Você sabe como as ferramentas de análise preditiva podem ajudar a sua empresa?

Nas empresas, o bom uso dos dados ajuda os negócios em diferentes frentes. É possível, por exemplo, obter insights sobre comportamentos futuros, possibilitando às organizações antecipar tendências, melhorar processos e muito mais. Este é o conceito de análise preditiva, uma ferramenta de mineração de dados usada para melhorar os resultados financeiros, identificar riscos e oportunidades e orientar a tomada de decisões.

De forma resumida, a análise preditiva usa Big Data, algoritmos estatísticos e técnicas de Machine Learning para prever a probabilidade de resultados futuros e tendências com base em dados históricos.

Todas essas possibilidades justificam as previsões acerca do mercado global de ciências de dados que, segundo a Adroit Market Research, deve chegar a mais de US$ 178 bilhões em 2025.

Por que a análise preditiva é importante?

Tradicionalmente, o big data é compilado para entender os hábitos dos clientes ou identificar tendências de negócios.

A análise preditiva, por outro lado, fornece uma probabilidade de como um determinado cliente se comportará em uma situação futura e como ele pode reagir às diferentes interações com sua empresa, por exemplo.

Ou seja, a análise preditiva pode ajudar empresas a descobrir padrões nos dados que podem ajudar a expor problemas e identificar oportunidades de crescimento.

Alguns dos usos mais comuns de análise preditiva em negócios incluem:

• Otimização campanhas de marketing
• Melhoria dos processos
• Prevenção de fraude
• Redução de riscos

Como funciona a análise preditiva?

De acordo com a Harvard Business Review, estratégias de análise preditiva bem-sucedidas precisam de três coisas:

• Dados – a barreira mais comum enfrentada por organizações que tentam implementar análises preditivas é a falta de dados confiáveis.
• Estatísticas – a análise de regressão, que estima os relacionamentos entre diferentes variáveis, é a principal ferramenta usada pelas organizações para análise preditiva.
• Suposições – Todo modelo preditivo tem uma suposição por trás dele e é importante identificá-la e monitorá-la para saber se ela ainda é verdadeira. A suposição geral na análise preditiva é que o futuro continuará a imitar o passado.

As empresas que são capazes de reunir dados relevantes suficientes, desenvolver o tipo certo de modelo estatístico e monitorar suas suposições com cuidado normalmente produzem previsões mais precisas.

Além desses três fatores, é muito importante contar com as ferramentas de análise de dados correta, para que sua empresa consiga obter insights confiáveis e rápidos a um custo acessível.

Quais os exemplos de aplicação?

Como já dito, a implementação de soluções de análises preditivas pode ajudar empresas com aumento de receita, melhorar os processos de negócios, reduzir o risco e fornecer uma previsão de comportamentos e tendências futuras.

Obviamente, cada empresa, dependendo de sua atividade, pode utilizar essas ferramentas para diferentes finalidades.

Aqui estão alguns exemplos de como os princípios de análise preditiva podem ser aplicados a alguns setores:

Varejo

As empresas de varejo podem usar análises preditivas para direcionar os consumidores para seus sites e oferecer recomendações a seus clientes.

Um benefício chave, comumente explorado por empresas desse setor,  é o processamento de dados em tempo real. Isso torna possível, por exemplo, a oferta de produtos e serviços com base no histórico de navegação dos clientes.

Ou seja, a empresa passa a ter a capacidade de entender melhor seus clientes, captar suas necessidades e oferecer produtos que realmente façam sentido para eles.

Dessa forma, aumenta consideravelmente a probabilidade de efetuar uma venda e, assim, aumentar o volume de receita da empresa.

Saúde 

Devido à grande quantidade de dados médicos e registros eletrônicos de saúde, a análise preditiva nesse setor geralmente envolve uma quantidade muito maior de métricas e pontos de dados.

Os profissionais de saúde podem usar análises preditivas para analisar os dados do paciente, o que pode ajudar os médicos a prever a possibilidade de doenças e ajudar no diagnóstico precoce.

Medidas preditivas como essa podem reduzir as reinternações hospitalares, diminuir os custos com cirurgias, identificar pacientes de alto risco, reduzir o tempo de espera no hospital e promover iniciativas que melhorem a satisfação dos pacientes.

Bancos e finanças

Quando se trata do setor financeiro, há uma grande quantidade de dados (e dinheiro) sendo colocados em risco diariamente.

Por isso, as instituições financeiras costumam usar modelos preditivos para avaliar os gastos com cartão de crédito de um cliente, otimizar o gerenciamento de risco, detectar e reduzir fraudes, aumentar a retenção e maximizar as oportunidades de vendas.

Em geral, a análise preditiva ajuda o setor bancário e financeiro a tomar decisões com foco no cliente, prever a probabilidade de atividades fraudulentas e compreender e retificar a satisfação do cliente e as tendências de reclamação.

Além dos usos descritos acima, as ferramentas de análise preditiva oferecem benefícios interessantes para todas as empresas, como melhoria das ações de marketing.

Com a solução certa, é possível prever como o cliente em potencial pode interagir com diferentes propostas de ação e, assim, investir naquela que oferece melhores probabilidades de conversão.

Quais as melhores ferramentas de análise preditiva?

Dentre todas as soluções disponíveis no mercado, o BigQuery, ferramenta desenvolvida pelo Google, ganha destaque pelos seguintes motivos:

• Fácil de usar: Essa solução permite que você use diversas fontes de dados, tais como ANSI SQL simples ou ferramentas famosas de BI como Tableau, Looker, Qlik ou Planilhas Google. Mesmo oferecendo uma grande quantidade de recursos, sua interface é simples e intuitiva.
• Nativo da nuvem e sem servidor: O BigQuery é nativo em nuvem, o que lhe confere escalabilidade, flexibilidade e sem segurança. Ele também é sem servidor, o que livra sua equipe de precisar provisionar recursos ou gerenciar a infraestrutura para seu correto funcionamento.
• Código aberto: O BigQuery permite que você execute cargas de trabalho em ferramentas de código aberto como o Apache Hadoop e o Spark. Além de melhorar o desempenho, essa característica contribui para a redução de custos.
• Escalonamento incomparável: O BigQuery separa armazenamento e computação, o que permite um escalonamento elástico e processamento rápido por um menor custo.

Agora que você já sabe algumas vantagens das ferramentas de análise preditiva e conhece a melhor solução do mercado, chegou a hora de aproveitar todos esses benefícios em sua empresa.

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