Você já ouviu falar sobre o mecanismo de tecnologia de negócios que envolve a análise preditiva? Apesar do conceito assustar um pouco, essa técnica tem potencial para prever eventos futuros ou desconhecidos com base na análise de dados atuais e históricos.
Neste artigo você vai aprender:
- O que é análise preditiva
- Como fazer uma análise preditiva
- Benefícios da análise preditiva para o seu negócio
- O sucesso da análise preditiva
- Exemplos e campo de aplicação da análise preditiva
- A análise preditiva
Continue a leitura a seguir e saiba mais sobre o assunto!
O que é análise preditiva?
Prever o futuro parece estar muito longe da nossa realidade, entretanto, a tecnologia avança diariamente. Como consequência disso, a análise preditiva faz o que é quase impossível virar realidade, de certa forma.
Antes de nos aprofundarmos no assunto, vale ressaltar que tudo isso só é possível acontecer graças à análise de dados atuais e históricos juntamente com o auxílio da inteligência artificial (IA). Essas duas coisas, quando juntas, possuem o poder de fazer com que empresas tomem decisões mais propícias ao acerto.
O mundo empresarial valoriza a análise preditiva, devido às suas técnicas estatísticas envolvendo a modelização, Big Data e Machine Learning que são responsáveis por identificar riscos e oportunidades futuras.
Você já se pegou falando sobre o desejo de comprar um curso sobre Marketing Digital, e, quase que instantaneamente, se depara com anúncios e e-mails com uma oferta? Aposto que nesse momento você deve ter se questionado se o celular ouve o que falamos, ou se é capaz de ler pensamentos.
A verdade é que sim, porém exatamente da forma com que pensamos. E sabe o que está por trás disso tudo? Isso mesmo, a análise preditiva!
De acordo com a Gartner, a análise preditiva nada mais é do que um recurso avançado que através da inteligência artificial verifica dados e conteúdos com o objetivo de responder uma só pergunta: o que é provável acontecer no futuro?
E é com o auxílio do Big Data, um conjunto de técnicas capazes de analisar grandes quantidades de dados e assim, gerar resultados importantes que podem ser interpretados. Desta forma, é vpossível prever como uma pessoa ou grupo irá se comportar.
Quando falamos sobre negócios, as empresas que trabalham com a análise preditiva estão um passo à frente das outras.
Afinal de contas, o mundo comercial vive da competitividade e a empresa que for capaz de prever tendências de mercado ou até mesmo ter mais assertividade perante uma decisão a ser tomada, automaticamente, leva vantagem.
A análise preditiva não está sozinha nessa, juntamente com ela temos a análise descritiva, diagnóstica e prescritiva.
Os diferentes tipos de análise de dados
Antes de falar sobre as características de cada uma das análises citadas acima, precisamos ter em mente que quanto maior for a dificuldade de uma análise, maior será o valor da informação extraída.
- Descritiva: reúne as métricas anteriores para descobrir o que aconteceu;
- Diagnóstica: analisa as causas para entender porque aconteceu;
- Preditiva: como você já viu até aqui, a análise preditiva é focada em descobrir o que vai acontecer;
- Prescritiva: direcionada a entender como fazer para o que o que foi previsto aconteça.
Como fazer análise preditiva?
Iniciar uma análise preditiva pode ser desafiador no começo, entretanto, o passo a passo a seguir vai te ajudar a implementar esse mecanismo na sua empresa e estar um passo à frente no mercado.
1. Defina o projeto
Essa é a primeira etapa da análise, e por isso, é importante que a empresa identifique qual o objetivo do seu projeto e o que precisa ser feito para chegar até ele.
2. Colete os dados
Nessa segunda etapa da análise preditiva, você deve coletar dados de diferentes fontes. Dessa forma, as chances de obter uma perspectiva do panorama geral da situação são maiores.
3. Analise dados
Na terceira etapa é hora de analisar os dados coletados. Nesse momento, vale mais a qualidade do que a quantidade. Depois de selecionados, estão prontos para servir de material para tirar conclusões.
4. Elabore estatísticas
A quarta etapa da análise preditiva consiste em elaborar as estatísticas para que seja possível validar se as conclusões e hipóteses estabelecidas são confiáveis.
5. Crie modelo preditivo
Depois de definir o projeto, coletar e analisar dados, e elaborar estatísticas, chegou a hora de criar um modelo preditivo, capaz de modificar parâmetros e assim modular resultados.
Esse modelo preditivo nada mais é do que uma função matemática, que possa evidenciar padrões e seja flexível, podendo assim ser aplicada aos mais diversos tipos de dados soltos.
6. Implemente o modelo preditivo
A etapa de implementar um modelo preditivo na empresa é o momento de teste. Afinal de contas, os resultados obtidos são utilizados para gerar relatórios e métricas que serão fontes de consulta para as tomadas de decisão.
7. Monitorar resultados
Depois de cumprir todas as etapas acima, é hora de verificar se os resultados obtidos estão congruentes quando relacionados às previsões obtidas com a análise preditiva.
Benefícios da análise preditiva
Até aqui você viu tudo o que precisava saber sobre a análise preditiva, aprendeu os conceitos e o passo a passo para implementar na sua empresa. Vamos então falar sobre benefícios?
Gestão de clientes
Se uma das fortalezas do algoritmo é identificar padrões comportamentais, logo, a empresa aproveita das previsões para estabelecer as possíveis necessidades do consumidor.
Quando isso acontece, as empresas possuem maior chance de proporcionar uma experiência de venda mais assertiva, dessa forma, oferecendo um produto ou serviço condizente com a necessidade do cliente. Consequentemente, um time de Produto consegue coletar insights mais assertivos sobre os usuários.
Redução de prejuízos
Quando falamos sobre análise preditiva e sua potencialidade de prever cenários futuros, automaticamente estamos falando da possibilidades de se preparar para riscos, e consequentemente reduzir prejuízos.
Otimização das estratégias de venda
Lembra que no começo deste texto falamos sobre quando queremos um produto e logo recebemos um anúncio ou email de venda sobre ele?
Pois bem, a análise preditiva auxilia quando e como as empresas devem abordar o consumidor, de forma que o momento esteja mais propício para realizar uma venda.
Identificação de fraudes
Quando padrões são identificados, logo, é possível descobrir possíveis fraudes.
Quando a empresa consegue identificar essas fraudes, para estar um passo à frente e ao invés de ser pego de surpresa, buscando desenvolver soluções para esses comportamentos de riscos.
Diferenciais
Quando a análise de dados é capaz de prever cenários futuros, logo, a empresa tem a oportunidade de inovar no desenvolvimento de seus serviços e produtos.
Com a inovação sendo uma carta na manga, as demais empresas terão que correr atrás do prejuízo para satisfazer o consumidor.
Gerenciamento de oferta e demanda
Análise possibilita prever a quantidade de pessoas que buscam com determinado produto ou serviço.
Com isso, uma empresa de e-commerce consegue visualizar se o produto que deseja lançar precisará de estoque em determinada época do ano ou não, ou até mesmo identificar o melhor momento para fazer uma campanha específica para seu produto ou lançar uma nova feature.
O sucesso da análise preditiva
O sucesso da análise preditiva se deve a 3 V’s:
Variedade
O primeiro V, responsável pelo sucesso da análise preditiva, tem relação com a diversidade de fontes e formatos que permitem uma análise profunda.
Veracidade
Anteriormente falamos sobre a qualidade ser melhor que a quantidade. Nesse sentido, a veracidade dos dados coletados contribui muito mais. Não adianta ter muitos dados, sendo que grande parte não são confiáveis.
Isso fará com que a sua previsão fique cada vez mais distante de ser precisa.
Velocidade
A velocidade com que os dados são processados contribui bastante para o sucesso desse tipo de análise. Alguns dados podem perder o timing, prejudicando o resultado final.
Por isso, contar com ferramentas de análise de dados em tempo real é a melhor escolha para ter precisão nos resultados.
Exemplos e campo de aplicação da análise preditiva
Análise preditiva pode ser utilizada em muitas situações e estratégias. Veja agora alguns exemplos de aplicação:
Up sell e cross-sell
Através dessas técnicas, o cliente leva produtos que sejam complementares aos que ele realmente estava buscando.
E nesse momento, a análise preditiva é capaz de recomendar quais serão esses produtos complementares de acordo com o padrão de comportamento da sua pessoa.
Otimização de campanhas
A otimização de campanhas de marketing é beneficiada com a análise preditiva a partir do momento em que se torna possível visualizar os melhores canais para se comunicar com o público-alvo da empresa.
Segmentação de leads
Segmentar leads é uma tarefa importante, afinal, quanto mais pronto o lead estiver de fechar uma compra, maiores são as chances da empresa conquista-lo.
E com a ajuda da análise preditiva essa tarefa permite que a empresa aborde clientes que realmente estejam alimentados, fazendo ofertas mais precisas.
Distribuição de conteúdo
A análise preditiva auxilia na distribuição de conteúdo de acordo com o estágio que o cliente se encontra em sua jornada.
Com base no funil de marketing, se o consumidor estiver no topo do funil, a análise irá distribuir conteúdos condizentes com essa posição, é o mesmo acontece com o consumidor que está no meio ou fundo do funil.
Perguntas frequentes sobre Análise Preditiva
Quais são os critérios para escolher as ferramentas certas de análise preditiva para diferentes tipos de empresas?
Os principais critérios incluem a compatibilidade com os dados existentes, a facilidade de uso e a integração com sistemas atuais.
Empresas devem considerar ferramentas que se alinham bem com a natureza e o formato de seus dados, além de suportarem os tipos de análises preditivas necessárias para seus objetivos específicos. A capacidade da ferramenta de integrar-se com as plataformas já em uso na empresa é crucial para garantir uma implementação suave e eficiente.
Além disso, a escolha deve levar em conta o nível de suporte e treinamento oferecidos, bem como a escalabilidade da ferramenta para acompanhar o crescimento da empresa. É importante, também, considerar o custo-benefício, analisando o investimento necessário frente ao potencial de retorno que a análise preditiva pode trazer para o negócio.
Como as pequenas empresas podem começar a aplicar análise preditiva com recursos limitados?
Pequenas empresas podem começar concentrando-se primeiramente em compreender claramente seus objetivos de negócios e identificar as questões específicas que a análise preditiva pode ajudar a resolver.
A partir daí, elas podem começar com conjuntos de dados menores e utilizar ferramentas analíticas gratuitas ou de baixo custo disponíveis no mercado. É importante que aproveitem os conhecimentos internos, capacitando os funcionários existentes por meio de cursos online ou workshops para entender e aplicar conceitos básicos de análise preditiva.
Além disso, podem adotar projetos-piloto para testar e aprender com a análise preditiva antes de expandir para iniciativas maiores. Colaborações com empresas juniores universitárias ou parcerias com consultorias podem também oferecer expertise e recursos adicionais a um custo mais baixo.
Quais são os desafios éticos e de privacidade associados à análise preditiva, e como as empresas podem abordá-los?
Os desafios de ética e privacidade incluem o uso indevido de dados pessoais, a discriminação baseada em previsões e a falta de transparência sobre como os dados são coletados e utilizados.
Para abordar esses desafios, as empresas devem aderir estritamente às leis de proteção de dados, como o GDPR na Europa e a LGPD no Brasil, garantindo que os dados sejam coletados, armazenados e processados de forma legal e ética. É essencial obter o consentimento explícito dos indivíduos antes de utilizar seus dados para análise preditiva e garantir que eles tenham clareza sobre como suas informações são usadas.
As empresas também devem implementar práticas de governança de dados robustas, incluindo a anonimização de dados pessoais sempre que possível e a realização de avaliações de impacto à privacidade. Além disso, é importante garantir que os modelos de análise preditiva sejam transparentes e explicáveis, permitindo que os indivíduos entendam e questionem as decisões tomadas com base nessas análises.
Conclusão
Depois desse conteúdo, é provável que já esteja claro para você por que a análise preditiva é importante. No caso de Product Managers, por exemplo, essa estratégia pode ser uma grande aliada do lançamento e promoção de produtos e funcionalidades, pensando em Product Growth. Por isso, vale a pena incluir esse estudo nas rotinas do seu time, tomando decisões mais assertivas ao priorizar o backlog.
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Você vai saber como acompanhar dados de forma eficiente para embasar as suas decisões e gerenciar stakeholders, conquistando mais confiança para sua carreira. E claro, você terá mais segurança para conversar com especialistas, orientando análises cada vez mais direcionadas.
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