O que é análise preditiva e por que ela é importante para os negócios?

A análise preditiva é um conjunto de técnicas para reduzir sua margem de erro e garantir que as melhores decisões sejam tomadas. Entre suas principais vantagens, estão a identificação das mudanças do mercado, a previsão do comportamento do cliente e o aperfeiçoamento do produto. Saiba mais!

análise preditiva

Todos sabemos que prever o futuro é algo realmente impossível. Não importa o quanto se tenta, ele sempre irá surpreender. Então, por qual razão discutir sobre análise preditiva? E qual o sentido de se usar isso dentro da empresa? Essas são boas perguntas.

Em primeiro lugar, apesar de não haver como prever o futuro, é possível ter algumas estimativas, as quais subsidiarão sua tomada de decisão. Além disso, um bom estudo permite que você economize recursos, investindo nas estratégias que têm maiores chances de sucesso. Por fim, a análise preditiva coloca sua empresa um passo à frente dos seus rivais.

Nos tópicos seguintes, discutimos mais profundamente o assunto. Você aprenderá o que é análise preditiva, qual sua importância e como colocá-la em prática.

O que é análise preditiva?

Imagine-se diante de decisões complexas. Por exemplo, você deve expandir sua empresa nos próximos dois anos? Deve obter dívida externa para financiar um novo produto? E que tal fechar uma das suas unidades de negócios, é uma escolha producente?

Não há como acertar 100% das vezes. Nem mesmo como ter certeza de que sua decisão será a melhor de todas. No entanto, com uma boa análise, você pode reduzir seu grau de incerteza e também antecipar tendências. Assim, suas decisões serão as melhores possíveis.

A análise preditiva tem exatamente esse objetivo. Sumariamente, você pode entendê-la como um conjunto de técnicas para reduzir sua margem de erro e garantir que as melhores decisões sejam tomadas, colocando sua empresa um passo à frente da concorrência.

Uma boa análise preditiva une três coisas: conhecimento sobre seus recursos, análise de grandes volumes de dados e aplicação de boas técnicas estatísticas. Adiante, explicaremos melhor cada um desses pontos. Agora, vamos discutir a importância do assunto.

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Qual a importância da aplicação da análise preditiva?

A análise preditiva não é uma mágica, muito menos um processo fácil. Para usá-la, você terá que aproveitar bem seus dados e o capital intelectual dos seus talentos. No entanto, na medida em que essa análise torna-se uma realidade, sua empresa pode contar com uma enorme quantidade de vantagens. Veja quais, adiante!

Torna possível a redução da margem de erro

Todas as decisões contam com uma margem de erro, isto é, com certo potencial de que o resultado alcançado não seja o desejado. Ao iniciar uma campanha de atração de clientes ou aprovar o financiamento de um novo projeto, por exemplo, você sabe que algo pode falhar.

O ponto é o seguinte: ao usar os dados em seu favor, você terá mais facilidade em identificar as chances de que algo de errado aconteça. Por consequência, a priori, poderá agir para que a falha não exista ou mesmo deixar de empreender nesse projeto e focar em outro.

Permite a identificação de mudanças do mercado

Toda empresa está inserida em um mercado, que é grande e complexo. Esse mercado é composto por compradores e vendedores, milhões (ou até bilhões) deles. Entretanto, como saber se seu mercado vai mudar nos próximos anos e, em caso positivo, em qual direção?

A análise preditiva permite que você tenha uma ótima noção da mudança do mercado. Dessa forma, conseguirá saber se o seu mercado sofrerá uma contração ou expansão, bem como se existirão novos competidores ou se processos de fusão e aquisição (F&A) ocorrerão mais intensivamente.

Possibilita a previsão do comportamento do cliente

Seu cliente continuará comprando, se o preço do seu produto aumentar em R$ 5,00? Pergunta simples, mas realmente difícil de responder. Modelos preditivos garantem que o gestor tenha uma resposta mais precisa, antecipando comportamentos de consumo.

Ao entender como o seu cliente agirá, dadas certas alterações, torna-se mais fácil adotar estratégias e promover mudanças na empresa. Também fica mais simples fazer anúncios mais atraentes e reduzir gastos com o que é trivial e promove baixo retorno financeiro.

Permite o aperfeiçoamento dos produtos

Toda empresa conta com um mix de produtos, ou seja, um conjunto de bens e/ou serviços que são oferecidos aos clientes e comercializados. Esses produtos, hora ou outra, precisam ser atualizados. Como saber se é o momento certo? Qual atualização é necessária?

Novamente, a análise preditiva pode ajudar. Ela permite que o gestor identifique, com antecipação, falhas nos seus produtos, promovendo melhorias pontuais. Também aumenta as chances de que ótimas versões sejam lançadas, mitigando o risco do insucesso no lançamento.

Como fazer o cliente entender o meu produto?

Como fazer a análise preditiva na empresa?

Uma boa análise preditiva depende de pelo menos três itens: conhecimento dos seus recursos, dados volumosos e boas técnicas estatísticas. Confira!

Conheça profundamente o que quer analisar

Em primeiro lugar, você precisa entender o que está analisando. Para projetar a mudança do seu mercado ou o comportamento do cliente, é necessário que você conheça bastante o assunto. Do contrário, não conseguirá extrair insights dos resultados finais.

Conte com dados que sejam volumosos e verídicos

Além disso, precisará de dados. O “dado” é uma unidade básica de conhecimento. Na medida em que você agrupa e estuda um grande volume de dados, conseguirá verificar o seu comportamento e tirar algumas constatações valiosas.

É imprescindível que seus dados contem com um elemento chamado de “veracidade”. Ou seja, eles devem representar a realidade do que você está querendo estudar, caso contrário suas constatações serão frágeis ou até mesmo equivocadas.

Há muitas fontes de dados, que podem variar segundo seu interesse de estudo. Se deseja analisar o comportamento do seu cliente, o mais apropriado é extrair dados do seu software de relacionamento ou help desk. Assim, terá o “insumo” necessário.

Use técnicas da estatística em seu benefício

Por fim, lembre-se de contar com boas técnicas para analisar e projetar seus dados. Essas técnicas são originárias da estatística, da econometria ou da psicometria. Confira algumas:

  1. Regressões lineares;
  2. Regressões não lineares (probit, logit e tobit);
  3. Modelagem de equações estruturais.

A regressão logística (logit), por exemplo, permite identificar a probabilidade de que um determinado evento aconteça. Imagine que você quer saber a probabilidade de um cliente comprar da sua empresa, dado um conjunto de variáveis preditoras. Ao criar um modelo logit, terá a resposta e poderá focar sua estratégia nos clientes mais propensos à compra.

Veja, agora você está por dentro do tema. Lembre-se de que é impossível prever com precisão o futuro, mas que, com boas técnicas, você pode reduzir sua margem de erro. Para tanto, utilize a análise preditiva em seu empreendimento.

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