Análise estatística, descritiva e preditiva: qual a influência do BI em cada uma delas?

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Agilidade e confiança são elementos essenciais na hora de tomar decisões estratégicas. No entanto, isso só é possível quando a equipe sabe como trabalhar com a análise estatística corretamente. Afinal, a compreensão exata dos resultados é que torna o processo produtivo e assertivo.

Até porque, sem a devida interpretação das informações, é praticamente impossível atingir os objetivos da organização, principalmente, dentro de um mercado cada vez mais complexo e competitivo. Portanto, você deve estar apto para aproveitar os indicativos relevantes e agir rapidamente diante das mudanças.

Para que você tenha uma ideia da importância da análise de dados nas atividades corporativas, o mercado mundial de Analytics e Business Intelligence (BI) já se destaca como um dos principais investimentos das empresas. Em 2017, ele deve crescer cerca de 7,3%, representando um faturamento de US$ 18,3 bilhões, que chegará a US$ 20,8 bilhões em 2020.

Isto é, as soluções tecnológicas devem ganhar novos adeptos nos próximos anos, haja vista a crescente urgência pela governança de dados. Afinal de contas, ferramentas como essas são fundamentais para lidar com volumes significativos de informações. Além disso, a utilização de softwares no processo analítico deixa a avaliação mais rápida, otimizada e segura.

No entanto, a compreensão acerca das medidas estratégicas a serem tomadas também depende de metodologias sólidas e orientação profissional capacitada. Portanto, é fundamental aliar os recursos tecnológicos à transformação de uma cultura organizacional aberta e preparada para esse tipo de demanda.

Neste artigo faremos uma abordagem completa sobre o assunto, mostrando os benefícios que você pode obter com isso e ainda destacaremos como a BI ajuda a potencializar as respostas, que auxiliam nas tomadas de decisão. Vamos lá?

Afinal, o que é análise preditiva, descritiva e estatística?

Cada vez mais empreendedores e gestores se dão conta da importância do uso da inteligência nos negócios. Isso porque as resoluções obtidas a partir de uma base estatística têm o poder de gerar informações relevantes. Afinal, com elas é possível descobrir o problema, encontrar as soluções, escolher a melhor dentre elas e ainda testar a mais apropriada.

Com base nisso, a estratégia tende a ser guiada por diversos fatores, como:

• Qual é frequência de compra dos clientes?

• Onde está localizado o público-alvo?

• Quantos clientes abandonaram os carrinhos nos últimos meses?

• Quantas reclamações foram registradas pelos consumidores?

• Quais foram os motivos das reclamações?

• Quanto se perdeu em dinheiro devido a fraudes no cartão de crédito no último trimestre?

• Com que frequência são criadas as chamadas de suporte?

Enfim, a depender dos objetivos, tais metodologias podem auxiliar na busca por respostas, baseadas em fatos e não em hipóteses ou emoções. Por isso, explicaremos cada uma delas separadamente.

Análise preditiva

No Dicionário Aurélio, o termo “preditivo” é classificado como aquilo que prediz. Em outras palavras, tem a ver com probabilidades ou anúncios sobre o que deve acontecer.

Já no glossário do Instituto de Pesquisa Gartner, a análise preditiva é definida como sendo uma metodologia avançada, que avalia o conteúdo armazenado, a fim de responder questionamentos, ou seja: o que vai acontecer?

Isso quer dizer que essa função matemática consegue entender o mapeamento entre um agrupamento de variáveis de entrada e uma variável de destino, por exemplo. O modelo é repetido até que ele seja capaz de aprender a função do mapeamento desejado.

Por isso esse formato é muito usado nas investigações ligadas à genética, segurança, economia, meteorologia e ao marketing porque ele consegue descobrir como os apontamentos de dados distintos se relacionam.

O objetivo consiste em conjugar históricos e dados estatísticos, transformando-os em conteúdo estratégico gerencial na forma de tabelas, mapas, gráficos. Isso acontece para facilitar a compreensão e interpretação dos dados brutos.

O preditor, que é classificado como uma variável, é considerado o elemento central desse modelo de análise. Ele pode ser medido por um ente individual para predizer comportamentos futuros.

Por exemplo, uma plataforma de e-commerce pode levar em consideração os preditores relevantes da taxa de cliques em determinados produtos — tais como sexo, idade, região, origem do tráfego — na hora de orientar as campanhas de marketing.

Isto é, o “rastro digital” deixado pelo potencial cliente ajuda a compor a base de informações, que será avaliada pelo algoritmo. Com isso, você consegue aplicar o resultado em necessidades específicas, como:

• desenvolvimento de embalagens;

• lançamento de novos produtos;

• aperfeiçoamento nas ações de engajamento;

• logística de entrega da mercadoria;

• formas de pagamento;

• melhorias na plataforma;

• variedade de produtos no estoque;

• estilo de contato com o potencial cliente.

Vale acrescentar que isso só é viável porque as tecnologias de Big Data Analytics suportam volumes significativos de dados. Além disso, elas apresentam as informações em tempo real e entregam tudo de maneira simples e intuitiva nos painéis de diagnósticos gerenciais.

A partir do Big Data, os empreendedores e gestores conseguem não só melhorar os processos ligados ao cliente, mas também otimizam os procedimentos internos. Por isso, é compreensível dizer que a análise preditiva vem se fortalecendo por conta dessas novas ferramentas tecnológicas.

Apesar dos benefícios, é importante dizer que esses recursos por si só não fazem milagres, já que a qualidade dos resultados está diretamente ligada aos insumos capturados. Portanto, se os dados não forem bons ou confiáveis o suficiente, as resoluções de pouco ou nada adiantarão nas tomadas de decisão. Como se pode ver, uma coisa depende da outra.

 

 

 

 

 

 

Análise descritiva

No conceito de Big Data, possivelmente, esse é o modelo de análise mais popular entre os existentes, pois é utilizado para checar, de forma resumida, os acontecimentos em tempo real.

E esse apanhado simples facilita a interpretação de dados relevantes, extraídos de um conteúdo bruto. Por isso, o gestor consegue observar a empresa como um todo para, então, tomar uma decisão de emergência.

Por exemplo, em uma partida de futebol a porcentagem de chutes a gol é considerada uma descrição estatística, que ajuda a resumir a performance do time ou de um jogador específico.

E a resposta é obtida a partir da quantidade de lances bem-sucedidos dividido pelo número de chutes. Nesse caso, se um jogador consegue um percentual de 10% durante a partida, então, pode-se dizer que a cada 10 chutes, um deles foi para o gol.

O objetivo disso é resumir ou descrever os eventos confiáveis. Nos negócios, esse tipo de estatística é relevante porque apresenta uma síntese de um emaranhado de dados. Assim, o gestor não precisa ler páginas e páginas de relatórios.

Análise estatística

Avaliar os históricos passados pode trazer muitas ideias de melhorias para o presente e futuro, pois o grande volume de informações acumulado sempre tem algo novo a informar. E a análise estatística, quando bem implementada, auxilia em diferentes situações — desde a identificação de novidades ao gerenciamento eficiente do estoque.

Como o próprio termo sugere, trata-se da metodologia que ajuda as empresas a examinarem o contexto geral de um negócio, além de diferentes mercados separadamente.

A partir da coleta e verificação das informações armazenadas é possível traçar o delineamento das tendências mercadológicas, baseadas em pesquisas de geomarketing distintas.

Por exemplo, você pode traçar parâmetros espaciais e geodemográficos, que esclareçam o porquê de determinadas lojas apresentarem bons desempenhos e outras não.

Além disso, o método é útil para auxiliar na estruturação de referências mercadológicas confiáveis e atualizadas, já que utiliza cálculos estatísticos. Ele também colabora na busca pela efetividade, pois demonstra objetivos em períodos de curto, médio e longo prazos.

Nesse caso, quando o gestor alia a sua expertise de negócio aos dados obtidos, ele é capaz de contribuir no processo de implantação de melhorias. E essas benfeitorias podem ser aplicadas em produtos ou serviços, a fim de atender melhor os clientes, aumentar as vendas, potencializar a produtividade.

Como o BI influencia em cada uma das análises?

O Business Intelligence (BI) ou Inteligência de Negócios é um processo que combina um conjunto de conceitos e técnicas, cujo objetivo é entregar o conteúdo para a pessoa certa, no momento oportuno.

Nesse sistema, o processamento das informações passa pela coleta, organização, análise, construção de dashboards ou relatórios, orientação e atualização. Esses são os procedimentos que mostram como tudo funciona.

Então, podemos dizer que o gestor conquista o mindset ou a mentalidade para a tomada de decisão orientada quando compreende bem essa fundamentação. Isso porque o BI é o suporte que ele precisa para olhar a tela de dashboard e ter uma visão panorâmica da empresa, em poucos minutos. Tudo isso baseado em fatos!

A influência do BI na análise preditiva

O BI pode ser utilizada também na gestão de riscos, pois ao identificar as principais ameaças, o gestor tem a chance de obter a probabilidade de elas acontecerem. E, se acontecerem, pode avaliar o impacto disso nos negócios. Logo é um formato que ajuda a organização a entender o presente e o futuro.

Por exemplo, se você atua em uma empresa de construção, de médio porte, pode ter que lidar com entraves relacionados à imagem e ao produto, como a veiculação de notícias falsas na mídia, no que diz respeito à qualidade dos produtos comercializados.

Nesse caso, quando o risco é identificado, o gestor tem a chance de listar as ações para preveni-lo e corrigi-lo. E, nessas medidas corretivas, ele abre precedentes para reforçar o padrão no controle de qualidade, por meio de treinamentos e auditorias internas, por exemplo.

A partir disso, ele consegue contornar a situação, e então, pode educar o público por meio de notícias informativas, como a veiculação de boletins oficiais, atestando a idoneidade, o rigor e o comprometimento da empresa na elaboração das mercadorias.

Agora, imagine que a sua empresa trabalha com pacotes de turismo para o Rio de Janeiro e, ao longo dessa atuação você detectou que o destino mais procurado é Copacabana.

Para medir os indicadores, você utiliza recursos como mídias sociais, SAC por telefone, software de BI, além da plataforma de vendas.

Em meio às análises você nota que a busca pelo destino Copacabana caiu cerca de 80% nos últimos três meses. Então, para não perder mercado, age rapidamente na busca por referências que expliquem o porquê do declínio.

Ao investigar detalhadamente o período de queda, você percebe um volume de tags nas redes sociais relacionadas à “insegurança”, “violência”, aos “riscos”, “assaltos”.

Além disso, obtém do setor de finanças a informação sobre aumento do uso de seguros, devido à perda de documentos e bagagens. E, como se não bastasse, os indicadores sociais comprovam o aumento de roubos em Copacabana.

Depois de identificados os motivos da retração, é hora de pensar em soluções rápidas e alternativas dentro do estado do Rio de Janeiro, até que os números da violência em Copacabana sejam reduzidos.

Nesse caso, montar pacotes ligados à experiência de um local sossegado, turístico e de praia, como Búzios e Paraty, pode ajudar os negócios e ainda incentivar as pessoas que gostam do litoral, mas não curtem a ideia de aglomeração.

É nesse sentido que a BI pode contribuir no processo de análise preditiva, porque oferece probabilidades para o gestor, que tem a chance de se preparar e agir.

A influência do BI na análise descritiva

O BI promove rapidez na verificação de dados gerenciais, pois a tecnologia, aliada à capacidade de lidar com um grande volume de informações, contribui para que haja resultados coerentes e embasados.

Portanto, não é raro que a metodologia seja utilizada pelas operadoras de crédito, dada a sua característica de urgência. Nesse caso, o sistema da operadora localiza e confronta as informações do indivíduo, a fim de verificar os riscos relacionados à possível negociação.

À vista disso, não há julgamento de valor, uma vez que o objetivo é entender o impacto disso no presente, sem levar em consideração as informações do passado ou futuro. Trata-se de uma medida para tomar decisões urgentes com mais segurança e tranquilidade.

Essa é uma excelente proposta para reduzir o número de fraudes com o cartão de crédito, já que os riscos são iminentes.

A título de curiosidade, vale ressaltar que o Brasil ocupa o segundo lugar no ranking mundial — perdendo apenas para o México — quando o assunto tem a ver com esse tipo de crime.

E, de acordo com o Serasa, a cada 16 segundos, um brasileiro se torna alvo da tentativa de golpe. Só neste ano, nos períodos compreendidos entre janeiro e setembro, o Indicador Serasa Experian de Tentativas de Fraude registrou quase 1,5 milhão de investidas, o que representou um crescimento de 10,7%.

Para evitar esse tipo de ocorrência, a análise descritiva verifica a situação atual do consumidor e a partir disso a empresa consegue saber se ele terá ou não condições de honrar com o compromisso. Ou seja, ela obtém a resposta sobre o que está acontecendo.

A influência do BI na análise estatística

Os dados estatísticos podem ser considerados verdadeiros diamantes brutos. No contexto empresarial, eles desempenham um papel importante porque, a depender dos resultados computados, dão ao gestor a condição necessária para pensar e implementar melhorias.

Apesar dessa riqueza em potencial, eles de nada servem quando utilizados de maneira isolada. É aí que entra o processo de BI, que ajuda a formatar e amarrar todas as informações adequadamente, seja para reduzir perdas, aumentar a produtividade, melhorar o fluxo do estoque, otimizar as compras.

Enfim, os procedimentos pelos quais as informações passam permitem ao gestor acompanhar os resultados em tempo real e ainda dão a ele a possibilidade de entender melhor a organização, bem como o caminho a ser traçado no futuro.

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Como usar a análise preditiva na tomada de decisão?

Nas atividades empresariais, o diferencial é uma das características que garante a vantagem competitiva. Mas como os gestores conseguem chegar a um denominador comum na hora de obter as respostas corretas?

Na verdade, não existe fórmula mágica, mas muitas empresas têm transformado a cultura organizacional, aliando as análises estatísticas à tecnologia. E essa combinação tem gerado resultados significativos no desenvolvimento de muitas organizações.

A análise preditiva, associada ao processo de BI, por exemplo, ajuda você em diversos aspectos, pois te livra das deliberações baseadas em hipóteses. Com essa formulação é possível gerar conteúdo relevante e correto, ou seja, probabilidades reais. Por isso, ela pode ser usada para:

Reduzir riscos

Ajuda a prever como o mercado vai reagir a determinada variação. Não só isso, porque ela também é útil na hora de avaliar questões internas como a chance de um consumidor se tornar inadimplente.

Potencializar campanhas de marketing

O modelo preditivo ajuda a distinguir padrões de compra, otimizar as táticas de marketing digital, melhorar a experiência do cliente, aumentar a lucratividade, além de potencializar a atração e retenção dos clientes que geram receita.

Identificar problemas

A combinação de diversos modelos de análise permite detectar entraves no funcionamento organizacional, como desvios e fraudes.

Aprimorar operações

Otimizam a gestão operacional, ao minimizar prováveis prejuízos competitivos ligados aos recursos de uma fábrica, estoque, além de auxiliar na definição de preços de ingressos, diárias em hotel, passagens aéreas.

Como a análise estatística pode impactar a empresa?

As informações estatísticas, em qualquer empresa, são fundamentais, já que elas fornecem um panorama relevante para análise baseada em fatos. Afinal, as informações apresentadas são reais e isso permite realizar uma interpretação livre de “achismo”.

Só para fundamentar o que estamos dizendo, o Relatório de Serviço ao Cliente elaborado pela Microsoft e o Relatório de Experiência do Cliente divulgado pelo jornal The Economist comprovam que o uso de estatísticas gera impactos significativos no contexto relacionado ao atendimento do cliente, por exemplo. De acordo com as avaliações:

• 80% dos consumidores utilizam o e-mail como principal fonte de conexão com a empresa;

• 90% dos usuários esperam que a empresa forneça um canal de atendimento;

• 87% dos brasileiros consideram o atendimento ao cliente importante;

• 25% dos compradores expuseram a insatisfação sobre o atendimento.

Quando a concorrência do mercado é acirrada, a análise estatística abre a possibilidade de o empreendedor tirar a venda dos olhos para observar o local real onde está pisando. Nesse caso, a falta dela intensifica a margem de erros e abre espaço para ações pouco produtivas.

As novas tecnologias têm contribuído com esse cenário de crescimento das ferramentas de Big Data, já que a possibilidade de acumular informações e gerar respostas importantes para o melhor desempenho interno e externo das empresas atrai interesses.

E a análise estatística é fundamental quando se deseja otimizar os processos, padronizar os procedimentos, satisfazer o cliente. Até mesmo as mídias sociais já disponibilizam a possibilidade de mensuração de dados para os seus adeptos, no âmbito empresarial. Isso reforça ainda mais a necessidade da estatística de dados.

O impacto disso nas empresas é imenso, pois ajuda a separar os negócios de sucesso dos demais. Até porque, esse é o tipo de recurso que dá visão ao empreendedor, permitindo que ele ganhe vantagem competitiva por antever tendências.

Além de contribuir na tomada de decisão colaborativa, a análise estatística auxilia na segmentação do potencial cliente. Isso ajuda a equipe a entender melhor os anseios desse consumidor. Assim, a empresa consegue criar produtos e serviços que solucionam os problemas dele porque entender melhor o nicho de atuação é uma forma de lucrar mais.

Ademais, serviços e produtos podem ser aprimorados para atender as expectativas do cliente. Isso também envolve a implementação de novos canais de comunicação, já que uma parcela significativa de pessoas considera isso necessário no atendimento empresarial. Você também tem a chance de:

• resolver os erros rapidamente;

• proteger o negócio;

• economizar dinheiro;

• melhorar os serviços e produtos;

• observar a concorrência de perto.

Quer aproximar a sua marca dos clientes? Então, a análise estatística é o caminho a ser percorrido, porque ela conduz para ações adequadas e isso é importantíssimo para avaliar a posição de determinado cliente dentro no funil de vendas, por exemplo.

A análise estatística tem sido o meio, comprovadamente, ideal quando se trata de solucionar problemas e ganhar mercado. Portanto, você precisa preparar a sua equipe, a fim de que os envolvidos estejam aptos para extrair o máximo de oportunidades das informações geradas.

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