Análise preditiva: 5 armadilhas para você evitar

O que seria da grande quebra da Bolsa de Valores em 2008 se tivessem usado a análise preditiva? Pode apostar que teria um final diferente, mas infelizmente, poucos sabem dessa técnica. Então, que tal começarmos com o pé direito e aprendermos mais sobre ela?

Ao utilizar práticas de machine learning, diversos algoritmos estatísticos e informações dispostas de forma discreta — ou seja, que passam despercebidos aos nossos olhos — é possível analisar tendências e cenários que afetarão diretamente a estratégia da empresa.

Portanto, o que se espera dessa ferramenta é que consiga prever a chance de acontecer resultados no futuro devido a ação que é tomada no presente ou no passado. O problema é a complexidade da estrutura que se forma dentro desses sistemas, impossíveis de serem enxergados, se não por programas como este.

Adquirir números é algo bem simples e pode ser feito por call centers, social medias, sensores e muitos outros meios. Após essa coleta, existe a necessidade de implantar o sistema e construir uma boa métrica — sempre guiada ou realizada por profissionais especialistas na área.

Por haver um grande volume de dados dispensados e recolhidos nesse negócio, é por meio de instrumentos como o Big Data que se torna possível traduzir essas informações, pois esse tipo de situação necessita de soluções com aptidão de processamento elevada. Isso possibilitará que todo o processo seja simplificado e fácil de entender, o que gerará insights que melhorarão as ações da empresa.

No entanto, além de poucos conhecerem, muitas vezes fazem mau uso da análise, visto que existem diversas armadilhas no entorno dela e, com isso, erros importunos são cometidos constantemente.

Foi pensando nisso que listamos neste post uma série dessas artimanhas para que não incorra no risco de você praticá-las, e ainda, daremos possíveis soluções para que possa evitá-las. Confira!

1. Deixar de traçar metas

Não ter objetivos certos e o mais nítido possíveis para a compreensão de toda a equipe é um dos maiores equívocos que amadores cometem. Ao tentar seguir a leva do mercado, pedem dados além do que precisam e não conseguem visualizar claramente com quais trabalhar, o que ocasiona um desconforto e desilusão com a ferramenta.

Portanto, esse é um dos motivos de grandes falhas ocorrerem em projetos grandiosos e importantes. A sugestão para traçar boas metas é fazer questionamentos como: “Aonde queremos chegar?” “O que pode acontecer se cumprimos a tarefa?” “Quais as consequências de tais atos?”. Ao colocar essas perguntas como um hábito, você conseguirá realizar um plano de ação de maneira mais assertiva e sólida.

2. Pensar que é uma mágica do sistema

Muitas companhias acham que a análise preditiva é algum tipo de mágica que transformará os dados colhidos e informações despretensiosas em lucros para a corporação. Mas não é bem assim!

Antes de qualquer tomada de decisão precipitada, devemos saber muito bem o que desejamos com esse instrumento precioso. Cada necessidade da empresa precisa de uma forma específica diferente para ser analisada.

O motivo dessa especificidade é que, basicamente, essa ferramenta identifica quatro aspectos diferentes, que são as fraudes, riscos, demandas e oportunidades. Criar um modelo que tente abranger esses elementos todos de uma vez não dá certo, pois cada um deles pede por uma formatação distinta.

Então, aqui a dica é determinar exatamente o que quer para conseguir o máximo de eficácia com o produto.

3. Utilizar modelos limitados

De nada adianta ter uma quantidade de dados enorme e não ter qualidade, segurança e precisão no que pretende entregar e o motivo é muito simples. Essas análises são trabalhadas por meio de bases comparativas, portanto, sua organização é de suma importância para atingir resultados extraordinários.

Deve, além de tudo, haver diferenças e divergências entre os blocos de informações coletadas, justamente para conseguir comparar e definir o melhor meio para alcançar o objetivo.

Finalizando esse tópico, o que pode ser praticado é sempre fazer testes em ações diferidas e possuir dados dinâmicos que estejam em constante mudança. Assim, é possível obter sucesso no planejamento estratégico.

4. Esperar por dados purificados

Muitas vezes, queremos que os melhores dados e estatísticas simplesmente caiam nas nossas mãos para trazer as respostas que precisamos. Esse erro deve ser sanado rapidamente, pois a empresa pode estar correndo um sério risco de estagnar e parar sua evolução. A falta de qualidade nas informações não significa que tudo está acabado.

Primeiramente, a organização deve aprender a manipular aquilo que já possui, pois são esses elementos que ajudarão na previsão dos resultados iniciais. Em segundo lugar, números de fora da corporação têm que ser analisados — até porque, nem sempre precisam ser puros, o que também dará uma movimentação na empresa.

5. Começar pelo topo

Essa falha acontece várias vezes e muitas delas por querer aparecer demais. É querer mostrar o que não tem para quem já tem e, ainda, tentar tirar vantagem da situação — e de que forma isso ocorre?

Os encarregados de trabalhar com a análise preditiva já começam a utilizando pela equipe executiva — ou seja, no topo da organização — com o intuito de que os “poderosos” se convençam de sua necessidade e importância. O problema é que essa equipe de gestores está preparada para tomar decisões táticas e estratégicas, portanto, eles deveriam somente receber as informações prontas para tomar a decisão certa.

Por esse motivo, o local adequado para utilizar esse instrumento é no setor operacional, como nas escolhas de fornecedores e determinações de extensões creditícias. A ferramenta é melhor nesse nicho pois seu desempenho se alcança por repetições e não por situações únicas e esparsas.

Agora que você aprendeu sobre vários erros e armadilhas que as pessoas cometem ao tentar fazer uma análise preditiva, já pode começar a colocar em prática as ações corretas para solucionar os problemas. Ou, se estiver no processo de implantação do mecanismo, fazer dessas dicas um mantra para não cair nelas.

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