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.

É possível utilizar essa análise para planejar a estratégia do negócio com base em estatísticas ao invés de seguir apenas uma teoria. Neste artigo, falaremos mais sobre o assunto e sobre como essa técnica pode beneficiar seu negócio.

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. 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, de certo modo, a análise desse grande volume de dados, 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.

Vantagens da análise de dados preditiva

Como vimos, a análise e avaliação preditiva pode ser muito útil para as empresas. A seguir, falaremos mais sobre suas principais vantagens:

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. 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.

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 em concessão de crédito para o cliente. Assim, a organização possui mais autonomia para tomar decisões mais assertivas e manter sua saúde financeira.

Como fazer uma análise preditiva?

Algumas etapas podem ser seguidas para que seja possível fazer uma análise eficiente. Veja a seguir:

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:

• Analisar o comportamento do cliente;
• Prever tendências de negócios;
• Pesquisa sobre lançamento de produto,
• Redução de custos.

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.

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

Análise preditiva de dados

Por fim, 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.

A importância da análise de dados

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

Entenda mais sobre o que é um banco de dados corporativo e qual a importância dele para sua companhia.