Como o próprio termo deixa claro, análise preditiva é uma forma de projetar eventos e cenários futuros para a empresa, mediante o seu histórico e tendências de mercado.

A análise é realizada por meio de uma coleta de dados minuciosa a respeito de eventos passados, sendo analisados por precisos algoritmos que focam informações importantes em meio ao grande volume de dados que uma empresa pode gerar diariamente.

Dado esse contexto, o uso de sistemas inteligentes e automatizados é justificado pelo fato de que eles encontram padrões ocultos em seu mapeamento de dados que, normalmente, são imperceptíveis pelos humanos.

No artigo de hoje, você entenderá quais são as vantagens da análise preditiva, quais os seus impactos para o negócio e como ela se aplica aos diferentes ambientes empresariais. Continue a leitura do conteúdo para conferir!

Como a análise preditiva funciona na prática?

Pense em uma empresa que precisa reduzir sua taxa de cancelamento de serviços prestados. Certamente, a melhor forma de chegar a esse objetivo seria com uma coleta de informações para analisar aspectos como:

  • o perfil comportamental dos consumidores que vêm cancelando os serviços;
  • após quanto tempo de uso sentem-se insatisfeitos;
  • se houve chamados de suporte durante esse período;
  • se suas solicitações foram atendidas adequadamente;
  • em qual época do ano aconteceu o cancelamento.

E o mais importante: o que os convenceu a adquirir os serviços. Dessa forma, é possível fazer um direcionamento sobre o plano de marketing em curto, médio e longo prazo, de forma que a prospecção de clientes seja objetiva de acordo com o perfil dos consumidores que tendem a permanecer com a prestação de serviço, além de realizar campanhas e ações pontuais de acordo com a sazonalidade. 

Vale ressaltar ainda que a elaboração de mudanças estratégicas no atendimento e no serviço se tornam mais eficientes, de modo a reduzir o índice de cancelamentos. Ou seja, por meio da análise preditiva, qualquer mudança pode ser realizada, considerando o resultado com mais precisão.

Como fazer uma análise preditiva?

Primeiramente, identifique o problema que precisa ser resolvido, seja ele relacionado aos problemas internos na gestão, baixa produtividade e taxa de cancelamento, seja para aumentar a adesão de ações de marketing, evitar fraudes de pagamento, entre outras possibilidades.

Com base nesse contexto, faça uma coleta de dados consistentes. Para isso, considere contratar um bom software para realizar o trabalho, pois será fundamental em todo o processo. Por fim, você terá informações valiosas em mãos, bastando fazer um planejamento e estudar a tomada de decisões juntamente com a equipe para, então, encontrar a solução do problema.

Quais as suas vantagens para o negócio?

A análise preditiva pode beneficiar os mais variados departamentos de uma empresa, além de negócios de diversos nichos do mercado. Dentre seus principais benefícios, podemos citar:

  • otimização do entendimento a respeito do perfil dos clientes;
  • melhorias no desempenho dos negócios;
  • identificação de tendências de consumo e comportamento do mercado;
  • facilitação do processo de tomada de decisões estratégicas;
  • previsão de cenários financeiros.

Como ela se aplica em ambientes específicos?

Como dissemos anteriormente, a análise preditiva utiliza algoritmos, dados e técnicas de Machine Learning para prever situações futuras. O objetivo é utilizar dados estatísticos para obter as melhores ações que darão a garantia de sucesso ao empreendimento.

Essas informações permitem que sejam criados modelos preditivos, centrando a análise em torno de cinco variáveis, mediante cada tipo de negócio, além de ajudar a prever problemas de mercado e necessidades, com a intenção de antecipar as soluções. Dentre os ambientes em que a análise preditiva se mostra eficiente, podemos citar:

Marketing

No âmbito do marketing, a análise preditiva tem o papel de ajudar a entender o perfil dos consumidores e identificar o público-alvo do negócio, por meio do levantamento de tendências, desejos e atributos.

Considerando que somente as pesquisas com os clientes podem não ser suficientes para um mapeamento preciso, a análise preditiva permite a extração de informações valiosas sobre o comportamento do consumidor.

Por exemplo, a partir do momento em que você compreende as características comuns dos usuários de um determinado produto, se torna mais fácil encontrar perfis semelhantes no banco de dados, para oferecer produtos semelhantes a eles.

Varejo

Dentro do setor varejista, a análise preditiva possibilita a previsão de demandas por um determinado produto ou serviço, o planejamento de eventos promocionais e campanhas apropriadas para os clientes potenciais, determinação de produtos que devem ou não permanecer em estoque, além do desenvolvimento de estratégias de fidelização.

Com base nesse tipo de análise, é possível detectar e minimizar fraudes de uso dos cartões de crédito, por exemplo, aumentando a segurança das operações financeiras e, consequentemente, ampliando as oportunidades de vendas.

Setor público

No setor público, podemos citar o uso dos modelos preditivos que ajudam na otimização do desempenho da máquina gerenciadora dos serviços oferecidos, assim como nas estratégias de prevenção de problemas e resolução de reclamações por parte da população.

A análise preditiva tem a função de detectar erros, pagamentos indevidos, evitar fraudes, uso inapropriado do dinheiro público, atividades criminosas, desvio de funções, dentre outros aspectos.

Medicina

No setor da medicina, a análise preditiva contribui com as pesquisas no intuito de projetar a eficácia de procedimentos, exames, remédios, além de melhorar os serviços de atendimento e resultados diagnósticos, favorecendo a relação com os pacientes.

Os dados coletados pelo modelo preditivo permitem a prática de uma medicina precisa e personalizada, pois, por meio dele, é possível prever dados clínicos, genéticos e hábitos dos pacientes. A interação entre todos esses aspectos é benéfica, já que ajuda a apurar as ações de tratamento, prevenção e diagnóstico.

Indústria

Por fim, no setor industrial a análise preditiva tem um modelo mais sofisticado que pode:

  • prever falhas em máquinas;
  • antecipar as necessidades de manutenção de equipamentos;
  • promover melhorias no desempenho produtivo;
  • reduzir riscos à segurança dos trabalhadores;
  • prevenir-se de fatores que diminuem a qualidade da produção;
  • identificar possibilidades de otimizar custos e tempo;
  • gerenciar os recursos da fábrica e fazer a previsão de estoques.

É correto afirmar que a análise preditiva utiliza processos de interpretação de informações que especialistas humanos dificilmente perceberiam, como destacamos no início do artigo.

Agora que você já sabe o que é análise preditiva e quais os seus impactos para o negócio, entenda a diferença entre os outros modelos de análises!