ANÁLISE PREDITIVA: O QUE É E COMO FUNCIONA

Quem já leu o conto A cartomante, de Machado de Assis, sabe que tentar adivinhar o futuro contratando videntes ou profetas pode não ser a escolha mais adequada. Felizmente, existe uma maneira muito mais confiável de fazer previsões e garantir um final feliz para a história de sua empresa: basta apostar na análise preditiva.

A análise preditiva é um método analítico extremamente importante para os negócios, mas nem todos dominam esse conceito e sabem como realizá-la da maneira mais eficaz. Se esse for o seu caso, não desanime: neste post, destrinchamos o conceito de análise preditiva, explicamos por que é tão importante e damos dicas de como realizá-la.

Afinal, o que é a análise preditiva?

A análise preditiva é uma técnica que se baseia na análise de dados e conceitos como algoritmos, inteligência artificial, Big Data e machine learning para fazer prognósticos, prever cenários futuros e antecipar tendências.

Para realizar essa previsão, os analistas se pautam no histórico da empresa e utilizam dados do passado e do presente para realizar suas projeções. Assim, é possível não só encontrar respostas viáveis para questões já existentes como também antever possíveis problemas que possam surgir e, assim, preveni-los.

Leia também: Como fazer uma análise de viabilidade de projeto?

A importância da análise preditiva para seu negócio

Nossa era é marcada por uma intensa competitividade, e um dos fatores que podem ajudar uma empresa a deslanchar é estar à frente de seus concorrentes. Nesse sentido, a análise preditiva ajuda a entender melhor o cenário e fazer projeções realistas e bem fundamentadas.

Assim, uma análise preditiva bem feita pode ajudar a empresa a identificar oportunidades futuras e potenciais ameaças, evitar falhas, aperfeiçoar suas estratégias de marketing, mapear os hábitos de consumo e comportamento dos clientes, otimizar suas operações, diminuir os riscos e tornar-se mais eficiente.

Benefícios de realizar uma análise preditiva

Essa capacidade de prever cenários futuros ajuda seu negócio de inúmeras maneiras. Por exemplo, é possível melhorar a gestão dos clientes e aumentar a conversão ao identificar determinados padrões de comportamento nos consumidores e, com base nisso, entender suas demandas e oferecer o que eles desejam.

Outro benefício da análise preditiva é evitar prejuízos. Ao possibilitar um entendimento melhor do cenário, a análise preditiva facilita o planejamento. Afinal, quando a empresa sabe exatamente quais são as principais ameaças e empecilhos, consegue agir preventivamente e se antecipar a eles.

Além disso, uma previsão bem fundamentada ajuda a incrementar as estratégias de marketing e de vendas, fornece importantes diferenciais competitivos e permite gerenciar a oferta e a demanda com maior precisão, já que a empresa se torna apta a antever um aumento na busca por determinado produto e preparar seu estoque.

Como funciona a análise preditiva?

A gente até brinca com a ideia de “prever o futuro”, mas, na verdade, a análise preditiva tem muito mais a ver com o cálculo de probabilidades do que com bolas de cristal ou cartas de baralho. Não se trata de saber o que vai acontecer, e sim de deduzir o que provavelmente vai acontecer com base nos dados disponíveis.

A análise é feita por meio de um modelo preditivo que transforma os dados em previsões, utilizando cálculos estatísticos complexos para chegar às probabilidades a partir do histórico. O que se faz, basicamente, é buscar um padrão que ajude a prever as tendências.

Embora não seja uma ideia nova, a análise preditiva ganhou muita força nos últimos tempos, graças ao aprimoramento de tecnologias que a tornam muito mais precisa, como, por exemplo, o conceito de Big Data. Isso é importante, pois quanto maior o volume de dados coletados e analisados, mais apurada será a previsão a partir deles.  

Além disso, conceitos como inteligência artificial e machine learning ajudam a aperfeiçoar a análise preditiva, já que tais tecnologias permitem o reconhecimento de padrões a partir dos dados, favorecendo as projeções.

Leia também: Saiba como fazer uma boa gestão de KPIs

Quais as etapas da análise preditiva?

Definição do objetivo

Uma análise preditiva eficaz precisa ser focada num objetivo específico. Antes de qualquer coisa, é preciso determinar qual é o propósito dessa análise. Entre os objetivos podem estar, por exemplo, compreender o comportamento dos clientes, diminuir o churn rate, diminuir os custos operacionais, entre milhares de outras possibilidades. 

Definição de metas

Depois de definir o objetivo principal da análise, é importante transformá-lo em metas de análise. São essas metas que serão monitoradas de tempos em tempos.

Coleta de dados

Finalmente, é hora de colocar a mão na massa e começar a coletar os dados que serão usados na análise posteriormente. É necessário que os dados sejam de qualidade e, por isso, as fontes devem ser confiáveis. Esses dados podem ser provenientes de bases internas, pesquisas privadas, informações das mídias sociais, entre outras fontes.

Preparo e organização dos dados

Após coletar os dados necessários, é importante prepará-los e organizá-los para que possam ser lidos e interpretados corretamente pela ferramenta de análise de dados. Portanto, limpe a base, remova informações desnecessárias, estipule variáveis, classifique os dados e agrupe-os em categorias usando ferramentas como Excel ou Power BI.

Análise dos dados

É chegada a etapa mais delicada, a análise dos dados! Nesse ponto, é necessário utilizar conhecimentos estatísticos para avaliar os gráficos gerados pela ferramenta e interpretar as tendências corretamente.

A análise dos dados pode ser univariada, em que cada variável é considerada de modo isolado; bivariada, em que se estabelece uma relação entre duas variáveis distintas, ou multivariada, em que são feitas relações entre mais de duas variáveis. Tudo depende do objetivo que você estipulou lá no início.

Criação de um modelo

Feita a análise dos dados, já há base para finalmente criar um modelo preditivo. Ele deve ser baseado em regressão estatística e fornecer insights importantes sobre as tendências e probabilidades com base nas informações disponíveis.

Monitoramento

Por fim, é importante monitorar os resultados periodicamente para garantir que a análise continua válida. Revisar seus modelos preditivos de tempos em tempos garante que eventuais mudanças nos dados não prejudiquem a análise nem afetem os resultados da empresa.

Exemplos de aplicação da análise preditiva

Previsão de churn

Churn rate, ou taxa de desistência, é o índice de cancelamento de um produto ou serviço recorrente, como é o caso de soluções por assinatura, infoprodutos e cursos online. A análise preditiva ajuda a prever o momento em que um cliente está prestes a cancelar os serviços da empresa e, assim, criar estratégias para evitar.

Segmentação de leads

Um dos desafios das empresas é transformar seus leads, ou clientes em potencial, em clientes reais. Em outras palavras, é fazer com que eles efetivamente concretizem uma compra. A análise preditiva ajuda na segmentação desses leads e, com isso, a empresa consegue adotar as melhores táticas para conduzi-los ao longo do funil de vendas até a conversão.

Up-selling e cross-selling

Up-selling e cross-selling são estratégias que visam aumentar o ticket médio e estimular o cliente a comprar mais. Para que essas técnicas funcionem, é preciso entender o comportamento do cliente, e a análise preditiva tem um papel fundamental nisso.

Leia também: Network Marketing: Saiba o que é e porque ele é essencial para as empresas!

Conheça o serviço de consultoria da Insper Jr

Esses são apenas alguns exemplos do que a análise preditiva pode fazer para melhorar seu negócio e ajudar na tomada de decisões. Para que ela seja efetiva, porém, é preciso ser realizada por profissionais experientes, que saibam interpretar os dados e usá-los para chegar às melhores soluções.Quer ajuda para fazer análises mais eficientes e alcançar melhores resultados? Então agende uma consultoria com os especialistas da Insper Jr e tire proveito de toda a nossa expertise no mundo corporativo!