O que é análise preditiva? Desfazendo alguns mitos comuns

Todo empresário espera olhar para o futuro e descobrir as melhores maneiras de investir capital e recursos enquanto trabalha para o sucesso de longo prazo de sua empresa. Isso levou ao surgimento de técnicas avançadas como análise preditiva no setor.

A análise preditiva pode ser aplicada à enorme quantidade de dados que as empresas coletam todos os dias para fazer previsões valiosas sobre suas ações atuais ou futuras.

Ele usa análises sofisticadas para avaliar o sucesso de um projeto. Além disso, ajuda você a tomar decisões, fornecendo recomendações inteligentes para possíveis ações futuras, todas baseadas em seus dados.

Neste artigo, discutiremos os mitos comuns em torno da análise preditiva, mas antes de nos aprofundarmos nisso, vamos ver o que é análise preditiva e quais são seus benefícios para o seu negócio.

O que é análise preditiva?

A análise preditiva é o uso de dados históricos, técnicas de aprendizado de máquina e algoritmos estatísticos para identificar a probabilidade de eventos futuros. Isso pode ajudar a antecipar as necessidades dos clientes, prever tendências de mercado mais amplas ou gerenciar riscos, o que oferece uma vantagem competitiva e, por fim, aumenta a receita.

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

Vários fatores, como o uso crescente de aprendizado de máquina e inteligência artificial , aquisições e lançamentos de produtos nesse mercado devem impulsionar a adoção de software e serviços de análise preditiva.

Agora vamos dar uma olhada em um exemplo para ver como funciona a análise preditiva.

As empresas são confrontadas com uma série de decisões todos os dias, e suas escolhas têm um grande impacto no sucesso da empresa. Então, vamos começar com uma decisão típica enfrentada pela maioria das empresas – previsão de vendas.

Para o planejamento financeiro, uma previsão de vendas é o primeiro passo importante. Isso afeta quase todos os aspectos do seu negócio, como contratação de funcionários, compra de matérias-primas para fabricar produtos, atendimento à demanda e muito mais.

A previsão de vendas não envolve apenas prever quanto produto você venderá no próximo período, mas também prever quem comprará, por que eles comprarão etc. Mas todas essas tarefas levam um tempo significativo, dificultando a priorização Recursos. Mas esse não é o caso se você usar uma ferramenta de análise preditiva.

Uma ferramenta de análise preditiva pode ser usada para previsões de vendas precisas . Ele prevê o comportamento futuro com base em comportamentos passados ​​e combina dados históricos e atuais para ajudá-lo a entender o que seus clientes precisam e por que eles precisam. Isso, por sua vez, leva a melhores experiências do usuário.

Agora que vimos o que é análise preditiva , vamos aos principais benefícios da análise preditiva para o seu negócio .

Por que a análise preditiva é importante?

A análise preditiva ajuda as organizações a detectar riscos e descobrir oportunidades, gerando insights acionáveis ​​que podem ser usados ​​para atingir suas metas de negócios. Então, aqui estão alguns dos principais benefícios da análise preditiva para o seu negócio:

1. Detecção de fraudes: a combinação de vários métodos de análise pode identificar comportamentos suspeitos e melhorar a detecção de padrões. À medida que a segurança cibernética se torna uma preocupação crescente, a análise preditiva de alto desempenho examina todas as ações em uma rede em tempo real para detectar anormalidades que podem indicar fraude, vulnerabilidades de dia zero e ameaças persistentes avançadas.

2. Melhorar as operações: Muitas organizações usam modelos preditivos para prever estoques e gerenciar recursos. Por exemplo, os hotéis tentam prever o número de hóspedes para qualquer noite para maximizar a ocupação e aumentar a receita. Isso ajuda a melhorar proativamente seus processos de produção e tomar as ações apropriadas quando necessário.

3. Previsão de perda de clientes: Fazer uma previsão de rotatividade envolve detectar os sinais que precedem as solicitações de cancelamento de seus clientes e avaliar a probabilidade em cada caso.

Você pode usar modelos preditivos para comparar dados como satisfação dos clientes, qualidade do serviço e taxa de churn para identificar quais aspectos levam ao cancelamento.

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

4. Otimização de campanhas de mercado: Usando análises preditivas , você pode ver todo o histórico de campanhas de marketing para prever melhores resultados futuros.

Você pode determinar a linguagem mais eficaz para cada público-alvo, canais usados ​​para campanhas de marketing e outros fatores que influenciam a aceitação do consumidor. Como resultado, ao interagir e conquistar seu público, você atira diretamente no objetivo.

5. Gerenciamento do relacionamento com o cliente (CRM): Modelos preditivos podem ser usados ​​para o gerenciamento do relacionamento com o cliente para entender os clientes em todas as etapas de sua jornada de compra.

Com a ajuda dos dados disponíveis, você pode construir modelos multivariados e avaliar a maior variedade de ligações possíveis entre históricos de compras, comportamentos, perfis, interações e percepções do consumidor.

Você pode construir relacionamentos de longo prazo com os clientes usando conteúdo personalizado, promoções e ofertas se tiver essas informações importantes.

Agora que analisamos a importância da análise preditiva, vamos ver algumas de suas aplicações em diferentes setores.

Casos de uso de análise preditiva

Os setores podem usar a análise preditiva para otimizar operações, reduzir riscos e aumentar a receita. Aqui estão algumas aplicações da análise preditiva em cenários da vida real.

Saúde: A análise preditiva está sendo incorporada no setor de saúde por três razões cruciais: estimativa de risco, mapeamento geográfico e planejamento de cenários hipotéticos em termos de cirurgia e fluxo de pacientes no hospital.

O uso de análises leva a melhores resultados para os pacientes, tratamentos mais eficazes e economia de custos em vários departamentos.

Por exemplo, um dispositivo para pacientes com asma que usa análise preditiva pode registrar e analisar os sons respiratórios dos pacientes e fornecer feedback em tempo real usando um aplicativo de smartphone para ajudar os pacientes a gerenciar melhor seus sintomas e se preparar para um ataque.

E-commerce: a análise preditiva nos negócios ajuda os vendedores a entender o preço mais alto que um cliente está disposto a pagar por seus produtos, analisar o comportamento do comprador e criar recomendações personalizadas de produtos.

Por exemplo, gigantes do comércio eletrônico como Amazon e eBay são os exemplos perfeitos de empresas que usam análises preditivas para seus negócios . Eles o usam para monitorar o comportamento do cliente e as tendências atuais do mercado para prever mudanças e tomar decisões em tempo real e baseadas em dados.

[Leia também: Quanto custa criar um aplicativo de mercado como a Amazon? ]

Serviços sob demanda: na economia sob demanda específica para transporte e comunicação, a análise preditiva é útil para estimar as áreas que solicitarão a demanda máxima da frota, o preço que os usuários provavelmente pagarão por uma gorjeta , o estágio em que eles estão cancelando a viagem, etc.

Assistentes virtuais: combinados com o poder do aprendizado profundo, a análise preditiva faz maravilhas quando usada para assistentes virtuais. Siri, Ok Google e Alexa são exemplos reais de utilização da técnica inovadora em assistentes virtuais. Esses assistentes aprendem com o comportamento do usuário e entregam resultados precisos.

Gerenciamento da cadeia de suprimentos: Uma cadeia de suprimentos mal otimizada pode ter um efeito dissuasor em todas as áreas do seu negócio. Assim, torna-se vital para as empresas usar tecnologias avançadas, como análise preditiva.

As informações que você coleta usando a análise preditiva serão o mais atualizadas possível, pois podem incorporar dados em tempo real. Você também pode ser mais ágil em seu processo de tomada de decisão, pois o modelo indicará os impactos de diferentes variáveis ​​na eficiência de sua cadeia de suprimentos.

Serviços bancários e financeiros: O setor financeiro há muito adota a análise preditiva para prevenção e detecção de fraudes, medindo o risco de crédito, maximizando as oportunidades de venda cruzada/venda adicional e retendo clientes valiosos.

Por exemplo, o Commonwealth Bank usa análises preditivas para prever atividade de fraude ou comportamento suspeito para qualquer transação antes de ser autorizada, dentro de 40 milissegundos do início da transação.

Mitos comuns sobre análise preditiva

Um modelo de análise preditiva de alto nível requer muito menos dados, experiência e esforço do que você pensa – e tem muito mais vantagens. Nesta seção, vamos desmascarar alguns de seus mitos mais comuns para que seu caminho para a tomada de decisões baseada em dados fique mais claro.

1. A análise preditiva é apenas para grandes corporações: você pode pensar que a análise preditiva é destinada ao uso apenas por grandes corporações. Mas o fato é que ele pode e deve ser utilizado tanto por grandes quanto por pequenas empresas, principalmente aquelas que buscam crescer.

As empresas que incorporam a análise preditiva em seus negócios tendem a ser mais bem-sucedidas a longo prazo.

Insights analíticos podem ajudar a identificar áreas problemáticas em sua organização, ao mesmo tempo em que fornecem uma ideia precisa das expectativas dos clientes. Isso dá à sua empresa a tão necessária vantagem competitiva no mercado.

Por exemplo, a análise dos padrões de retenção de clientes pode fornecer uma base valiosa para projetar ofertas promocionais direcionadas. Assim, essas ferramentas de análise preditiva são úteis e relevantes em todos os setores.

2. É preciso um especialista para usar a análise preditiva: Outro mito comum da análise preditiva é que ela é apenas para os especialistas mais experientes. No entanto, ferramentas valiosas de análise preditiva estão agora disponíveis para qualquer um. Ainda pode ser necessário algum envolvimento por parte dos membros da equipe de TI mais experientes da sua empresa para garantir que esteja funcionando corretamente.

3. A análise preditiva é uma vantagem, não uma necessidade: aqueles que não estão familiarizados ou são novos na análise preditiva podem considerá-la uma vantagem, em vez de algo que deveria vir como padrão em todas as estratégias de big data. A realidade não poderia estar mais longe da verdade.

De acordo com um estudo recente destacado na Forbes , 86% dos executivos que usaram a análise preditiva relatam ter um retorno considerável sobre seu investimento. Além disso, apenas 13% dessas empresas consideram o uso da tecnologia de análise preditiva altamente avançada.

Em outras palavras, essas tecnologias preditivas estão produzindo resultados muito antes de as empresas terem tido tempo e experiência para fazer uso total delas. Não é à toa que 80% dos pesquisados ​​têm planos de aumentar seus gastos com tecnologias de marketing. Assim, a análise preditiva é necessária para todas as empresas que desejam crescer e aumentar sua produtividade.

4. A análise preditiva exige um orçamento de bilhões de dólares: anos atrás, isso era verdade. A implementação de modelos de análise preditiva costumava ser difícil e cara. Mas as coisas começaram a mudar. Atualmente, nem todos os esforços de análise de dados exigem um grande investimento. A despesa, na verdade, depende do tipo de solução escolhida pela empresa.

E falando em obter um benefício tangível, a análise preditiva permite que as empresas tomem decisões mais bem informadas, maximizando assim o ROI.

Além disso, ao fazer escolhas de infraestrutura mais inteligentes, as empresas podem evitar que os custos de análise preditiva aumentem. Uma maneira de limitar os custos de infraestrutura é usar uma plataforma de nuvem pública para executar e armazenar análises. Isso limita os custos logísticos e de armazenamento normalmente incorridos devido a unidades de armazenamento de dados fragmentadas.

5. Modelos preditivos substituem o julgamento humano: Os modelos preditivos nunca foram feitos para substituir ou descartar o julgamento humano. Na verdade, 99% das vezes, a modelagem preditiva visa expandir e aprimorar a experiência humana na análise de dados.

Afinal, é preciso um ser humano para decidir quais conjuntos de dados considerar. Eles usam relatórios orientados por dados para tomar decisões mais inteligentes com base nesses dados.

6. A análise preditiva oferece garantias: a análise preditiva deve fazer parte de toda estratégia de big data, mas isso não significa que ela seja uma cartomante. Embora seja verdade que a análise preditiva pode prever com muito mais precisão o comportamento futuro, nenhuma plataforma de análise pode erradicar completamente o risco de mudanças imprevisíveis.

Em um artigo para a Harvard Business Review , Tom Davenport aponta que existem muitas precauções que você deve tomar ao utilizar essas tecnologias.

Davenport recomenda conhecer as fontes de seus dados e quão representativos são os dados da população em questão. Além disso, verifique quantos valores discrepantes afetam a distribuição e, o mais importante, verifique as suposições por trás de sua análise. Além disso, você deve estar ciente de todas as variáveis-chave em seu modelo.

7. Os modelos preditivos não revelam nada de novo: mesmo que você conheça seus dados, a modelagem preditiva ainda pode ajudar. Um modelo preditivo pode fazer uma de duas coisas: confirmar o que você sempre acreditou ou trazer novos insights à luz. Um modelo preditivo irá transformar ou confirmar as coisas que você pensou serem verdadeiras.

Na maioria das vezes, os modelos preditivos irão girar e confirmar. Vocês dois validarão qualquer evidência anedótica que possam ter e aprenderão novas variáveis ​​ou conexões que não haviam percebido antes.

Conclusão

A análise preditiva é uma abordagem de análise avançada para espiar o futuro de sua empresa, permitindo que você tome melhores decisões e supere seus concorrentes.

As organizações podem usar a análise preditiva para realizar ações preventivas em uma ampla variedade de áreas. A técnica também possibilita a detecção de fraudes em bancos, proteção contra desastres para governos e magníficas campanhas de marketing, razão pela qual será um ativo tangível no futuro.

Se você quiser saber mais sobre o que é análise preditiva e estabelecer com sucesso seu produto e negócio, você deve consultar e contratar uma empresa de software experiente como a Appinventiv .

Você também deve procurar novas soluções de análise 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.