Aproveitando a análise preditiva de projetos para fechar lacunas nos negócios

Todo empresário espera poder olhar para o futuro e descobrir as melhores maneiras de investir capital e recursos enquanto prepara sua empresa para o sucesso a longo prazo. A próxima melhor coisa é extrapolar as oportunidades que estão por vir usando uma compreensão profunda do que aconteceu no passado. A análise preditiva permite que as empresas prevejam os efeitos das atuais condições de mercado e atividades comerciais para que os proprietários possam fazer escolhas bem informadas.

De acordo com a análise de cesta de mercado preditiva da Research and Markets, o tamanho do mercado global de análise preditiva deve crescer de US $ 7,2 bilhões em 2020 para US $ 21,5 bilhões até 2025, em um CAGR de 24,5% durante o período de previsão.

As empresas líderes devem entender quais projetos são mais propensos a falhar e como oferecer a eles a melhor chance de sucesso com antecedência para evitar cometer erros semelhantes. PPA (análise preditiva de projetos) é uma nova abordagem que usa análises sofisticadas para avaliar as chances de sucesso de um projeto.

Enquanto a análise descritiva usa dados históricos da empresa para examinar o desempenho passado, a análise preditiva vai um passo além, integrando esses mesmos dados históricos com regras e algoritmos para antecipar o resultado provável de um evento.

Para minimizar quaisquer consequências em seu projeto ou descobrir como usar essas previsões a seu favor, a análise prescritiva ajuda você a tomar decisões fornecendo recomendações inteligentes para possíveis ações futuras, todas baseadas em seus dados.

Por que as empresas estão investindo em análise preditiva?

A análise preditiva tem uma ampla gama de aplicações nas empresas, fornecendo um conjunto diversificado de perspectivas para especialistas em dados. Os modelos de análise preditiva usam o passado de uma pessoa para ajudar instituições financeiras e outras organizações a determinar os riscos de fornecer serviços a essa pessoa.

O Predictive Analytics é adotado por várias organizações porque beneficia vários setores e negócios ao capacitar as operações. Uma organização pode permanecer no topo das necessidades e da logística funcionar de forma mais eficiente se tiver uma compreensão clara de como a necessidade de recursos e estoques crescerá ao longo do tempo. A cadeia de suprimentos pode ser continuamente otimizada atualizando as projeções e modificando a forma como a empresa entrega mercadorias aos comerciantes ou clientes.

Estatísticas e análises preditivas também se mostraram úteis no campo da segurança cibernética. Indivíduos que cometem fraudes ou violam informações são capturados por algoritmos que reconhecem padrões de comportamento, incluindo quaisquer desvios suspeitos de um perfil de usuário normal. Encontrar vulnerabilidades e pesquisar ameaças persistentes avançadas melhora a segurança dos dados confidenciais do consumidor e da organização como um todo.

Para os departamentos de marketing, a análise preditiva de dados altera as ações usadas pelas empresas para interagir com os clientes. Com base nos dados adquiridos, os profissionais de marketing determinam o melhor próximo passo em um relacionamento, enviando mensagens ou ofertas apropriadas. Com os modelos algorítmicos, está se tornando mais viável para as organizações detectar a fase que um comprador em potencial atingiu durante a jornada de compra e adaptar as respostas de acordo.

Aplicativo de análise preditiva para sua empresa

Eficiência operacional

Existem vários pontos de contato internos nos quais a análise preditiva de dados pode ser integrada para operações diárias mais tranquilas. Os gerentes podem dedicar recursos a novas iniciativas com base em estimativas quase perfeitas de quando o trabalho em andamento será concluído.

Na mesma linha, as empresas podem solicitar que os departamentos de RH contratem mais funcionários se esperam aumentar as cargas de trabalho no futuro próximo. Para orçamento, gerenciamento de demanda e fornecimento, incentivo ao desempenho e planejamento do roteiro de negócios, projeções precisas são cruciais nas vendas.

Previsão de rotatividade de clientes

Fazer uma previsão de churn envolve detectar os sinais que antecedem as solicitações de cancelamento de seus clientes e avaliar a probabilidade em cada caso.

Você pode usar modelos preditivos para comparar dados como qualidade do atendimento ao cliente, satisfação do cliente e taxa de cancelamento para ver quais aspectos influenciam o cancelamento.

A ideia é descobrir o que está causando a perda do cliente e depois reverter o processo.

Segmentação de leads

As técnicas de segmentação de leads também podem se beneficiar da análise preditiva.

Afinal, mapear o perfil desses potenciais clientes para entregar conteúdo personalizado e campanhas de nutrição à prova de design é uma das tarefas mais difíceis do marketing.

Você pode criar grupos segmentados com base em extensa pesquisa usando dados e aprendizado de máquina, prevendo quais leads exigem os menores detalhes. Você pode saber o tempo estimado, o custo e as entregas de um projeto de ML.

Otimização de campanha

Todo o seu histórico de campanha de marketing pode ser usado para prever melhores resultados futuros.

Basta utilizar o gerenciamento de projetos de análise preditiva para determinar os canais ideais para cada parte do conteúdo, a linguagem mais eficaz para cada público-alvo e outros fatores que influenciam a aceitação do consumidor.

Como resultado, ao interagir e conquistar seu público, você atira diretamente no objetivo.

Gerenciamento de riscos

Outra área que se beneficia diretamente da análise preditiva é o gerenciamento de riscos.

Não é muito mais fácil fazer julgamentos quando você tem uma visão clara dos perigos e oportunidades à frente?

Consequentemente, seja analisando o risco de crédito de um cliente ou as possíveis implicações do investimento, antecipar a probabilidade de lucro ou prejuízo é o principal diferencial da moderna análise de dados.

Detecção de fraude

As empresas também podem usar métodos analíticos para detectar padrões de fraude e evitar violações de segurança.

Com o aumento do foco na segurança cibernética, um número crescente de empresas está preocupado em lidar com vulnerabilidades e detectar anomalias em tempo hábil para evitar danos.

Os modelos preditivos facilitam muito a identificação de perigos e evitam fraudes em tempo real.

Gestão de Relacionamento com o Cliente (CRM)

Modelos preditivos podem ser usados ​​em estratégias de CRM para entender os clientes em todas as fases de seu ciclo de vida e jornada de compra.

Há muitos dados para construir modelos multivariados e avaliar a mais ampla gama de ligações possíveis entre comportamentos, perfis, históricos de compras, interações e percepções do consumidor neste exemplo.

Você pode revolucionar seu relacionamento com o consumidor com conteúdo personalizado, promoções e ofertas se tiver essas informações importantes.

Agora que conhecemos os aplicativos e usos de análise preditiva, vamos passar para as ferramentas que podem ser usadas para realizar análises incorporadas.

Ferramentas populares de análise preditiva

Estatísticas IBM SPSS

Com a ferramenta de análise preditiva da IBM, você não pode errar. Já existe há muito tempo e vem com uma lista abrangente de recursos. Outra vantagem é que o preço da IBM é direto. Embora sua interface de usuário tenha sido atualizada recentemente, ainda pode ser muito difícil para a maioria dos clientes corporativos que não estão familiarizados com análise e ciência de dados.

Análise avançada do SAS

A SAS é líder global em análise, com uma infinidade de diferentes ferramentas de análise preditiva para escolher. Na verdade, essa lista é tão longa que determinar quais ferramentas você precisa para suas necessidades pode ser um desafio. Além disso, a organização não fornece preços antecipados, dificultando a comparação de compras. No entanto, com tantas ferramentas para escolher, o SAS provavelmente terá exatamente o que você precisa.

Análise preditiva SAP

A solução SAP pode ser uma escolha adequada para você se você planeja usar sua ferramenta de gerenciamento de projetos de análise e estatísticas preditivas principalmente para analisar dados armazenados no software SAP, como dados de ERP. Quando se trata de recursos, a empresa oferece uma variedade de alternativas, mas, assim como a SAS e inúmeras outras empresas, não revela o preço. Também não tem a capacidade de implantar na nuvem pública. No lado positivo, ele inclui recursos avançados de aprendizado de máquina e segurança.

Estatísticas TIBCO

Com vários recursos colaborativos e de fluxo de trabalho integrados ao produto, a TIBCO valoriza a usabilidade. Se você espera que funcionários menos treinados utilizem o produto, isso o torna uma escolha adequada para sua empresa. Ele também faz interface com uma variedade de diferentes ferramentas de análise preditiva, simplificando a expansão de sua funcionalidade. Este também é o único produto da lista que promove seus recursos de IoT/embutidos para um projeto bem-sucedido – um mercado relativamente novo para conhecer.

H2O

H2O deve estar no topo da sua lista se você estiver procurando por um aplicativo de análise preditiva de código aberto. Ele fornece desempenho rápido, baixo custo, recursos abrangentes e muita flexibilidade. O painel do H2O oferece um delicioso banquete de insights de dados. Essa tecnologia, por outro lado, é voltada para cientistas de dados experientes, e não para cientistas de dados cidadãos. Essa pode ser sua ferramenta se você investiu em funcionários bem treinados .

Oracle Data Science

A Oracle entrou recentemente no setor de estatísticas e análises preditivas ao adquirir a DataScience, uma empresa bem conhecida. Embora o produto da DataScience tenha recebido boas avaliações e avaliações de usuários, a empresa está atualmente no processo de integrá-lo à sua plataforma de nuvem. Provavelmente será especialmente benéfico para as empresas que usam os serviços de banco de dados e nuvem da Oracle.

Pesquisa Q

A Q Research se concentra em um único mercado: se você precisar apenas de uma ferramenta de análise preditiva para pesquisa de mercado, este software fornece tudo o que você precisa. Esse software altamente automatizado automatiza o processo de análise preditiva, permitindo que os usuários gastem mais tempo pensando em vez de administrar a ferramenta. No lado negativo, falta a capacidade de realizar vários tipos de análise preditiva.

Construtores de informações WEBFocus

A Information Builders fornece um conjunto abrangente de soluções de análise de business intelligence (BI) e gerenciamento de dados, bem como análises preditivas. Se você estiver procurando por uma solução de dados de ponta a ponta, essa pode ser uma boa opção. Também inclui ferramentas de análise preditiva para cientistas de dados e usuários de negócios. É uma boa alternativa geral para uma corporação com funcionários com níveis variados de experiência em dados. O preço, como muitos outros da lista, só é acessível mediante solicitação.

Rapid Miner

RapidMiner é uma plataforma de análise preditiva que funciona do início ao fim. Para fornecer análises preditivas robustas, ele emprega modelagem de dados e aprendizado de máquina. Tudo é controlado por uma interface simples de arrastar e soltar. Você recebe acesso a uma biblioteca de mais de 1.500 algoritmos que pode usar para analisar seus dados. Existem modelos para acompanhar a rotatividade de clientes e manutenção preditiva, entre outras coisas. RapidMiner é um excelente aplicativo de visualização de dados. Ele torna simples prever os resultados futuros das decisões de negócios. As estatísticas de aprendizado de máquina sobre ganhos potenciais e outros dados de ROI são fornecidas pelo aprendizado de máquina automatizado.

KNIME

O programa KNIME é gratuito e de código aberto. O KNIME simplifica a criação de processos visuais. Você pode limpar rapidamente seus dados e gerar estatísticas. Algoritmos de aprendizado de máquina podem ser criados. Eles permitem que você realize tarefas como árvores de decisão. Para produzir previsões, o KNIME também se conecta ao Apache Spark. Você pode usar o Microsoft Azure ou o Web Service da Amazon para hospedar isso.

perguntas frequentes

P. O que é análise preditiva?

Resp. A análise preditiva é o uso de várias técnicas estatísticas, incluindo algoritmos automatizados de aprendizado de máquina, aprendizado profundo, mineração de dados e inteligência artificial (IA), para criar modelos preditivos que extraem dados de conjuntos de dados, identificam padrões e fornecem uma pontuação preditiva para um intervalo de resultados organizacionais.

P. O que são exemplos de análise preditiva?

Resp. Anteriormente, a análise preditiva era considerada uma ferramenta especializada disponível apenas para alguns selecionados, mas agora está sendo usada por um número crescente de empresas diariamente. Aqui estão alguns exemplos do setor em que a análise preditiva é usada.

• Esportes
• Retalho
• Saúde
• Clima
• Modelagem Financeira
• Seguro e Avaliação de Risco
• Análise de mídia social
• Gestão da cadeia de abastecimento

Conclusão

A análise preditiva é uma abordagem de análise avançada para espiar o futuro de sua empresa, permitindo mapear as possibilidades de tomar melhores decisões e superar seus concorrentes.

Devido ao enorme valor econômico que eles fornecem, os modelos de análise preditiva desempenharão um papel cada vez mais importante nos processos da empresa no futuro. Embora não sejam perfeitos, o benefício que proporcionam às organizações públicas e privadas é enorme. As organizações podem usar a análise preditiva de dados para realizar ações preventivas em várias áreas.

Modelos de análise preditiva possibilitam a prevenção de fraudes em bancos, proteção contra desastres para governos e campanhas de marketing magníficas, e é por isso que eles serão um ativo intangível no futuro.

Se você deseja ir além de sua jornada de aprendizado de análise preditiva e estabelecer seu produto e negócio com sucesso, deve consultar e contratar uma empresa experiente como a Appinventiv .

Você também deve procurar novos recursos de análise preditiva de dados no mercado. Você pode fazer aprimoramentos contínuos e expandir gradualmente seu aplicativo para um produto mais novo e melhor com os recursos mais recentes.