia de suprimentos, reduzindo o excesso de estoque ou melhorando a eficiência energética.
A análise preditiva tem se mostrado extremamente versátil, sendo aplicada em diversos setores e funções empresariais para resolver problemas complexos e otimizar resultados. Algumas aplicações práticas para se utilizá-la podem ser:
Por meio da análise de padrões de consumo e comportamento, as empresas podem segmentar seus clientes em grupos específicos e direcionar ofertas personalizadas a cada um deles.
Além disso, a análise preditiva pode identificar sinais de que um cliente está prestes a abandonar um serviço ou produto, com base na sua utilização dele ou pesquisas (como nps), permitindo que as empresas tomem medidas proativas para retê-lo.
Bancos e instituições financeiras usam modelos preditivos para avaliar a probabilidade de um cliente inadimplir um empréstimo ou crédito. Para isso, algoritmos podem monitorar transações em tempo real e sinalizar atividades suspeitas, minimizando perdas financeiras.
Em vez de realizar manutenção baseada em calendário ou após falhas, as empresas podem prever quando um equipamento está prestes a falhar e realizar a manutenção preventivamente, economizando tempo e recursos.
A análise preditiva pode identificar padrões e indicadores que sinalizam a probabilidade de um colaborador deixar a empresa, permitindo intervenções para retenção de talentos.
Hospitais e provedores de saúde podem usar a análise preditiva para determinar a probabilidade de um paciente ser internado, otimizando a alocação de leitos e recursos.
Além disso, médicos e pesquisadores podem analisar dados de pacientes para prever como diferentes indivíduos responderão a tratamentos, conduzindo a cuidados mais personalizados.
Os varejistas podem prever a demanda por produtos em diferentes temporadas ou eventos, otimizando níveis de estoque e reduzindo desperdícios.
Dessa forma, plataformas de e-commerce utilizam algoritmos preditivos para sugerir produtos aos usuários com base em seu histórico de compras e navegação.
Empresas de entrega podem prever problemas de tráfego ou condições climáticas e otimizar rotas em tempo real, economizando tempo e combustível.
Agora que você já sabe o que é e como funciona, vamos mostrar como fazer uma análise preditiva em apenas 6 passos simples.
Para extrair dados importantes, é preciso saber qual será o propósito da análise e, assim, criar o objetivo dela.
Para isso, você pode fazer algumas perguntas como as listadas abaixo.
Com base nas respostas, serão criados os objetivos.
Agora é o momento em que o seu propósito deve virar uma meta de análise. Para facilitar, vamos ilustrar com um exemplo prático.
Considere que o objetivo é compreender o comportamento do consumidor para aumentar o ticket médio de uma compra. Portanto, a meta seria criar um modelo preditivo de análise de perfil.
Existem diversos modelos que podem ser usados, como a análise de risco, a segmentação de clientes, dentre outros. Basta escolher o mais adequado.
Uma vez que o objetivo foi definido, é o momento de coletar os dados. E isso precisa ser feito com muito critério, pois a qualidade deles define a credibilidade da análise.
Sendo assim, escolha muito bem as fontes de coleta dos dados e defina quais são as informações mais relevantes. Uma boa ferramenta ajuda muito nesse momento e, logo adiante, voltaremos nesse ponto com uma indicação efetiva.
Com os dados coletados, é a hora de prepará-los para que fiquem no formato correto e sejam lidos pela ferramenta que você escolher.
Será preciso limpar as informações desnecessárias, escolher as variáveis, classificar os dados e, depois, estruturá-los.
Nessa etapa, inicia-se a análise de dados. Aqui, os conhecimentos estatísticos são fundamentais, pois será essencial avaliar gráficos e compreender sua linha de tendência.
Existem, basicamente, três tipos de análises:
Na análise univariada, a variável é tratada isoladamente antes de cruzar os dados com outras. Já na bivariada, há uma relação entre duas variáveis.
Por fim, na análise multivariada, são feitas relações entre duas ou mais variáveis, o que exige um maior poder computacional.
A criação do modelo preditivo é feita posteriormente às análises e aos testes. Vale destacar que o modelo é um padrão de técnicas matemáticas e estatísticas.
É ele quem processa os dados por meio das relações desenvolvidas e oferece respostas rápidas e de fácil visualização.
Portanto, é nesse momento em que a análise começa a retornar insights valiosos sobre as futuras probabilidades do negócio.
Para finalizar, com o modelo criado, é necessário monitorá-lo para averiguar a eficiência e garantir que os resultados sejam confiáveis.
Um ponto que é importante destacar é que os modelos precisam ser revisados em um determinado período, que pode ser mensalmente, trimestralmente ou semestralmente.
Isso garante que uma possível mudança de dados não afete a sua análise.
Uma grande empresa de e-commerce observou que muitos de seus clientes adicionavam produtos ao carrinho de compras, mas não finalizavam a compra. Esse fenômeno é conhecido como “abandono de carrinho“.
A empresa queria entender as razões por trás disso e, mais importante, queria prever quando isso aconteceria para intervir proativamente e aumentar as taxas de conversão.
Coleta e preparação de dados: a empresa começou coletando dados sobre o comportamento dos usuários em seu site, incluindo:
Modelagem: com a ajuda de data scientists, a empresa utilizou esses dados para treinar um modelo preditivo. O objetivo era identificar padrões de comportamento que indicassem uma alta probabilidade de abandono de carrinho.
Identificação de Insights: a análise revelou várias tendências interessantes:
Intervenção proativa: armada com esses insights, a empresa implementou duas estratégias proativas:
Resultados: após a implementação da análise preditiva e das estratégias de intervenção, a empresa observou uma redução de 25% na taxa de abandono de carrinho. Isso levou a um aumento significativo nas vendas e na satisfação do cliente, mostrando o poder da análise preditiva em ação prática.
Embora a análise preditiva ofereça um potencial significativo para melhorar a tomada de decisões e a eficiência operacional, existem vários desafios e considerações que as empresas devem enfrentar para implementar efetivamente essas técnicas.
Um dos maiores desafios na análise preditiva é garantir que o conjunto de dados seja de alta qualidade e relevante. Dados imprecisos, incompletos ou enviesados podem levar a previsões incorretas. A limpeza e a preparação de dados são etapas críticas que exigem atenção cuidadosa.
A análise preditiva frequentemente envolve modelos complexos que podem ser difíceis de interpretar. Isso pode tornar desafiador para as empresas explicar como as decisões foram tomadas, especialmente em setores altamente regulamentados.
A implementação bem-sucedida de análises preditivas requer um certo nível de expertise em estatística e aprendizado de máquina. As empresas podem enfrentar dificuldades para recrutar ou treinar pessoal com as habilidades necessárias para construir e manter modelos preditivos.
A análise preditiva não opera isoladamente; ela precisa ser integrada com os sistemas de TI existentes. Isso pode ser um desafio técnico significativo, especialmente em organizações com infraestruturas legadas.
À medida que as empresas crescem, elas geram mais dados, e os modelos preditivos precisam ser capazes de escalar adequadamente. A gestão de grandes volumes de dados e a garantia de que os modelos permaneçam precisos e relevantes pode ser um desafio contínuo.
Vale lembrar que os softwares são grandes aliados no momento de implementar uma análise preditiva na sua empresa.
Afinal, um sistema de gestão empresarial centraliza todos os indicadores estratégicos, táticos e operacionais em um único lugar, facilitando a tomada de decisões.
Com isso, você melhora continuamente a performance da análise de dados e assegura um desempenho corporativo muito melhor. A propósito, um software que te ajudará nesse ponto é o STRATWsOne.
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