Antecipar riscos e prever oportunidades são duas ferramentas que, quando usadas no momento certo, podem definir o sucesso de um negócio. Uma das maneiras de fazer isso é por meio da análise preditiva.
Com ela, organizações obtêm inteligência de negócio e são muito mais capazes de antecipar situações. Em outras palavras, em vez de ter que buscar a saída para um problema que já está afetando as operações, a análise de dados preditiva permite à empresa se colocar na frente e não deixar o problema ocorrer – ou, em último caso, reduzir os impactos negativos.
Portanto, se você e seu time desejam tomar decisões adequadas e ter uma estratégia mais bem definida, está na hora de conhecer melhor sobre o tema. Entenda, a seguir, tudo sobre a análise preditiva.
O que é análise preditiva?
A análise preditiva consiste em utilizar dados do passado e do presente para prever necessidades e tendências do público-alvo. Graças a ela, empresas traçam modelos e padrões preditivos com o objetivo de detectar riscos e oportunidades e detectar preferências.
Sendo assim, perceba que análises preditivas partem do princípio de que os dados precisam ser coletados. Uma vez que isso é feito, é necessário interpretá-los para, então, criar diferentes conjuntos de previsões.
Dependendo do caso, tudo isso ocorre de forma automática com a ajuda de ferramentas sofisticadas. Em outras situações, existem profissionais capacitados a analisar os dados, criar cenários e definir planos de ação para cada previsão.
Então, para entender bem o que é análise preditiva, note que ela responde à seguinte questão:
- O que pode acontecer no futuro?
Como funciona a análise preditiva?
Sem dados não há análise preditiva. É graças à big data que isso é possível, mas não acaba aí. Para realizar a análise outros conceitos entram em ação.
Em linhas gerais, o aspecto “preditivo” da análise é possível pela combinação de:
- Mineração de dados
- Machine learning
- Algoritmos
Por meio da identificação de tendências e padrões é possível prever situações. Por exemplo, um negócio online pode antecipar o comportamento do consumidor em um determinado período utilizando dados históricos. Assim, consegue fazer uma previsão de estoque mais precisa e até trabalhar com uma política especial de preços.
Outro exemplo é com relação à segurança do e-commerce ou marketplace. Ao conduzir uma análise preditiva é possível prevenir atividades criminosas, como fraudes. Aliás, muitas instituições financeiras partem da análise comportamental em tempo real para detectar ações que indiquem comportamento suspeito.
Passo a passo para iniciar a análise preditiva
Implementar a análise preditiva merece uma certa atenção, especialmente no caso de empresas que não possuem uma cultura de dados. A boa notícia é que existem algumas etapas que podem ser seguidas, como você pode ver nas próximas linhas:
Metas e objetivos
O primeiro passo é identificar as metas e os objetivos a serem atingidos. Basicamente, essa definição ajudará a saber quais dados deverão ser analisados e de onde eles serão extraídos.
Exemplos de objetivos são:
- Analisar o comportamento de compra do cliente (focando no checkout, por exemplo);
- Prever tendências de mercado;
- Identificar novas oportunidades de produto ou serviços;
- Reduzir custos.
Para as metas, recomendamos a utilização da metodologia SMART, que significa que elas devem ser:
- S (specific): específicas
- M (measurable): mensuráveis
- A (attainable): alcançáveis
- R (relevant): relevantes
- T (time-bound): temporais, ou seja, precisam de um prazo.
Exemplo de meta SMART:
- Reduzir a taxa de abandono de carrinho em 15% nos próximos 6 meses.
Captação e análise de dados
Tendo como base os objetivos e as metas, o passo seguinte é a captação de dados. Para isso, lembre-se de contar com dados precisos e confiáveis.
Um exemplo é, no caso da meta SMART acima, verificar a quantidade de clientes que abandonam o carrinho de compras. Em seguida, você pode identificar se há um padrão de comportamento ou uma tendência sendo seguida.
Para analisar os dados é preciso verificar gráficos, planilhas, dashboards etc. Essa etapa necessita de profissionais capacitados em análises estatísticas.
Modelagem
A modelagem de dados consiste em organizar as informações em modelos que possam ser utilizados por pessoas técnicas. Exemplificando, suponha que a análise preditiva tenha apresentado que um mês antes do Natal ocorre o maior número de abandono de carrinho de compras.
Para esse caso, é possível agrupar os dados referentes ao checkout de pagamentos e transformá-los em informações que possa ser facilmente interpretadas.
Monitoramento regular
Não basta apenas analisar os dados e definir planos de ação. É preciso monitorar o andamento das atividades para saber quais foram os resultados produzidos.
Isso exige um monitoramento regular das ações a fim de garantir que tudo ocorra como o esperado.
Análise preditiva e tecnologia nos negócios: como se relacionam?
Com a quantidade de dados a que empresas têm acesso, é praticamente impossível realizar a análise sem contar com a tecnologia.
Sistemas de CRM e ERPs, e plataformas de pagamentos, são apenas alguns exemplos de tecnologias que fornecem dados, gráficos e dashboards em tempo real e que permitem análises mais precisas.
Tenha em mente que a coleta de dados é um pilar da análise preditiva. Portanto, sem uma tecnologia que faça isso de forma rápida e com eficiência, fica extremamente difícil prever tendências e cenários em tempo hábil.
Automatização e análise preditiva
Um ponto que não comentamos até o momento, e que faz toda a diferença em uma análise preditiva de sucesso, é a automatização de diversos processos. O motivo é que, ao tornar certas atividades automáticas, a coleta de dados é facilitada.
Por exemplo, em vez de registrar manualmente em uma planilha os pagamentos recebidos, um sistema pode fazer isso de forma automática e enviar alertas. Uma pessoa do time de finanças pode, então, analisar dados históricos e verificar padrões de pagamentos em atrasos ou até de inadimplência.
Esse é apenas um exemplo e poderíamos dar muitos outros aqui. A mensagem que desejamos passar com isso é que atividades automatizadas trazem benefícios como ganho de tempo e precisão das informações.
A análise preditiva pode ser usada em quais setores?
A análise preditiva pode ser usada por diversos motivos, como para simplificar operações, reduzir riscos de negócios ou setores, aumentar as receitas e identificar padrões e tendências.
Dessa maneira, todos os setores podem se beneficiar da análise preditiva. Por exemplo, o setor hoteleiro pode identificar tendências de ocupação e realizar promoções para atrair hóspedes nos períodos de menor movimentação.
Já as seguradoras podem avaliar as probabilidades de sinistros futuros com base no pool de riscos existentes e ocorrências anteriores. As fintechs, por sua vez, utilizam análise preditiva para detectar brechas de segurança ou fraudes, maximizar o retorno sobre o investimento (ROI) ou reter clientes.
Benefícios de implementar a análise preditiva
Ser capaz de prever, planejar e operar de forma eficaz é uma questão de sobrevivência em um cenário no qual a concorrência só aumenta. Isso já seria uma boa maneira de explicarmos os benefícios da análise preditiva, mas existem outras vantagens que podemos citar. Confira:
- Fornece insights baseados em dados para tomadas de decisão mais precisas;
- Reduz o desperdício de tempo e dinheiro com ações ineficazes;
- Prepara a empresa para agir rapidamente frente a uma ameaça ou oportunidade;
- Melhora a eficiência nas operações, como por exemplo a prever o inventário;
- Contribui para a resolução de problemas complexos e a encontrar novas oportunidades de negócios.
Conclusão
A análise preditiva é uma técnica de análise de dados atuais e históricos para fazer avaliações futuras usando probabilidade. Com ela, líderes de negócio e gestores são capazes de preencher lacunas nas operações e identificar oportunidades e riscos.
Conforme mostramos, a tecnologia é indispensável para a realização de previsões. Com isso em mente, queremos saber: como os processos financeiros na sua empresa são conduzidos? Se a maioria das atividades ainda acontece em planilhas, está na hora de pensar em mudar.
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