Diante do cenário de transformação digital que as empresas vêm acompanhando nos últimos anos, novas ferramentas e conhecimentos estão à disposição dos gestores. Dessa forma, a inteligência preditiva, isto é, a análise embasada de dados para fazer projeções assertivas sobre o futuro, torna-se fundamental para negócios em busca de crescimento.

Não são apenas as empresas que já nasceram digitais ou com um "pé na tecnologia" que podem se valer desse conhecimento. A inteligência preditiva serve para todos, até mesmo para os negócios mais tradicionais que estão em busca de inovação. Afinal, inovação tem a ver com novas formas de executar processos e, principalmente, com inserir o pensamento digital no dia a dia da organização.

Saiba mais sobre inteligência preditiva — ou análise preditiva, outro nome conhecido — e entenda como aplicar na sua área.

O que é a inteligência preditiva?

A inteligência preditiva é um método de:

coleta, mineração, acompanhamento e análise de dados com o objetivo de projetar um cenário ou acontecimento mais assertivo sobre determinado setor ou processo dentro da empresa.

Ela pode ser aplicada, por exemplo, para prever quando um cliente vai cancelar uma compra (os comportamentos prévios antes do cancelamento são monitorados e registrados, de modo que o sistema sabe identificar quando aquele padrão acontecerá de novo).

É muito utilizada também nos e-commerces para operações de cross selling ou up selling. Quando o cliente está finalizando a compra e se depara com a frase "pessoas que adquiriram este produto também compraram...", são os sistemas de análise preditiva que podem "prever" de qual item o consumidor também vai gostar.

Mas atenção!

É importante usar a palavra "prever" entre aspas porque não se trata de uma previsão sem embasamento. A inteligência preditiva se utiliza de padrões de registro de dados para entender qual o cenário mais provável a partir daquelas informações.

Como funciona a aplicação da inteligência preditiva?

Na prática, a inteligência preditiva é um conceito muito mais antigo do que se pode imaginar.

O método de registrar, acompanhar e analisar dados em busca de projeções já era utilizado em táticas militares nas guerras da década de 1940, especialmente na segunda grande guerra, com os grandes computadores pioneiros que ocupavam paredes inteiras.

É claro que a tecnologia mudou o jogo completamente. Afinal, são milhares de dados disponíveis, com processadores cada vez mais potentes, capazes de registrar milhares de informações por segundo à disposição de um clique. No entanto, o que fazer com todo esse material?

A inteligência preditiva demanda que o gestor responsável por aquela análise saiba como tratar os dados colhidos. Pensando nisso, confira um passo a passo básico para aplicação desse método. Ele pode ser modificado conforme as demandas de cada empresa.

Passo a passo de um projeto de inteligência preditiva

1. Definição dos objetivos: o gestor ou o responsável pelo desenvolvimento do projeto deve se perguntar qual é o objetivo final da análise, isto é, o que exatamente ele quer saber e se esse objetivo é mensurável;
2. tradução dos objetivos em metas de análise: é muito comum que, no começo de um projeto, a definição dos objetivos fique um pouco fora da realidade. Por isso essa segunda etapa é tão fundamental. É na hora de traduzir o objetivo em uma meta (que pode ser medida em termos de quantidade de tempo ou período analisado) que as ações a serem tomadas passam a ficar mais claras;
3. coleta de dados: se o gestor já sabe o que precisa medir, é hora de ir atrás desses dados. É fundamental, para essa etapa, que a fonte dos dados seja de extrema confiança. Podem ser registros internos, pesquisas por meio de consultorias ou até coletas em redes sociais, mas é preciso garantir a qualidade desses dados por meio de sua confiança em quem está repassando a informação;
4. preparo e análise dos dados: o preparo é como se fosse uma triagem dos dados que serão utilizados. Imagine que, na coleta, muitas informações que não são de interesse para aquela análise específica também foram captadas. O preparo garante que o analista vai se concentrar nos dados relevantes para aquela pesquisa. A análise, por sua vez, é a interpretação dessas informações para chegar a padrões de comportamento e de projeções futuras;
5. modelagem: uma vez que o gestor (ou responsável pelo projeto) tenha feito uma primeira análise, aquilo pode servir de base para análises futuras. Assim se cria uma modelagem, isto é, um modelo matemático com padrões de técnicas e estatísticas que vão processar os dados coletados;
6. monitoramento: todo modelo de análise preditiva deve ser acompanhado regularmente, porque não se trata de um padrão estático. As informações mudam e os comportamentos se alteram, logo, os resultados também podem mudar ao longo do tempo.

Quais as vantagens de usar a inteligência preditiva no negócio?

À medida que as ferramentas de transformação digital vão sendo incorporadas pelas empresas, é natural que líderes se perguntem: afinal, em meio a tantas novidades, qual é a ideal para meu negócio?

No entanto, é preciso construir um novo mindset, uma nova percepção. A transformação digital não se trata de uma série de modelos operacionais digitalizados que servem apenas para automação de dados ou para deixar os processos mais ágeis. Ela é uma mudança de mentalidade.

As empresas não devem se apropriar do digital, elas devem passar a pensar digital. Nesse sentido, a inteligência preditiva não se torna apenas mais uma ferramenta, mas passa a fazer parte da estratégia do negócio. Ela é fundamental para que os gestores possam, por exemplo:

• identificar qual o melhor canal para se comunicarem com seus clientes nas estratégias de marketing;
• entender as preferências de compra dos clientes;
• identificar períodos de aumento ou baixa no tíquete médio;
• criar metodologias para conduzir reuniões de forma mais eficiente;
• mapear leads com taxas de acerto muito maiores;
• fazer a nutrição de leads;
• reduzir custos com ações de marketing que não são tão eficazes;
• reduzir o churn rate;
• criar segmentações mais bem embasadas entre os clientes, entre outras vantagens.

A inteligência preditiva se tornou tão atraente porque é uma ferramenta importante com a qual os gestores podem contar para tomar melhores decisões. Ela ajuda a vender, a entender comportamentos do consumidor, a criar conexões com as equipes e a antecipar problemas internos, além de poder ser utilizada praticamente em qualquer negócio ou setor. Se você ainda não aplica a análise preditiva na sua área, essa é uma boa hora para começar!

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