Como usar a análise preditiva no seu negócio?

Ter dificuldades em tomar decisões na hora de conduzir a administração de um negócio é bem comum, uma vez que qualquer passo na direção errada pode representar perdas, que muitas vezes são irreversíveis. Mas como prever acontecimentos e decidir qual a melhor ação a ser tomada?

É justamente essa a função da chamada análise preditiva, que consiste na avaliação de dados e acontecimentos passados para delimitar as possibilidades de um evento acontecer no futuro. Se você quer saber como isso funciona, na prática, e quais as possíveis vantagens dela para a sua empresa, prossiga com a leitura.

O que é a análise preditiva?

Pense por um segundo e tente se lembrar de todas as decisões do dia a dia com base em informações sobre eventos passados. Você certamente não pendura as roupas no varal ao ver nuvens escuras rondando no céu e, além disso, já coloca o guarda-chuva no carro, não é mesmo? Isso porque, em muitas outras situações, nuvens como aquelas indicavam que a chuva estava próxima.

Esse é um exemplo simples, mas que indica, em linhas gerais, como funciona a análise preditiva: ela se utiliza de alguns recursos tecnológicos e técnicas (como a mineração de dados, a inteligência artificial e a estatística) para antecipar tendências, encontrar padrões de atuação e avaliar possibilidades futuras a partir dos eventos passados.

Esse conceito não é novo. Ele circula desde, pelo menos, metade do século XX, momento em que os primeiros computadores realmente funcionais começaram a se popularizar e, com isso, aumentaram de forma exponencial sua capacidade de cálculo.

Contudo, o termo só passou a crescer, ter influência e se popularizar como método efetivo nos últimos anos, principalmente pela crescente quantidade de dados que a maioria das atividades humanas passou a gerar. Esse volume de informações gigantesco é chamado de Big Data, que é impossível de ser analisado manualmente, mas que pode oferecer ótimos vislumbres com o auxílio de uma modelagem bem elaborada.

A análise preditiva pode ser utilizada em diversas situações, desde o combate a fraudes e redução de risco na concessão de crédito (o que ajuda na redução da taxa de inadimplência), até a elaboração de estratégias de marketing que antecipem com boa probabilidade de acerto as necessidades do seu cliente.

E isso pode ser feito de forma bastante ampla, com praticamente todos os setores da economia se aproveitando dos resultados gerados pelas análises. Não por menos, a análise preditiva vem sendo considerada também uma grande inovação tecnológica no setor financeiro, cada vez mais informatizado.

Um exemplo simples da utilização desse recurso, com o qual você já deve ter se deparado, é o das recomendações em lojas online. Enquanto navega e acrescenta produtos em seu carrinho, o site pode sugerir ao consumidor produtos similares aos quais ele está escolhendo, com base em compras anteriores de clientes que adquiriram itens do mesmo gênero.

Obviamente, a análise preditiva não faz milagres e muito menos dá ao administrador a chance de prever o futuro sem falhas, como em um filme de ficção científica. Por isso, para equilibrar as expectativas, pense que ela não responderá sobre o que acontecerá, mas, sim, sobre o que tem mais chances de ocorrer em um determinado período.

Quais são as vantagens de contar com a análise preditiva no seu negócio?

Agora que você sabe o que é a análise preditiva e viu alguns exemplos de aplicações possíveis para ela, confira abaixo as vantagens obtidas ao utilizar essa metodologia na sua empresa.

Gestão de clientes melhorada

Com a análise preditiva, é possível utilizar os dados coletados junto aos seus consumidores para, a partir disso, traçar tendências e antecipar com maior chance de acerto as possíveis necessidades de seus clientes.

Dessa forma, também é possível personalizar a jornada de compra desde os primeiros estágios, tornando a experiência mais satisfatória e alinhada com as expectativas dos clientes, aumentando a possibilidade do negócio ser fechado.

Redução de prejuízos

A análise preditiva também ajuda na redução de custos, tornando mais inteligente a gestão do negócio e a alocação de recursos nas áreas que trarão mais retorno financeiro.

É possível, por exemplo, estimar quais serão os custos e quais os modelos mais viáveis para a expansão do negócio, sem que isso coloque em risco a saúde financeira do empreendimento.

Identificação de fraudes

Com a análise sistemática dos dados, também é possível identificar padrões de comportamento que possam indicar que uma atividade lesiva ao seu negócio está acontecendo. Dessa forma, é possível tomar atitudes para conter o dano causado por essas ações.

Como realizar a análise preditiva?

Para que sua análise preditiva obtenha os resultados esperados, é necessário que ela siga bons modelos e seja implementada de forma estruturada. Pensando nisso, separamos abaixo alguns passos essenciais para conseguir ter sucesso com esse método.

Coleta da dados

Embora pareça simples, a coleta de dados pode não ser tão fácil de ser feita. E isso pode comprometer toda a qualidade da análise preditiva, já que os dados são, de certa forma, a matéria-prima para tal.

Para guiar nessa tarefa, pense em quais perguntas você quer ver respondidas e, a partir disso, defina quais serão as fontes para a coleta de dados que permita o desenvolvimento das análises pertinentes para o seu cenário.

Com os dados em mãos, é necessário estruturá-los com o auxílio de alguma ferramenta, para facilitar a sua visualização. Normalmente, são utilizados gráficos, planilhas ou softwares adequados.

Análise

A partir dos dados organizados, é possível analisá-los e, em um primeiro momento, identificar quais são os pontos com maiores discrepâncias em relação ao padrão (um mês com vendas muito abaixo, por exemplo). Outra possibilidade é qual a tendência futura para a trajetória daqueles dados.

Produção de estatísticas

São dois tipos de estatísticas que podem ser produzidos: as estatísticas descritivas, que descrevem uma grande quantidade de dados e as inferenciais, que utilizam amostra para obter conclusões de um volume maior de dados.

Modelagem e monitoramento

Com tudo organizado, torna-se viável obter os primeiros retornos sobre a antecipação de tendências a partir dos dados coletados e analisados. Isso não significa que o trabalho acabou: o monitoramento precisa ser constante, para que a confiabilidade dos dados permaneça.

A análise preditiva não resolverá todos as turbulências do seu negócio, mas ela deve ser sempre considerada para que, a partir do enorme volume de dados gerados, sua empresa consiga se antecipar aos problemas que possam surgir e tomar melhores decisões, inclusive envolvendo aspectos financeiros.

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