Confira um guia completo sobre a análise preditiva: benefícios, importância, como fazê-la e muito mais!
Antecipar-se àquilo que é capaz, ou não, de acontecer, como forma de prevenir que situações adversas coloquem em risco a operação da companhia. Em poucas palavras, é assim que podemos definir a análise preditiva.
Com base em registros passados, essa técnica utiliza algoritmos, dados e Machine Learning para avaliar cenários futuros e apresentar possibilidades. Os seus complexos cálculos matemáticos facilitam a verificação de enormes quantidades de informações (Big Data).
Ou seja, esse recurso é capaz de contribuir para a melhor tomada de decisão nos negócios. De forma estratégica, atua com inteligência na apresentação de insights, tendências, padrões, entre outros.
Quer saber mais sobre o assunto? Continue conosco e descubra como esse método pode se fazer presente em sua empresa. Boa leitura!
As soluções voltadas à análise de dados servem para efetuar uma leitura completa da organização. Interpretá-las corretamente ajuda a direcionar melhor as ações e os planos de negócio.
Elas são divididas em 4 tipos: análise descritiva, análise diagnóstica, análise prescritiva e análise preditiva, assunto deste artigo. Em comum, todas contribuem para solucionar desafios, otimizar processos e aumentar ganhos.
Saiba mais sobre cada uma:
Nela, são aplicados números, indicadores, gráficos e estatísticas que servem de apoio às decisões. Assim, esse tipo de verificação cumpre um objetivo primordial: compreender o que está acontecendo na empresa.
O modelo dá a você uma série de informações valiosas. Ao estudar dados demográficos, por exemplo, possibilita a adoção de novas estratégias, como a oferta de produtos e serviços específicos em uma determinada região, a personalização do suporte ao consumidor, entre outros.
Como o próprio nome indica, tem a missão de diagnosticar por que algo ocorreu ou está ocorrendo. A ideia é descobrir a origem causal de um comportamento, problema ou situação.
Ela permite conhecer os impactos e o alcance de uma ação, identificando as prováveis razões do sucesso ou insucesso. Somado a isso, possibilita a compreensão de medidas que devem ser adotadas para que os resultados pretendidos sejam alcançados.
Qual ou quais produtos vendem mais? Qual ou quais itens tendem a ficar mais tempo no estoque? Essas perguntas exemplificam de forma simples um caso de análise diagnóstica.
Aqui, o objetivo é responder o que você deve fazer na administração do negócio. Prescrever significa orientá-lo quanto às consequências de decisões, antes delas serem tomadas, e recomenda caminhos possíveis a partir dos cenários analisados.
O modelo também serve para guiá-lo quanto ao melhor caminho para um resultado ser alcançado. Medidas como essa ocorrem a partir de simulações que identificam comportamentos futuros, ou seja, consequências de estratégias pretendidas.
Um exemplo de aplicação desse tipo de análise é a recomendação de ações, produtos e/ou serviços com base nas estratégias campeão-desafiante (champion-challenger, no inglês). Em resumo, decisões alternativas (desafiantes) são testadas contra aquela que está em vigor (campeã).
Por fim, mas não menos importante, a análise preditiva, foco deste conteúdo, dedica-se a responder o que provavelmente vai ocorrer. Nela, padrões identificados nos dados de casos passados são usados para montar soluções capazes de prever o que pode acontecer em situações futuras.
Esse tipo de análise é o mais conhecido e utilizado, uma vez que permite que as organizações tomem uma decisão com base na “antecipação” do provável resultado da definição. Aplicável em diversos segmentos, pode atuar combinada, ou não, com os modelos diagnóstico e prescritivo.
O modelo preditivo pode estimar o risco de alguém não pagar uma compra no crédito, prever a chance de um veículo ser roubado, entre outras ações.
Tornar a análise preditiva uma realidade em sua empresa traz uma série de benefícios a ela. Com mais eficiência e precisão, as chances de erro durante a execução dos projetos diminuem consideravelmente.
É possível escalar a sua operação com rapidez, utilizando uma imensa quantidade de dados que fazem parte do mundo atualmente. Cabe lembrar que, ao modernizar determinadas atividades, também sobra mais dinheiro para você investir em outras áreas da companhia.
Ter a automação como uma aliada contribui para:
Entre os 3 principais benefícios da análise preditiva, estão:
Automatizar o processo de análise traz inovação à sua empresa. Ou seja, o ambiente é propício para a criação de importantes diferenciais competitivos, fundamentais para elevar o patamar do negócio frente aos concorrentes.
Com o auxílio de recursos tecnológicos de ponta, a identificação de ações mal-intencionadas fica mais fácil. Os abusos são apontados com rapidez, o que evita uma série de prejuízos tanto a você, quanto ao seu cliente.
O avanço de ferramentas computacionais também contribui para a redução de custos operacionais. Nesse sentido, é possível direcionar melhor os investimentos dentro da organização.
Para que a análise preditiva tenha sucesso, 3 Vs são fundamentais:
Múltiplas fontes e formatos de dados asseguram verificações profundas.
No entanto, é fundamental que esses recursos sejam de qualidade e disponibilizem análises verdadeiras.
Plataformas de excelência devem ser capazes de processar dados com agilidade, em tempo real.
Para ter a análise preditiva em sua empresa, basta seguir esses 7 passos:
1. Defina os objetivos
2. Defina as metas
3. Colete dados para responder dúvidas
4. Prepare os dados
5. Analise os dados
6. Crie o modelo preditivo
7. Monitore-o de perto
Os scores de propensão são essenciais para conhecer melhor o comportamento do seu público. Assim, é possível aprimorar as estratégias de marketing e vendas do negócio, por exemplo.
Os scores estão relacionados à análise preditiva. Nela, padrões identificados são utilizados para montar soluções capazes de prever cenários futuros.
Um dos dados que podem servir de base para esse tipo de verificação são justamente os scores, pois eles são modelos criados para determinar as chances de uma pessoa fazer, ou não, algo. Ele tem uma escala que vai de 0 a 100 pontos. A lógica é simples: quanto maior for o número atribuído a alguém, maiores são as chances de confirmar uma venda a ele.
Ao unir as expertises dos scores e da predição, é possível determinar as reais chances que um negócio tem de vender um determinado produto ou serviço para um consumidor. Logo, há probabilidade de prever ações com vários outros objetivos.
Agora que você já está por dentro da análise preditiva, confira 4 exemplos do modelo:
1. Detecção de fraudes
O método permite detectar, com agilidade, padrões duvidosos. Isso frustra a ação de pessoas mal-intencionadas e redobra a proteção da empresa, o que evita perdas financeiras.
2. Seguros
Nesse segmento, esse tipo de análise ajuda a entender melhor os riscos, precificar da forma mais correta a proposta e, assim, oferecer um preço justo a cada cliente. Ela também contribui para a redução dos índices de sinistralidades de automóveis, estimando o risco de sinistros de uma apólice no período de 12 meses.
3. Crédito/Varejo
Em relação ao crédito, pode-se criar mecanismos para aumentar as oportunidades de compra pelos clientes, sem colocá-los em risco. Na rede varejista, a análise preditiva contribui para melhorar a gestão do estoque.
4. Saúde
Aqui, os benefícios são garantidos em dose dupla! De um lado, é possível detectar doenças e apontar as intervenções mais corretas. Do outro, há oportunidades de sobra para evitar abusos e diminuir os índices de sinistralidade nos seguros relacionados à saúde, assim como os abusos em reembolsos e solicitações feitas pelos clientes.
Em resumo…
Conheça novas perspectivas em gestão de dados e análise preditiva para seguros, crédito e varejo. O nosso lago de dados é a fonte de inteligência perfeita à sua operação, para novos insights de negócios.
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