Análise preditiva: aprenda a usar os dados a seu favor

Hoje em dia, entender o que é análise preditiva e saber como colocá-la em prática é um excelente diferencial para quem busca novas oportunidades no mercado.

Apesar de não prever o futuro, essa análise permite conseguir algumas estimativas, as quais serão como um alicerce para as tomadas de decisão. Além disso, um bom estudo possibilita que haja maior economia de recursos, investindo em estratégias que tenham maiores possibilidades de sucesso.

Desse modo, a análise preditiva consegue colocar uma empresa um passo à frente dos seus concorrentes, visto que ela antecipa vários momentos do mercado e identifica novas oportunidades de crescimento.

Vamos conhecer o que é esse conceito e por que saber sobre ele para usar os dados ao seu favor? Neste artigo, demonstramos como a análise preditiva auxilia as empresas a se destacarem no mercado. Boa leitura!

Por conta disso, ela está sendo muito utilizada por negócios de diversas áreas de atuação, com a meta de tornar o processo de tomada de decisão mais certeiro.

O aumento da concorrência entre as empresas faz com que a procura por diferenciação se torne um objetivo cada vez mais comum nos negócios. Nesse sentido, essa técnica pode mapear oportunidades e problemas do mercado, diminuindo erros e auxiliando na formação de visão estratégica do futuro.

Os modelos preditivos estão sendo praticados da seguinte forma no setor corporativo:

• diminuição de riscos;
• mapeamento de hábitos dos clientes;
• melhoria de estratégias de marketing;
• prevenção de falhas de segurança.

Quais são os outros tipos de análises?

Além da preditiva, há outros modelos de análises de dados. A seguir, você vai conhecer as definições e indicações sobre essas metodologias de avaliação de informações.

Descritiva

O próprio nome já diz: a análise descritiva é uma das categorias de análises que se baseia em fatos. Isso quer dizer que, na realidade, esse tipo de estudo de dados é realizado por meio de resultados obtidos. Alguns exemplos são:

• segmentação e controle de clientes;
• avaliação de resultados;
• relatórios;
• utilização de métricas;
• averiguação de resultados.

Dessa forma, uma das principais utilizações da análise preditiva e descritiva se refere à orientação e à construção de uma estratégia empresarial.

Prescritiva

A análise prescritiva é uma recomendação a algo potencialmente previsto. Isso quer dizer que a melhor maneira de obter esse modelo de avaliação é mensurando as possibilidades existentes.

Por se tratar de uma análise de dados bastante variável — uma vez que está condicionada a predições e previsões —, os tipos analíticos prescritivos são baseados em tecnologias como machine learning, inteligência artificial e algoritmos.

Desse modo, as ferramentas auxiliam na promoção de sugestões com foco em padrões diferenciados e percepções de metas organizacionais, limitações e pontos de influência.

Diagnóstica

Esse tipo de análise de dados se concentra em algo que já ocorreu — como na análise descritiva. A diagnóstica, no entanto, difere por conta do objetivo em encontrar relações de causa e efeito para apurar um acontecimento.

É fato que estipular esse tipo de relação direcionada em um acontecimento passado não é uma ação simples. Por conta disso, esse processo é constituído levando em conta as probabilidades.

Por que fazer análise preditiva no seu negócio?

Neste tópico, detalhamos os motivos de fazer a análise preditiva em seu negócio. Acompanhe!

Detecção de fraudes

A análise preditiva de dados permite a percepção de riscos e fraudes no negócio, o que mensura quais são as reais chances de isso acontecer.

Desse modo, a organização evita algumas ações ou concessões que podem resultar em problemas no futuro, o que auxilia as questões de segurança na empresa.

Otimização das campanhas de marketing

Outro efeito dessa avaliação é a melhoria das estratégias de marketing. Afinal, com o uso de predições eficientes na análise de um grande volume de informações, é possível prever de modo mais fácil o comportamento e a reação dos consumidores, permitindo que o negócio alinhe as ações de marketing ao seu público.

Com isso, a empresa conhece melhor os seus clientes e o setor de marketing terá maior subsídio para mostrar suas recomendações e sugestões de maneira eficaz, o que impacta o relacionamento e simplifica a fidelização dos consumidores.

Em seu livro, “Análise preditiva: o poder de prever quem vai clicar, comprar, mentir ou morrer”, Eric Siegel conta como funciona essa estratégia e de que forma ela afeta nosso dia a dia. Afinal, grandes formadores de opinião e marcas consagradas utilizam o Big Data para prever o comportamento humano e potencializar suas ações.

Segurança dos dados

Além de ser muito eficiente para fins estratégicos, a análise preditiva viabiliza a manutenção na segurança dos dados da empresa, pois, com ela, é possível se antecipar a potenciais ações fraudulentas.

Dessa maneira, a análise de atividades na rede em tempo real faz com que a identificação seja rápida, prevenindo a organização de possíveis prejuízos.

Para que uma análise técnica preditiva tenha sentido e disponibilize resultados satisfatórios é fundamental realizar algumas ações estratégicas que vão colaborar com a avaliação de dados. Veja, a seguir, algumas delas.

1. Identifique o problema

Antes de tudo, você deve identificar os problemas por meio da definição de objetivos exatos. Assim, é preciso estabelecer metas concretas, ou seja, objetivos para fundamentar o seu estudo. Confira alguns exemplos:

• mapear o comportamento dos seus consumidores;
• diminuir custos operacionais ou produtivos;
• identificar mercadorias com maior potencial;
• reduzir o churn rate ou a rotatividade;
• prever tendências de mercado.

2. Colete os dados

A coleta de dados deve ser efetiva, pois esse é um passo estratégico para a empresa que a permite avançar no mercado. No entanto, coletar dados não é uma atividade tão simples.

Um meio interessante de começar é perguntar quais questões você deve realizar para obter suas respostas, a fim de, após isso, direcionar as informações importantes. Isso permitirá uma coleta mais eficiente, sem perda de tempo com pastas em bancos de dados.

3. Use um software especializado

Os softwares são essenciais para uma análise preditiva. Power BI e um CRM, por exemplo, permitem centralizar dados e usar os modelos preditivos para compreender cada momento dos consumidores durante a jornada de compra.

Nessa situação, não faltam informações para criar estratégias multivariadas e averiguar as diferentes relações possíveis entre os perfis, comportamentos, interações, históricos de compras e percepções de clientes.

Com esses eficientes insights em mãos, você conseguirá otimizar seu relacionamento com o cliente.

Há vários exemplos de empresas de sucesso que utilizam a análise preditiva para suas tomadas de decisão, como:

• Pão de Açúcar: com a análise de dados, o grupo conseguiu identificar pontos importantes do relacionamento com o cliente, conhecendo seus hábitos de consumo, além de otimizar toda a rotatividade do seu estoque;
• Nike: utiliza a inteligência de dados para otimizar processos, ampliar conhecimento sobre seu público e desenvolver novos produtos;
• Amazon: se beneficia da análise preditiva para melhorar processos e otimiza a experiência do consumidor.

Enfim, a análise preditiva é fundamental para obter e aproveitar dados. O uso de um bom CRM facilita todo esse processo e contribui para o desenvolvimento de processos e a satisfação do consumidor.

Gostou deste artigo? Então, que tal saber agora por que a análise de dados é essencial nas rotinas de marketing e vendas?