Como as empresas usam a análise preditiva na tomada de decisão?

Udacity Brasil
19 de out de 2017

A análise preditiva surgiu na década de 1980 e, ao longo do tempo, passou por várias mudanças que a tornaram mais tecnológica e eficiente. Mas o que ela significa?

Realizar uma análise preditiva, como o próprio nome sugere, é prever o futuro. Ou, melhor dizendo, utilizar dados para avaliar um cenário ou uma situação específica, para então visualizar possíveis tendências e circunstâncias capazes de influenciar em futuras estratégias. Para decifrar o enorme volume de dados disponíveis, o uso de ferramentas de Analytics e Big Data é essencial.

O termo não é novo, mas o uso da análise preditiva como importante ferramenta de observação de negócios tem ganhado muita importância nos últimos anos. Com a geração, gestão e visualização de dados de forma evoluída, o avanço tecnológico tem possibilitado que essa prática seja realizada de forma cada vez mais consistente e segura.

O objetivo da análise é prever realidades e avaliar probabilidades mercadológicas, ajudando as empresas a criar estratégias que auxiliem no alcance de resultados mais positivos.

E para entender melhor como a análise preditiva pode influenciar na criação de estratégias de negócios e na tomada de decisão das empresas, inspire-se com algumas possibilidades de aplicação em indústrias variadas.

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O que a análise preditiva pode fazer?

A análise preditiva é capaz de usar dados, algoritmos e técnicas de machine learning na tentativa de prever situações futuras. O objetivo é lançar mão de dados estatísticos e históricos para decidir as melhores ações, que vão garantir o sucesso dos negócios.

Estes dados permitem a criação de modelos preditivos, que centram sua análise em torno de variáveis de acordo com cada negócio e ajudam a prever necessidades e problemas do mercado, com o intuito de antecipar soluções.

Com o desenvolvimento tecnológico, que trouxe softwares interativos e computadores mais rápidos e acessíveis, ficou mais fácil ter acesso a um alto volume e grande variação de dados, que, depois de cruzados, podem fornecer informações valiosas para as empresas.

A análise preditiva se concentra hoje em especialmente 5 capacidades:

  • Identificar tendências
  • Prever comportamentos
  • Entender as reais necessidades de clientes
  • Promover a tomada de decisões baseadas em dados confiáveis
  • Melhorar o desempenho dos negócios

O uso da análise preditiva embasa decisões muito mais assertivas ao fornecer dados detalhados do processo produtivo, mapear possibilidades de vendas e ajudar a controlar o comportamento dos consumidores, além de reunir informações externas como o clima, o agravamento das condições econômicas e o preço de matérias-primas – tudo pode impactar os resultados.

É importante destacar que, com o uso de aparatos de alta tecnologia, essa análise otimiza o tempo e o custo dos processos de uma empresa: ela pode ser feita em um ou dois dias o que antes levava semanas ou meses.

Vale lembrar que a análise preditiva pode ser usada nos mais variados setores e auxilia também no aumento das receitas das organizações.

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Marketing

A aplicação da análise preditiva no marketing pode ajudar a entender o perfil dos clientes e identificar o público que o negócio quer atingir, por meio do levantamento de atributos, tendências e desejos. Usar apenas pesquisas com os consumidores pode não ser suficiente para fazer esse mapeamento.

Diante disso, a análise preditiva permite extrair informações valiosas sobre o comportamento do seu consumidor. Por exemplo, ao entender as características comuns dos usuários de determinado produto, você pode tentar encontrar perfis semelhantes em seu banco de dados e oferecer este mesmo produto a eles.

É possível ainda diagnosticar de forma bem específica o comportamento dos usuários em seu website, quanto tempo que gastou pesquisando sobre um produto ou serviço, quais páginas visitou, qual botão que clicou, etc.

Assim, você entende quais são as ações mais comuns dentre os usuários que compram e criar ações direcionadas para quem já teve este comportamento porém ainda não comprou seu produto - pode ser o momento de criar um e-mail marketing direcionado, por exemplo.

Varejo

No setor varejista, por sua vez, a análise preditiva torna possível prever a demanda por um produto ou serviço, planejar campanhas e eventos promocionais mais apropriados para os potenciais clientes, bem como determinar os produtos que devem ou não ser estocados e desenvolver estratégias de fidelidade.

Além disso, com esse tipo de análise, é possível detectar e reduzir fraudes do uso dos cartões de crédito, dar mais segurança às operações bancárias e financeiras e, consequentemente, ampliar as oportunidades de vendas.

Setor público

O uso de modelos preditivos no setor público vai ajudar na melhoria do desempenho da máquina administrativa e dos serviços oferecidos, assim como na prevenção de problemas e na resolução de reclamações por parte da população.

A partir da análise preditiva, detectam-se erros, evitam-se fraudes, pagamentos indevidos, uso inapropriado do dinheiro público, desvio de funções e atividades criminosas.

Medicina

Na medicina, a análise preditiva contribui para as pesquisas, no intuito de prever a eficácia de remédios, procedimentos, exames, além de ajudar na otimização de serviços de atendimento e resultados diagnósticos, o que favorece a relação com os pacientes.

As informações coletadas por um modelo preditivo permitem ainda a prática da medicina de precisão ou personalizada, já que, por meio dele, é possível predizer dados genéticos, clínicos e hábitos dos pacientes. A interação entre todos esses fatores otimiza e apura as ações de prevenção, diagnóstico e tratamento.

Ademais, a análise preditiva também é útil para a gestão de hospitais e clínicas, viabilizando melhor desempenho do sistema interno, por meio da distribuição de recursos mais organizada e do controle da situação dos pacientes, desde as internações até as previsões de recuperação e alta.

Indústria

Um modelo de previsão sofisticado pode ser muito útil para as indústrias. Com ele, será possível prever falhas em máquinas, antever necessidades de manutenção dos equipamentos, reduzir riscos à segurança dos operários, melhorar o desempenho produtivo, evitar aspectos que possam reduzir a qualidade da produção, identificar possibilidades de otimização do tempo e dos custos, prever estoques e gerenciar os recursos das fábricas.

A análise preditiva usa técnicas de interpretação de dados que especialistas humanos dificilmente perceberiam. O processo de análise passa pela identificação do problema a ser resolvido, pelo que se precisa saber sobre o futuro para contornar desafios e agir a partir dos insights.

Em um segundo momento, é preciso reunir os dados coletados e prepará-los para análise. Com a criação dos modelos preditivos, os dados serão então refinados e implantados.

Para se ter ideia de como a análise preditiva é um diferencial competitivo para as empresas, de acordo com a ABI Research, o mercado de Big Data deve gerar 114 bilhões de dólares em 2018, com a forte tendência de geração de dados pelas organizações. Já para o segmento de análise preditiva, um estudo da IDC estima um crescimento de 3 bilhões de dólares para este ano.

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