Análise preditiva: o que é e como implementar?

A busca pela previsão do futuro é típica da Humanidade há séculos. Mas nem sempre foi possível bancar os prenúncios de profetas, cartomantes, oráculos e outras figuras esotéricas. Já com o avanço da tecnologia, novos modelos de previsão surgiram para dar um melhor embasamento, auxiliando estratégias militares, períodos de colheita e a previsão do tempo. Modelos baseados em estatísticas, que também chegaram ao mundo dos negócios.

A análise preditiva tem a intenção de realizar o prognóstico sobre o que esperar do mercado em um curto, médio ou longo prazo. Mas, afinal, de que maneira e com qual base a análise preditiva pode mostrar tendências do futuro? Isso e muito mais você descobre nas próximas linhas.

O que é análise preditiva?

O conceito de análise preditiva vem da década de 1940, quando os primeiros computadores surgiram, ainda com objetivos militares. Desde aquele momento, apresentou-se como um método de estudo profundo de dados e algoritmos, evoluindo com o Machine Learning, a fim de identificar tendências e realizar projeções futuras.

Daquelas máquinas enormes, com fins bélicos, a análise preditiva chegou a novos setores, incluindo o mundo dos negócios. Isso se deve muito pelo avanço tecnológico, que reduziu o espaço físico necessário e ampliou em milhares de vezes o volume de dados a serem analisados (Big Data).

Como funciona uma análise preditiva?

Com processadores de alta capacidade, é possível verificar uma quantidade impressionante de informações. Neste ambiente, também se identifica padrões de comportamento e ações, interpretadas e traduzidas com base em uma função matemática (ou modelo preditivo) elaborada de acordo com o problema apresentado. A coleta das respostas acontece por meio de ferramentas como a mineração de dados, o Machine Learning e a inteligência artificial.

Cabe ressaltar que a análise preditiva funciona por meio de dispositivos tecnológicos, mas as ações posteriores permanecem definidas pelos gestores. Afinal, os resultados desse levantamento aprofundado chegam à equipe de gestão para avaliação.

Dessa maneira, elaboram estratégias com maior embasamento, identificam oportunidades, preveem problemas, mudanças no mercado e novos hábitos de consumo.

Quais são os tipos de análises preditivas?

Como milhares de informações, de vários tipos, são produzidas a cada minuto, a aplicação da análise preditiva é bastante variada. Ainda assim, existem categorias mais populares que utilizam esse modelo:

Análise de risco de crédito

O “score”, ou pontuação de crédito, é feito a partir de um modelo preditivo que integra os dados relacionados à credibilidade da pessoa em termos financeiros e de utilização de determinado serviço (como um seguro, por exemplo). O que a pessoa comprou, se ela parcelou a compra, efetuou o pagamento corretamente, quantas vezes acionou um serviço, entre outras ações fazem parte dessa análise.

Aprimoramento de operações

Tanto para o digital, como para o físico, as empresas podem antever tendências e garantir um funcionamento eficiente. Com a análise preditiva, é possível prever a quantidade de estoque necessária, definir o valor de um produto ou serviço, maximizar oportunidades de gerar receitas, entre outros cenários.

Cross selling

É uma estratégia de e-commerce para estimular a compra de produtos ou serviços complementares àquele originalmente adquirido. Em outras palavras, são aqueles artigos sugeridos na área de “quem viu este produto, viu também…”, ou kits que oferecem o produto acompanhado de outros, muitas vezes com um desconto.

Detecção de fraudes

A segurança cibernética utiliza a análise de padrões e comportamentos estatísticos para identificar, em tempo real, ações ou anormalidades dentro de uma rede, podendo indicar fraude, vulnerabilidade ou ameaça a um sistema.

Otimização de campanhas de marketing

No modelo do marketing 4.0, com a presença do omnichannel, onde as vendas e o marketing andam juntos, a análise preditiva aponta ocasiões favoráveis para as empresas atraírem, reter ou mesmo expandirem o mercado. Também dá base para estratégias e formas de abordagem para campanhas futuras.

Qual a importância da análise preditiva?

O avanço tecnológico deu ao mercado um cenário cada vez mais globalizado. As possibilidades de sucesso para uma empresa aumentam, da mesma maneira que sua concorrência. A competitividade é grande e poucas coisas ajudam mais um negócio do que ter noção daquilo a se esperar no futuro. A análise preditiva é fundamental na estratégia empresarial, a fim de mapear possibilidades e ameaças.

Quais são as vantagens?

Antes de tudo, uma empresa que se utiliza da análise preditiva possui a melhora na qualidade e maior possibilidade de sucesso na tomada de decisões. Acompanhado disso, vem outros aspectos:

Melhora da gestão de clientes

Com a análise preditiva, a empresa pode antecipar as necessidades do cliente. E não tem maneira melhor de manter o cliente satisfeito do que saber da sua demanda previamente e oferecer aquilo que ele precisa. Além de mostrar eficiência, também garante uma relação de maior proximidade.

Outro aspecto a ser levado em conta são as etapas da jornada do cliente. A partir da análise preditiva, é possível criar experiências surpreendentes e oferecer serviços personalizados, de acordo com o interesse do consumidor.

Também parte dessa jornada, a concretização da compra é um dos pontos mais críticos. Porém, com o conhecimento necessário, prevendo padrões e tendências de consumo, a taxa de conversões pode ser alta.

Redução de prejuízos

Gerir os custos de operação de uma empresa requer planejamento e inteligência. Nada melhor do que ter uma análise preditiva para avaliar os melhores pontos de investimento e o impacto de cada ação em diferentes cenários.

A expansão de um negócio, por exemplo, exige muito estudo sobre a melhor maneira de crescer. Por mais que o conhecimento de mercado de um gestor seja importante, ter um modelo preditivo em mãos dá uma base melhor estruturada para dar um passo adiante.

Uma outra situação de prejuízo pode ser referente a imagem da empresa ou de sua atuação. Ações lesivas à instituição, por parte de um funcionário ou terceiro, podem ser identificadas por modelos de predição.

Criação de estratégias diferenciadas

Se a análise preditiva permite tomar decisões antecipadamente, então ela garante à empresa estar à frente da concorrência. Por meio do direcionamento da estratégia para determinada área, com ações e objetivos específicos, a instituição se torna pioneira e ganha apreço por parte do consumidor.

7 passos para implementar análise preditiva

1 – Defina os objetivos

Antes de criar o modelo preditivo, é preciso saber qual o propósito de sua análise. Ela vai servir para entender o comportamento de um consumidor? A tendência de venda de um produto ou serviço? Busca reduzir a taxa de rotatividade de clientes ou mesmo de funcionários? Quer reduzir custos de produção ou operação? Ou está a procura de um novo público alvo?

2 – Defina as metas de análise

Para cada resposta ao passo anterior, existe um encaminhamento diferente. Aqui, os objetivos são transformados em metas de análise.

3 – Colete os dados

Neste momento, é de fundamental atenção encontrar a melhor qualidade de dados. Afinal, serão eles que vão dar o grau de confiabilidade necessário para a análise preditiva. Recomenda-se utilizar informações de bases de dados internas, redes sociais, banco de dados de consultorias. A partir deles, define-se o material mais relevante para o estudo.

4 – Prepare os dados

Por meio de softwares de planilhas, as informações coletadas precisam ser formatadas, estruturadas e desenvolvidas em conjunto, de acordo com sua relevância.

5 – Analise os dados

É o momento no qual se apresenta o conhecimento estatístico, ao avaliar os gráficos resultantes da coleta e do preparo. A análise pode ser feita de maneira univariada (tratando cada variável de forma isolada), bivariada (cruzando informações entre duas variáveis) ou multivariada (estabelecendo relações entre duas ou mais variáveis).

6 – Modele

Essa é a fase onde é criado o modelo preditivo. Repare que sua realização ocorre somente depois do levantamento e análise dos dados. Realizar testes para confirmação também é bastante usual, para ter maior certeza dos resultados. Com o modelo, a análise preditiva permitirá importantes esclarecimentos sobre o objetivo escolhido.

7 – Monitore

O modelo preditivo só permanece importante se ele for acompanhado de perto e revisado sempre que possível. Os modelos costumam ser revisados a cada mês, trimestre ou ano, de acordo com o mercado estabelecido.