Análise preditiva: ferramentas sofisticadas podem te ajudar
A análise preditiva é o mais perto que conseguimos chegar de saber do futuro — quem disse que isso só era possível usando bola de cristal, mentiu. Brincadeiras à parte, esse processo pode não ser mágico, mas com os avanços tecnológicos é possível interpretar dados de maneira a prever diferentes cenários dentro das empresas.
Por meio desse tipo de análise, pode-se identificar tendências para obter decisões e aproveitar oportunidades de vendas, além de conhecer os riscos para alguma decisão a ser tomada ou novo investimento, é claro.
Para que seja efetiva, usamos técnicas com estatística aplicada à inteligência artificial (clique aqui e saiba mais, temos um post bem legal sobre o assunto), para que a tomada de decisão seja certeira. Entenda a seguir a importância e as aplicações da análise preditiva.
Definindo análise preditiva e sua importância
A análise preditiva é o método de processamento e interpretação de volume de dados, com o objetivo de prever cenários futuros. Hoje, com o mercado cada dia mais competitivo, usar essa ferramenta torna-se um diferencial na rotina das empresas, que portanto podem conquistar a sonhada vantagem competitiva.
Pense bem: quem não gostaria de ter a máxima aproximação do cenário do retorno de tal investimento para entender se vale a pena fazê-lo ou não?
Esse tipo de análise tem o poder de antecipar eventos baseados em tendências de situações similares do passado, Por isso, o sistema consegue indicar a probabilidade da repetição do resultado ou não.
Como funciona
Funciona como uma função matemática de cálculo complexo e estatístico para apresentar possibilidades de cenário. Quem atua no varejo, por exemplo, pode usá-la para saber se um produto vai ter aumento de demanda em certo períodos do ano.
A partir disso, entende-se que é preciso aumentar a produção do item x antes do aumento de demanda, a fim de evitar surpresas.
A relação com a tecnologia
Existem 3 tecnologias diretamente relacionadas com a análise preditiva: a inteligência artificial, o Big Data e o business intelligence.
A primeira é importante para as análises, pois ela se adequa a linguagem humana, por meio do machine learning (clique aqui e saiba mais, tem um conteúdo muito legal sobre o tema). Ela aprende a reconhecer padrões vindos dos volumes de dados e determina a melhor forma de agir sobre elas e identificar mudanças de tendências.
Já para o big data (clique aqui para saber mais, tem um post falando tudo sobre), essa modalidade de análise usa dos grandes volumes de dados para fazer a tal identificação de padrões falados anteriormente. Esses dados podem vir de todos os tipos de fontes, graças à internet das coisas, pois os dispositivos com internet estão interligados o tempo todo.
O business intelligence promete processar e usar os dados de forma a ser compreensível, e auxiliar na estratégia da empresa. Pode-se usá-lo para entender as necessidades do consumidor a ponto de produzir um novo produto no mercado.
Os 3 Vs da análise preditiva
Existem três assuntos que são essenciais para o sucesso da análise preditiva.
Variedade
Quanto mais diferentes forem os dados, melhor será o resultado, e assim poderemos fazer uma análise mais profunda. Além disso, ter dados variados evita obter resultados viciados, causados por uma única fonte de dados.
Veracidade
Ter um grande volume de dados é bom, mas se eles não são confiáveis, de nada adianta. O resultado da análise não será confiável. Por conta disso, devemos questionar a fonte de dados sempre que necessário.
Velocidade
Ter dados variados e verdadeiros é muito importante. Para conseguir tomar decisões no timing certo, é preciso ter velocidade para processar os dados. Muitos insights valiosos podem ser perdidos se levarem muito tempo para serem usados na análise preditiva.
Por isso, uma boa plataforma consegue cruzar essas informações com rapidez e gerar previsões confiáveis e certeiras — não se esqueça: de como o tempo é preciso.
Benefícios para sua empresa
Além de melhorar a gestão do negócio, o consumidor também sai ganhando. Porque as decisões certas vindas de algoritmos bem calibrados podem identificar padrões no comportamento e na mudança dele.
Assim, entendemos a verdadeira demanda do cliente e podemos oferecer o produto certo, na hora certa.
Outro benefício é a redução de custos e/ou prejuízos. Com melhores previsões do futuro, a empresa evita investir em algo que já sabe que não tem chances de êxito, podendo destinar recursos no lugar certo — tanto no que diz respeito ao maquinário, quanto à mão de obra e estratégia de comunicação.
Já pensou ter o poder de gerenciar a oferta e demanda sem erro? Conte com a análise preditiva para isso. Ela é uma grande aliada na hora de prever a demanda por um produto, principalmente com o crescimento do e-commerce.
Possíveis aplicações
A sua empresa pode estar em qualquer setor do mercado, tanto B2B quanto B2C. Com a análise preditiva, você poderá:
- Prever churn: saber quais os clientes que estão prestes a serem perdidos, pois ja nao estão satisfeitos como antes.
- Realizar upsell e cross-sell: quando a sua empresa oferece mais de um produto ou solução, você tem a chance de fazer o cliente realizar um upgrade em sua compra (o chamado upsell e cross-sell.
- Desenvolver novas campanhas de comunicação ou aperfeiçoar as já existentes.
- Segmentar melhor os leads para conduzi-los no funil de vendas com grandes chances de concretizá-los clientes.
- Melhorar a relação com clientes por meio das tendências de comportamento x.
Já tem setor usando?
Sim, e são muitos. Os bancos já usam a análise para várias situações e eventos, como a detecção de fraudes, análise de risco para conceder crédito, prospecção de novos clientes e muito mais.
O governo também utiliza para melhorar os serviços de detecção de ameaças cibernéticas também para análises populacionais.
Na manufatura, podemos identificar os riscos financeiros ou não, no processo produtivo. Ou seja, os fabricantes reconhecem os pontos na produção que lhes causam gargalos e redução de qualidade para tomar decisões rápidas. Assim, reduzimos produtos defeituosos e o uso de suas garantias, por exemplo.
Já no varejo, esse processo é primordial, principalmente para a gestão de estoque. Porque é por meio dela que se pode mensurar a demanda e manter um inventário sem encalhe e nem escassez. Muitas também usam para analisar o comportamento do cliente e enviar ofertas personalizadas.
Por onde começar
Antes de implementar qualquer processo, é preciso se preparar.
Previamente defina seu objetivo. Ter metas claras e alinhadas com a estratégia do negócio é importante para obter sucesso com a análise.
A partir disso, o próximo passo envolve coletar e estruturar dados. Porém, saiba que é importante selecionar boas fontes de dados, que sejam confiáveis e verdadeiras. Bancos de dados abertos do governo são boas fontes, assim como informações produzidas pelas redes sociais.
É no momento de análise de dados que os insights são produzidos. Por isso, o ideal é contar com um profissional experiente com noções de estatística e interpretação de gráficos e tendências. Esse investimento é bastante útil, não deixe de contar com a interpretação de dados — sem ela, a sua análise preditiva não dá certo.
Para auxiliar nesse trabalho todo, escolha um bom software. Um bom e personalizável WMS (sistema de gerenciamento de armazém) pode ajudar a sua empresa. Além de integrar todos os departamentos para entregar análises preditivas de alto desempenho.
Inclusive, nós da Sal.Solutions fornecemos um WMS de alto desempenho para alavancar o seu negócio. O sistema é integrável com outros sistemas e entrega uma performance com tudo que você precisa.
