Análise Preditiva

Análise Preditiva e novas estratégias para o seu negócio

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A análise preditiva é um método de gestão que utiliza informações e dados do passado para prever o futuro.

Pode parecer algo sobrenatural, mas, na verdade, Cazuza estava certo quando disse que o futuro repete o passado.

De fato, existe ciência por trás da observação do que já aconteceu para projetar soluções para o futuro – e é exatamente essa a proposta da análise preditiva.

Continue lendo para saber mais sobre essa estratégia e entender como ela pode ajudar seus negócios.

O que é Análise Preditiva?

O que é Análise Preditiva?

A análise preditiva é o nome dado a técnica que parte da avaliação do passado para prever o que vai acontecer no futuro.

Mas é claro que esse processo não é nada como um jogo de adivinhação ou exercício de futurologia.

O método parte de uma avaliação detalhada dos dados, muitas vezes utilizando machine learning e inteligência artificial para entender como situações similares tiveram desfechos parecidos.

A intenção aqui é avaliar dados estatísticos para compreender a lógica por trás das tendências e comportamentos que pautam o comportamento do consumidor no mercado.

Para garantir a fidelidade das previsões é importante contar com dados expressivos e múltiplos (Big Data) para simular situações e antecipar as tendências de forma segura.

Importância e vantagens da Análise Preditiva

Importância e vantagens da Análise Preditiva

O mercado nunca esteve tão competitivo como nas últimas décadas.

Por isso, é importante que as empresas saibam explorar seus pontos fortes para sair na frente e se destacar da concorrência.

A análise preditiva entra justamente aqui para ajudar gestores a entenderem as movimentações do mercado e anteciparem-se às tendências de consumo.

Isso pode ser especialmente interessante para a área de marketing, pois a equipe consegue se planejar já levando em consideração momentos que tem tradição de baixa nas vendas.

Para além de identificar oportunidades futuras, a estratégia ajuda a prevenir erros e falhas em sua produção – um aumento ou queda súbita nos índices pode ser o seu sinal de alerta.

Assim a empresa também diminui os riscos da operação, já que consegue se preparar melhor para enfrentar os desafios que vêm pela frente.

No fim, uma produção otimizada e preparada garante mais eficiência para as operações e gastos mais assertivos.

Como fazer uma análise preditiva?

A essa altura você deve estar se perguntando como, afinal de contas, pode-se fazer uma análise preditiva dos seus negócios?

Confira abaixo mais detalhes das cinco etapas principais do processo.

Definir um objetivo

O primeiro passo para criar seu modelo preditivo é ter claro quais são os objetivos com a técnica.

Tenha claro o propósito do processo, se pretende entender melhor o comportamento dos consumidores, prever momentos de baixa, reduzir os custos, etc.

A partir disso vai ficar muito mais fácil direcionar a sua análise.

Coletar dados

Depois de decidir qual será o objetivo do processo, você pode começar a coletar os dados que serão utilizados para a análise preditiva.

Caso esteja atrás de entender o comportamento dos clientes durante o ano, vale a pena visitar os dados de vendas do período anterior, por exemplo.

Seja como for, a escolha dos dados depende do que você deseja prever.

Analisar estes dados

Com todas as informações disponíveis e catalogadas, é chegado o momento de iniciar o processo preditivo.

Aqui o gestor tem três caminhos básicos para escolher: análise univariada, análise bivariada ou análise multivariada.

A primeira opção trata cada variável de maneira individual (vendas, por exemplo), na segunda existe comparação entre duas variáveis (tempo vs. produtividade, etc) e na última serão avaliadas diversas informações de uma só vez.

Criar um modelo preditivo

Quando tiver concluído sua análise, é o momento de criar o modelo preditivo com as conclusões observadas.

Esse documento deve ser conciso e claro para demonstrar as suas previsões de maneira que sejam de fácil visualização.

Monitorar o modelo

Não adianta nada criar o seu modelo preditivo e deixá-lo acumulando poeira no meio dos seus arquivos.

O monitoramento existe justamente para que você se programe para acompanhar os resultados futuros e assim entender se a sua análise foi bem sucedida ou não.

Exemplo de análise preditiva

Uma das formas de utilizar a análise preditiva em seus negócios é a chamada previsão de churn.

Ela serve para criar modelos preditivos para antecipar cancelamentos de pedidos a partir do histórico de eventos no relacionamento com o cliente.

Assim, é possível agir preventivamente para reter a venda.

Saindo um pouco do departamento comercial, é comum que equipes de marketing utilizem a análise preditiva para segmentar seus leads, por exemplo.

A partir do mapeamento do comportamento dos clientes, analistas conseguem identificar o melhor momento para fazer uma oferta de modo a garantir a venda.

Conclusão

Com a análise preditiva, profissionais de diversos segmentos conseguem antecipar acontecimentos futuros e se preparar para lidar com eles da melhor maneira possível.

A técnica que parte da observação do passado para prever o futuro conta com o uso de tecnologias como machine learning para identificar oportunidades e prever crises.

Para saber mais sobre essa e outras técnicas de gestão, continue acompanhando nosso blog!

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