Como as ferramentas de análise preditiva ajudam as empresas?

Ter inteligência de negócios: esse é o objetivo de muitas organizações que buscam aumentar a competitividade, inovar, otimizar a experiência dos clientes e melhorar os resultados. É possível dizer que criar estratégias que otimizem a tomada de decisão virou uma questão de sobrevivência e dentre as mais importantes, estão as de análise preditiva.

Elas extraem informações de conjuntos de dados a fim de analisar relacionamentos, reconhecer padrões, prever tendências, encontrar associações, fazer recomendações, entre outros. Com isso, as empresas antecipam o futuro, anteveem erros e criam planejamentos estratégicos baseados em históricos de interações, gráficos, relatórios e outros elementos que mostram os rumos mais adequados a seguir.

Para se ter uma ideia das possibilidades que a análise preditiva gera, segundo uma pesquisa realizada pela Zion Market Research, os investimentos do mercado global nas ferramentas tecnológicas com esse propósito podem atingir mais de US$10 bilhões até 2022. Quer saber mais sobre essa que é uma das principais tendências tecnológicas para os negócios? Então, confira o nosso artigo!

O que é análise preditiva?

Trata-se de uma categoria da análise de dados destinada a fazer previsões de resultados com base em dados históricos e técnicas que envolvem machine learning, internet das coisas (IoT), big data, inteligência artificial avançada e modelagem estática.

Dessa forma, as projeções terão um alto grau de precisão, já que se baseiam em um grande volume de dados captados e integrados a partir de inúmeros canais.  É aí que entra o big data, principal fonte para a construção de modelos de análise preditiva.

Isso porque o recurso é responsável pela mineração de um número imensurável de informações advindas das mais diversas fontes, como aplicativos de celular, mídias sociais, pesquisas em mecanismos de busca, compras on-line, entre outros.

Para isso, conta com o auxílio da IoT, a qual está mais presente como nunca na vida dos consumidores. A Gartner, uma das consultorias mais renomadas do mundo, prevê que esse mercado cresça para 5,8 bilhões de dispositivos em 2020, o que equivale a 21% a mais do que no ano anterior. Outro dado interessante é o da Statista Research Department, a qual projeta uma base total de 75,44 bilhões deles até 2025.

A partir daí, os recursos de business intelligence refinam os dados coletados e os transformam em informações relevantes. Com a análise preditiva, as companhias podem criar, encontrar e explorar padrões contidos nos dados para detectar riscos e oportunidades.

Para ficar mais claro, imagine que você tem um negócio de SaaS (Software as a Service) e, ao fazer análises sobre o comportamento dos clientes, detecta que 75% dos cancelamentos de contrato são feitos por usuários que ficaram mais de 30 dias como inativos, o que representa uma curva considerável no gráfico de churn.

Isso demonstra que aqueles clientes que ficam por longos períodos em inatividade têm tendência a cancelar o serviço, mostrando que ações devem ser tomadas para evitar que isso ocorra no futuro.

Quais são as principais vantagens de adotar a análise preditiva?

Enxergar o futuro para tomar decisões inteligentes no presente: certamente esse é o principal atributo da análise preditiva, a qual permite explorar uma infinidade de padrões contidos nos dados, que, por sua vez, são gerados em uma velocidade ímpar. Para que você entenda melhor como essa tecnologia auxilia o seu negócio, confira algumas vantagens a seguir.

Insights

Inteligência e insights trabalham juntos à análise preditiva, ou seja, dados não são suficientes para prever riscos ou oportunidades de negócios, sendo preciso gerar valor por meio deles. As informações, quando integradas a partir de padrões, trazem um cenário claro dos desafios e oportunidades, algo que reflete em uma tomada de decisão inteligente e acertada.

Um setor que vem se beneficiando dos insights proporcionados por esse tipo de é o varejo. Hoje, as empresas utilizam ferramentas para o planejamento de mercadorias, otimização de preços, análise da eficácia de estratégias de marketing, recomendação de produtos para os potenciais e atuais clientes, entre diversos outros processos.

Uma das marcas que apresentam bons resultados com o modelo é a Staples, a qual obteve uma visão panorâmica dos seus clientes com análises de comportamento e alcançou um ROI de 137%.

Previsão de erros

Com a identificação de comportamentos por meio da análise preditiva, as organizações podem prever riscos e erros, os quais, quando minimizados, reduzem desperdícios e prejuízos. Imagine que você tem uma empresa de crédito e precisa avaliar se um potencial cliente apresenta algum risco.

Com o auxílio de dados históricos e outros elementos, isso se torna possível, fazendo com que maus negócios sejam evitados. Outro setor que pode antever prejuízos é o de seguros, já que é capaz de definir o tipo de cobertura mais adequado e outras particularidades a partir de informações consistentes sobre o cliente.

Mais segurança

Além de auxiliar em metas estratégicas, a análise preditiva ajuda a manter os dados da organização mais seguros. Isso porque, por meio de verificações de atividades na rede em tempo real, é possível identificar antecipadamente possíveis ações fraudulentas.

Resultados mais rápidos

Na denominada era da informação, empresas que utilizam recursos como a análise preditiva têm um diferencial competitivo de extrema importância, o que pode gerar resultados mais rápidos que a concorrência.

A Staples é um exemplo de comércio virtual que utiliza análise preditiva para entender o comportamento de compra dos consumidores e sugerir produtos e construir jornadas de compra que realmente sejam do interesse deles. Segundo a própria marca, a estratégia resultou em um aumento inicial de 137% no ROI desde que foi implantada.

Como fazer análise preditiva?

Para que a análise preditiva realmente traga inteligência de negócios, é imprescindível haver um planejamento bem-estruturado, o qual promova organização, métodos, políticas e outras questões importantes para utilizar a solução. Veja agora algumas etapas importantes dentro do processo.

Coleta de dados

O primeiro passo é começar a coleta dos dados necessários para as análises. Essa é uma tarefa um tanto complexa, já que é preciso avaliar os objetivos e prioridades a serem incluídas.

Entretanto, é essencial que a empresa tenha metas claras, as quais guiarão todas as outras etapas. Quando for dar início a esse processo, é preciso estar atento à qualidade dos dados, buscando fontes confiáveis, bem como utilizar sistemas inteligentes de coleta para ter mais precisão e qualidade.

Organização e análise dos dados

Antes de iniciar as análises, é importante preparar os dados para que fiquem organizados dentro de categorias e formatos adequados para serem lidos pelo sistema utilizado pela empresa. Na prática, algumas ações são fazer uma limpeza das informações desnecessárias, definir variáveis e classificar os dados para então estruturá-los em conjuntos.

Por fim, há o estudo de tudo que foi coletado, algo que exige conhecimentos estatísticos. Quando se trata de estatística na análise preditiva, são consideradas duas técnicas, denominadas Estatística Descritiva e Estatística Inferencial.

A primeira visa sumarizar e descrever um grande conjunto de dados para criar medidas de tendência central e de variabilidade ou dispersão, e a segunda consiste em um grupo amostra para tirar conclusões de um grupo maior.

Criação do modelo preditivo

Após realizar as análises e testes necessários, é o momento de criar um modelo preditivo com os dados. Isso consiste em um padrão de técnicas matemáticas e estatísticas que processa os dados coletados a partir de padrões que o usuário criou, trazendo respostas rápidas e simples de visualizar.

Desse modo, os dados se tornam mais acessíveis a especialistas de diversas áreas de negócios. Existem muitos métodos de modelagem preditiva, incluindo redes neurais (NNs), armazenamento em cluster, support vector machines (SVMs) e regras de associação, as quais ajudam a transformar informações integradas em insights. As ferramentas fazem isso aprendendo padrões ocultos em grandes volumes de dados históricos.

Monitoramento

A última etapa consiste em um monitoramento contínuo dos processos a fim de que os dados estruturados e as informações obtidas pela modelagem permaneçam confiáveis. Além de a organização acessar de forma ágil as respostas de que precisa, otimiza ainda mais as áreas e tarefas envolvidas.

Onde aplicá-la?

As aplicações da análise preditiva são inúmeras. É possível utilizar a ferramenta para conhecer os clientes, detectar tendências de mercado, oferecer uma melhor experiência de compra, fazer contratações adequadas, entre outros. Veja agora algumas das maneiras de adotar a solução.

CRM

Por meio de redes sociais, sites, mecanismos de buscas, e-mails, formulários e outros canais, os usuários compartilham dados valiosos sobre si milhões de vezes por dia. Essas informações têm um valor importante para setores como o de marketing, que pode compreender hábitos, comportamentos e necessidades para criar melhores campanhas e otimizar o relacionamento entre marca e cliente.

Um software CRM preditivo, como é o caso do Salesforce, o qual conta com a plataforma Einstein Analytics, gera esses e outros dados valiosos para a tomada de decisão.

O sistema, que se utiliza de tecnologias como as de machine learning e inteligência artificial aumentada, permite que as empresas tenham o conhecimento necessário para entregar aquilo que o cliente mais espera, ou seja, uma experiência de excelência em todos os pontos de contato.

Previsão de churn

Consiste na identificação de sinais que apontam o cancelamento do pedido dos clientes ao calcular probabilidades a partir de diferentes situações.

Por meio de modelos preditivos, é possível medir aspectos como nível de satisfação do cliente, atendimento da central de relacionamento, tempo médio de atendimento e taxa de churn. O objetivo, nesse caso, é descobrir quais são os motivos que levam um atual cliente a desistir da parceria e trabalhar para reverter a situação.

Upsell e Cross-Sell

Upsell e Cross-Sell são estratégias utilizadas por muitas empresas que querem aumentar o ticket médio a partir da recomendação de produtos complementares e similares durante as compras on-line. Nesse caso, os padrões e algoritmos da análise preditiva se encarregam de monitorar o comportamento dos consumidores para sugerir ações precisas e efetivas.

Esses foram apenas alguns exemplos de como o recurso pode ser aplicado pelos negócios para prever cenários e tomar melhores decisões em um mercado cada vez mais competitivo, formado por consumidores conectados e altamente exigentes.

Segmentação de leads

Um dos maiores desafios, na mesma medida em que é uma das principais estratégias do marketing, é segmentar leads. Ou seja, detectar estágios da jornada de compra, quais leads estão prontos para seguirem para o comercial, por quais soluções se interessaram, histórico de contatos anteriores, entre outros dados que facilitem ao setor de vendas transformá-los em clientes.

Com o auxílio da análise preditiva e do machine learning, a empresa pode gerar grupos com alta segmentação, tornando o processo de venda muito mais facilitado e certeiro. Como é de se imaginar, isso reflete em lucratividade.

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