O Predictive Analytics é um dos avanços mais úteis que a transformação digital gerou para a gestão empresarial. Afinal, ainda que outros tipos de análises já fossem utilizados, é ele que permite aos negócios maximizar a obtenção de informações relevantes a partir de seu histórico de dados.

Nesse sentido, o que diferencia esse modelo analítico dos demais é sua capacidade de antecipação, prevendo tendências, riscos, dificuldades, oportunidades, eventos e cenários. Além disso, ele atua sobre um grande volume de subsídios, aumentando a exatidão dos insights e, portanto, a segurança das decisões.

Se você não quer perder suas vantagens, confira este conteúdo que explica como a análise preditiva ajuda as empresas!

O que é e como funciona o Predictive Analytics?

Predictive Analytics, ou análise preditiva, é um modelo analítico de Data Science em que os dados históricos são avaliados, determinando a relação entre variáveis e mapeando padrões, a fim de prever tendências ou potenciais cenários futuros.

Apesar de poder ser feito manualmente, seu melhor funcionamento ocorre quando utiliza recursos de Advanced Analytics — como Inteligência Artificial e Machine Learning — associado a metodologias tradicionais — regressão e estatística — em um grande volume de informações disponíveis no ambiente digital.

Por que é importante contar com o Predictive Analytics na gestão empresarial?

Fazer previsões sobre o futuro permite aos empreendimentos anteciparem a identificação de riscos ou oportunidades. Isso por si só coloca qualquer empresa em vantagem competitiva — ainda mais em um mercado tão dinâmico e volátil quanto o atual, certo? 

Dessa forma, o Predictive Analytics ganha importância por tornar a gestão segura, uma vez que as decisões passam a se basear em cenários e estimativas estatísticas bastante sólidas. Além disso, o negócio consegue ganhar tempo para se preparar para os eventos, evitando ou minimizando seus impactos negativos e aproveitando chances positivas.

Como ele se relaciona com o conceito de Foresight?

O Foresight também está entre os modelos de inteligência preditiva, mas envolve ir um passo além do Predictive Analytics, uma vez que serve como análise prescritiva, definindo quais são as ações a serem tomadas para atingir os resultados almejados. 

Basicamente, utiliza os cenários traçados pela análise preditiva para estabelecer a opção ideal e regredir desse objetivo até o ponto atual, antecipando as consequências das ações. Com essa combinação as empresas conseguem ter um mapa do melhor caminho a seguir.

Enquanto são semelhantes por tratarem do futuro, são bastante distintos em relação ao recorte e aos objetivos. Pois, o primeiro é sobre como chegar, e o segundo responde acerca do que é viável alcançar. Assim, eles são complementares.

Quais são os benefícios do uso da análise preditiva nos negócios?

Que investir no Predictive Analytics é vantajoso para as empresas já é possível perceber, não é mesmo? Mas para que não restem dúvidas, confira a seguir seus benefícios.

Aumento da previsibilidade financeira

Um dos principais usos para o Predictive Analytics nos negócios é para a previsão do fluxo de caixa, ampliando a capacidade de os gestores anteciparem quaisquer contratempos que prejudiquem a liquidez e a saúde financeira do empreendimento.

A partir do registro histórico das demonstrações anteriores é viável projetar o volume de vendas, outras receitas e as despesas futuras. Com isso, há mais segurança para investir ou responder a crises econômicas, por exemplo.

Otimização das campanhas de marketing

A segmentação comportamental é outra aplicação do Predictive Analytics que vem sendo amplamente usada na gestão empresarial. Ela antecipa a resposta dos consumidores às estratégias de marketing, permitindo otimizá-las.

Ou seja, a análise preditiva indica qual é o melhor direcionamento das campanhas — incluindo canais, linguagem, conteúdos, horários etc. — para promover o aumento das compras ou a atração de novos clientes.

Redução de riscos

Quando se trata de detecção de riscos, os melhores resultados surgem sempre da previsão das situações. Afinal, é por meio da antecipação que se consegue evitar danos ou, ao menos, minimizar seus efeitos.

Assim, a análise preditiva se aplica para estabelecer probabilidades e identificar anormalidades no mercado, projetando cenários negativos a fim de preparar a empresa para agir proativamente.

Maior aproveitamento de oportunidades

A identificação antecipada de oportunidades também gera tempo para a empresa. Nesse caso, para planejar como aproveitá-las e prover os recursos necessários para tanto, maximizando os ganhos. Dessa maneira, a capacidade do Predictive Analytics de estabelecer cenários e fixar probabilidades serve para preparar reações a eventos positivos.

Melhoria do relacionamento com o cliente

No CRM, a análise preditiva possibilita a elaboração de abordagens adequadas para cada perfil de cliente, gerando interações satisfatórias e resolutivas capazes de desenvolver um melhor relacionamento com o público. No futuro essa previsibilidade só tende a crescer, atingindo um maior nível de personalização que deve agradar ainda mais.

O que é necessário para colocar o Predictive Analytics em prática?

Para colocar a análise preditiva em prática é preciso ter em mente que algumas etapas são necessárias para preparar a empresa para a implementação dessa solução, bem como outras envolvem um trabalho complexo com dados. Veja a seguir os principais passos para isso!

Mentalidade e cultura

Para começar, é fundamental desenvolver uma mentalidade e uma cultura Data Driven na equipe. Desse modo, os recursos analíticos são tanto valorizados quanto efetivamente implementados no dia a dia. Sem isso, não é viável maximizar o aproveitamento deles na empresa, limitando seus impactos.

Planejamento

Alinhar o foco do projeto, estabelecendo quais são os objetivos a atingir ou os problemas a resolver, evita que o investimento não gere resultados. Com base nisso, o empreendimento obtém uma visão completa das ações e recursos necessários para ter sucesso.

Coleta e tratamento de dados

Como os dados são a matéria-prima dessa atividade, o próximo passo é coletá-los. No ambiente digital, tanto canais de comunicação, atendimento e vendas quanto os sistemas da empresa servem de fonte. Já o tratamento inclui a preparação e análise das informações a fim de:

• remover o que é desnecessário;
• estruturar e organizar os subsídios;
• estabelecer as variáveis;
• classificar e correlacionar os elementos.

Criação e monitoramento do modelo preditivo

A partir das correlações estabelecidas, o modelo preditivo é criado, se tornando o padrão para analisar os dados, definir cenários, mapear tendências e gerar insights sobre o futuro da empresa. Visando garantir sua eficiência, também é preciso acompanhar continuamente seu desempenho, fazendo ajustes sempre que necessário.

Negar os impactos positivos do Predictive Analytics nos negócios é deixar escapar uma oportunidade de obter vantagem competitiva. Não só sua importância e benefícios corroboram para isso, como as várias aplicações demonstram o quanto é útil investir nele.

No entanto, como começar a colocar isso em prática? Pensando nisso, montamos este guia repleto de informações importantes sobre a transformação digital baseada em 5 pilares fundamentais. Clique aqui e baixe nosso e-book gratuito!