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O que é análise preditiva e como ela agrega valor para os negócios

O que é análise preditiva e como ela agrega valor para os negócios

 

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Prever o futuro sempre foi algo bastante ousado e incerto. Essa proposta que, inicialmente, parecia ser inalcançável, está se tornando realidade, pelo menos no mundo dos negócios, graças aos avanços tecnológicos.
Analisar ações passadas para aprender com os erros e criar estratégias com base neles, aumentando a probabilidade de acertos futuros é uma técnica usada há muito tempo, não apenas por grandes organizações, mas também por toda a sociedade.
Fugindo um pouco da simples intuição de analisar e prever, esse processo ganha uma aliada bastante forte: a tecnologia!
Então, a análise preditiva consiste em utilizar dados históricos, para identificar padrões que ajudem a prever resultados ou impactos futuros dentro do seu negócio.

O que é análise preditiva?

A análise preditiva é uma técnica utilizada para reunir dados da empresa, que venham de diversas fontes, sendo eles estruturados ou não, para identificar tendências e padrões com o objetivo de antecipar e prever resultados, sejam eles bons ou ruins.
Não é como se a análise preditiva pudesse realmente prever o futuro dos negócios de forma milagrosa. Ela é capaz de reconhecer situações recorrentes e, com base em dados estatísticos indicar com certa confiabilidade cenários considerados de risco para a empresa.
Essa técnica vem chamando atenção dos empreendedores e executivos e se transformou em uma forte tendência mundial no ambiente corporativo, justamente por fornecer aos gestores um suporte completo de informações, garantindo mais assertividade na tomada de decisão.
Um bom exemplo da utilização do conceito da análise preditiva é uma loja online que tem grande abandono de carrinho, ao analisar as informações da jornada de compra, o lojista percebe que boa parte desse abandono ocorre após a consulta de frete. A partir dessa informação o lojista pode desenvolver uma estratégia para reter esses clientes oferecendo frete grátis ou algum outro benefício.

Como a análise preditiva funciona?

O mercado aponta para dois tipos de modelo de análise preditiva: o que preveem associações de classe, esses são chamados de modelos de classificação e lidam com dados categóricos; e os que predizem números, esses são chamados de modelos de regressão e lidam com dados numéricos.

Por exemplo:

No primeiro modelo é possível prever a probabilidade de um cliente reincidir contrato, já no segundo modelo é possível prever quanta receita um cliente gerará no próximo período.
Para a predição funcionar, primeiro é preciso definir uma meta de negócios, como por exemplo, usar dados para otimizar os processos, diminuir os custos, aumentar a popularidade da empresa, melhorar a produtividade dos colaboradores da empresa, etc.
Em sequência da definição da meta, cria-se um fluxo de trabalho determinado por 6 passos, confira:

1- Selecionar o conjunto de dados que serão utilizados: lidar com essa ciência é bastante controverso, pois você pode ter milhões de dados, mas se deles não saírem informações relevantes para a empresa, então você não tem nada concreto, por isso, os dados para análise precisam ser tratados e transformados em informações qualitativas e pertinentes para o objetivo da corporação.

2- Estruturar os dados selecionados: para facilitar a análise dos dados selecionados é importante contar com o auxílio de algumas aplicações qualificadas para o processo. Uma técnica bastante usada pelas empresas hoje é a aplicação do conceito de Business Intelligence, ou apenas B.I.

3- Explorar os dados: depois que a aplicação de B.I organizou todos os dados, o gestor consegue ter uma maior visibilidade das informações coletadas, consequentemente é o momento de explorar o potencial de cada uma delas. Nessa fase é importante ter algum conhecimento estatístico para entender os gráficos e suas linhas tendenciosas.

4- Obter conhecimento estatístico: quando falamos de ter noções estatísticas em análise preditiva, queremos dizer que, pelo menos, as técnicas mais populares precisam ser compreendidas: Estatística Descritiva e Estatística Inferencial – em que a primeira tem o objetivo de resumir e descrever um conjunto grande de dados; e a segunda, estudar um grupo amostra para tirar conclusões a respeito de um grupo maior.

5- Criar um modelo: o modelo preditivo nasce a partir da combinação dos dados analisados com a estatística. O resultado desses dois fatores gera uma aprendizagem a respeito do que aconteceu até ali, dando origem aos primeiros insights sobre o que pode acontecer futuramente.

Alguns modelos comuns: modelo preditivo, descritivo e de decisão.

6- Realizar o monitoramento: depois da aplicação de qualquer tipo de conceito, é essencial que o gestor ou um especialista responsável monitore periodicamente sua eficiência, com o objetivo de garantir que os resultados obtidos sejam confiáveis.

Benefícios

• Gerenciar riscos
Fator chave da análise preditiva, já que com base no conceito a empresa pode identificar futuros riscos provenientes de ações futuras ou até mesmo em estratégias que já estejam em andamento.
Nesse sentido, se o modelo preditivo indicar algum cenário que seja desfavorável para os objetivos da empresa, o gestor pode antecipar a tomada de decisão, revertendo esse cenário.

• Suportar a tomada de decisão
A análise preditiva oferece uma perspectiva muito mais clara, para que o gestor possa basear a sua tomada de decisão em conhecimentos concretos e não em situações esporádicas, intuição ou achismos ou máximas de mercado.

• Diminuir custos
O conceito preditivo otimiza processos tornando possível eliminar trabalhos repetitivos, procedimentos desnecessários e custos variáveis, diminuindo consideravelmente a conta do financeiro.

• Aumentar o alcance dos negócios
Através das informações obtidas é possível identificar e mapear cenários favoráveis e dessa forma desenvolver estratégias especificas para alcançar mais clientes, além de entender qual o melhor público-alvo para as ofertas da empresa, aumentando o alcance da marca.

• Identificar produtos mais desejados
Da mesma forma que é possível identificar potenciais clientes para o negócio, também é possível por meio de históricos de compras descobrir quais os itens ou serviços mais desejados, e assim definir ações para aumentar as vendas deles.

• Prever Churn
Churn Rate é uma métrica utilizada na análise preditiva para identificar perda de clientes e as motivações para essas evasões. Entendendo as reais motivações dos clientes é possível criar uma estratégia de retenção.

• Detectar fraudes
Cada vez mais frequente, as fraudes tiram o sono do empreendedor, por isso, é essencial aplicar conceitos, técnicas e soluções que evitem processos fraudulentos. As análises feitas na predição também conseguem identificar padrões de fraude e adotar ações com antecipação para evitar prejuízos.

Análise Preditiva aplicada em uma organização

A análise preditiva utiliza um imenso número de dados para conseguir identificar tendências e prevê resultados, por isso, é impossível falar desse processo sem relacioná-lo com o Big Data.
O Big Data é uma aplicação que consiste em um enorme conjunto de dados, sejam eles estruturados ou não, ou seja, dados provenientes de pesquisas em sites, compra e venda pela internet, entre outras transações do universo digital. Justamente por lidar com todos esses dados que surgem diariamente é que o Big Data foi definido com base em cinco pilares, também conhecidos como os “5 Vs”. São eles: volume, variedade, velocidade, veracidade, valor.
Em cada pilar observa-se, respectivamente, a quantidade de dados suportada pelo Big Data, as origens de cada um, que pode variar de um simples e-mail até dados financeiros mais complexos; o demanda de dados é um desafio dentro do Big Data, por isso, a importância do pilar velocidade, os dados precisam ser minerados com muita agilidade para gerar informações relevantes; identificar a pureza das informações obtidas é essencial ao trabalhar com dados, principalmente de internet e, por último, o valor que corresponde a quanto valor os dados agregam para os negócios.
Nesse sentido, a análise preditiva identifica padrões significativos dentro do Big Data, para poder prever impactos, antecipar resultados e reconhecer tendências de mercado.

Dicas para ter sucesso com a análise preditiva

Agora que você já sabe o que é análise preditiva, como ela funciona, os valores e benefícios que ela agrega para os negócios e de que forma ela se relaciona com o Big Data, que tal umas dicas para não errar?

Confira:

1- Perceba os padrões
2- Trabalhe com dados qualitativos
3- Determine objetivos
4- Não subestime a análise de dados
5- Esteja preparado para aprender e se aperfeiçoar
6- Conte com a ajuda de especialistas
7- Trabalhe com ferramentas adequadas

Conclusão

A análise de dados faz parte do futuro empresarial, entretanto é preciso criar uma cultura tecnológica dentro da empresa que possa fazer a mineração deles de maneira assertiva, aproveitando todo o potencial que as informações possam oferecer.
A análise preditiva é mais um método indispensável, baseado em estudos de informações obtidas por meio de tratamento de dados, capaz de potencializar a tomada de decisão do gestor e transformar os processos, garantindo mais assertividade e agregando valor para os negócios.