Como usar análise preditiva para crescer os negócios? Descubra!

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No altamente disputado mercado atual, as decisões de negócio não são apenas uma questão de vantagem competitiva, mas de sobrevivência da empresa. As deliberações estão cada vez mais complexas, apresentando um volume maior de variáveis de risco envolvidas, exigindo agilidade e precisão.

Nesse cenário, em que há abundância de dados, prever o futuro antecipando ações dos concorrentes ou os desejos dos clientes, pode parecer complexo, mas com a ajuda da tecnologia é possível.

A análise preditiva é uma solução de inteligência de negócios para atender essa demanda, não é só para startups, redes sociais, aplicativos, plataformas de e-commerce e fintechs, qualquer empresa pode usá-la para crescer. Por ser algo novo para muitos gestores, ainda suscita dúvidas, que neste artigo esclareceremos, para que sua empresa possa dar um passo à frente.

 

O que é análise preditiva?

Análises preditivas são um conjunto de técnicas que tem como objetivo prever comportamentos futuros com base em acontecimentos passados. Ela utiliza ferramentas e técnicas como machine learning, estatística, mineração de dados, modelagem preditiva e inteligência artificial para descobrir padrões.

Com o mapeamento desses padrões é possível antecipar cenários futuros de oportunidades e riscos, avaliando as probabilidades relacionadas a eles para embasar a tomada de decisão. Prever tendências de mercado através de estatísticas aumenta o nível de confiança, uma vez que diminui riscos, não só mantendo a empresa competitiva, mas gerando crescimento.

 

Como pode gerar crescimento?

Modelos preditivos são aplicáveis em qualquer tipo negócio, em todos os ramos de atuação, seja na indústria, no comércio, no setor de serviços e nas mais variadas áreas de uma empresa, desde o RH, passando por vendas, marketing, financeiro, até a produção.

Ao utilizar ferramentas de previsão baseadas em dados, as melhores escolhas são feitas, de forma mais alinhada aos objetivos empresariais e em tempo suficiente para agir, levando a benefícios como:

  • melhora no desempenho do tomador de decisões e da empresa, por antecipar o comportamento mercadológico, identificando tendências;
  • aumento do aproveitamento de oportunidades, permitindo desde o mapeamento de produtos e serviços mais promissores até a previsão de oportunidades de investimento;
  • minimização de desperdício de recursos por empregá-los onde há menos probabilidade de sucesso, diminuindo custos;
  • redução de riscos e perdas por fraudes, com a utilização na avaliação para concessão de crédito ou autorização de compras;
  • aumento da eficiência e da eficácia, ao otimizar a estratégia e as operações em tempo hábil por ter a informação antecipadamente, reduzindo custos;
  • melhora na gestão do cliente através da previsão de seus comportamentos;
  • diminuição de estoques por conhecer os hábitos dos consumidores;
  • melhora na satisfação dos colaboradores e aumento da aderência de candidatos com a cultura organizacional, ao mapear seu comportamento;
  • minimização do impacto negativo de atrasos e perdas de produção por quebra de maquinário.

 

Como usar a análise preditiva?

Para iniciar o uso da análise preditiva, o primeiro passo é definir claramente os objetivos que a empresa deseja alcançar e traçar para cada um as metas a serem atingidas.

Na segunda fase ocorre a coleta de dados, em fontes que podem ser desde bases de dados internas como softwares de ERP, planilhas e redes sociais, até pesquisas em bancos de dados públicos ou pagos, como os de consultorias. É fundamental atentar a qualidade da informação que é tão importante quanto a quantidade.

Com os dados já coletados é preciso prepará-los. Nessa etapa são realizadas duas ações: a limpeza, excluindo dados incompletos ou que não se relacionam com as metas e a padronização, organizando e formatando os dados.

Gráficos, dashboards, mapas ou relatórios são usados para analisar os dados, que depois são modelados. Após, é criando o modelo preditivo através de algoritmos para identificar as variáveis significavas, como a relação entre grupos de dados e os resultados consequentes mais prováveis da evolução dos mesmos.

Por fim, podemos analisar os resultados do modelo desenvolvido, definindo quais ações são condizentes com as indicações dos cenários projetados, para mitigar os riscos e aproveitar as oportunidades.

 

Quais os principais exemplos de análises preditivas?

Há uma gama grande de possíveis modelos preditivos, mas alguns são mais amplamente utilizados:

  • previsão de churn: é uma análise relacionada com a insatisfação do cliente, indicando quando poderá haver uma desistência ou cancelamento;
  • upsell e cross-sell: trata-se da satisfação do cliente, indicando quando ele pode estar aberto a aumentar a aquisição do produto ou serviço de uma empresa;
  • otimização de campanhas de marketing: são usadas para definir desde a persona, até a linguagem ou indicar os melhores canais;
  • segmentação de lead para campanhas de nutrição: gera a definição do seu cliente alvo e encontra nas bases de dados pessoas que tem esse perfil;
  • personalização da plataforma de vendas: antecipando os desejos através de uma análise comportamental, utilizando as preferências do cliente, considerando seu histórico de pesquisa e compras para indicar outros produtos ou ofertas aos quais ele estaria mais inclinado a comprar;
  • customer relationship management (CRM): é a fonte de dados para a personalização de todos os atendimentos ao cliente, gerando melhoria da qualidade dos serviços ou produtos ao mapear as principais reclamações de cada perfil de consumidor, além de aplicar o mesmo principio da personalização da plataforma de vendas fora do ambiente virtual;
  • gestão de riscos: utilizando o histórico de inadimplência, bem como os fatores relacionados a ela, de forma cruzada para avaliar o risco de aprovar uma operação financeira com determinado cliente ou criar um modelo de cenário para um investimento a fim de verificar as ameaças e seu potencial de sucesso;
  • distribuição de conteúdo personalizado: a informação que o lead consome é personalizada, gerando mais engajamento.

A promessa de prever comportamentos mercadológicos pode parecer exagerada. Porém, ao considerar a evolução exponencial da tecnologia da informação, que diariamente gera a interação de milhões de pessoas com modelos preditivos, em redes sociais, plataformas de vendas virtuais e em aplicativos, não se trata mais de uma possibilidade, mas de uma realidade.

Modelos preditivos proporcionam a oportunidade de ficar um passo adiante, de estar preparado para os riscos e oportunidades que possivelmente surgirão no futuro, antecipando tendências, maximizando o aproveitamento de recursos e gerando crescimento empresarial.

Análises preditivas são exatamente o que sua empresa precisa? Então leia nosso artigo com dicas para projetos de análise preditiva.

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