Como a análise preditiva pode melhorar os resultados da sua empresa?

Fazer a análise preditiva ajuda a tomar as melhores decisões estratégicas nos negócios e é isso o que as grandes empresas como a Amazon estão fazendo hoje.

A análise preditiva é o que faz, em boa parte das vezes, as ações de marketing das grandes empresas como Amazon serem bem-sucedidas, pois é uma área que usa dados históricos, estatísticas e tecnologia para indicar quais serão os hábitos de consumo.

O que é análise preditiva?

A análise preditiva é uma área de análise de dados que se concentra na previsão de eventos futuros usando dados históricos, matemática e inteligência artificial.

Com o uso do grupo de informações, os cientistas de dados e analistas de negócios podem criar modelos para prever os hábitos futuros e as tendências.

Usa ainda várias técnicas de inteligência artificial para prever a conduta, desse modo, alguns destes são:

• algoritmos de classificação;
• regressão;
• árvores de decisão;
• redes neurais;
• algoritmos genéticos.

Eles também podem ser usados para achar tendências, padrões, relações e conexões que podem não ser óbvias. Dessa forma, permite que as firmas optem pelas melhores decisões e tomem medidas proativas para gerenciar os seus negócios.

Por que a análise preditiva é fundamental na estratégia?

Com a ajuda da análise preditiva, as firmas podem prever com precisão as atitudes de seus clientes e tomar decisões de negócios mais eficazes. Assim, elas podem mudar os dados para informações úteis e entender o que o futuro pode trazer.

Tudo isso ajuda as marcas a tomarem decisões com base em dados. Por exemplo, prever de forma mais assertiva quais produtos e ações de marketing serão mais bem-sucedidos, bem como, quem são os clientes sujeitos a comprarem.

Quais empresas utilizam a análise preditiva?

Uma das empresas que usam a análise preditiva é a Amazon, a partir disso, ela melhora a experiência dos usuários, prevê tendências de compra e entende mais sobre os padrões de conduta dos clientes.

Ela também usa para estimar quais produtos os consumidores podem querer comprar, o que ajuda a empresa a aumentar as conversões e o lucro durante as ações

Há muitas outras marcas que aplicam esse método para obter ideias sobre seus negócios e melhorar seus contratos. Assim, o uso está se tornando cada vez mais comum, pois pode ajudar a melhorar a produção operacional e aumentar os lucros.

Como começar a usar a análise preditiva?

Para começar a usar a análise preditiva, é necessário reunir os dados históricos relevantes. Estes podem incluir, por exemplo:

• informações sobre vendas;
• hábito do cliente;
• preços de mercado;
• condições climáticas e outras variáveis.

Os dados devem ser unidos e dispostos de forma a permitir o estudo. Em seguida, é preciso construir um modelo preditivo. Então, precisa-se usar algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas de análise estatística.

Uma vez que o modelo foi construído, deve-se validar os desfechos. O que requer um conjunto diferente de técnica e recursos, mas é uma ótima aliada para ajudar as firmas a melhorarem os seus resultados.

Ao começar a usar, é crucial reunir os dados, construir o modelo e validar os efeitos, pois esta análise pode ajudar a tomar boas decisões de negócios e aproveitar os seus recursos ao máximo.

Coleta de dados

Termo dado ao processo de aquisição de informações relevantes para a realização da análise preditiva. Assim, pode-se obter de fontes internas ou externas, como:

• banco de dados;
• registros históricos;
• sistemas de informação;
• redes sociais;
• sensores.

Com a análise dos dados reunidos, é possível prever consequências futuras e tomar decisões assertivas. Além disso, também usa-se para achar padrões, relações e tendências que possam ser úteis para melhorar a eficácia de processos e programas.

Estrutura dos dados

Parte vital para esta análise, pois o modelo usado tem que ser capaz de achar e aproveitar padrões valiosos. Visto que a estrutura dos dados ajuda a achar relações entre variáveis, avaliar o modelo e reduzir o ruído nos resultados.

Vale organizar em tabelas, gráficos, matrizes ou em padrões que torne mais fácil analisar. Além disso, informações não organizadas, como texto, áudio e imagens, precisam de um passo a passo usando técnicas de aprendizado de máquina.

Análise de dados

O processo de recolher, organizar, analisar e interpretar grandes volumes de dados, com o objetivo de achar padrões e tendências que possam indicar êxitos.

Envolve a utilização de diversas ferramentas e técnicas, como algoritmos de aprendizado e mineração de dados, para ajudar a extrair informação útil dos dados. Assim, com esta atitude serve para prever chances e ameaças futuras.

Estatísticas

Requer o uso de modelos de dados para obter informações sobre padrões de conduta e fazer previsões sobre o futuro. Dessa forma, as amostras estatísticas irão servir para analisar os dados e gerar previsões precisas.

Modelagem

O processo começa com a seleção de variáveis ou traços importantes para o modelo. Em seguida, esses aspectos são usados para criar moldes matemáticos que podem prever resultados futuros.

Com isso entra na fase de teste usando dados históricos para verificar a eficácia. Após o modelo ficar ajustado e validado, pode-se usar a vontade. Aliás, ela é usada em muitas áreas, o que inclui marketing, finanças, saúde, ciência de dados e muitas outras.

Monitoramento do modelo

É a avaliação contínua da qualidade do modelo na análise preditiva, a fim de verificar se ele ainda está prestando bons serviços. Além disso, vale ressaltar que é preciso garantir que os resultados não sejam afetados por mudanças no ambiente de negócios.

O controle é útil para detectar possíveis overfitting, ou seja, quando o exemplar se ajusta demais aos dados de treinamento. Então, se isso acontecer, o modelo não será capaz de generalizar bons resultados para novos dados.

Quais são os exemplos de análise preditiva?

Agora você conhecerá 5 exemplos de análise preditiva que são a previsão de churn, upsell e cross sell, otimização de campanhas, segmentação e distribuição. Assim, poderá começar a usar essa técnica em sua firma de forma eficiente.

Previsão de churn

O objetivo do churn rate na análise preditiva é ajudar as firmas a entenderem melhor como os clientes interagem com seus serviços ou produtos, a fim de achar quais grupos de clientes estão mais sujeitos a desistirem.

É uma análise bastante usada pelas empresas, pois ajuda a tomar decisões informadas sobre como reduzir a perda de clientes, aumentar a satisfação do consumidor e aumentar a retenção.

Leitura de upsell e cross sell

A prática de upsell é a venda de um produto ou serviço de maior valor a um cliente existente. Enquanto, o cross sell é a venda de um item extra.

Com isso, as firmas conhecem e guiam os clientes para as mercadorias certas. Por exemplo, pode-se guiar as pessoas que são mais propensas a comprarem um item de maior valor. 

Otimização de campanhas de marketing

Os resultados podem ajudar a entender melhor os clientes, conhecer os padrões de hábitos e usar isso para guiar as ações de marketing, o que auxilia a reduzir os gastos.

Eles podem ajudar a definir quais mensagens e canais de marketing irão atuar melhor para um grupo definido de clientes. Além disso, também facilita a previsão do retorno e a eficácia de uma ação.

Segmentação de lead para campanhas de nutrição

As firmas podem usar dados sobre histórico de compras, hábitos de consumo de mídia e outras informações. Assim, são capazes de criar modelos que mostram qual a chance de um lead se tornar um cliente.

Esses modelos irão servir ​​para criar grupos de leads qualificados e altamente aptos, que podem ser guiados por ações de nutrição eficientes. Além disso, com essa divisão pode-se ​​personalizar a forma que vai se comunicar com mais qualidade.

Distribuição de conteúdo personalizado

Pode-se usar esse método para melhorar a experiência do usuário e aumentar a chance de conversão. Então, as firmas podem usar dados históricos para achar o que o usuário talvez esteja buscando ou o que ele está atraído em aprender.

A cultura de dados na análise preditiva se concentra na exploração, compreensão e uso das informações, pois com isso poderá criar modelos preditivos que vão fornecer fatos valiosos para:

• melhorar métodos;
• gerar ideias;
• tomar decisões acertadas.

Na exploração, entende-se como os dados se ligam e qual é a melhor maneira de usá-los. Enquanto na compreensão, deve-se dizer o que eles podem falar sobre a empresa, produtos ou clientes.

Já no terceiro, o uso de dados após a coleta e compreensão, serve para criar modelos que possam prever os hábitos futuros. Então, devem ser testados e caso seja preciso, requer aprimorá-los para garantir que forneçam informações precisas.

Ela tem conexão na ciência de dados, que se concentra na coleta, organização, estoque, processo e análise para obter informações úteis.

A conduta proativa e orientada a dados permite que as firmas tomem decisões fundadas em provas e com isso, criem práticas mais assertivas.

Quando começar a usar a análise preditiva?

A análise preditiva pode ser usada desde que a empresa esteja pronta para elaborar o passo a passo necessário. Visto que, isso inclui várias etapas como:

• coleta de dados;
• modelagem de dados;
• aplicação de sistemas para a execução da análise.

Vai precisar de pessoal apto para realizar a análise e avaliar os êxitos. Dessa forma, a melhor maneira de começar a usar a técnica é preparar-se para ela, o que garante que todos os recursos e estudos exigidos devem estar à disposição.

Uma vez que tudo esteja pronto, a firma pode agir e usar para obter resultados mais precisos e melhorar a produção de seus negócios.