Análise preditiva: o que é, como fazer e tendências

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O que é análise preditiva e como minha empresa pode se beneficiar com ela? Confira nosso artigo e descubra!

Análise preditiva: o que é, como fazer e tendências

Todo aquele que empreende tem um desafio que o acompanha o tempo todo: saber o amanhã e se preparar para ele. Felizmente, isso já é uma realidade, sendo a análise preditiva o meio de identificar tendências futuras de mercado para sair na frente da concorrência. De modo geral, a ideia é investigar o passado e o presente para projetar o futuro, visando, entre outras coisas, melhorias operacionais internas, maiores lucros e satisfação do cliente.

Neste artigo, vamos explicar o que é a análise preditiva e como este conceito se relaciona com o Machine Learning. Mostraremos como implementá-la na prática, de modo que ela contribua para o crescimento dos negócios e a expansão constante da base de clientes. Continue lendo até o final e saiba mais!

O que é análise preditiva?

Uma análise preditiva é um estudo baseado em dados do passado e do presente. Estes conseguem dar uma boa noção sobre comportamentos futuros do mercado e das pessoas, sendo um instrumento importante de Data Science para uma empresa obter diferenciais competitivos. Por exemplo, por meio de uma análise preditiva, é possível visualizar crises futuras, em que as pessoas estarão menos propensas a comprar certos produtos.

Com base nesta constatação, é de se esperar que a empresa não faça uma aquisição tão elevada de itens para o seu estoque. Caso contrário, o risco de eles ficarem parados e dar prejuízo será maior, prejudicando, assim, o fluxo de caixa do negócio. Em uma análise preditiva, os dados são visualizados de várias formas, como gráficos, tabelas e estatísticas.

Como a análise preditiva se conecta com Machine Learning?

Para funcionar, a análise preditiva requer o uso de modelos. Estes são capazes de cruzar grandes quantidades de dados mediante cálculos matemáticos, de modo a extrair informações que servirão para o processo de tomada de decisão. Tais modelos são construídos com base em Inteligência Artificial, mais especificamente o Machine Learning.

Uma característica importante desses modelos de Machine Learning é que eles conseguem se adaptar rapidamente, mediante mudanças de tendências. Isso é de grande importância para as empresas, visto que ajuda não só na tomada de decisões certeiras, mas também na agilidade com que elas são tomadas.

Na prática, os modelos de Machine Learning processam grandes volumes de dados, de diferentes tipos. Vale destacar que uma empresa não consegue crescer somente tendo acesso a dados estruturados, como vendas e faturamento. É preciso também trabalhar com os chamados dados não estruturados, que requerem um tratamento especial, por não possuírem uma estrutura trivial. Exemplos disso são comentários em redes sociais, imagens e documentos de texto.

Além do conceito de Big Data, outro termo que começa a surgir é o Small Data. Basicamente, a ideia é pegar uma amostra bem menor de registros e transformá-los em conhecimento de negócio. Portanto, o foco do Small Data é a qualidade, e não a quantidade de dados disponíveis.

Sem modelos de IA e Machine Learning, seria impossível transformar dados em conhecimentos e inteligência do mercado. A empresa continuaria operando sem muita noção de onde e por que os processos estão falhos, lentos e ineficientes. Um exemplo de aplicação que usa Machine Learning é o algoritmo do Google.

Como fazer análise preditiva?

Antes de contratar uma solução específica para análise preditiva, é crucial implantar na empresa uma cultura data driven. Significa abandonar de vez os achismos e intuições para tomar decisões com base em dados internos e externos ao negócio. Com essa mentalidade incutida em todos os colaboradores, estes terão muito mais facilidade em encontrar as tendências futuras que o negócio precisa para vender mais, crescer de forma escalável e se destacar da concorrência.

O que levar em consideração?

A seguir, vamos apresentar alguns pontos fundamentais na implementação de uma análise preditiva. Acompanhe!

Definir um objetivo e criar um modelo preditivo

Definir um objetivo é esperar um resultado que esteja em conformidade com a estratégia de negócio adotada. Em seguida, é preciso escolher um modelo preditivo, sendo este o responsável por mostrar como os dados internos e externos serão transformados em informação útil.

Coletar dados e estruturá-los

Sobre a coleta de dados, ela precisa considerar registros internos e externos da empresa. Neste segundo grupo, podemos citar como exemplos as informações sobre concorrentes, dados governamentais abertos e interações de usuários em redes sociais. A parte de estruturação consiste em organizar e preparar esses dados, de modo que eles passem por alguma transformação prévia antes de seguir para a próxima etapa.

Analisar

Se a empresa já implementou uma cultura data driven, esta etapa de análise tende a produzir os melhores insights e decisões. Na prática, os dados estatísticos precisam ser interpretados da melhor forma, com base nos objetivos que foram traçados no planejamento estratégico.

Fazer a modelagem

É nesta fase que o modelo de Machine Learning escolhido entra em ação. Sua função é extrair ainda mais informação e conhecimento a partir dos dados estruturados, sendo que, para isso, ele usa procedimentos estatísticos e funções matemáticas complexas.

Monitorar

Por um tempo, pode ser que os insights obtidos façam sentido ao negócio. Contudo, o monitoramento é importante para que sempre haja uma atualização nesse sentido, tomando por base mudanças de mercado e nos comportamentos de consumo das pessoas.

4 pontos da palestra de Eric Siegel

Em um evento chamado Semantix Data Summit 2022, Eric Siegel, consultor em analytics, apresentou algumas possíveis aplicações da análise preditiva em empresas. Os 4 pontos apontados por ele são:

  1. aumento nas vendas — consiste em usar a análise preditiva para entender o comportamento dos clientes, entendendo os motivos que fazem ele comprar algo ou não, considerando aspectos como a sazonalidade;
  2. redução de custos — consiste em identificar os pontos da operação que estão gerando gastos desnecessários, visando gerar economia e agilidade aos processos;
  3. prevenção de fraude — no varejo virtual, as empresas estão cada vez mais preocupadas em fazer negócios com clientes idôneos, que não tenham uma ficha criminal suja e nem um histórico de inadimplência;
  4. cuidados na área de saúde — este talvez seja um dos setores mais beneficiados pela análise preditiva, por apresentar informações que auxiliam a monitorar melhor os pacientes e promover a melhor experiência possível.

A análise preditiva, como vimos, ajuda na identificação de tendências futuras, sendo um meio de as empresas se prepararem da melhor forma. Também constatamos uma relação direta com o Machine Learning, visto que os modelos preditivos são fundamentais para a obtenção de conhecimento a partir de um grande volume de dados.

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