Análise preditiva: o que é, benefícios e como fazer a análise

Equipe TOTVS | 27 julho, 2022

A análise preditiva de um negócio é a sua capacidade de interpretar dados para entender o que os consumidores vão querer no futuro, antes que eles mesmos saibam.

Pode soar como um método vindo de um filme de ficção científica, mas trata-se de algo real e atual.

Apesar do que muitos pensam, a análise preditiva não se trata de antecipar defeitos em máquinas.

Na verdade, essa técnica, unida a tecnologias como machine learning, inteligência artificial e mineração de dados, pode auxiliar no processo de tomada de decisões de toda a empresa.

Hoje, a análise preditiva é popular por sua aplicação no setor de marketing, mas ela tem lugar em todos os setores de uma organização, pois trata-se de puro conhecimento de negócios.

Desse modo, a empresa pode planejar sua estratégia com base em dados e estatísticas, em vez de seguir teorias e achismos.

Que tal entender mais? Siga conosco neste artigo.

Vamos explicar tudo sobre o assunto, incluindo o conceito, a importância, vantagens e como aplicar no seu negócio!

O que é análise preditiva?

Análise preditiva é o potencial de uma empresa prever necessidades e preferências futuras de seus clientes e do seu público-alvo de forma geral, utilizando-se de dados, cálculos e métodos de análise.

Baseia-se em um processo que começa pela coleta de dados comportamentais dos consumidores e clientes em potencial a partir de diferentes fontes.

Esses dados são então destilados e interpretados, muitas vezes de forma automática, por algoritmos sofisticados e ferramentas tecnológicas.

Assim, é possível realizar diferentes conjuntos de previsões e, com base nelas, aplicar melhorias ou inovações em seus processos, entregas ou na sua comunicação.

Ou seja, não falamos especificamente da capacidade de prever eventos, mas de fazê-lo e ainda aproveitar todo conhecimento proveniente dos dados para propor possíveis ações.

Além disso, as organizações podem aplicar toda essa inteligência ao perfil já estabelecido de seus clientes, entendendo (e atualizando) suas características, traços de comportamento, necessidades atuais e futuras.

Nova call to action

Como funciona a análise preditiva?

A análise preditiva de dados não trata de simplesmente prever o futuro. Na verdade, é uma técnica em que são analisados dados e algoritmos utilizando o machine learning.

Sem mencionar as ferramentas complementares, como ERPs, CRMs e plataformas como o Customer Data Platform (CDP).

Desse modo, é possível fazer projeções antecipando certas tendências.

Desde o surgimento dos computadores — talvez até antes disso —, a humanidade tem gerado cada vez mais dados. Isso facilita a análise desse grande volume de informações, também conhecido como big data.

Assim, é possível encontrar padrões e identificar futuras possibilidades de negócios.

As empresas podem utilizar essas informações para prever o comportamento do consumidor, baseando-se em seu histórico de compras, por exemplo.

Analisando dados preditivos, é possível fazer recomendações de produtos no site ou por meio de newsletter.

Assim, as vendas aumentam e o cliente recebe um atendimento personalizado.

Por que essa metodologia é uma tendência?

Com a corrida pelo topo da concorrência cada vez mais acirrada, descobrir formas de se colocar à frente de seus competidores garante diferenciais importantes. É o que faz a análise preditiva.

Essa prática ganha cada vez mais força em diferentes setores. De acordo com pesquisa da Grand View, esse mercado deve valer até US$23,9 bilhões até 2025.

Essa prática faz parte da “evolução natural” quando o assunto é tratamento de dados, pois permite que os negócios obtenham conhecimento preditivo com base em informações históricas dos clientes.

No entanto, conforme explicamos em nosso guia sobre análise de dados, a análise preditiva é uma das formas mais complexas de processar e tratar dados.

O motivo é simples: além de entender padrões, é necessário propor ações que beneficiem o negócio em busca de seus objetivos.

E, claro, na prática, falamos de algo que pode agregar muito valor ao planejamento estratégico de uma empresa.

Imagine se você soubesse em junho, com assertividade jamais vista, qual produto mais vai vender em dezembro?

Obviamente há tendências que influenciam as decisões produtivas e de marketing das empresas, no entanto, falamos de uma inteligência que vai além do “o quê”, respondendo também às perguntas sobre “como” e “por quê”.

A importância da análise de dados

Com o uso de análise preditiva no seu negócio, é mais fácil aderir aos princípios avançados da metodologia ágil, adotando uma abordagem eficiente, abrangente e orientada por dados.

São características comuns a negócios de sucesso e especialistas em cultura da inovação.

Com o auxílio de ferramentas de coleta de dados, as empresas podem agilizar vários processos operacionais e repetitivos, apostando na automação para obter as mais ricas fontes de informações.

Ao pensar no fundo da cadeia de valor, isso significa que os profissionais terão mais tempo para se concentrar no aspecto estratégico do negócio.

No setor financeiro, por exemplo, em vez de perder tempo coletando dados para gerar relatórios de resultados, seu time pode se concentrar na análise de projeções de missão crítica, como tendências de vendas, comportamento do consumidor, oferta e demanda — coisas que podem afetar os negócios no futuro.

Desse modo, seu negócio se torna mais ágil, totalmente enquadrado no aspecto future-proof, o que caracteriza a operação como confiável não apenas no curto, mas também no longo prazo.

E, claro, falamos de um tipo de inteligência de dados capaz de aumentar o seu desempenho financeiro de forma geral, fornecendo previsões explicáveis e insights acionáveis mais rápidos.

Assim, a importância da análise preditiva pode ser resumida nos seguintes aspectos:

  • otimização de recursos;
  • redução nos ciclos de planejamento;
  • alinhamento de finanças e operações;
  • capacitação dos planejadores e tomadores de decisão;
  • precisão, qualidade e total transparência no trato com os dados.

Vantagens da análise de dados preditiva

Como vimos, a análise e avaliação preditiva pode ser muito útil para as empresas.

É algo que pode agregar valor às entregas, destacando seu negócio em meio à concorrência.

Além disso, é claro, otimiza a produtividade empresarial, possibilitando que seus profissionais foquem mais de seu tempo e esforços nas questões estratégicas da operação.

Que tal aprender mais? Separamos os principais benefícios de aplicar a análise preditiva, veja só:

Previsão e resolução de problemas

Um dos grandes benefícios da análise preditiva é conseguir antecipar os comportamentos de consumo dos clientes frente a algumas alterações.

Os modelos preditivos garantem uma resposta mais assertiva sobre a reação dos consumidores, facilitando o planejamento, a divulgação e a tomada de decisão de maneira geral.

Isso também contribui para a previsão de possíveis problemas e, consequentemente, para a identificação prévia de soluções. 

Segurança de dados

Além de servir para fins estratégicos, a análise preditiva também pode manter os dados da empresa mais seguros.

Visto que, com ela, é possível identificar com antecedência possíveis ações fraudulentas e prever tendências relacionadas a ciberataques, como padrões que servem de gatilho para novas ocorrências.

A análise de atividades na rede em tempo real permite essa identificação que previne a empresa de prejuízos.

Concorrência

É importante fazer uma análise técnica preditiva para estar à frente da concorrência. 

Com previsão de tendências do consumidor, sua empresa pode antecipar as necessidades dos clientes e oferecer o que ele precisa primeiro.

Atendimento ao cliente

Ao estudar o comportamento do cliente, é possível atraí-lo, retê-lo e ainda criar uma relação de compreensão e fidelidade.

Um exemplo disso acontece quando a empresa disponibiliza um serviço ou produto novo e deseja divulgá-lo para o perfil certo de consumidor.

Redução da taxa de churn

Para qualquer um que esteja envolvido com os clientes de uma empresa, não é novidade que a aquisição de novos é muito mais cara do que manter os antigos.

A análise preditiva ajuda a reduzir a taxa de churn, proporcionando insights valiosos para que sua empresa continuamente ofereça valor aos clientes.

Como? De várias formas, como na identificação de sinais de descontentamento, prevendo comportamentos e situações que possam levar ao cancelamento do contrato ou à não renovação no futuro próximo.

As empresas podem analisar essas informações e tomar as medidas necessárias para melhorar a satisfação do cliente e garantir que suas receitas não sejam afetadas.

Gerenciamento de estoque

Outro benefício é poder fazer o gerenciamento de estoque com mais precisão.

Com a análise, é possível prever quando o estoque precisa ser reabastecido e já preparar o pedido de compra.

Assim, a empresa não corre o risco de ficar sem insumos ou sem mercadoria.

Setor financeiro

O setor financeiro também pode se beneficiar da análise estatística preditiva para saber com mais precisão e critério qual o risco envolvido na concessão de crédito para o cliente.

Assim, a organização possui mais autonomia para tomar decisões mais assertivas e manter sua saúde financeira.

Redução de custos

Existem várias maneiras pelas quais a análise preditiva pode ajudar seu negócio a reduzir custos.

Um deles, que já comentamos, é a redução de riscos, já que o conhecimento possibilita que a empresa tenha um entendimento completo sobre o perfil de seu consumidor.

Se você analisar todos os dados que possui, como comportamento, padrões de compra e navegação, interações nas redes sociais, entre outros, poderá definir os melhores horários e canais para se comunicar com seus clientes.

Isso ajuda os líderes a tomarem decisões eficientes.

Além disso, a análise preditiva é especialmente indicada para ser aplicada no seu marketing.

Com isso, você poderá criar campanhas lapidadas para a sua audiência e suas necessidades futuras, aumentando a assertividade dos investimentos e potencializando o ROI.

Como fazer uma análise preditiva?

Embarcar no ramo de análise preditiva é um verdadeiro desafio, por isso, é necessário ter cautela na hora de modernizar o seu negócio.

Se a sua empresa não possui uma infraestrutura e nem uma cultura voltada aos dados, esse processo pode levar algum tempo e requer alguns testes.

Algumas etapas podem ser seguidas para que seja possível fazer uma análise eficiente e adequar seu negócio a uma realidade data-driven. Que tal aprendê-las? Confira!

Defina o objetivo

Antes de começar a análise preditiva, é preciso saber qual será sua finalidade. Portanto, a primeira etapa do processo é definir os objetivos e as metas a serem alcançadas. Alguns exemplos de metas:

  • redução de custos;
  • prever tendências de negócios;
  • analisar o comportamento do cliente;
  • pesquisa sobre lançamento de produto.

Escolha as metas

A seguir, você deve transformar seus objetivos em metas de análise.

No caso de prever o comportamento do consumidor, por exemplo, você pode definir um modelo de análise de perfil.

O principal ponto aqui é proporcionar uma característica analítica ao objetivo, de modo que tecnologias, cálculos e modelos possam ser aplicados de forma contínua.

Faça a captação de dados

O próximo passo é começar a captação de dados necessários para a análise.

É preciso se atentar quanto à qualidade dos dados, buscando fontes confiáveis, como a base de dados interna, redes sociais, pesquisa, entre outros.

Também é recomendado usar uma ferramenta de coleta para ter mais precisão e estabilidade de dados.

Prepare e analise os dados

Com todos os dados coletados, se inicia o processo de análise. Aqui, é essencial ter conhecimentos estatísticos para que seja feita a análise adequada dos gráficos resultantes.

Crie uma modelagem

A modelagem de dados talvez seja o principal desafio dentro de uma operação preditiva — e o resultado palpável da estratégia.

O que é um modelo? Trata-se de organizar as informações coletadas em um diagrama simples a partir de um sistema qualquer que seja completo, como um aplicativo.

Ou seja, quais os stakeholders envolvidos? Como as pessoas vão utilizar esse aplicativo?

Como os dados são inseridos nesse sistema e qual seu caminho nele? Quais informações serão valiosas para sua operação e onde elas serão armazenadas?

Inclusive, criamos um guia completo sobre BPMN que explica mais sobre esse processo tão complexo.

O ponto aqui é entender os padrões dos dados, possibilitando que o time técnico possa moldar a estratégia de análise preditiva, otimizando a coleta, armazenamento, processamento e análise.

É o modelo que vai possibilitar que a equipe realize as análises de maneira correta, conquistando os resultados esperados.

Monitore regularmente

Por fim, mantenha um olho atento no desempenho de seus modelos preditivos.

Quais resultados ele produziu? Em quais áreas foi aplicado e como ajudou seu setor? Os métodos analíticos são avançados o suficiente?

Repita essa ação mensalmente para garantir que nada saia do controle.

O uso da análise preditiva na indústria

A grande vantagem da análise preditiva é a flexibilidade de se encaixar nas demandas de diferentes tipos de negócio, incluindo a indústria.

Mas como e quais benefícios o uso de análise preditiva traria para essas empresas?

Bom, vamos pegar o exemplo de uma organização de manufatura, com foco na usinagem de metais pesados.

Nesses negócios, o downtime do maquinário pode custar muito caro, sem contar os custos de manutenção e ociosidade, que pesam no bolso da organização.

Com a análise preditiva, é possível monitorar a condição e o desempenho dos equipamentos, otimizando as rotinas de manutenção preditiva e preventiva, bem como prevendo as falhas antes que as mesmas aconteçam.

Ao captar dados do chão de fábrica, as ferramentas podem considerar informações de relatórios de manutenção dos técnicos, bem como dos sensores IoT que monitoram a cadeia produtiva, avaliando questões como temperatura, umidade, nível de ruído, qualidade do ar, uso de energia e tempos de execução.

Um dos usos mais populares dessa tecnologia na indústria é prever paradas nas máquinas, identificando seu motivo e também sugerindo ações de melhoria.

Assim, a empresa pode se planejar com antecedência, criando um calendário de manutenção preventiva assertivo, que não prejudique a cadeia produtiva e nem a qualidade das entregas.

A análise preditiva no agronegócio

Ao entender mais sobre a evolução de alguns campos de indústria, é possível visualizar um futuro onde a maior parte do trabalho seja orientada por dados. Esse cenário não é diferente no agronegócio.

Pelo contrário, uma vez que a indústria passar da Agricultura 4.0 para a Agricultura 5.0, espera-se uma integração completa entre robôs e humanos, potencializados pela Inteligência Artificial, machine learning e, claro, análise preditiva.

No entanto, a coleta de dados sempre foi um problema no setor, já que manualmente o processo é limitado e impreciso.

Com a ajuda de sensores IoT e dispositivos conectados à internet, bem como o edge computing, é possível coletar, armazenar e processar enormes quantidades de dados.

Um dos principais desafios que esse tipo de inovação permite vencer é o entendimento sobre o clima e as condições que afetam o plantio e também a criação de fontes de proteína animal.

Com o uso de dados históricos e o auxílio de algoritmos avançados, é possível prever eventos específicos e receber insights sobre como vencê-los, flexibilizando a cadeia produtiva de modo que sobreviva às alterações climáticas.

Além disso, os dados aumentam a visibilidade dos líderes de negócio em vários aspectos, como no seu nível de desperdício e perdas.

Desse modo, o agronegócio pode incorporar a análise preditiva com foco em evoluir as cadeias de cold chain, evitando perdas e saindo na frente da concorrência no quesito rastreabilidade, qualidade e confiabilidade.

Análise preditiva e sua relação com outras tecnologias

Para realizar a análise preditiva, a empresa deve ter em mente que esse é um processo que não se faz sozinho, mas acompanhado de várias outras tecnologias capacitadoras. Que tal conhecer as principais?

Análise preditiva e Business Intelligence

Ao realizar uma análise preditiva na sua empresa, você essencialmente está aplicando uma ação do guarda-chuva de Business Intelligence.

Conforme explicamos no guia sobre BI, trata-se da coleta, armazenamento e análise de dados de negócio, em busca de insights que ajudem a melhorar a tomada de decisão.

Bom, a análise preditiva é exatamente isso, só que vai além e propõe ações executáveis, com base em algoritmos avançados.

Logo, uma empresa madura em BI tem o que é necessário para iniciar as iniciativas de análise preditiva!

Análise preditiva e Big Data

Agora, o Big Data é o que alimenta as ferramentas de coleta de dados, bem como serve de matéria-prima para que os algoritmos e modelos possam ser construídos.

Uma boa conexão ao Big Data é mais do que essencial!

Análise preditiva e inteligência artificial

Dois termos semelhantes e totalmente relacionados.

A Inteligência Artificial é o combustível da análise preditiva, já que esse método visa não apenas considerar dados históricos, mas busca prever as diferentes possibilidades futuras.

Para tanto, necessita de aplicações que possam alimentar os algoritmos com dados externos coletados em tempo real, de modo que as aplicações baseadas em IA utilizem suas capacidades analíticas para encontrar padrões, comportamentos e desenhar cenários futuros.

Quais setores têm usado a análise preditiva?

Vários setores do mercado já utilizam a análise preditiva em seu dia a dia, com empresas cada vez mais se destacando no mercado por conta do valor que o método agrega. Confira alguns dos principais:

Varejo

Manter seu estoque sempre abastecido é um dos grandes desafios do varejo. Afinal, a falta de produtos ocasiona frustração e prejudica a experiência de compra.

Com a análise preditiva, as empresas podem utilizar os dados para prever os produtos com maior giro em determinado momento do ano, bem como os motivos para isso e quais incentivos podem ser utilizados para potencializar as métricas.

Assim, é possível se planejar de modo a garantir que as prateleiras nunca fiquem em falta.

Área da saúde

A análise preditiva pode ajudar os médicos a fazer diagnósticos corretos, bem como determinar os resultados prováveis ​​de tratamentos para diferentes condições de saúde.

Além disso, falamos de benefícios práticos, como a redução no tempo de espera nas salas de emergência, ajudando os líderes a melhor organizarem os turnos.

Setor público e governo 

No caso do governo, a análise preditiva pode ser uma das diretrizes das smart cities, ajudando a administração pública a identificar possíveis fraudes, bem como entender possíveis problemas de saúde em regiões específicas do município.

Setor de RH

Por fim, a análise preditiva pode ser implementada em setores específicos da sua empresa, como o RH!

Esse método ajuda organizações a melhorarem seu processo seletivo, reduzindo o turnover e enriquecendo a sua cultura organizacional.

Ao mergulhar nos dados relativos ao departamento pessoal e gestão de capital humano, é possível executar várias tarefas antes impensáveis, como prever pedidos de demissão.

O People Analytics já é um tipo de metodologia que utiliza as bases da análise preditiva para melhor gerenciar colaboradores, com base em dados que refletem o comportamento de cada um.

Exemplos de empresas que usam a análise preditiva

É comum falarmos que, cada vez mais, a concorrência se torna mais difícil. Um dos motivos é o uso de dados como “parceiro” do planejamento estratégico, algo que várias empresas já fazem.

Que tal alguns exemplos?

O GrubHub, uma empresa americana do ramo de delivery, utiliza dados demográficos para fazer previsões inteligentes sobre quais os melhores itens para ofertar a cada usuário.

Já o Caesars Entertainment, grupo que controla cassinos e hotéis, utiliza o método para entender a volatilidade de staffing em determinados períodos do ano. Assim, é possível programar a contratação temporária de mais profissionais logo antes de períodos de alta.

Na área da saúde, o Texas Children’s Hospital utilizou a análise preditiva para prever episódios de cetoacidose diabética nos pacientes, dando tempo suficiente para os profissionais intervirem antes da condição acontecer.

Como a automatização pode facilitar o processo de análise preditiva de dados?

Por fim, aderir à análise preditiva é não somente um passo em direção à modernização, mas uma verdadeira transformação de processos e possibilidades de um negócio.

É por isso que a utilização de tecnologia capacitada é tão importante.

Integração é a palavra-chave, já que tudo que é “preditivo” hoje depende de uma boa e ampla coleta de dados.

Nesse ponto, a automatização de processos tem um papel fundamental, já que é necessário contar com sistemas autônomos, capazes de identificar, classificar, processar e de modo geral manter os dados seguros.

Além disso, o monitoramento do desempenho dos setores exige que a tecnologia possa ler os dados em tempo real, emitindo alertas, relatórios e executando demais ações de forma autônoma.

BI da TOTVS 

Agora, sua empresa quer transformar dados em resultados presentes e também futuros? Então implemente todo potencial da análise preditiva com o BI da TOTVS!

A nossa tecnologia ajuda sua organização a analisar dados de forma aprofundada, com acesso a dashboards e indicadores que tornam sua operação mais transparente.

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Conclusão

Agora que já vimos o que é análise preditiva, podemos entender a importância dos dados nos dias atuais. Utilizar essas informações a favor da empresa pode gerar muitos benefícios, concedendo uma enorme vantagem estratégica.

A análise preditiva ainda é uma metodologia tímida em relação ao seu uso pelo mercado, mas com enorme potencial e que já beneficia as empresas que a utilizam.

E o seu negócio, pronto para embarcar em uma jornada em direção a uma realidade data-driven? Use a análise preditiva ao seu favor!

Agora, antes de finalizar, que tal seguir aprendendo conosco? Um banco de dados é um elemento essencial da infraestrutura de TI de uma empresa atual.

É o coração de uma operação digitalizada — por isso, líderes e gestores devem entender o que é, como funciona e quais os diferentes tipos no mercado.

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