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Análise preditiva: saiba o que você precisa para começar

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Em um conteúdo completo sobre análise preditiva, entenda o conceito, sua importância, as vantagens e como ela pode ser aplicada nas empresas.

Prever o futuro sempre foi o anseio de empresas para se colocar à frente da concorrência. Graças à análise preditiva, isso é possível: projetar resultados futuros e antecipar movimentos do mercado e comportamentos dos consumidores já se tornou uma estratégia real.

Por meio de ferramentas de Inteligência Artifical, como modelagem estatística e machine learning, as análises preditivas tornaram as previsões mercadológicas muito mais confiáveis e precisas.

Com elas, os gestores têm acesso a insights valiosos para nortear a tomada de decisões e a definição de estratégias.

Neste post, veja o que é análise preditiva, como ela funciona, qual é sua importância, quais são suas vantagens, como ela pode ser aplicada e muito mais. Acompanhe!

O que é análise preditiva?

A análise preditiva é capaz de prever eventos futuros, antecipando tendências, identificando padrões e realizando projeções com base na leitura de dados do mercado e da própria empresa.

Embora o conceito exista há algumas décadas, foi graças ao avanço tecnológico que chegamos ao ponto de poder coletar, estruturar, analisar e interpretar grande volumes de dados.

É a tecnologia que dá escala e precisão a estes processos e permite antecipar acontecimentos e comportamentos.

Vale apontar, porém, que a análise preditiva não tem a capacidade de prever o futuro. O que as empresas conseguem por meio dela é mapear eventos e ações prováveis com base no que já aconteceu.

Assim, é importante ter em mente que a análise preditiva não responde “o que vai acontecer?”, e sim “o que provavelmente vai acontecer?”.

Qual a importância da análise preditiva?

A era digital e a competitividade cada vez mais acirrada do mercado fazem com que as empresas precisem encontrar formas de estar um passo à frente dos seus concorrentes.

Nesse sentido, a análise preditiva possibilita às organizações ter uma visão estratégica do futuro, compreendendo melhor as oportunidades e os riscos que as aguardam.

Empresas que adotam modelos preditivos têm mais facilidade para:

  • Aumentar a eficiência;
  • Identificar oportunidades;
  • Mapear comportamentos – seja de consumidores ou de colaboradores;
  • Melhorar operações;
  • Predizer movimentos do mercado;
  • Prevenir falhas;
  • Reduzir riscos;
  • Otimizar estratégias.

Afinal, como a análise preditiva funciona?

Afinal, como a análise preditiva funciona?

A análise preditiva se baseia em modelos preditivos, isto é, funções matemáticas e estatísticas que, quando combinadas com dados, são capazes de oferecer previsões para um determinado cenário ou variável.

Uma empresa pode, por exemplo, aplicar modelos preditivos para analisar o histórico de pedidos e demandas de anos anteriores.

A partir do cruzamento destes dados, consegue identificar períodos de sazonalidade de determinados produtos em uma região e, assim, direcionar mais ou menos produtos para aquele local.
Também pode acrescentar outras variáveis, como estimativas de consumo para uma época do ano, e reduzir ou aumentar a produção no período.

Isso só é possível porque a análise preditiva utiliza estatísticas e algoritmos complexos combinados a ferramentas como mineração de dados, machine learning, Inteligência Artificial, Big Data e Business Intelligence.

São elas que permitem identificar padrões, cruzar informações e interpretar um grande volume de dados.

Entenda a relação da análise preditiva com Big Data e Business Intelligence

Big Data é a principal fonte para a construção de modelos para análise preditiva. A mineração de dados nada mais é do que identificar as estatísticas que podem ajudar a construir informações estratégicas mais precisas.

Por sua vez, Business Intelligence tem a função de refinar os dados coletados e transformá-los em informação.

Os sistemas que realizam a análise preditiva precisam ser alimentados com um grande volume de dados, interpretando-os e convertendo-os em informações úteis.

Estes dados podem ser utilizados de maneira estratégica para melhoria contínua dos processos e ações da empresa.

Os 3 Vs da análise preditiva

O Big Data é baseado em cinco vertentes: volume, variedade, veracidade, velocidade e valor.

Para a análise preditiva com precisão e eficiência, as plataformas que utilizam a tecnologia do Big Data Analytics devem ter muito bem desenvolvidas pelo menos três destas características.

Vamos especificar quais são estes 3 Vs:

Variedade

Além de ter grandes bases de dados (volume); a variedade permite chegar a diversos formatos de dados diferentes, sejam gerais ou específicos do segmento de mercado que a empresa atua.

A Neoway, por exemplo, captura dados de mais de 3 mil fontes públicas e busca atualizações constantemente para manter os dados “vivos”.

Veracidade

Tratamos aqui das fontes confiáveis, críveis. É preciso saber de onde está vindo a informação para ter segurança que elas representem de fato a realidade do mercado.

Neste aspecto, a Plataforma Neoway conta com modelos e processos que garantem o respaldo jurídico para utilização de todas as suas bases de dados.

Velocidade

É preciso que a ferramenta tenha capacidade de organizar as informações de forma ágil para acesso rápido e um cruzamento ágil de informações.

A Neoway tem tecnologia para, em poucos segundos, carregar uma carteira de clientes e segmentá-la de acordo com os filtros determinados.

De forma resumida, podemos dizer então que uma plataforma de Big Data Analytics deve fazer de maneira rápida e intuitiva o cruzamento de informações, captadas em tempo real de diferentes bancos de dados, para que a empresa possa fazer as análises e predições que precisa.

Por que a análise preditiva pode ser fundamental para o sucesso de uma empresa

Por que a análise preditiva pode ser fundamental para o sucesso de uma empresa

Em um mercado cada vez mais analítico, o uso de dados para prever cenários e antecipar comportamentos tem se tornado um diferencial competitivo importante e uma estratégia cada vez mais crucial para a sobrevivência das empresas.

A organização que conta com um processo de análise de dados bem estruturada consegue compreender melhor seus clientes e, sobretudo, o mercado em que está inserida.

Isso permite à empresa intervir de maneira mais eficiente junto ao seu público, reduzindo perdas, identificando oportunidades, lidando melhor com os riscos e aumentando sua competitividade e lucratividade.

Em outras palavras, a análise preditiva faz parte de uma transformação digital inexorável e que deve ser tratada de forma urgente e estratégica dentro das organizações.

Quais são os benefícios da análise preditiva para um negócio?

Os benefícios da análise preditiva podem ser resumidos em duas frentes: aumento da qualidade e melhoria na tomada de decisões.

Com isso em mente, podemos destacar suas principais vantagens:

Melhor gestão de clientes

Com a capacidade dos algoritmos de identificar padrões e tendências comportamentais, a empresa consegue antever com mais precisão as necessidades dos clientes.

Ao longo de todo o funil de vendas, a análise preditiva possibilita oferecer experiências mais acertadas, que vão ao encontro dos anseios do consumidor.

Redução de prejuízos

Em toda organização, independentemente do seu porte, a gestão de recursos desempenha um papel fundamental e que impacta diretamente nos resultados da empresa.

Por conta disso, se faz necessário que a alocação de recursos seja feita com inteligência.

Sendo assim, sejam recursos humanos ou materiais, uma gestão baseada em análise preditiva consegue ser mais bem-sucedida, uma vez que ganha ferramentas para analisar diferentes cenários e seus impactos na companhia.

Otimização das estratégias de vendas

Ao longo da jornada de compra, saber a hora exata para abordar o cliente para que a venda seja concretizada é um dos momentos mais críticos para qualquer empresa.

No entanto, por meio da análise preditiva, é possível cruzar dados e identificar padrões de consumo, de forma a tornar as estratégias mais acertadas. Assim, pode aumentar a taxa de conversão.

Leia mais: Vendas preditivas: o caminho do futuro

Identificação de fraudes

A análise preditiva também utiliza uma série de dados relevantes ao mercado e aos perfis dos consumidores para identificar práticas potencialmente lesivas à companhia – tanto por parte dos colaboradores quanto dos fornecedores ou consumidores.

Criação de diferenciais

Identificar padrões e tendências também permite às empresas conhecer melhor o mercado e o segmento em que atuam, proporcionando uma tomada de decisões mais acertadas e de modo mais antecipado.

Por meio de uma análise do mercado e do comportamento do consumidor, uma empresa pode, por exemplo, identificar oportunidades de investimento e desenvolvimento de novos produtos ou serviços.

Gerenciamento de oferta e demanda

O gerenciamento de estoque é outra área da empresa que pode se beneficiar da análise e do cruzamento de dados para a obtenção de insights.

Nesse sentido, dados referentes à oferta e à demanda podem ser aplicados à gestão de estoque para nortear os processos de negociação, compra e reposição de cada produto.

Exemplos e aplicações da análise preditiva em uma empresa

Exemplos e aplicações da análise preditiva em uma empresa

A análise preditiva pode ser aplicada em diferentes áreas e em diferentes momentos da jornada do cliente junto à empresa. Alguns exemplos são:

Previsão de churn

A previsão da taxa de cancelamento (churn) é um fator fundamental para o time de Customer Success de uma empresa.

Quando se consegue identificar o momento em que os clientes já não mais estão satisfeitos com a solução oferecida, fica muito mais fácil elaborar estratégias de retenção e definir ações para prevenir desistências e agregar mais valor ao cliente.

Veja como o Grupo Ultra otimizou retenção de clientes por meio da Plataforma Neoway

Upsell e cross-sell

Da mesma forma que a empresa tem uma melhor noção dos motivos e do momento em que os clientes estão cancelando o contrato, também é possível compreender em quais pontos da jornada eles estão mais propícios a adquirir novos produtos ou fazer um upgrade da solução contratada.

Se na previsão de churn é crucial identificar quando o cliente está insatisfeito, aqui, o objetivo é exatamente o contrário: é compreender o momento em que ele está mais satisfeito e aberto a novos negócios, como um cross-sell ou upsell.

Otimização de campanhas

A análise preditiva de dados permite à empresa evitar a repetição de erros cometidos no passado.

Isso porque a leitura de dados passados permite identificar, por exemplo, quais são os melhores canais e qual é a linguagem mais apropriada para lidar com o público e como ele irá reagir a cada ação.

Segmentação de leads

A nutrição da base de leads é uma prática que tem se tornado cada vez mais segmentada dentro das empresas, oferecendo o conteúdo certo, para a pessoa certa e na hora certa.

Para ter uma nutrição cada vez mais eficaz, é preciso criar formas de segmentação cada vez mais precisas, em um processo de entregas mais personalizado e relevante.

Nesse sentido, o Big Data Analytics é a principal ferramenta para alcançar esse objetivo. Veja como a ValeCard ampliou o número de leads qualificados para venda utilizando a tecnologia.

Conteúdo extraGuia Completo: o passo a passo da segmentação para prospectar mercado e clientes.

Distribuição de conteúdo

As sugestões de plataformas como Netflix e Amazon são grandes exemplos de como utilizar a análise preditiva para acertar os desejos dos clientes e oferecer o produtos adequados para cada público.

Nessa mesma linha, a produção e distribuição de conteúdos baseados em dados da jornada do cliente vem se tornando um diferencial importante, pois ajuda a gerar mais valor para a audiência e estreita o relacionamento com a empresa.

Com ferramentas que permitem uma análise em nível pessoal, certamente a entrega será mais efetiva e acertada.

Customer Relationship Management (CRM)

Os modelos preditivos também podem ser aplicados às estratégias de CRM para ajudar a compreender o momento de cada cliente durante o seu ciclo de vida junto à empresa.

Nesse caso, existe uma infinidade de dados que podem ser utilizados para criar modelos diversos e também analisados para identificar tendências comportamentais dos clientes.

Com esses dados em mãos, é possível criar estratégias mais eficazes de relacionamento com o cliente, apostando fortemente na personalização.

Gestão de riscos

Uma vez que análise preditiva permite aprender com erros do passado e ter uma visão completa do mercado, fica muito mais fácil entender os riscos aos quais a empresa está submetida.

Assim, seja para analisar a possibilidade de prever lucro da empresa, considerar investimentos ou para examinar o risco de crédito de um cliente, a análise de dados se torna um diferencial importantíssimo.

Leia mais: Gestão de riscos de ponta a ponta com inteligência de dados e automação

O que é preciso para começar a usar análise preditiva

O que é preciso para começar a usar análise preditiva

Para fazer previsões, é necessário primeiramente entender os processos e as etapas que constituem a análise preditiva, desde a coleta de dados até o seu uso efetivo.

Sendo assim, para começar a utilizar análise preditiva em uma empresa é preciso:

Definir um objetivo

Um modelo preditivo necessita de objetivos de negócio bem definidos e alinhados com o posicionamento e as estratégias da empresa.

Nesse sentido, é preciso ter em mente o que a organização espera alcançar com a análise:

  • Entender o comportamento dos consumidores?
  • Antever tendências?
  • Identificar oportunidades?
  • Reduzir a taxa de churn?

Lembrando que estes são só alguns dos inúmeros exemplos que podem ser otimizados com a análise preditiva.

Leia o case da Loggi e entenda como a empresa alcançou novas regiões com a Neoway

Coletar dados

Uma vez definidos os objetivos da empresa, chega o momento de coletar os dados necessários para que a análise possa ser feita.

Existe uma série de fontes de dados que podem ser utilizados nesse processo: o histórico de interações no CRM, relacionamento nas redes sociais, dados oficiais do governo, etc. Cabe à empresa identificar as informações que mais fazem sentido para sua realidade.

Importante apontar ainda que, quando falamos em análise preditiva, a qualidade dos dados é fundamental para a confiabilidade e o sucesso da estratégia.

Empresa também precisa ter um banco interno de dados organizado

Falamos que um sistema de Big Data Analytics deve possibilitar o acesso a um grande e variado banco de dados, capturado de fontes públicas externas.

Porém, vale lembrar que, apesar de toda a tecnologia envolvida, este tipo de sistema não funciona sozinho. Para que a empresa consiga fazer um cruzamento de dados para a análise preditiva, deve ter informações prévias armazenadas e organizadas.

Nesse contexto, dois tipos de informações são fundamentais: as cadastrais, essencialmente com CNPJ ou CPF dos clientes atendidos; e o histórico de vendas de cada cliente, mostrando os tipos e quantidades de produtos adquiridos, se possível, em cada período.

Ter um CRM ou uma plataforma de vendas online auxilia no processo de arquivamento e acesso destas informações. Inclusive a Plataforma Neoway permite a integração direta com alguns CRMs.

Assim, a plataforma é carregada com os dados estratégicos levantados pela empresa e os cruza com informações externas, ampliando as possibilidades de segmentação do mercado.

Pode-se buscar por perfis semelhantes aos já atendidos – por meio do processo de clonagem de perfil – para que se encontre o cliente ideal, ou agrupar por nichos de perfis desejados para uma estratégia específica.

Estruturar dados

Uma vez que foram selecionadas as melhores fontes e foi assegurado que os dados coletados são de qualidade, é hora de estruturar as informações para que que a análise possa ser feita de maneira eficiente.

Para isso, é necessário limpar os dados e estruturá-los em conjuntos específicos. Isso pode ser feito com o auxílio de ferramentas como Power BI ou o próprio Excel.

Analisar dados

Com os dados devidamente estruturados, é possível iniciar o processo de análise. Nesta etapa, é fundamental contar com noções estatísticas, uma vez que se faz necessário avaliar os gráficos que serão gerados e interpretar as tendências por eles apontadas.

Basicamente, existem três opções de análise:

  • Análise univariada: cada variável é analisada de maneira isolada antes de ser cruzada com outras;
  • Análise bivariada: estabelece a relação entre duas variáveis quaisquer;
  • Análise multivariada: relação entre duas ou mais variáveis.

Fazer modelagem

Após realizar as análises, é preciso criar um modelo preditivo com os dados.

Este modelo é um conjunto de técnicas matemáticas e estatísticas que, quando aplicadas aos dados obtidos, os processa de forma a oferecer respostas às perguntas levantadas pela empresa.

Em outras palavras, é o momento em que aparecem os primeiros insights sobre as probabilidades futuras da empresa.

Monitorar modelo

Mesmo passando por todas as etapas anteriores, é preciso monitorar constantemente os modelos preditivos para garantir que os dados processados e as informações obtidas continuem sendo confiáveis.

Idealmente, é recomendado que os modelos sejam revisados em uma frequência determinada, seja mensal, trimestral ou semestralmente.

Isso assegura que possíveis mudanças nos dados não interfiram na análise.

Escolher o melhor software

Para que tudo isso seja possível, os softwares de análise são aliados importantíssimos na hora de realizar a análise preditiva em uma organização.

Essas ferramentas são capazes de importar dados e conduzir análises de alta performance, gerando relatórios e gráficos para melhor visualização dos resultados.

Para que seja eficaz, é fundamental que o sistema escolhido utilize tecnologias como Big Data e machine learning para analisar os dados, testar cenários e conseguir prever comportamentos futuros.

Dados modelados, um diferencial da Plataforma Neoway

A modelagem de dados é outro importante diferencial da Plataforma Neoway para a análise preditiva.

Com esta facilidade, é possível criar variáveis proprietárias que resultam em filtros customizados para aprofundar uma pesquisa, de acordo com uma necessidade da empresa.

Um exemplo é a variável ‘Nível de Atividade’, que possibilita saber, no caso de negócios B2B, se uma empresa está em pleno funcionamento ou se demonstra indícios de encerrar seu negócio.

Ele vai além da pesquisa de cadastro ativo de CNPJs na Receita Federal – isso porque há empresas ‘fechadas’ que não dão baixa em suas atividades – e considera se essa empresa está demitindo, contratando, pagando impostos, entre outros indicadores.

Assim, é possível saber se o nível de atividade dela está alto, ou seja, com grande possibilidade de que ela esteja de fato atuando no mercado.

Outro tipo de uso da modelagem de dados é poder verificar os ‘Clientes dos Concorrentes’. Mesmo que não seja possível criar uma busca direta para esta informação, uma combinação de análises e diferentes filtros permite chegar a uma listagem interessante.

Como exemplo, vamos citar o caso (real) de um grupo de vigilância e segurança, que “clonou” os diferentes CNPJs de suas empresas para encontrar aquelas com atividades semelhantes, ou seja, seus concorrentes.

Para chegar nos clientes dos concorrentes, foi usado o filtro de ‘Processos Judiciais’, no qual foram inseridos os números de pessoa jurídica dos concorrentes levantados.

Assim, pela listagem dos que acionaram tais empresas na Justiça, levantou-se as que, em algum momento, já tinham sido atendidas por aqueles concorrentes. Pela demanda judicial, era possível identificar, inclusive, se estavam insatisfeitas com o atendimento anterior.

Equipe de Customer Success para ajudar na estratégia, tática e operação

Equipe de Customer Success para ajudar na estratégia, tática e operação

Customer Success (CS) é uma realidade que veio para ficar, especialmente para as soluções em SaaS (Software as a Service) como as plataformas de Big Data Analytics.

O papel do CS é entender o objetivo de negócios da empresa e traçar uma estratégia para alcançá-lo. Assim, a empresa poderá perceber o valor da ferramenta.

Sabendo da importância em auxiliar seus clientes a atingir os resultados esperados com o Big Data, a Neoway vai além do trabalho do CS e atua com uma equipe de Customer Experience.

Esta equipe é composta por quatro times:

  • Solution Delivery – que trabalha com a customização da plataforma como filtro de pesquisa e cruzamento de dados específica para cada cliente;
  • Business Intelligence – que cruza informações e dados Neoway com os dados próprios do cliente;
  • Customer Data Science – que faz, por exemplo, as modelagens estatísticas específicas para o cliente;
  • Suporte – para auxiliar com problemas técnicos na plataforma.

Com este suporte diferenciado, é possível oferecer uma experiência de excelência no uso da Plataforma Neoway, superando os desafios para a implementação de uma análise preditiva eficiente.

A Prosegur é um exemplo de sucesso do time de Customer Experience da Neoway. Leia o case completo de sucesso do cliente e os resultados da parceria.

Conclusão

Utilizar informações do passado para projetar o futuro: o avanço computacional permitiu o desenvolvimento de uma série de ferramentas que, juntas, permitem às empresas contar com a análise preditiva para aumentar sua competitividade e crescer.

Toda empresa pode se beneficiar de soluções que a ajudem a antecipar movimentos de mercado, prever o comportamento dos consumidores e identificar oportunidades.

Com a ferramenta certa, a análise preditiva pode ser aplicada de maneira fácil e rápida, garantindo à sua empresa os benefícios para se diferenciar no mercado.

Para saber com mais detalhes sobre as funcionalidades da Plataforma Neoway, complemente a leitura com este artigo.

Se quiser entender na prática como funciona nosso sistema, fale com nossos especialistas.