A análise preditiva é uma forma de usar o passado para projetar o futuro do seu negócio.
Não se trata de futurologia, e sim de um cálculo preciso das probabilidades em qualquer cenário, com base no processamento de grandes volumes de dados.
Para isso, essa técnica avançada utiliza tecnologias como a mineração de dados, machine learning e inteligência artificial para dar um passo além na estatística.
Ao invés de tirar conclusões sobre ontem, você poderá antecipar tendências e prever os comportamentos do amanhã – tudo a partir do histórico da sua empresa.
Quer entender como a análise preditiva ajuda você a tomar decisões certeiras?
Depois deste texto, você saberá como agregar a análise preditiva ao seu negócio para largar na frente da concorrência.
O que é análise preditiva?
Análise preditiva é uma técnica analítica avançada que usa dados, algoritmos e machine learning para antecipar tendências e fazer projeções nos negócios. Graças ao avanço computacional, já é possível analisar grandes volumes de dados (Big Data) para encontrar padrões e avaliar as futuras possibilidades a partir do histórico da empresa.
O conceito em si teve origem na década de 1940, quando os governos começaram a utilizar os primeiros computadores – aqueles que ocupavam uma sala inteira e serviam a propósitos bélicos.
Mas, a análise preditiva ganhou muito mais relevância atualmente, impulsionada pelos processadores poderosos e novas tecnologias.
Outro fator decisivo para a ascensão dessa técnica é o Big Data: o fenômeno da multiplicação acelerada da informação, que faz com que 2,5 quintilhões de dados sejam produzidos a cada segundo (dados da pesquisa da Domo, de 2017).
Logo, a função da analítica é nos situar nessa imensidão de dados, mostrando as possíveis direções a seguir e procurando padrões no meio do turbilhão de informação.
Para isso, a análise preditiva utiliza ferramentas como a mineração de dados, machine learning, inteligência artificial e estatística para coletar, processar, interpretar e traduzir os dados.
Mas é importante deixar claro que essa tecnologia não é capaz de “prever o futuro”, somente mapear as probabilidades com base no que já ocorreu.
Ou seja: a pergunta essencial não é “O que vai acontecer?”, mas sim “O que é provável que aconteça?”.
Um dos exemplos mais básicos de aplicação desse tipo de análise é o cross selling – a estratégia de estimular o cliente a acrescentar produtos e serviços complementares na hora da compra.
Sabe aquela famosa recomendação do e-commerce: “pessoas que compraram esse produto também levaram…”?
Nas empresas, é possível utilizar sistemas de análise preditiva para prever os possíveis comportamentos dos clientes com base em seu histórico de compras, interações e perfil.
Assim, as recomendações de produtos são muito mais certeiras, graças à previsão confiável gerada pelo cruzamento de milhões de dados.
Da mesma forma, a ferramenta pode ser usada para prever a aceitação de um produto novo no mercado, entender quais estratégias de marketing são mais promissoras e antecipar falhas operacionais.
Importância da análise preditiva para as empresas
Com o acirramento da competitividade e mudanças profundas da era digital, as empresas precisam – mais do que nunca – estar um passo à frente da concorrência.
Nesse caso, utilizar a análise preditiva é como ter uma visão estratégica do futuro, mapeando as oportunidades e ameaças que o mercado reserva.
Por isso, as empresas estão adotando os modelos preditivos para:
- Prever as próximas movimentações do segmento
- Identificar oportunidades à frente
- Prevenir falhas de segurança
- Otimizar estratégias de marketing
- Mapear o comportamento e hábitos de consumidores e colaboradores
- Melhorar as operações e aumentar a eficiência
- Reduzir riscos.
Não à toa, a previsão é de que o mercado global de análise preditiva movimente US$ 10,95 bilhões até 2022, segundo um relatório publicado em 2018 pela Zion Market Research.
Afinal, nada melhor para os negócios do que tomar decisões embasadas em análises confiáveis.
Como fazer análise preditiva em 7 Passos
Para entender como funciona a análise preditiva na prática, vamos acompanhar as principais etapas do processo.
Veja como aplicar o conceito em 7 passos.
1. Definição dos objetivos
Para criar um modelo preditivo, você precisa partir de um projeto com objetivos de negócio bem definidos.
Para começar, você deve se perguntar qual o propósito da análise:
- Entender o comportamento dos consumidores?
- Prever as tendências de vendas?
- Identificar os produtos mais promissores?
- Reduzir o churn rate ou o turnover?
- Reduzir custos de produção e operacionais?
- Atingir um novo público-alvo?
2. Definição das metas de análise
O próximo passo é traduzir seus objetivos de negócio em metas de análise.
Por exemplo, se você quer entender melhor o comportamento do consumidor, deverá criar um modelo preditivo de análise de perfil.
Outros modelos possíveis são a análise de risco, segmentação, ativação, customer lifetime value (LTV), etc.
3. Coleta de dados
Com os objetivos e metas definidos, é hora de ir à caça dos dados necessários para responder às suas perguntas.
Essa é a etapa que exige mais cuidado, pois é a qualidade dos dados que vai definir a confiabilidade da sua análise preditiva.
Por isso, você precisa selecionar as melhores fontes para coletar os dados (bases de dados internas, redes sociais, pesquisas, bancos de dados de consultorias) e definir exatamente quais são as informações necessárias.
Além disso, é importante utilizar uma ferramenta de coleta adequada e determinar o nível de precisão, custo e estabilidade dos dados.
4. Preparo de dados
Antes de partir para a análise, é fundamental preparar os dados para que fiquem no formato correto e possam ser lidos pela sua ferramenta.
Comece com uma limpeza das informações desnecessárias, então defina variáveis e classifique seus dados, para depois estruturá-los em conjuntos específicos.
Tudo isso pode ser feito com softwares como o Excel e Power BI, por exemplo.
5. Análise de dados
Com os dados devidamente estruturados, você já pode dar início ao processo de análise.
Nesse momento, é importante ter conhecimentos estatísticos para avaliar os gráficos resultantes e compreender sua linha de tendência.
Por exemplo, se você estiver analisando dados de transações de clientes, terá uma visão clara dos períodos mais aquecidos, produtos mais vendidos e possíveis fatores de influência sobre a variação das vendas.
Aqui, você tem três opções básicas de análise:
- Análise univariada: cada variável é tratada isoladamente antes de ser cruzada com as outras
- Análise bivariada: estabelece uma relação entre duas variáveis (Ex.: tempo de venda e ticket médio)
- Análise multivariada: estabelece relações entre duas ou mais variáveis (Ex.: faixa etária do cliente, LTV e ticket médio).
6. Modelagem
Depois de conduzir sua análise e realizar os testes necessários, você está pronto para criar um modelo preditivo com esses dados.
Esse modelo será um padrão de técnicas matemáticas e estatísticas que processa os dados coletados a partir das relações que você criou, oferecendo respostas rápidas e fáceis de visualizar.
Assim, sua análise preditiva começará a retornar insights valiosos sobre as futuras probabilidades.
7. Monitoramento
Depois de criar seu modelo preditivo, você deverá monitorar de perto sua eficiência para garantir que os resultados continuem confiáveis.
O ideal é que o desempenho dos modelos seja revisado mensalmente, trimestralmente e semestralmente, para garantir que uma possível mudança nos dados não afete a análise.
5 Softwares de análise preditiva que você pode usar na sua empresa
Os softwares são seus grandes aliados na hora de implementar a análise preditiva na sua empresa.
Conheça alguns dos mais utilizados no mercado.
1. Power BI
O Power BI é o famoso software de análise de dados e inteligência de negócios da Microsoft.
Com ele, você pode importar dados diretamente de planilhas do Excel ou data warehouses e conduzir análises preditivas de alta performance.
Além disso, a ferramenta permite que os relatórios e gráficos resultantes sejam compartilhados com todos na equipe.
2. Adobe Analytics
O Adobe Analytics é o concorrente de peso do Google Analytics, com uma ferramenta exclusiva de análise preditiva.
O sistema utiliza o machine learning e modelagem estatística para analisar dados de forma avançada e prever comportamentos futuros como rotatividade e probabilidade de conversão.
Assim, você pode obter insights de vários conjuntos de dados e se preparar para o cenário futuro.
3. Tableau
O Tableau é uma das plataformas de BI (Business Intelligence) líderes de mercado, com recursos avançados de análise preditiva.
Um dos destaques da ferramenta é a capacidade de modificar cálculos e testar diferentes cenários em análises sofisticadas, utilizando vários conjuntos, grupos e segmentações.
Tudo isso em um painel simples, com comandos de arrastar e soltar, que facilita o uso até pelos usuários inexperientes.
4. IBM Cognos Analytics
O IBM Cognos Analytics promete criar uma experiência única de análise personalizada e orientada por IA.
A ferramenta da IBM inclui recursos de análise preditiva intuitivos e fáceis de usar, com uma extensa biblioteca de algoritmos e modelos estatísticos avançados.
Além disso, permite a integração com projetos desenvolvidos em R, Python e outras linguagens utilizadas no mercado.
5. Sisense
O Sisense é uma plataforma que propõe simplificar a análise de dados e integrar a equipe na inteligência de negócios.
Para isso, o sistema centraliza todas as informações no mesmo lugar, em uma plataforma híbrida que facilita o acesso aos dados a qualquer hora e lugar.
Exemplos de como a análise preditiva pode ser aplicada no seu negócio
A análise preditiva é um método altamente versátil que pode ser utilizado em várias áreas da sua empresa.
Veja quais são as principais aplicações.
1. Previsão de Churn
Fazer uma previsão de churn significa identificar os sinais que antecedem o pedido de cancelamento dos seus clientes, calculando a probabilidade em cada situação.
Com os modelos preditivos, você pode cruzar dados como a qualidade de atendimento na central de relacionamento, nível de satisfação do cliente e taxa de churn para descobrir quais fatores influenciam o cancelamento.
O objetivo é entender quais os principais motivos para a perda do cliente e como você pode reverter esse processo.
2. Upsell e Cross-Sell
O uso da análise preditiva no cross selling e up selling já é essencial nas estratégias de vendas de muitas empresas.
Como vimos, o cross selling é a prática de sugerir produtos complementares de acordo com a compra, enquanto o up selling consiste em oferecer um produto semelhante, porém avançado, para elevar a experiência do consumidor.
Nesse caso, os algoritmos se encarregam de monitorar o comportamento dos clientes para sugerir produtos e serviços certeiros.
3. Otimização de campanhas
Todo o seu histórico de campanhas de marketing pode ser utilizado para projetar resultados melhores no futuro.
Basta usar a análise preditiva para identificar os melhores canais para cada conteúdo, a linguagem mais bem-sucedida para cada público-alvo e outras variáveis capazes de antever a aceitação dos consumidores.
Assim, você mira direto no alvo na hora de engajar e conquistar seu público.
4. Segmentação de leads
A análise preditiva também é excelente para criar estratégias de segmentação de leads.
Afinal, um dos maiores desafios do marketing é mapear o perfil desses potenciais clientes para oferecer conteúdos sob medida e criar campanhas de nutrição infalíveis.
Com o auxílio dos dados e aprendizado de máquina, você pode gerar grupos segmentados com base em análises sofisticadas, prevendo o que os leads querem receber nos mínimos detalhes.
5. Customer Relationship Management (CRM)
Nas estratégias de CRM, você pode usar os modelos preditivos para entender cada momento dos clientes durante o ciclo de vida e jornada de compra.
Nesse caso, não faltam dados para criar modelos multivariados e analisar as mais diversas relações possíveis entre comportamentos, perfis, histórico de compras, interações e percepções de clientes.
Com esses insights poderosos em mãos, você pode revolucionar seu relacionamento com o cliente com conteúdos, promoções e ofertas personalizadas.
6. Detecção de fraude
Os métodos analíticos também permitem às empresas detectarem padrões de fraude e prevenirem falhas de segurança.
Com a discussão da cibersegurança em alta, cada vez mais organizações se preocupam em corrigir vulnerabilidades e identificar qualquer anormalidade a tempo de evitar prejuízos.
Com os modelos preditivos, é muito mais fácil identificar ameaças em tempo real e antecipar golpes.
7. Gestão de risco
A gestão de risco é outra área que se beneficia diretamente da análise preditiva.
Seria muito mais fácil tomar decisões com uma visão completa dos riscos e oportunidades adiante, certo?
Por isso, prever as probabilidades de lucro ou prejuízo é o grande diferencial das análises de dados avançadas, seja para analisar o risco de crédito de um cliente ou as possíveis consequências de um investimento.
Conclusão
Entendeu a importância da análise preditiva para enxergar o futuro do seu negócio?
É claro que os dados não têm poder de vidência, mas é possível mapear as possibilidades para tomar decisões melhores e ir além dos seus concorrentes.
Com a evolução rápida da inteligência artificial e machine learning, a tendência é que os algoritmos se tornem cada vez mais inteligentes e acertem ainda mais nas previsões.
Mas, como vimos, a inteligência humana é indispensável no processo, pois você precisa alimentar os sistemas com dados de qualidade para obter bons resultados.
Gostou de conhecer melhor o processo?
Então, me conte: como vai usar a análise preditiva para melhorar a performance do seu negócio e ampliar seu campo de visão?
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