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Análise preditiva: “o que pode acontecer?”

Análise preditiva é estratégia utilizada para entender o comportamento dos consumidores

Se você trabalha na área de marketing digital, com toda certeza já ouviu falar sobre Big Data. O termo descreve o volume de dados coletados e armazenados diariamente em uma empresa, a partir de informações dos próprios consumidores de diferentes canais de comunicação online. Esses dados podem ser cruzados e resultar em insights que otimizem a empresa e aumentem sua competitividade e valor no mercado.

Mas como é que funciona o trabalho em cima desse grande volume de informações? A análise de dados, conhecida como Big Data Analytics, é o trabalho analítico sobre todos os dados que são coletados e interpretados de usuários diariamente. Quando examinamos esse volume por meio de soluções inteligentes, podemos definir padrões e definir a melhor maneira de tomar decisões.

Os grandes sistemas de análise de dados, geralmente, incluem informações internas e fontes externas, semiestruturadas ou não estruturadas (como dados de cliques em um site, conteúdos das redes sociais, e-mail de clientes, respostas de pesquisas, entre outros). Além disso, ao analisar todos esses dados em tempo real, a empresa consegue traçar possíveis comportamentos de um cliente no mercado futuro para “prever” tendências. O trabalho é realizado com a ajuda de algoritmos complexos e pode ocorrer de diferentes maneiras.

 

Quais são os tipos de análises existentes?

De acordo com o Gartner Group, líder mundial em pesquisa e consultoria em tecnologia da informação, existem quatro estágios de análise dentro das empresas. No primeiro, conhecido como análise descritiva, é necessário responder perguntas do passado, como “o que aconteceu?”; o segundo é relacionado à um diagnóstico para que seja possível entender “por que aconteceu”; já no terceiro nível, trabalhamos com as análises preditivas (“o que vai acontecer?”) e, no quarto, análises prescritivas (“o que fazer?”).

A análise preditiva tornou-se uma ferramenta importante para o processo de Big Data. Com o mercado cada vez mais imprevisível e as tecnologias aumentando o número de possibilidades, é de grande utilidade que os tomadores de decisão de uma empresa consigam entender comportamentos dos seus consumidores e possíveis acontecimentos futuros baseando-se no seu histórico.

A partir dessa análise, é possível que uma empresa identifique tendências, entenda seus clientes para uma melhora na comunicação e, consequentemente, otimize o desempenho de seus negócios. Ao segmentar os consumidores em grupos de consumo, por exemplo, podem ser criadas ofertas e promoções que chamem a atenção do público. Outro exemplo é que um atendimento pode ser mais eficiente quando os produtos mais procurados por um cliente estão mais visíveis em uma loja.

 

Mas o que é a análise preditiva exatamente?

A análise preditiva surgiu na década de 1980 e, ao longo do tempo, foi se transformando para que pudesse se adaptar à tecnologia e às novas necessidades das empresas. De maneira geral, ela trata-se de considerar a probabilidade de determinado evento acontecer no futuro. Para que essa “previsão” seja feita, são utilizados dados para avaliar cenários e mapear estratégias. A partir de pesquisas de padrões comportamentais, é possível prever como será o comportamento futuro de um determinado grupo e tomar decisões mais assertivas. O modelo utiliza de uma variedade de dados que chegam à uma conclusão, e é muito útil, por exemplo, ao avaliar tendências de consumo.

Para que a análise preditiva aconteça, são utilizadas tecnologias que possuímos hoje em dia, como a mineração de dados, machine learning, inteligência artificial e estatística, com o alto volume de informações que conseguimos coletar diariamente graças a ela. Quando aplicada no marketing, a análise preditiva é capaz de ajudar uma empresa a antecipar determinados acontecimentos e ações e, com base nelas, obter insights no presente.

Ao aplicar com sucesso esse tipo de análise, as empresas podem, efetivamente, interpretar grandes dados para seu benefício. A mineração de dados e análise de textos, juntamente com as estatísticas, permitem que os usuários criem inteligência preditiva descobrindo padrões e relacionamentos nos dados estruturados e não estruturados. Os dados que podem ser usados prontamente para análise são dados estruturados, como por exemplo idade, sexo, estado civil, renda, entre outros. Dados não estruturados são dados textuais em notas de call center, conteúdos em mídias sociais ou qualquer outro tipo de texto aberto, utilizado no processo de construção do modelo.

A análise preditiva permite que as organizações se tornem proativas, voltadas para o futuro, antecipando resultados e comportamentos com base nos dados e observando uma pressuposição ou suposições.

 

Fonte: Predictive Analytics Today

 

Quais são as vantagens da análise preditiva?

A análise preditiva é capaz de utilizar dados, algoritmos e técnicas de machine learning para prever situações futuras. Por meio desses dados, podem ser criados modelos preditivos que conseguem prever as necessidades e problemas do mercado, podendo antecipar suas soluções. Hoje, de acordo com a Udacity, ela se concentra especialmente cinco capacidades: identificar tendências, prever comportamentos, entender as reais necessidades de clientes, promover a tomada de decisões baseadas em dados confiáveis e melhorar o desempenho dos negócios.

O uso de análise preditiva, além de proporcionar dados detalhados e otimizar processos, está sendo cada vez mais procurada por oferecer benefícios como:

  • Detectar fraudes: a combinação de vários métodos de análise pode melhorar a detecção de padrões e evitar comportamentos criminosos. À medida que a segurança cibernética se torna uma preocupação crescente, a análise comportamental de alto desempenho examina todas as ações em uma rede em tempo real, para identificar anormalidades que podem indicar fraude, vulnerabilidades e ameaças persistentes;
  • Otimizar campanhas de marketing: a análise preditiva é usada para determinar as respostas ou compras dos clientes, além de promover oportunidades de venda cruzada. Os modelos preditivos ajudam as empresas a atrair, reter e expandir seus clientes mais lucrativos;
  • Melhorar operações: muitas empresas utilizam a análise preditiva para prever estoque e gerenciar recursos. As companhias aéreas, por exemplo, utilizam a estratégia para definir preços de passagens; os hotéis tentam prever o número de hóspedes em determinada noite para maximizar a ocupação e aumentar a receita. A análise permite que as organizações, de maneira geral, funcionem mais eficientemente.

 

Como funciona?

A análise preditiva pode ser aplicada de diversas maneiras, como por exemplo:

1. Marketing: seu uso no marketing pode ajudar a entender os perfis dos clientes e, consequentemente, entender quais são as melhores maneiras de impactá-los. Por meio dela, é possível extrair informações valiosas sobre o comportamento dos consumidores online e quais ações podem ser realizadas para que os produtos sejam comprados;

2. Planos de saúde: além de detectar fraudes, a indústria de seguro de saúde está tomando medidas para identificar os pacientes com maior risco de doenças crônicas e descobrir quais são as melhores intervenções. A Express Scripts, uma grande empresa de benefícios farmacêuticos, utiliza análises para identificar aqueles que não aderem aos tratamentos prescritos, resultando em uma economia de US$ 1,500 à US$ 9,000 por paciente;

3. Serviços bancários e financeiros: o setor financeiro, com enormes quantidades de dados e dinheiro em jogo, há muito tempo adotou a análise preditiva para detectar e reduzir fraudes, medir o risco de crédito, maximizar as oportunidades de venda cruzada e reter clientes valiosos;

4. Varejo: varejistas estão utilizando a análise para determinar quais produtos estocar, a eficácia dos eventos promocionais e quais ofertas são as mais apropriadas para os consumidores. A Staples, por exemplo, analisa o comportamento do consumidor para fornecer uma visão completa de seus clientes e realizou um ROI de 137%;

5. Setor de energia: seja prevendo falhas de equipamentos e futuras necessidades de recursos, mitigando riscos de segurança e confiabilidade ou melhorando o desempenho geral, o setor de energia adotou a análise preditiva com vigor. O Salt River Project é o segundo maior utilitário de energia pública dos EUA e um dos maiores fornecedores de água do Arizona. As análises dos dados do sensor da máquina preveem o quanto as turbinas geradoras de energia precisam de manutenção;

6. Governos e o setor público: os governos têm sido atores-chave no avanço das tecnologias de computação. O US Census Bureau vem analisando dados para entender as tendências da população há décadas. Os governos, agora, utilizam a análise preditiva como muitos outros setores – para melhorar o serviço e o desempenho, detectar e prevenir fraudes e entender melhor o comportamento do consumidor. Além disso, também estão utilizando esse tipo de análise para aprimorar a segurança cibernética;

7. Fabricação: para os fabricantes, é muito importante identificar fatores que levam à redução de falhas de qualidade e produção, bem como otimizar as peças, os recursos de serviço e a distribuição. A Lenovo é apenas uma fabricante que usou a análise preditiva para entender melhor as declarações de garantia – uma inciativa que levou a uma redução de 10% a 15% nos custos de garantia.

 

Fonte: Predictive Analytics Today

 

Cases de sucesso

Diversas empresas já adotaram a estratégia para que seu trabalho seja otimizado. Uma delas, por exemplo, é a Amazon, que tem como objetivo antecipar desejos dos seus clientes através de uma análise comportamental, e realizar entregas antes mesmo dos clientes pedirem um produto. Caso a pessoa não queira, não é necessário devolver e nem pagar por ele. Isso acontece pois, por meio do Amazon Go, a empresa acredita conseguir compreender quando um cliente precisa de determinado produto:

 

 

Outro trabalho realizado e bastante conhecido foi da Hekima para o Governo Federal, durante uma campanha de Copa do Mundo em 2014. O país passava por uma situação delicada na política, com diversas manifestações diariamente acontecendo nas ruas. Por meio da combinação de algoritmos, dados e uma equipe multidisciplinar, foi possível analisar a movimentação nas ruas e nas redes sociais para prever quais manifestações ficariam cheias, quais seriam mais violentas e quais seriam mais pacíficas, por exemplo.

Dessa maneira, as ações passaram a ser baseadas em dados e não apenas em achismos por parte dos órgãos federais durante o evento.

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