O impacto da análise preditiva na rentabilidade dos negócios

Olhar para o passado sem perder de vista o futuro é uma das chaves para o sucesso de qualquer negócio. Avaliar o consumidor, suas preferências e gostos é uma maneira eficiente de saber o que deve ser feito para alcançar o sucesso. Apesar disso, muitas empresas desconhecem como chegar a esse patamar. É aí que entra a análise preditiva.

A ideia é entender as tendências para identificar quais estratégias serão as mais acertadas. Para isso, é preciso contar com a tecnologia. Por meio de algoritmos e processos complexos é possível atingir o resultado esperado.

Porém, nem tudo precisa ser um mistério! É por isso que, neste post, vamos explicar melhor o que é esse tipo de análise, como funciona, de que maneira é possível aplicá-la e em que áreas traz benefícios para o negócio.

Então, que tal saber como potencializar a rentabilidade da sua empresa? Confira

Afinal, o que é análise preditiva e como ela funciona?

Estamos na Era da Informação — você já deve ter ouvido isso. Na prática, isso significa que as pessoas e as empresas geram informações todos os dias. Para você ter uma ideia, 2019 já é chamado de ano do ecossistema digital orientado por dados.

O motivo para essa denominação é simples: cada vez mais os dados terão relevância para as tomadas de decisão, ao mesmo tempo que a tecnologia está imersa na vida profissional e pessoal. Além disso, até 2020, a expectativa é que o volume de dados gerados chegue a 44 zettabytes, ou seja, 44 trilhões de gigabytes.

Para a sua empresa, isso significa que há um grande número de informações disponíveis — basta saber usá-las a seu favor. É aí que entra a análise preditiva. Ela utiliza dados, técnicas de machine learning — que veremos a seguir — e algoritmos estatísticos para prever resultados futuros.

A partir de diferentes combinações embasadas em dados históricos, o software utilizado indica a probabilidade de determinada situação acontecer. Para uma empresa, qualquer que seja seu porte ou segmento, é a oportunidade de antecipar riscos e identificar oportunidades.

Assim, em termos simples, a tecnologia contribui para prever o futuro. Esse processo considera a identificação de padrões nos dados, que sinalizam mudanças no mercado, tendências gerais, novos hábitos de consumo e outros insights importantes.

As tecnologias da análise preditiva

Existem diferentes abordagens possíveis para o modelo preditivo. De modo geral, é uma função matemática aplicada sobre os dados para prever determinada situação.

Para atingir seu propósito, essa análise precisa contar com três tecnologias principais, que permitem efetivá-la. Veja quais são elas e de que forma colaboram para o processo.

Data mining

É a chamada mineração de dados, um campo interdisciplinar da ciência da computação, cujo objetivo é coletar as informações e identificar padrões dentro de um conjunto grande de itens.

Esse trabalho é feito a partir de diferentes técnicas, como árvores de decisão, clustering e amostragem. Para você, o importante é saber que esses métodos são aplicados aos dados coletados com o propósito de aperfeiçoar as previsões e trazer indicações mais acertadas.

Machine learning

Chamado também de aprendizado de máquina, essa tecnologia identifica padrões e modifica seu próprio comportamento de maneira autônoma, a partir dos parâmetros encontrados nos conjuntos de dados. Com essa atuação, o sistema atua de forma independente, sem intervenção humana.

Na análise voltada para a previsão, a ideia do algoritmo do machine learning é fazer essa investigação e, então, construir a projeção. Em seguida, é possível tomar decisões. Por exemplo, com base nas informações apresentadas, são gerados segmentos de consumo que consideram as preferências e a capacidade de resposta dos potenciais clientes aos preços.

Da mesma forma, quando aplicado à indústria, o machine learning permite prever quando algum equipamento sofrerá uma interrupção devido a algum problema ou falta de manutenção.

Predictive modeling

É um processo que utiliza a estatística para prever o resultado de determinado evento ou ação. Para fazer esse processo, são adotadas diferentes variáveis que influenciam as respostas. Geralmente, é usado para projetar as atitudes em situações específicas, por exemplo, quando o consumidor está mais sujeito a adquirir certo produto.

Com a união dessas tecnologias, fica claro que os negócios podem se beneficiar. A Amazon é um bom exemplo. Por meio da análise preditiva, conseguiu aumentar as vendas do e-commerce em 30%.

Quais são as áreas que podem se beneficiar?

Essa abordagem pode ser aplicada em diferentes setores do negócio. Os benefícios são significativos em qualquer um deles, mesmo tendo focos diversos. Para entender melhor, confira as possibilidades a seguir.

Marketing

O uso da análise é voltada para indicar as possíveis respostas dos clientes e probabilidades de vendas cruzadas terem resultados positivos. Com os dados gerados, torna-se mais fácil atrair, reter e até aumentar a quantidade de clientes valiosos.

Isso significa que as campanhas podem ser otimizadas, inclusive por evitar erros cometidos no passado. Assim, pelos insights obtidos, você sabe quais são os melhores meios para cada conteúdo, as linguagens mais recomendáveis e as ações indicadas para atingir os resultados.

Outras possibilidades no marketing são:

• previsão de churn, ou seja, de potenciais cancelamentos;
• leitura de upsell e cross-sell, isto é, quando cada uma das abordagens é viável;
• segmentação de leads para nutri-los de maneira adequada;
• distribuição de conteúdo personalizado para atingir os clientes na hora certa.

Em suma, permite saber qual é o retorno esperado de uma empreitada, a eficácia de um projeto e o período exato para colocar uma atividade em prática.

Vendas

As estratégias de predição ajudam sua empresa a identificar oportunidades bem aproveitadas e perdidas no passado, a fim de saber quais erros foram cometidos e quais ações tiveram mais sucesso. Da mesma forma, é mais fácil avaliar as interações e o comportamento do cliente.

Para o setor de vendas, essas informações ajudam a melhorar o processo e criar atividades que aumentem a receita, melhorem a experiência do consumidor e eliminam riscos potenciais.

Precificação e finanças

Os dados encontrados com a análise preditiva ajudam a gerenciar melhor as contas a pagar e a receber, assim como os custos de mão de obra e estoque. Com isso, as finanças são administradas de maneira eficiente e há uma visão mais clara de custos, despesas e lucros.

Essas informações facilitam o cálculo de precificação de produtos e serviços, a fim de evitar erros no processo. Assim, são utilizadas diferentes variáveis, como:

• histórico de preços do produto ou serviço;
• preferências do cliente;
• histórico de pedidos;
• atividades do consumidor;
• estoque disponível etc.

Produção

O setor de manufatura utiliza a análise preditiva para aperfeiçoar a linha de produção. O objetivo é ser mais eficiente em todas as atividades, desde a aquisição de insumos até a entrega dos itens. Dessa forma, também é possível ter preços mais competitivos devido à redução de custos, o que traz vantagem competitiva ao negócio.

Gestão de demanda

O bom controle de estoque, com identificação de períodos sazonais, melhora as finanças do negócio. São evitados gastos desnecessários com a manutenção de um grande inventário, além de serem identificados os comportamentos do consumidor e a performance dos produtos por marca, preço e categoria.

Qual é o impacto do uso na rentabilidade dos negócios?

A sinalização de tendências oferece benefícios a diferentes áreas empresariais, como você já percebeu. Uma delas é a rentabilidade do negócio — fundamental para a continuidade das operações. Para entender o impacto nesse quesito específico, veja as vantagens em seguida.

Identificação de tendências

A indicação de mudanças no mercado e alterações no comportamento do consumidor fazem a sua empresa estar à frente da concorrência e atender a demandas específicas. Ao fazer isso, é possível potencializar as estratégias de vendas e aumentar o retorno das atividades realizadas.

Alocação de recursos

A tecnologia facilita o mapeamento das necessidades da companhia — primeiro passo para alocar os recursos da maneira correta. Essa é uma maneira acertada de fazer a gestão de custos em recursos humanos e materiais, porque os modelos preditivos permitem analisar os impactos em cada contexto. Por exemplo: se for percebida a demanda pelo aumento da capacidade de atendimento, o gestor pode decidir pela terceirização do call center.

Avaliação da continuidade de um produto ou serviço

Os dados históricos de um produto ou serviço apontam se ele deve ser mantido ou se é melhor trocá-lo por outro no futuro. A vantagem do modelo preditivo é a comparação dessas informações com tendências, o que traz uma avaliação mais acertada.

Previsão de demanda

O ideal para qualquer empresa é trabalhar com o estoque mínimo. A previsão sinaliza quando haverá alta ou queda de demanda, a fim de evitar o armazenamento de itens desnecessários, que representam capital de giro parado. Outra possibilidade é utilizar a análise para definir quanto de cada produto deve ficar armazenado em um ponto de venda específico, também com a finalidade de evitar custos imprevistos.

Melhoria de preços

A revisão do estoque e o bom gerenciamento dos recursos permitem fazer uma precificação mais adequada em produtos ou serviços. Um exemplo são as companhias aéreas, que utilizam esse tipo de análise para determinar o valor das passagens.

Alinhamento entre as áreas de marketing e vendas

A análise preditiva aponta as possíveis respostas dos clientes e oportunidades de venda cruzada. Ao mesmo tempo, as campanhas de marketing se tornam mais acertadas e segmentadas, a fim de alcançar o público correto e qualificado para repassar aos vendedores.

Auxílio à prevenção de fraudes

A junção de diferentes modelos analíticos possibilita encontrar padrões de fraudes e evitar a ocorrência de comportamentos errados. Essa questão é ainda mais importante para a segurança cibernética, já que todas as ações da rede são avaliadas em tempo real para sinalizar anormalidades, vulnerabilidades e ameaças persistentes.

Vale a pena reforçar ainda as operações de crédito, que são mais seguras com a ajuda das previsões. Esse aspecto é ainda mais importante para operações realizadas no cartão de crédito, já que o sistema pode emitir alertas ou ativar mecanismos de proteção.

Como aplicar a análise preditiva na sua empresa?

A aplicação do modelo preditivo na sua empresa depende de alguns elementos essenciais. Veja quais são eles!

Tenha profissionais especializados

Uma equipe que entenda das ferramentas adotadas é essencial para aproveitar ao máximo o recurso preditivo e implementar as melhorias operacionais. Desse modo, os dados são utilizados no planejamento.

Saiba quais são seus objetivos

A análise precisa ser relevante para a empresa. Por isso, saiba quais são seus objetivos. Somente dessa forma a avaliação será capaz de agregar valor comercial ao processo.

Utilize ferramentas adequadas

O mercado oferece diferentes ferramentas. O ideal é escolher aquela que atenda às suas necessidades, ou seja, tenha os recursos necessários para efetivar as ações. Entre eles estão algoritmos específicos, interoperabilidade com plataformas tradicionais, capacidade de lidar com dados estruturados ou não e integração com a visualização de informações.

Agrupe os dados

O data mining devem coletar informações de diferentes fontes, como interações e menções nas redes sociais, dados do CRM e estatísticos provenientes de instituições governamentais.

Crie modelos preditivos

Essa etapa também depende do data mining e serve para organizar os dados. Os modelos combinam diferentes formatos e fontes para hierarquizá-los e evitar perdas de informações.

Prepare e selecione as variáveis

A ideia é ter variáveis realmente relevantes para a análise. Em um call center, por exemplo, vale a pena considerar os custos operacionais por atendente, melhores horários para ligar, aceitação do público, abordagens, restrições de chamadas em alguns estados etc.

Processo e analise os modelos

Os conjuntos de dados são avaliados para identificar padrões. As informações são categorizadas de acordo com o valor e o peso para o negócio. O ideal é que sejam compatíveis com a estratégia do negócio.

Valide e monitore o modelo

A análise precisa ter modelos validados para que os resultados sejam conquistados. Faça esse processo de acordo com a necessidade da companhia. Além disso, monitore de maneira constante para fazer mudanças quando necessário.

Assim, a análise preditiva é um recurso interessante para obter vantagem competitiva e melhorar os resultados do seu negócio. Qualquer empresa pode utilizá-la. Então, que tal aproveitar?

Se gostou de saber mais sobre as vantagens dos modelos preditivos para o seu negócio, compartilhe este texto nas suas redes sociais!