Análise preditiva: como antever o futuro e se preparar para o que está por vir

Daniela Schermann
Análise preditiva: como antever o futuro e se preparar para o que está por vir

Análise preditiva é uma metodologia estatística que tem a intenção de descobrir padrões de dados para fazer uma previsão do que pode acontecer. Ela possui inúmeras aplicações no mundo dos negócios. Descubra como utilizar a análise preditiva para prever o futuro e obter inteligência competitiva.

E se você pudesse prever o futuro? Os avanços tecnológicos ainda não possibilitaram viagens no tempo nem criaram ferramentas que sejam capaz de realmente ver o futuro. Mas hoje é possível prever situações e tendências, antecipar crises e identificar oportunidades futuras. Tudo isso é feito a partir da análise preditiva, e este é o nosso tema de hoje.

A análise preditiva surgiu como um conjunto de técnicas estatísticas que tem a intenção de descobrir padrões de dados invisíveis ao olho humano e fazer uma previsão do que pode acontecer.

Com os avanços tecnológicos, a análise preditiva evoluiu muito. As novas tecnologias fornecem um grande volume de dados, que possibilitam uma infinidade de análises. Unindo ferramentas de Big Data Analytics com técnicas de análises preditivas, é possível fazer previsões cada vez mais apuradas.

É por isso que a análise preditiva se tornou uma ferramenta estratégica e vem sendo cada vez mais utilizada por empresas interessadas em obter inteligência competitiva. E é por isso também que eu vou te mostrar como você pode aplicar a análise preditiva no seu negócio.

Análise preditiva: o que é?

Análise preditiva é uma metodologia estatística que cria modelos preditivos para analisar dados e avaliar um cenário ou situação específica. Os modelos preditivos são funções matemáticas aplicadas a um banco de dados com o objetivo de identificar padrões e prever o que pode acontecer.

Atualmente, somos capazes de gerar um volume de dados gigantescos. Pense na quantidade de rastros e informações que você fornece para as empresas diariamente. Toda vez que você usa seu cartão de crédito ou débito, desbloqueia a tela do seu smartphone, faz uma busca no Google, posta nas redes sociais, abre ou clica em um email ou faz um trajeto com o Waze ou GPS do seu telefone ligado, você está gerando dados.

As ferramentas de Big Data Analytics são capazes de organizar e analisar esse grande volume de dados. E as técnicas de análise preditivas, aliadas a técnicas de machine learning, algoritmos e outras ferramentas tecnológicas, são capazes de identificar padrões nesse amontoado de informações e utilizar esses padrões para prever comportamentos futuros.

Entendeu por que prever o futuro não tem nada a ver com magia, e sim com tecnologia e matemática?

Análise preditiva: como antever o futuro e se preparar para o que está por vir

Aplicações da análise preditiva no seu negócio

No mundo dos negócios, a análise preditiva pode ser aplicada de diferentes formas. Ao aplicar modelos preditivos, é possível entender as reais necessidades do seu cliente, tomar decisão com base em dados, prever comportamentos, identificar tendências e oportunidades e antecipar crises.

Marketing

A análise preditiva aplicada ao marketing vai ajudar sua empresa a identificar o perfil dos seus clientes e os padrões de consumo. Você pode criar campanhas de marketing muito mais efetivas com essas informações.

Se você possui uma base de clientes, por exemplo, pode identificar padrões de compra associados ao perfil de cada cliente. Com isso, você pode oferecer produtos específicos para clientes com maior potencial de compra.

Ou você pode identificar sazonalidades no consumo dos seus produtos, e definir o calendário da campanhas de acordo com esta sazonalidade.

São inúmeras aplicações que vão tornar suas estratégias de marketing ainda mais eficazes.

Vendas

Como saber a hora certa de abordar um lead? Como identificar o cliente ideal? Como saber quais atributos do produto destacar para encantar aquele prospect? Como saber a hora certa de aplicar um desconto? Como estabelecer as metas do meu time de vendas? A análise preditiva aplicada a vendas vai responder a todas essas perguntas e muitas outras.

Retenção de clientes

Diminuir o churn é o desafio de muitas empresas. E se você pudesse prever o momento em que seu cliente está prestes a cancelar o seu produto ou serviço?

A análise preditiva pode identificar padrões que antecedem o momento do churn, como por exemplo, utilização menor do produto, inatividade, reclamações nos canais de atendimento etc.

Assim, você consegue saber quais clientes estão prestes a cancelar o seu produto e pode realizar ações de retenção específicas para evitar o cancelamento.

Melhorias no produto

A partir da análise preditiva, é possível identificar quais produtos ou quais aspectos do produto estão desagradando seus clientes.

A partir de um modelo preditivo, você consegue identificar que quem consome determinada mercadoria tem mais probabilidade de dar uma nota negativa na pesquisa de satisfação. Ou que quem chega a determinada página do seu site tem mais chances de sair do seu e-commerce antes de fechar a compra.

Com essas informações, você pode realizar melhorias nesta página especifica do seu site ou no produto que não está atendendo as expectativas.

Controle de estoque

Quem trabalha com grandes estoques sabe o desespero que é prateleiras cheias demais – ou vazias demais.

A análise preditiva identifica a rotatividade dos produtos, quais são os mais e os menos consumidos, o tempo que um produto fica em estoque e como essas variações ocorrem ao longo do tempo.

Como começar a utilizar análise preditiva

Se para você tudo isso parece muito avançado para o seu negócio, fique atento. A análise preditiva faz parte do processo de transformação digital que vai atingir todas as empresas, e é preciso se preparar.

Mas fique tranquilo, eu vou te mostrar o que você precisa fazer para começar a utilizar a análise preditiva a favor do seu negócio:

Análise preditiva: como antever o futuro e se preparar para o que está por vir

Organize seu banco de dados

A análise preditiva não existe sem uma fonte de dados estruturada. Por isso, o primeiro passo é coletar e organizar um banco de dados com informações sobre seus leads e clientes.

Exemplos de bancos de dados

Crie um mailing com informações cadastrais dos seus clientes. Gere um relatório de acesso aos seus sites e redes sociais. Inclua informações como visitas, visualizações de páginas, tempo médio, curtidas e compartilhamentos.

Estruture um relatório detalhado do seu estoque. Crie um registro eficaz de todos os pontos de contato do cliente com a sua marca: email, telefone, Messenger, WhatsApp etc. Quantas mensagens são recebidas em cada canal e qual o objetivo de cada mensagem (reclamações, informações, elogios, dúvidas etc)?

Faça pesquisas de mercado periódicas e obtenha a opinião dos seus clientes em relação ao seu produto, sua marca, seus canais de atendimento e seus concorrentes. Organize essas informações de forma que você possa comparar os resultados das pesquisas ao longo do tempo.

Ferramentas para analisar os bancos de dados

Existem empresas destinadas a analisar grandes bancos de dados. Mas você mesmo pode começar a analisar essas informações de forma mais simples. Utilize planilhas em Excel ou ferramentas como o Power BI ou o Tableau.

Ao seguir esses passos, você está implantando uma cultura de dados na sua empresa. Isso vai tornar sua gestão mais eficiente e seu negócio mais competitivo. Além disso, você vai identificar padrões de comportamento do consumidor e antecipar oportunidades e desafios.

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Daniela Schermann

Daniela Schermann

Jornalista e Líder de Marketing do Opinion Box, é especialista em Inbound Marketing e entende tudo sobre pesquisa e comportamento do consumidor. Prefere ser chamada só de Dani e está sempre aprendendo alguma coisa nova.

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