Gerar informações úteis a partir de Big Data no momento apropriado é crucial para o sucesso de qualquer negócio. Mas, com orçamento limitado, é difícil para empresas de pequeno e médio porte arcar com uma equipe de analistas que possam investigar os dados coletados e gerar insights úteis.

Diante desse cenário, o que fazer com os dados coletados por essas empresas? É nesse momento que a análise preditiva entra. Uma vez que, ela é maneira de aproveitar todas essas informações, obter novos insights tangíveis e ficar à frente da concorrência.

Continue a leitura para entender melhor o que é análise preditiva, como ela se relaciona com o Big Data e como utilizá-la de maneira estratégica na sua empresa.

O que é análise preditiva?

A análise preditiva consiste em um conjunto de tecnologias focadas em antecipar comportamentos futuros ou estimar resultados desconhecidos com base em dados atuais e históricos.

Como isso é possível? Essas ferramentas empregam várias técnicas de modelos estatísticos, machine learning, mineração de dados e inteligência artificial para reunir todas as informações tecnológicas para fazer previsões para o futuro.

No entanto, a análise preditiva não informa o que acontecerá. Ela prevê o que pode acontecer com um nível aceitável de confiabilidade e inclui cenários hipotéticos e avaliação de riscos.

Dessa forma, você poderá decidir “racionalmente” entre as escolhas que você pode fazer para orientar sua estratégia de maneira objetiva.

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Qual a relação entre Big Data e Análise Preditiva?

Em suma, a análise preditiva utiliza um imenso número de dados para determinar probabilidades de comportamentos futuros. E é aí que entra o Big Data.

Como se sabe, os dados estão sempre sendo gerados por tecnologias digitais, seja por meio da utilização de aplicativos em smartphones, mídias sociais, compras online, pesquisas em sites de busca, etc. Todas essas informações se combinam com outras fontes de dados e se tornam Big Data.

Atualmente, as empresas combinam o Big Data com tecnologias como Machine Learning e Inteligência Artificial (IA) para melhorar ainda mais seu desempenho. Além disso, é possível determinar padrões e comportamentos, o que permite à empresa oferecer aos seus clientes experiências mais rápidas e personalizadas.

Os modelos preditivos utilizam esses dados e essas tecnologias, dentre outras, para compreender melhor os clientes, produtos e parceiros e identificar potenciais riscos e oportunidades futuros para uma empresa.

Como utilizar a análise preditiva nos negócios?

Todos os dias ouvimos falar de maneiras diferentes pelas quais as empresas exploram suas capacidades preditivas. Entre esses usos de análise preditiva podem ser citados os seguintes:

1. Melhore a satisfação do cliente analisando as semelhanças entre as reclamações

Não basta coletar milhões de dados, é necessário ser capaz de entendê-los. Com a análise de texto, uma das modalidades de análise preditiva, você pode descobrir rapidamente as correlações entre algumas palavras-chave nas reclamações dos clientes.

Dessa forma, é possível alocar recursos adequados para lidar com a insatisfação de um determinado grupo de clientes ou usuários. É possível, ainda, segmentá-los por localização, preferências, idade, tipo de produto adquirido / serviço contratado, etc.

2. Otimize a tomada de decisões

O Big Data possibilita obter mais informações sobre o negócio e usá-lo para analisar mercados, prever vendas e identificar maneiras de reduzir custos. Não só é possível empreender ações mais precisas, mas esse conhecimento pode ser considerado um precursor da inovação e, portanto, da diferenciação de negócios.

3. Promova a sincronização da produção em resposta à demanda

Com o uso da análise preditiva, as organizações podem estudar dados para medir a demanda e otimizar a entrega de um produto ou serviço. Por ter dados em tempo real, não é necessário esperar para tomar as decisões que elevarão o nível de satisfação associado à experiência do cliente.

4. Ações mais planejadas em todos os departamentos da empresa

As ferramentas de análise preditiva podem ser utilizadas, praticamente, por todos os setores de uma empresa.

O representante de vendas pode usá-las para analisar a base de clientes. O executivo pode decifrar as tendências de um mercado. O SAC pode pesquisar as principais críticas feitas pelos clientes. O gerente de marketing de mídia social pode estudar dados demográficos e sociais para desenvolver uma campanha que alcance o público-alvo, etc.

Estes são apenas poucos dos exemplos que mostram como a análise preditiva está mudando profundamente o mundo dos negócios.

Não fique para trás…

A análise preditiva é uma ferramenta de tomada de decisão eficaz que pode ajudar a redefinir todas as atividades de negócios, redistribuir recursos, iniciar a transformação organizacional e muito mais.

Para utilizar plenamente o potencial acumulado de seus dados e obter uma vantagem competitiva, as empresas devem integrar rapidamente novos métodos analíticos à sua estratégia geral. Assim, será possível manter a competitividade e otimizar a utilização dos recursos.

Agora, que você já sabe a relação entre Big Data e análise preditiva, é hora de começar a elaborar estratégias para implementar essas tecnologias em sua empresa.

E já que tocamos no assunto leia nosso artigo e descubra: é possível usar o big data em empresa de médio porte?