Análise preditiva: o que é e como implementá-la?

Se queres evitar perdas de capital e antecipar eventos futuros, tens de fazer uma gestão adequada dos dados e aplicar uma análise preditiva.

Ao fazê-lo, estarás preparado para lidar com as exigências dos clientes e os padrões do mercado. Ao colaborar com dados de várias fontes, os sistemas preditivos podem alertar as empresas para a crescente popularidade dos produtos, futuros picos de tráfego e tendências de comportamento dos clientes.  

O que é a análise preditiva?

A análise preditiva é definida como uma forma de análise estatística que se preocupa em obter informações novas ou históricas e utilizá-las para prever padrões de comportamento.

Este método pode ser aplicado a qualquer tipo de acontecimento desconhecido no passado, no presente ou no futuro.

O efeito funcional da análise preditiva é fornecer uma pontuação a cada indivíduo com o objetivo de estabelecer ou influenciar o seu processo organizacional.

É importante notar que a exatidão e a utilidade dos resultados dependerão do nível de análise dos dados.

A análise preditiva tem como objetivo prever tendências futuras, especialmente nos sectores do marketing, das finanças, dos seguros e até da saúde.

No centro da análise preditiva estão os modelos. Por exemplo, uma seguradora cria uma apólice de seguro ao prever os factores de risco de um condutor, incluindo factores como a idade e o estado de saúde no seu cálculo.

A partir da soma de todos os factores, a análise preditiva pode calcular o risco potencial de acidentes e, consequentemente, o montante do prémio de seguro.

Classificação da análise preditiva

A análise preditiva é classificada em:

• Modelos de previsão formal

Esta categoria de análise tem como objetivo encontrar elementos de risco e novas oportunidades de negócio, com base na análise de dados históricos. Especialmente, aqueles que ocorrem em tempo real, enquanto uma transação está a ser realizada.

• Modelos descritivos

Estes modelos quantificam as relações entre os dados de uma forma que é frequentemente utilizada para classificar clientes actuais ou potenciais. 

Ao contrário dos modelos preditivos formais, estes centram-se na previsão do comportamento de um único cliente e na identificação da sua relação com os produtos ou serviços.

• Modelos de decisão

Esta categoria é responsável por descrever a relação entre os dados conhecidos, a decisão e os resultados previstos para a tomada de decisão, com o objetivo de prever os resultados.

Geralmente, são utilizadas para desenvolver uma lógica de decisão ou um conjunto de regras de negócio que produzirão a ação desejada para cada cliente ou circunstância.

Como fazer análises preditivas?

Os passos seguintes são necessários para levar a cabo o processo de análise preditiva:

1. Definição do projeto: Define os resultados do projeto, as prestações, o âmbito do esforço, os objectivos comerciais, identifica os conjuntos de dados a utilizar.
2. Recolha de dados: A extração de dados para análise preditiva trata da preparação de dados de várias fontes. Isto para fornecer uma visão completa das interações com os clientes.
3. Análise de dados: A análise de dados é o processo de inspeção, limpeza e ajustamento dos dados com o objetivo de descobrir informações úteis e chegar a uma conclusão.
4. Estatística: A análise estatística permite validar e testar pressupostos e hipóteses utilizando modelos estatísticos padrão.
5. Modelação: A modelação preditiva permite criar automaticamente modelos preditivos precisos do futuro. Existem também opções para escolher a melhor solução com a avaliação multimodal.
6. Implementação: A implementação de modelos preditivos oferece a opção de implementar resultados analíticos no processo quotidiano de tomada de decisões para fornecer resultados, relatórios e resultados através da automatização de decisões baseadas na modelação.
7. Monitorização de modelos: Os modelos são geridos e monitorizados para analisar o seu desempenho e garantir que estão a produzir os resultados esperados.

Vantagens da análise preditiva

As vantagens da análise preditiva são:

• Competitividade empresarial: As recessões afectaram fortemente as empresas porque estas se basearam no seu enorme repositório de dados.Com a análise preditiva, já não dependem de experiências passadas para compreender as tendências e obter informações. Para te manteres competitivo, tens de fazer análises preditivas.  
• Identifica novas oportunidades de rendimento: Através da análise preditiva, as empresas podem verificar os padrões de compra históricos dos seus clientes e tomar decisões razoáveis com base neles. Com base nestas suposições, lança ofertas promocionais, descontos e cupões.
• As empresas podem revolucionar o seu serviço ao cliente: As empresas podem proporcionar uma experiência superior , analisando as necessidades dos clientes num futuro próximo.Com um sistema de análise preditiva fiável, pode analisar todos os dados estruturados e não estruturados para o ajudar a prever as expectativas dos clientes.
• Ajuda a detetar perspectivas confusas nos dados dos clientes: As empresas podem proporcionar uma experiência de cliente personalizada da forma correta. Aproximar-se do cliente eidentificar aqueles com maior propensão para comprar é o dever de todos na empresa. Com uma análise atempada, poderás detetar tendências emergentes no sentimento do cliente.
• Identifica áreas de churn: Quando utilizas a análise preditiva, tens a oportunidade de reconquistar clientes perdidos.Podes identificar as razões da sua saída e evitar que outros saiam. Se souberes isto antecipadamente, podes planear estratégias que te ajudem a retê-los.

Desvantagens da análise preditiva

As desvantagens da análise preditiva são:

• Dependência de metodologia: Os executivos e os gestores devem compreender que a análise preditiva envolve probabilidades e correlações que não são absolutas. Por isso, devem esforçar-se por filtrar todo o ruído para garantir resultados exactos e replicáveis. Além disso, devem apresentar estes resultados sob a forma de informações acionáveis com parâmetros de risco para cada opção. 
• Fazes as perguntas erradas: É essencial que as empresas façam as perguntas certas, uma vez que estão a lidar com uma grande quantidade de informação. Os cientistas de dados devem ser capazes de testar suposições e descartar dados ruins.
• Dados errados: Nem todos os dados são exactos. Os dados podem ser maus por várias razões, incluindo erros de auto-declaração, ficheiros corrompidos, perguntas mal formuladas, dados incompletos e métodos inadequados. É essencial que os dados erróneos sejam rapidamente reconhecidos e filtrados dos outros conjuntos de dados. Devem também garantir que não criam eles próprios dados erróneos.
• Complexidade e imprevisibilidade: A análise preditiva, sendo um conjunto de técnicas estatísticas, exige que todos os dados sejam normalizados e quantificados. Além disso, os dados são imprevisíveis, especialmente os dados dinâmicos. Além disso, os dados são imprevisíveis, especialmente os dados dinâmicos. Um modelo que preveja com exatidão acontecimentos futuros pode ser desfeito por uma cascata de acontecimentos súbitos e imprevistos, que não foram inicialmente estimados. Poderá estar interessado em saber como a análise das tendências do mercado ajuda a investigação.
• Privacidade e segurança: Muitos defensores da privacidade consideram este tipo de utilização de dados invasivo e alarmante; há algo de intrusivo no facto de as empresas recolherem informações sobre indivíduos para prever o seu comportamento. Os executivos e os gestores de dados têm de estar cientes do cenário regulamentar em constante mudança para o Big Data.

Porque é que a análise preditiva

A análise preditiva permite que as empresas obtenham informações e uma grande quantidade de dados que podem orientar as decisões futuras e o sucesso organizacional.

Estas são algumas das razões pelas quais deves utilizar a análise preditiva:

• Posicionar-se face à concorrência e fixar os preços corretos

Os dados ajudam-te a detetar tendências e a criar tarifas personalizadas para cada público.

A análise preditiva pode, com a ajuda de todas as tecnologias que envolvem a captura de dados comportamentais dos clientes, ajudar a desenvolver modelos para minimizar a incerteza e concorrer para a melhoria dos processos empresariais.

• Para o desenvolvimento de produtos e estratégias de marketing

Campanhas de sensibilização, publicidade, desenvolvimento de produtos, comercialização de novos produtos, etc. Mas a quem e a que tipo de cliente?

Através da segmentação de clientes a análise preditiva pode contribuir para a produtividade dos departamentos de marketing e vendas, uma vez que é possível determinar antecipadamente os produtos e serviços que os clientes irão procurar no futuro.

• Criar processos eficientes

Outra razão pela qual deves fazer análise preditiva é que ela permite mudar o foco dos teus processos internos. Isto permite-te não só reagir aos problemas, mas também agir antes de o problema ocorrer e atacá-lo pela raiz.

• Maior gestão de esforços e eficácia de custos

A compreensão do comportamento do cliente, o conhecimento das necessidades futuras e o marketing direcionado ajudam-nos a alinhar os esforços para o mesmo objetivo. A utilização de ferramentas de previsão ajuda-nos a tomar medidas corretivas mais rapidamente.

Na mesma linha, conduz também a uma melhor relação com o cliente. A integração da gestão comportamental preditiva conduz, evidentemente, a uma maior fidelização, retenção e satisfação do cliente.

Conclusão

Em suma, a análise preditiva não é exclusiva das grandes empresas com múltiplas operações. A análise de dados também pode ajudar as pequenas empresas a otimizar as suas estatísticas de vendas para definir os seus pontos fracos e estimar os seus lucros.

Esta função permite às empresas antecipar eventos futuros e preparar processos para melhorar o seu desempenho. Com a análise preditiva, as empresas podem melhorar a sua rentabilidade e escalabilidade através de recursos optimizados e estratégias baseadas em dados.

Cria uma conta gratuita Agendar uma demonstração