Como utilizar a análise preditiva para tomar decisões de negócio?
A Análise Preditiva, junto com Data Science, entrega para as corporações informações detalhadas sobre seus dados. Com isso, sim, torna-se possível criar previsões futuras e tomar decisões de forma muito mais estratégica. Acompanhe nosso artigo e entenda como!
Desde os tempos primórdios, o futuro encanta o homem. Seja através de cartas, das estrelas, de bolas de cristal, conseguir prever o porvir sempre foi um grande desafio para a humanidade. Se o futuro encanta nossa sociedade, imagine o poder que prevê cenários teria sobre negócios? A análise preditiva não tem nada de místico, seus resultados são bem reais e é sobre isso que você vai saber.
A tecnologia evoluiu e, podemos dizer que, de certa forma, hoje se consegue analisar os cenários possíveis. Futurismo, Inteligência Artificial, Data Science, Machine Learning… todos são pilares tecnológicos que, nas mãos de profissionais habilidosos e capacitados, podem ajudar a entender o passado e construir o futuro.
Análise preditiva não é mágica, nem previsão de futuro. Análise preditiva é antecipar cenários futuros possíveis através dos dados. É uma forma de usar o passado e o presente para projetar o futuro do seu negócio. Como? Mapeando as probabilidades com base no que já ocorreu.
A análise preditiva não responde “o que vai acontecer?”.
A análise preditiva responde “o que é provável que aconteça?”.
Vamos explicar melhor como a análise preditiva funciona ao longo deste blog post. Mas provavelmente você já pensou em algumas possibilidades de onde isso poderia ser útil na sua empresa, certo? Vamos te ajudar com algumas perguntas para provocar essa reflexão por aí.
Se você pudesse analisar suas escolhas antes de fazê-las…
- Acredita que seu desempenho seria melhor?
- Tomaria decisões de negócio mais assertivas?
- Aumentaria seu potencial competitivo em um mercado cada vez mais disputado?
- Resolveria as dores atuais da sua empresa de forma muito mais simples?
- Teria um crescimento exponencial do seu ROI atual?
Se você respondeu sim a uma dessas perguntas – ou para todas – temos uma boa notícia para você: a análise preditiva pode te ajudar – e muito! – a alcançar tudo isso. Porém, vamos por partes. Primeiro, vamos explicar o que é e como funciona a análise preditiva. Acompanhe!
O que é análise preditiva?
A análise preditiva é uma técnica de análise de dados que utiliza uma combinação de algoritmos estatísticos e técnicas de Machine Learning para identificar a probabilidade de resultados futuros a partir de dados históricos.
Resumidamente: a análise preditiva é um cálculo preciso das probabilidades em qualquer cenário, com base no processamento de grandes volumes de dados.
Dessa forma, combinando Data Science e análise preditiva se torna possível que as corporações obtenham informações detalhadas sobre seus dados e criem previsões futuras. Sim, estamos falando de – de certa forma – “prever o futuro”, mas sem achismo ou intuição.
Na verdade, não tem nada de esotérico nisso. São apenas boas práticas de análises de dados para lidar de forma estratégica e competitiva com as crescentes inundações de dados. Nesse cenário, fazer uma boa análise de dados é cada vez mais importante.
O objetivo da Análise Preditiva é ir além de saber o que aconteceu para obter uma melhor avaliação do que poderá acontecer no futuro.
Porém, para isso, é necessário cumprir uma série de requisitos. Vamos falar disso no próximo tópico, mas já deixamos um spoiler de duas palavras aqui: Data Science. Não tem para onde correr: ciência de dados é novo preto para as corporações. Obrigatório e básico.
Se você ainda não aderiu, melhor dar um passo atrás para entender como Data Science vai te ajudar a criar musculatura para encarar o futuro. Faça o download agora dessa leitura obrigatória!
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Por que a análise preditiva vem conquistando o mercado?
A análise preditiva já existe há décadas – o conceito teve origem na década de 1940, quando os governos começaram a utilizar os primeiros computadores. Ou seja, não é algo exatamente novo para as corporações.
O modelo vem ganhando cada vez mais visibilidade. Estamos testemunhando um movimento no mercado em que mais e mais organizações estão aderindo esse tipo de análise com o objetivo de aumentar a lucratividade e ganhar tem termos de vantagem competitiva.
E por que isso vem acontecendo? Vemos 3 principais motivos:
1 – Tecnologia ↑
Processadores cada vez mais poderosos e novas tecnologias ao dispor das corporações.
2 – + rápido + simples + barato
É uma solução, de certa forma, simples, rápida e barata para melhorar a tomada de decisão.
3 – Big Data!
O fenômeno da multiplicação acelerada exponencial de dados. Segundo a Gartner, trata-se do conjunto de “ativos de informações de alto volume, alta velocidade e/ou alta variedade que exige formas inovadoras e econômicas de processamento, permitindo insights aprimorados, tomada de decisão e automação de processos”.
Essa equação de mais dados, mais processadores, mais tecnologia e menos custo é perfeita para as corporações que precisam direcionar suas decisões de negócio.
Porém, para isso, é necessário que a corporação tenha um arcabouço robusto de Data Science e Machine Learning, além de ferramentas específicas e profissionais especializados.
6 passos para adotar a análise preditiva
Para criar um modelo de análise preditiva você precisa seguir alguns passos básicos. Dependendo da dor, do objetivo de negócio da sua corporação e até mesmo do grau de maturidade da sua corporação, você poderá ajustar alguns passos de acordo com o seu perfil.
1. Definição do objetivo
O primeiro passo é bem simples e bem óbvio: ter um projeto com objetivos de negócio bem definidos. É aquela velha máxima de que, para quem não sabe qual caminho quer seguir, qualquer direção serve.
A primeira pergunta a se fazer é: qual o objetivo da minha análise?
2. Escolher as metas da análise
Esse é um desdobramento direto do primeiro passo. Aqui, você vai – junto com sua equipe – definir suas metas da análise de acordo com seus objetivos de negócio.
A partir dessa resposta, você já vai definir o modelo preditivo da sua análise.
3. A hora dos dados!
Dando um passo para trás, é importante lembrar que aqui é fundamental ter uma ferramenta de coleta adequada ao tipo de coleta que você vai realizar – seja de base de dados interna ou externa, redes sociais, banco de dados de consultorias especializadas, pesquisas, sensos etc.
Lembre-se: o pulo do gato aqui é não ser engolido pelos dados. Ou muitos dados. Foque nos dados que você precisa para responder a sua resposta (definida lá no número 1).
4. Hora da faxina
Não, você não leu errado: esse é o momento de limpar seus dados. Partir direto para a análise de dados pode ser bem perigoso e comprometer o seu resultado com dados “sujos”.
Portanto, é fundamental preparar os dados selecionados.
Limpe o que for desnecessário e coloque o restante já no formato necessário para serem lidos sem dificuldade pela ferramenta.
Depois, é só definir as variáveis, classificar os dados e separá-los em conjuntos específicos. Aqui, vale tudo para isso, ok? De Excel a Power BI. A dica é utilizar a ferramenta que mais te dá segurança para minimizar a possibilidade de erros e ganhar agilidade.
5. Finalmente, a análise
Pronto! Pode dar início ao processo da análise. Aqui, é fundamental ter uma equipe estatística capacitada para entender e avaliar as informações que sairão das análises (seja no formato que for: de gráficos a linha de tendências).
6. Modelo preditivo
Agora você vai finalmente criar seu modelo preditivo com os dados selecionados. Ele será um padrão de técnicas matemáticas e estatísticas que vai processar os dados coletados a partir das relações que você criou, oferecendo respostas rápidas e fáceis de visualizar.
Dessa forma, sua análise preditiva começará a retornar insights valiosos sobre as futuras probabilidades.
- Importante: Depois disso, o ideal é ficar sempre monitorando seu modelo para garantir sua acurácia e eficiência. Somente dessa forma os resultados continuarão a ser confiáveis e úteis para os seus negócios.
- Dica: Configure uma revisão periódica em seu modelo para garantir que uma mudança nos dados não afete seus resultados.
Principais aplicações dos modelos preditivos nos negócios
Com a crescente produção de dados, as empresas estão enxergando nas análises preditivas uma forma simples, rápida e de baixo custo para resolver problemas difíceis e descobrir novas oportunidades.
Listamos algumas aplicações dos modelos preditivos nos negócios, em diferentes setores. Porém, é importante saber que em cada corporação a aplicação pode ser adaptada de acordo com o objetivo do negócio.
Se você tem alguma dor a ser resolvida e não sabe se os modelos de análise preditiva podem te ajudar ou não, peça ajuda! Profissionais especializados em análises de dados podem enxergar soluções que não só solucionem dores, mas que também aumentem o potencial competitivo da sua corporação. Não sabe por onde começar, entre em contato com nossos especialistas em Data Science!
Confira nossa lista de aplicações da análise preditiva:
1. Análise e detecção de fraudes
A combinação de vários métodos analíticos pode melhorar a detecção de padrões e prevenir comportamentos criminosos. À medida que a segurança cibernética se torna uma preocupação cada vez maior, a análise comportamental de alta performance examina todas as ações em uma rede, em tempo real, para identificar anormalidades que podem indicar fraude, vulnerabilidades de dia zero e ameaças persistentes avançadas.
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2. Otimização de campanhas de marketing
A análise preditiva é usada para determinar as respostas ou compras dos clientes, além de promover oportunidades de venda cruzada. Os modelos preditivos ajudam as empresas a atrair, reter e expandir seus clientes mais valiosos.
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3. Melhorar operações
As grandes empresas do varejo lidam diariamente com diversos desafios operacionais. Muitas das empresas desse setor utilizam modelos preditivos para prever o estoque e gerenciar recursos.
A logística complexa envolve diversas tecnologias e fluxos. Cada um desses fluxos interfere diretamente na experiência dos usuários internos e externos, afetando todo o negócio. Nesse sentido, a análise preditiva permite que as organizações funcionem de maneira mais eficiente.
Mesmo com muitos desafios – que aumentam cada vez mais no cenário pós-pandemia – é possível que as empresas do varejo aumentem sua fluidez operacional. Saiba mais sobre isso aqui!
4. Reduzir riscos
As pontuações de crédito são usadas para avaliar a probabilidade de padrões de compra de um consumidor e são um exemplo bem conhecido de análise preditiva. Uma pontuação de crédito é um número gerado por um modelo preditivo que incorpora todos os dados relevantes para a credibilidade de uma pessoa. Outros usos relacionados a riscos incluem reclamações e ativações de seguros.
A MJV validou a proposta de um novo modelo de negócio para o fornecimento de crédito de uma das maiores instituições financeiras do mundo. Entenda melhor como resolvemos esse desafio aqui!
