Análise preditiva: porque exige entender a diferença entre outros modelos?

Quem gostaria de saber o que será do amanhã? A maioria de nós, provavelmente. Principalmente se ele envolver impactos econômicos e mudanças de mercado.

Se pudesse saber, por exemplo, que em seis meses ocorrerá uma crise econômica, uma empresa conseguiria criar um plano para prevenir ou diminuir seu impacto? Com o uso de análise preditiva, provavelmente sim!

Quer entender como? Então, continue lendo este post e confira tudo sobre o assunto:

O que é a análise preditiva

Trata-se, grosso modo, do conceito de usar dados, algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning para analisar um cenário e, a partir dele, traçar tendências capazes de afetar o planejamento estratégico.

Nesse sentido, seu objetivo é identificar a probabilidade de determinados resultados acontecerem no futuro a partir de dados históricos. Mas, apesar de não ser uma ideia nova, a análise preditiva só ganhou visibilidade como ferramenta de negócio recentemente. E isso só foi possível graças à evolução tecnológica.

Muitas vezes, essa análise lida com volumes de dados gigantescos e, por isso, requer ferramentas de Big Data. O motivo é simples: somente soluções com alta capacidade de processamento permitem traduzir séries históricas de dados em insights para o futuro.

A imprevisibilidade

As empresas nunca estiveram tão expostas ao imprevisível, mas a tecnologia já ajuda a prever acontecimentos futuros com base em padrões recorrentes. E os resultados são inestimáveis.

Hoje, não há nada mais valioso para um gestor do que a capacidade de prever tendências do mercado — e, assim, definir os próximos passos da organização.

Além disso, a mineração de dados está cada vez mais eficiente, capaz de avaliar dados estruturados ou não de dentro e/ou de fora da empresa. O que oferece mais segurança para descobrir padrões e avaliar a probabilidade de resultados ou acontecimentos futuros.

Por que usar a análise preditiva

Se você tem um problema para resolver, pronto — já pode começar a cogitar o uso da análise preditiva. Mas, para isso, precisa de dados.

Atualmente, obtê-los é uma tarefa relativamente simples: sistemas transacionais, sensores, call centers e redes sociais, por exemplo, fornecem uma boa variedade deles. É preciso, então, prepará-los — e isso deve ser feito por um especialista.

Depois, é necessário construir e implantar um bom modelo (sempre com ajuda profissional). Em seguida, esse modelo passa a trabalhar com os dados selecionados, e os resultados começam a aparecer.

Vale ressaltar, contudo, que a análise preditiva vai além da estatística descritiva e de relatórios sobre o que aconteceu. Ela é capaz, ao contrário, de fornecer uma avaliação sobre o que vai acontecer.

E, como resultado, a tomada de decisão acaba simplificada, surgindo novos insights que podem levar a melhores ações. Para as empresas, inclusive, essa análise é bastante importante. Com os dados obtidos, elas buscam aumentar o lucro e sua vantagem competitiva.

Assim, com software especializado e amigável, a análise preditiva deixou de ser dominada apenas por matemáticos e estatísticos. Atualmente, analistas e especialistas de negócios também já a abraçaram.

A vantagem da análise preditiva

A maior vantagem de contar com esse tipo de análise é, sem dúvida, a capacidade de avaliar todos os indicadores do mercado e fazer previsões de movimentos de todos os seus atores, dos concorrentes aos consumidores.

Em outras palavras, poder antecipar tendências será um diferencial essencial daqui para a frente.

O que é possível fazer com ela

Em geral, a análise preditiva é usada para:

• identificar tendências;
• entender os clientes;
• melhorar o desempenho dos negócios;
• auxiliar na tomada de decisão estratégica;
• prever comportamentos.

Por esses motivos, entre as suas aplicações mais comuns estão:

Detecção de fraude

Perdas relacionadas a fraudes podem ser minimizadas, ou até eliminadas antes mesmo de ocorrerem. E com a análise comportamental de alto desempenho, é possível detectar anormalidades que indicam fraude, vulnerabilidades e ameaças.

Marketing

Entender o cliente vem se tornando um dos grandes objetivos das empresas. Assim, a análise de dados avalia seu comportamento e permite promover oportunidades de vendas cruzadas. E, usando modelos preditivos, as empresas melhoram a atração, a retenção e o desenvolvimento de clientes mais rentáveis.

Operações

De fato, uma operação eficiente e livre de problemas é o principal objetivo das organizações. Nesse sentido, os modelos preditivos ajudam a gerenciar estoque e recursos em uma fábrica, bem como a definir preços em voos, viagens de trem ou diárias de hotel.

E não é só isso: praticamente todos os segmentos podem se beneficiar dessas previsões.

Avaliação de riscos

A probabilidade de inadimplência de um cliente — com base em todos os dados relevantes para a capacidade de crédito de uma pessoa — é um dos exemplos mais conhecidos de previsão possibilitada pela análise preditiva.

Algumas armadilhas

Já sabemos que a análise preditiva vai além das estatísticas e mostra uma boa visão de como será o futuro, tornando a tomada de decisões mais fácil, e as ações, melhores. Contudo, nem tudo são flores: algumas armadilhas podem pegar as empresas enquanto tentam aproveitar todas essas vantagens.

Por mais inteligentes que as ferramentas sejam, elas estão longe de ser bolas de cristal ou de fazer todo o trabalho sozinhas. Em vez disso, elas permitem identificar cenários e tendências para que os gestores, esses sim, analisem e decidam o melhor caminho a ser seguido.

Vejamos, então, algumas armadilhas dessas:

1. Achar que há um truque de mágica

Diferentemente do que parece, investir em análise preditiva não se trata de um truque de mágica universal, em que dados simplesmente se transformam em lucros. Na verdade, antes de tudo, empresa deve saber bem o que quer. Afinal, para cada necessidade, é preciso criar um modelo específico.

2. Começar pelo topo

Esse tipo de análise requer repetições para que seja aprimorada. Ela é ideal, por exemplo, na tomada de decisões operacionais — quanto à escolha de um fornecedor ou à determinação da extensão, ou não, de um crédito.

Apesar disso, muitas empresas usam-na a partir da equipe executiva, para se convencer de sua importância. Nesse nível, as decisões geralmente são estratégicas, e as situações, únicas. E a análise preditiva não é a melhor opção para decisões táticas, complexas e difíceis de formalizar como essas.

3. Usar modelos limitados

O modelo deve ser desenhado de acordo com a necessidade. Em outras palavras, para obter respostas satisfatórias, a empresa deve ter clareza sobre o tipo de decisão que deseja tomar. Além disso, o modelo deve ser escalável: caso se aplique a apenas uma situação, por exemplo, não terá muita utilidade.

4. Esperar por dados puros

Por fim, depois de definir qual decisão você quer tomar, é essencial procurar pelos dados que possam trazer essas respostas.

Eles devem vir de fora corporação e não, necessariamente, precisam ser imaculados. Lembre-se: dados de qualidade certamente têm seu valor, mas deixar a empresa estagnada por não encontrá-los nunca é a melhor opção.

Enfim, gostou deste post? Então, aproveite para nos seguir nas redes sociais e continue sempre por dentro de todas as novidades em primeira mão! Estamos no Facebook e no LinkedIn.