Prever o futuro pode parecer coisa de filmes de ficção, ou então promessa de videntes charlatães munidos de uma bola de cristal. No entanto, avanços na tecnologia de análise de dados transformaram o que parece impossível em realidade. É o que se chama de análise preditiva.
Por meio da análise preditiva, empresas podem identificar tendências e se preparar adequadamente para as oportunidades ou riscos identificados precocemente. Isso é possível devido a poderosas técnicas de estatísticas e aplicações de inteligência artificial, que permitem a tomada de decisões informadas com melhores chances de acerto.
No artigo de hoje, conheça as principais aplicações da análise preditiva e como implementá-la em sua empresa com o apoio de tecnologias de dados e inteligência analítica.
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O que é análise preditiva de dados?
Análise preditiva é uma modalidade de processamento e interpretação de dados que tem como objetivo prever diferentes cenários no futuro.
Em uma economia cada vez mais competitiva, a utilização desse processo serve como um diferencial. Afinal de contas, qual empresa não gostaria de ter maior certeza dos possíveis desfechos para uma decisão?
Claro, a tecnologia não é mágica. A análise preditiva pode antecipar eventos com base em tendências identificadas a partir de situações similares do passado.
Cabe ao sistema, portanto, indicar a probabilidade de algum cenário se repetir com base em cálculos estatísticos e algoritmos sofisticados.
Como a análise preditiva funciona
No cerne das soluções desse tipo de análise está um modelo preditivo, o qual será responsável por transformar dados em previsões.
O modelo nada mais é que uma função matemática que realiza um complexo cálculo estatístico para apresentar possibilidades ao gestor.
Uma empresa varejista pode, por exemplo, se basear em uma ampla variedade de dados para chegar à conclusão de que a demanda por determinado produto deve aumentar em um momento específico do ano.
A partir desse caminho apontado pelo algoritmo, tomadores de decisões entendem que o melhor a ser feito é reforçar o estoque para atender à demanda e evitar ser pego de surpresa.
Análise preditiva e inteligência artificial
Uma base de dados profunda e diversificada é fundamental para o uso eficaz de soluções de análise preditiva. No entanto, ela é só uma parte da história.
Tão importante quanto definir métodos e finalidades para trabalhar com essas informações é realizar análises adequadas. Nesse sentido, uma das tecnologias que se relaciona muito bem com a análise preditiva é a inteligência artificial, em especial a modalidade de machine learning.
A tecnologia aprende a reconhecer padrões com base em grandes volumes de dados e determinar a melhor forma de ação, além de identificar rapidamente mudanças de tendências.
Justamente por isso, algoritmos de análise preditiva combinam muito bem com machine learning, pela capacidade de fornecer previsões mesmo com rápidas mudanças de panorama.
Análise preditiva e Big Data
O conceito de Big Data abrange todo tipo de tratamento e organização de grandes volumes de dados, os quais podem ser analisados a fim de descobrir padrões.
Essas informações podem vir de todos os tipos de fontes que, atualmente, com amplo uso de aplicativos para infinitas funções, a onipresença dos smartphones e a proliferação de dispositivos de IoT (Internet das Coisas), são as mais diversas possíveis.
A partir da amplitude de dados que alimentam os modelos, as análises preditivas se tornam mais certeiras, já que podem ter bases sólidas para estimar eventos futuros.
Análise preditiva e Business Intelligence
A proposta de Business Intelligence (BI – Inteligência de Negócios) é conseguir processar e utilizar dados para apresentá-los de forma compreensível a fim de embasar um plano estratégico.
Esse sistema também pode ser integrado a modelos de análise preditiva para decisões, de forma a reduzir o risco de surpresas indesejadas dentro de um planejamento.
Com a integração do BI à análise preditiva é possível, por exemplo, entender quais são as necessidades de seu público-alvo antes de levar um novo produto ao mercado, aumentando as chances de sucesso.
3 Vs essenciais para o sucesso da análise preditiva
Como visto acima, a análise preditiva caminha lado a lado do Big Data, que se baseia em cinco Vs. São eles: volume, variedade, veracidade, velocidade e valor. Ao menos três desses Vs são fundamentais para o sucesso da análise preditiva:
Variedade
É fundamental ter uma boa diversidade de fontes e formatos de dados, os quais permitirão uma análise mais profunda. Apostar em variedade também ajuda a ter resultados menos “viciados”, que podem ser causados por uma base de dados única.
Veracidade
De nada adianta ter em mãos um volume gigantesco de dados se as informações que eles trazem não são confiáveis. Então, antes de realizar qualquer análise, é importante questionar se a fonte desses dados é confiável.
Velocidade
Tão importante quanto ter dados confiáveis e diversificados é ter agilidade para processá-los, já que muitos insights podem não ser mais úteis se o timing relevante já tiver passado.
Uma boa plataforma deve ser capaz de cruzar informações coletadas em tempo real rapidamente, para que possa gerar previsões acuradas a partir de suas análises.
Benefícios da análise preditiva para os negócios
A aplicação da análise preditiva pode ter benefícios significativos para uma empresa. Conheça algumas das vantagens:
Melhor gestão de clientes
Algoritmos bem treinados identificam padrões comportamentais. A partir dessa mensuração, gestores podem entender precocemente as necessidades do consumidor. Na prática, isso se traduz na possibilidade de produzir experiências de venda que atendam melhor aos anseios do público.
Redução de prejuízos
A análise preditiva pode ser uma poderosa aliada na hora de reduzir custos, já que permite conhecer melhor cenários futuros e planejar-se para eles. Assim, uma empresa pode destinar os recursos de forma mais adequada e evitar desperdício, tanto de ordem material quanto de força de trabalho humana.
Otimização das estratégias de vendas
A utilização da análise de dados com finalidade preditiva pode determinar quando e como abordar um cliente para concretizar uma venda de forma mais acertada. Assim, as taxas de conversão podem ser aumentadas, refletindo-se em melhores resultados para a empresa.
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Identificação de padrões de fraude
A identificação de padrões também potencializa o descobrimento de práticas fraudulentas indicadas por comportamentos de risco. Assim, uma empresa pode reconhecer um problema em potencial, seja por parte de clientes, seja por colaboradores e fornecedores, antes mesmo de ele se concretizar.
Criação de diferenciais
Ao ser capaz de reconhecer tendências e se preparar para elas, uma empresa ganha o poder de inovar e oferecer experiências únicas aos clientes.
É possível se antecipar ao mercado na criação de um novo produto ou serviço e identificar melhores oportunidades que ainda não sejam óbvias para a concorrência.
Gerenciamento de oferta e demanda
A análise preditiva é uma grande aliada na hora de prever a busca por determinado produto.
A empresa passa a ser capaz de preparar melhor os seus estoques para evitar problemas como encalhe ou escassez, já que a reposição é embasada pelo interesse do consumidor.
Exemplos e aplicações da análise preditiva em uma empresa
A análise preditiva está presente em grandes empresas com as mais variadas aplicações. Veja alguns exemplos:
Predição de churn
Com a capacidade de antever o momento em que clientes já não estão mais satisfeitos com as soluções que a eles são oferecidos, a empresa pode se planejar melhor.
A partir desse insight, dá para desenvolver uma nova estratégia de retenção, ou, no pior dos cenários, pelo menos se preparar melhor para a perda do cliente.
Upsell e cross-sell
Ao contrário da predição de churn, neste ponto a empresa pode perceber a disposição do cliente em se interessar por um novo produto.
Por meio de estratégias de upsell e cross-sell, torna-se possível abordar os clientes de forma mais precisa para oferecer um upgrade que seja não só mais vantajoso para ele, mas também mais rentável para a empresa.
Otimização de campanhas
Por meio da análise preditiva, os melhores caminhos para uma campanha de sucesso se tornam mais visíveis.
Isso passa por entender quais são os melhores canais para se comunicar com clientes e como lidar com o público da forma mais adequada.
Segmentação de leads
A prática de segmentar leads permite uma maior taxa de acertos para as empresas, já que proporciona a capacidade fazer apostas mais certeiras. Isso permite abordar potenciais clientes com ofertas precisas e no momento mais adequado. Nesse sentido, a análise preditiva ajuda a tornar a segmentação ainda mais relevante.
Distribuição de conteúdo
A análise de dados, baseada no estágio de cada consumidor, leva à distribuição do conteúdo com mais eficiência.
Um exemplo prático é o que fazem serviços como a Netflix, que produz suas recomendações altamente personalizadas, mantendo o consumidor engajado.
Customer Relationship Management (CRM)
A utilização de sistemas de CRM que disponibilizam dados para melhorar o relacionamento com os clientes de modo personalizado é uma das aplicações da análise preditiva.
Os insights gerados por modelos preditivos apontam para tendências comportamentais e permitem compreender todas as etapas do ciclo comercial. A partir disso, a abordagem se torna mais precisa.
Principais setores que utilizam análise preditiva
A análise preditiva já é utilizada por múltiplos setores econômicos com resultados muito fortes. Conheça algumas das aplicações:
Bancos e serviços financeiros
O setor financeiro há muito tempo abraçou a análise de dados para uma série de situações que fazem parte do cotidiano da área.
Entre essas aplicações estão a detecção e redução de fraudes, que minimizam as possíveis ameaças para as empresas.
Governo e setor público
Não faltam aplicações úteis para a análise preditiva no setor público, que pode se beneficiar dos insights para dinamizar rotinas.
Governos pelo mundo já têm utilizado a tecnologia para melhorar serviços e o desempenho e, em especial, para identificar fraudes. Da mesma forma, também é possível detectar e se precaver contra ameaças cibernéticas.
Manufatura
A análise preditiva na área da manufatura é crucial para identificar com antecedência riscos no processo produtivo.
Fabricantes podem perceber pontos que venham a causar redução da qualidade e falhas de produção e tomar decisões ágeis. Isso pode, por exemplo, reduzir os pedidos de garantia, o que se traduz em queda significativa de custos.
Varejo
Para varejistas, a análise preditiva tem papel importante, em especial, na gestão de estoque. Graças a ela, uma empresa pode medir a demanda por produtos e manter um inventário adequado, sem encalhe e sem escassez.
As empresas também podem utilizar as soluções para direcionar ofertas adequadamente para cada perfil de consumidor.
Saúde
Soluções preditivas têm aplicações importantes na área da saúde, especialmente no mercado de seguros. Graças a elas, é possível não apenas detectar fraudes, mas também identificar pacientes com riscos de doenças crônicas e apontar intervenções.
Passo a passo para implementar a análise preditiva nas empresas
Antes de implementar uma solução de análise preditiva em sua empresa, recomendamos seguir o passo a passo abaixo:
Definir um objetivo
Antes de tudo, é preciso definir: qual é a finalidade da iniciativa? A utilização de um modelo deve ter objetivos claros e alinhados com a estratégia da empresa.
Com isso em mente, o passo seguinte é buscar o benefício esperado com a análise preditiva, seja ele a compreensão do consumidor, seja observar tendências e oportunidades.
Existem incontáveis aplicações da tecnologia nos negócios de uma empresa, por isso é importante determinar a abordagem antes de qualquer coisa.
Criar um modelo preditivo de análise
Definido o objetivo, é importante criar o modelo preditivo que será utilizado para alcançá-lo.
O modelo define o modo como os dados selecionados para o projeto serão trabalhados, então ele é crucial para o sucesso.
Esse passo envolve preparar os dados para que eles possam ser analisados de forma apropriada, realizar a amostragem experimental e testar qual formato de análise apresenta os melhores resultados.
Coletar dados externos e internos
Tão fundamentais quanto o modelo são os dados com os quais ele será alimentado. Então, uma empresa deve ter cuidado ao selecionar suas fontes.
Existem fontes de dados externas e internas que podem ser aproveitadas, que incluem bancos de dados governamentais abertos, informações de redes sociais, interações por CRM e muitos outros.
Cabe à empresa entender quais fontes atendem melhor ao projeto e proporcionam o melhor e mais confiável resultado possível
Estruturar dados
Uma vez que as fontes foram definidas e os dados coletados, o passo seguinte envolve a estruturação. Ela ajudará a organizar as informações para viabilizar análises mais eficientes. Esse processo inclui realizar a higienização de dados e também organizá-los em conjuntos que facilitem o processo.
Analisar dados
Após os dados estarem prontos, resta realizar a análise propriamente dita, o que deve ser feito com cuidado para alcançar os melhores desfechos. É nesta fase que são produzidos os insights. Para isso, é necessário ter noções estatísticas a fim de avaliar e interpretar gráficos e as tendências que eles apontam.
Existem três tipos de análise de dados:
- Univariada: cada variável é analisada isoladamente antes do cruzamento;
- Bivariada: estabelece relações entre duas variáveis;
- Multivariada: estabelece relações entre mais variáveis.
Fazer modelagem de dados
Após a condução da análise, é hora de criar o modelo preditivo utilizado para interpretar as informações. Aqui, utilizando técnicas estatísticas, é possível visualizar as relações estabelecidas entre as informações extraídas do banco de dados. Isso é feito por meio de técnicas estatísticas e matemáticas, que podem retornar os insights desejados.
Monitorar o modelo preditivo
Nem sempre o modelo utilizado é eterno. É importante acompanhar os resultados que ele produz para fazer os ajustes necessários com o tempo.
O desempenho deve ser acompanhado regularmente, preferencialmente a cada mês, para garantir a qualidade da análise.
Escolher a ferramenta ideal para seu negócio
As ferramentas tornam todo esse trabalho acima possível, então elas devem ser selecionadas com todo o cuidado.
Quando bem escolhida, a solução será capaz de importar e analisar dados com alto desempenho, além de gerar relatórios de qualidade.
A ferramenta pode contar com funcionalidades de Big Data e machine learning nesse processo para conseguir produzir previsões mais acuradas.
Dados modelados, um diferencial das soluções da Neoway
As soluções de análise preditiva da Neoway contam com a vantagem dos dados modelados, com variáveis proprietárias e filtros customizados para cada empresa.
Entre os exemplos, estão a variável “Nível de Atividade” que indica se uma empresa demonstra sinais de que seus negócios estão próximos de serem encerrados.
Para isso, são consultadas diferentes fontes para observar mais do que o cadastro do CNPJ, mas também contratações e demissões e pagamentos de impostos, entre outros indicadores.
Outra variável é a “Cliente dos Concorrentes”, que combina análises para concluir quais empresas negociam com competidores no setor.
Em um exemplo real, a partir de uma consulta aos números de pessoas jurídicas dos concorrentes com o filtro de “Processos Judiciais”, foi possível encontrar não só as empresas com quem mantinham relação, mas também detectar clientes que ficaram insatisfeitos com o atendimento anterior.
Equipe de Customer Success para ajudar na estratégia
Customer Success (Sucesso do Cliente) é um método de negócios cada vez mais presente que visa apoiar o cliente com a estratégia para alcançar os objetivos, de forma a reforçar o valor da ferramenta contratada.
A Neoway vai além deste trabalho com uma equipe de Customer Experience composta por quatro times:
- Solution Deliver: responsável por customizar as soluções da Neoway de acordo com as necessidades específicas de cada cliente;
- Business Intelligence: constrói painéis de BI na plataforma de preferência do cliente para que ele consiga cruzar os dados disponibilizados pela Neoway com seus dados internos;
- Customer Data Science: desenvolve modelagens estatísticas específicas para o cliente baseadas nas variáveis mais importantes para cada negócio;
- Suporte: auxilia nos acessos às plataformas, às soluções e aos dados da Neoway, além de resolver eventuais problemas técnicos na plataforma.
Este nível de auxílio no dia a dia garante uma boa experiência com as soluções da Neoway, o que resulta em uma implementação de análise preditiva condizente com as expectativas do cliente.
Soluções da Neoway para análise preditiva
A Neoway conta com uma série de soluções para análise preditiva. Conheça algumas delas:
Marketing e Vendas
A solução de Marketing e Vendas da Neoway visa ajudar a encontrar oportunidades para vender mais e melhor. Para isso, há o cruzamento de dados online e offline para facilitar a captação de clientes, independentemente da área de atuação.
A plataforma permite encontrar, analisar e segmentar o mercado potencial e oferecer uma visão detalhada de clientes, tanto daqueles em potencial, quanto dos que já fazem parte da carteira.
Outra vantagem é receber recomendações de clientes ideais, similares àqueles que já são os melhores da sua carteira.
Prevenção de Perdas
Para se manter de acordo com as leis e mitigar riscos, a solução de Prevenção de Perdas traz um pacote de recursos completo.
Com aplicações de Big Data Analytics e inteligência artificial, a plataforma da Neoway consegue transformar dados em informação para manter o negócio em conformidade com as leis.
As soluções permitem consultar dados de empresas e pessoas para otimizar o onboarding e detectar possíveis conflitos de interesse, realizar análise reputacional, mapear riscos em redes de relacionamento e realizar diligência contínua.
Também é possível realizar um monitoramento contínuo para detectar mudanças de comportamento e monitorar palavras-chave na web para detectar mídia negativa.
As APIs seguras e escaláveis viabilizam a massificação das análises de onboarding, e tecnologias como reconhecimento facial, documentoscopia e OCR de documentos ajudam a automatizar a interpretação de dados para validar identidades e documentos.
Com um banco de dados amplo de fraudadores e apoio do Big Data Analytics, a solução identifica inconformidades tanto de pessoas quanto de empresas por meio da checagem de fotos e informações.
Neoway API
APIs são, de forma resumida, ferramentas que permitem unir diferentes sistemas. A Neoway API permite que as soluções sejam integradas a alguma plataforma de preferência do cliente. Com isso, um cliente que já tem uma plataforma própria não precisa se desfazer dela. Basta “puxar” as informações necessárias a partir da base da Neoway.
As APIs da Neoway podem servir de apoio no processo de onboarding, na prevenção de fraudes, no e-commerce para validação de dados e até mesmo em importação e exportação para detectar a propensão à lavagem de dinheiro envolvendo portos.
Conclusão
Prever o futuro é uma vantagem para qualquer negócio. Entender quais são os riscos e as vantagens de cada decisão pode ser a diferença entre sucesso e fracasso.
O avanço computacional permite inferir, com base no passado, quais são as chances de cada cenário se repetir no futuro, e isso é um diferencial enorme no mercado a ser aproveitado com soluções inteligentes de Big Data Analytics e inteligência artificial.
A partir desse conhecimento, empresas podem se preparar para crises e descobrir novas oportunidades, melhorar o relacionamento com clientes, prever mudanças de comportamento de consumo e eliminar ameaças antes que elas se tornem preocupantes.
Fale com um de nossos especialistas e saiba como as soluções de Data Analytics da Neoway podem ajudar a sua empresa a chegar no próximo nível.
