6 passos para aplicar a análise preditiva no seu negócio

Já pensou em projetar os possíveis cenários do futuro da sua empresa? Ou melhor, você sequer sabia que isso é possível?

Com o avanço da tecnologia, os modelos preditivos se tornaram uma ótima ferramenta empresarial aliada no processo de garantir a constante melhoria da sua empresa.

Quer saber mais? Leia abaixo:

O que é uma análise preditiva?

Análise preditiva é uma técnica analítica avançada que utiliza dados, algoritmos e machine learning para prever tendências e realizar diferentes projeções nos negócios.

O constante avanço tecnológico permitiu, com o tempo, que esse recurso alcançasse também grandes volumes de dados, como o histórico de uma grande empresa.

Desde 1940 esse tipo de técnica já é utilizado, quando os primeiros computadores começaram a ser utilizados. Entretanto, sua relevância somente ganhou mais peso atualmente, impulsionada pelas novas tecnologias.

Outro fator decisivo para o crescimento do uso dessa análise é o Big Data: o fenômeno da multiplicação acelerada da informação, que produz cerca de 2,5 quintilhões de dados a cada segundo.

Então, a técnica analítica serve como uma forma de se situar em meio a todos esses dados e enxergar possíveis direções, por meio de ferramentas como a mineração de dados, machine learning, inteligência artificial e estatística para coletar dados e tratá-los.

Uma prática bastante recorrente no mercado e que serve de exemplo para essa técnica é o cross selling – a estratégia de tentar convencer o cliente a adicionar produtos e serviços complementares na hora da compra.

Você deve lembrar disso por aquelas recomendações em sites: “pessoas que compraram esse produto também levaram…”.

Nos sistemas internos de empresas, é possível prever possíveis comportamentos de clientes, tendo como base suas compras passadas, seu perfil, etc., o que garante maior exatidão nas recomendações.

E quais os seus tipos?

Confira abaixo a definição de cada um dos dois tipos de análise preditiva existentes.

Modelo preditivo supervisionado

Nesse tipo de modelo, os dados que entram e saem são relacionados entre si e passam por validações antes de serem aplicados de fato. Assim, é possível identificar os níveis de acerto mais facilmente.

A exemplo, podemos citar a aplicação da técnica para identificar clientes que apresentem maiores probabilidades de cancelarem os serviços que contrataram. Nesse sentido, as estratégias traçadas possuem a intenção de reter a desistência desses clientes.

Modelo preditivo não supervisionado

Esse modelo, por sua vez, recebe somente dados de entrada e, a partir deles, realiza buscas de padrões já existentes e prevê quando determinados eventos poderão ocorrer novamente.

É necessário que a quantidade dos dados, ou seja, seu volume, seja significativa a ponto de ser possível aplicar a análise, além de ser preciso também que todos sejam compatíveis com os objetivos da empresa.

Qual a sua importância?

Os modelos preditivos são ferramentas que possuem importância nos fatores relacionados à segurança da empresa e ao combate às fraudes, principalmente no setor financeiro, onde a quantidade de dados e dinheiro é relativamente maior que em outros setores.

Por meio da implementação desses modelos, o caminho para reduzir os riscos e maximizar as oportunidades do seu negócio se torna mais viável e é possível também reter clientes valiosos e aprimorar ainda mais as suas técnicas de marketing.

Resumidamente, os principais benefícios dos modelos de análise preditiva para o seu negócio são:

Prever as próximas eventualidades do segmento;
Identificar oportunidades que estão por vir;
Identificar e prevenir falhas de segurança;
Aprimorar estratégias de marketing;
Obter um mapeamento do comportamento e hábitos de clientes e colaboradores;
Otimizar as operações da empresa e aumentar a sua eficácia;
Reduzir os riscos.

Como aplicar a análise preditiva em 6 passos

Confira o passo a passo do modelo:

Coleta de dados

Primeiramente, devemos analisar se a coleta de dados está sendo eficiente. Vale ressaltar que coletar dados, de qualquer procedência, não é algo simples, principalmente do seu produto ou empresa.

Por isso comece perguntando quais caminhos você deve tomar para obter as respostas que precisa, o que evita que você perca tempo em pastas de bancos de dados desnecessárias.

Estrutura dos dados

Para facilitar o processo de análise, você deve estruturar e organizar as informações coletadas com o auxílio de ferramentas, como o Excel ou o Power BI.

Nesta fase, os dados são colocados em um local que facilite a sua visualização geral.

Análise dos dados

Após a estruturação dos dados de uma forma mais simplificada de visualizá-los, é a hora de começar a análise. Por meio dela será possível interpretar anomalias gráficas ou tendência de linha a partir do uso de conhecimentos estatísticos.

Se o fato tomado como parâmetro de análise for uma ação recorrente é possível fazer a análise de anomalias no gráfico.

Aqui, você consegue entender, por exemplo, o mês onde você tem a maior taxa de cancelamento de planos.

Estatísticas

Nesta etapa, devemos ter em mente os dois tipos de técnicas estatísticas que podem ser utilizadas: Estatística Descritiva e Estatística Inferencial.

A Estatística Descritiva possui como principal objetivo a sumarização e descrição de um grande conjunto de dados. A partir dele é possível elaborar medidas de tendência central e medidas de variabilidade.

Por outro lado, a Estatística Inferencial consiste na análise de um grupo amostra para tirar conclusões de um grupo maior. Um grande exemplo comum desse tipo são os levantamentos populacionais realizados pelos censos.

A estatística garante uma análise preditiva mais certeira.

Modelagem

Por fim, após reunir todas as informações e demais dados coletados até aqui, há a criação do modelo preditivo.

Basicamente, ele é o momento onde os primeiros insights gerados sobre os possíveis eventos futuros começam a surgir.

Ele traz em conjunto técnicas matemáticas e estatísticas aos dados obtidos da sua empresa, criando um modelo o qual deve ser observado, onde as respostas necessárias estarão com fácil acesso visual.

Monitoramento

Por último, mas não menos importante, você também precisa realizar monitoramentos constantes dos dados coletados, para garantir sua confiabilidade e consistência.

Além disso, no final de todo o processo, você conta com uma forma mais rápida e objetiva de obter as respostas que você precisa para aprimorar e melhorar ainda mais o seu serviço e/ou produto.