Provavelmente você já conhece a análise de dados. Mas e se fosse possível ir além de simplesmente analisar o cenário? E se as empresas pudessem prever movimentos futuros com base em dados históricos?
Assim, ficaria mais fácil saber lidar com riscos e suprir as preferências dos seus clientes antes que os concorrentes aproveitem essa fatia de mercado.
Essa técnica se chama análise preditiva. Com base em algoritmos, aprendizado de máquina e um grande volume de dados, a análise permite antecipar tendências e mitigar riscos.
As organizações podem, por exemplo, entender quais produtos serão mais queridos pelos seus clientes, quais máquinas estão prestes a falhar ou até mudanças no mercado financeiro. A análise preditiva transforma dados brutos em previsões que podem guiar as abordagens empresariais.
Para te ajudar a usar a técnica, vamos explorar como a análise preditiva está sendo aplicada, quais os benefícios, ferramentas e mais. Entenda mais a seguir!
O que é análise preditiva?
A análise preditiva tenta responder à pergunta: "o que pode acontecer no futuro?", sendo uma forma avançada de uso da ciência de dados nas empresas.
A técnica utiliza dados históricos, algoritmos estatísticos e machine learning para prever eventos. Assim, ajuda as organizações a antecipar tendências e resultados, permitindo o embasamento de decisões.
O processo da análise preditiva
Para alcançar os seus objetivos, a análise preditiva segue um processo:
● Coleta de dados relevantes de bancos de dados, arquivos, sensores IoT, redes sociais e mais, podendo ser estruturados (tabelas, bancos de dados) ou não estruturados (textos, imagens).
● Preparação dos dados para remover inconsistências, duplicatas e valores ausentes.
● Exploração dos dados para entender os padrões e as relações.
● Aplicação de algoritmos estatísticos e machine learning para criar modelos que possam prever eventos.
Depois de criar o modelo, ele precisa ser validado, implementando os ajustes e correções necessárias. Quando os resultados forem alcançados, podem ser disponibilizados para uso.
Uma vez validado, o modelo preditivo deve ser atualizado conforme necessário. As empresas podem usar dados históricos e atuais para prever eventos com até anos de antecedência, mantendo a precisão.
Os modelos de análise preditiva
O crescimento do uso das análises preditivas aconteceu em conjunto com o uso cada vez mais acelerado de sistemas de Big Data em variados setores. Os avanços em tecnologias como machine learning, modelos estatísticos e inteligência artificial expandiram as capacidades de análise de dados para embasar decisões em empresas.
Na realidade, machine learning, árvores de decisão e modelos de regressão são alguns dos tipos mais famosos e utilizados de modelos preditivos. No geral, existem dois tipos de modelos de análise preditiva: de classificação e regressão.
1. Na classificação, como o nome indica, os objetos de dados são colocados em categorias - como, por exemplo, prever quais tipos de cliente serão mais facilmente convertidos.
2. Os modelos de regressão tentam prever dados que acontecem continuamente, como a quantidade de receita que um consumidor provavelmente irá gerar durante o período no qual manterá o relacionamento com a sua marca.
Por fim, existem ainda as redes neurais, métodos de machine learning úteis para a análise preditiva. Capaz de lidar com dados complexos, o machine learning faz o reconhecimento de padrões, determinando relações em conjuntos de dados, por exemplo.
Qual a importância da análise preditiva?
A análise preditiva permite que as empresas tomem decisões baseadas em previsões e não apenas em dados históricos. Ao prever cenários, naturalmente, a empresa é capaz de mitigar riscos potenciais antes que eles gerem qualquer prejuízo ou dor de cabeça.
Ao simular cenários, os gestores podem visualizar diversas possibilidades, trabalhando para lidar com as variáveis, melhorar a eficiência operacional, a segurança das informações, a alocação de recursos, a implementação de estratégias e os lucros.
Ao prever os comportamentos dos clientes e as tendências do mercado, fica mais fácil investir nas campanhas de marketing certas, bem como desenvolver produtos e serviços que supram as necessidades dos clientes antes mesmo que os concorrentes.
A análise preditiva capacita a sua empresa a antecipar o futuro e tomar decisões mais inteligentes, mantendo uma excelente vantagem competitiva.
Aplicações da análise preditiva nos negócios
A análise preditiva pode ser aplicada em diferentes setores, como marketing, para identificar grupos de clientes com base em comportamento e preferências ou até prever a eficiência das campanhas.
As finanças também podem aproveitar a tecnologia, aumentando a proteção ao prever dados e riscos de crédito ou até antecipando demandas por produtos financeiros.
Na realidade, o setor financeiro, com enormes quantidades de dados e muito dinheiro a perder, utiliza diariamente a análise preditiva para evitar riscos. É possível até prever a probabilidade de uma transação ser fraudulenta antes que ela aconteça.
Pedidos de indenização, cobranças de dívidas, previsão de quando uma manutenção de rotina dos equipamentos deve acontecer, anormalidades que indicam fraudes e mais. Até mesmo companhias aéreas usam a análise preditiva para precificar passagens.
A área da saúde pode usar a gestão de dados para implementar diagnósticos e tratamentos, enquanto o varejo passa a otimizar o estoque, personalizar ofertas e mais.
A análise pode ser usada, ainda, para organizações como serviços bancários, empresas de água, energia ou gás, a manufatura e instituições do setor público.
Implemente a análise preditiva com o Zoho Analytics
A plataforma Zoho Analytics oferece funcionalidades robustas para a análise preditiva de dados, permitindo a importação de várias fontes. Impulsione resultados com tecnologias como inteligência artificial (IA), machine learning (ML), processamento e geração de linguagem natural (NLP/G).
Antes de realizar a análise, você pode garantir que os dados sejam limpos e bem estruturados, fazendo as transformações necessárias e explorando as informações a partir de várias formas de visualização.
Crie gráficos, tabelas, mapas de calor e mais para identificar padrões e tendências. Monte dashboards interativos que agreguem essas visualizações em um único painel, centralizando os dados.
O Zoho Analytics oferece diferentes modelos preditivos, e você pode configurar os detalhes. Escolha o conjunto de dados que deseja usar e selecione o tipo de modelo, configure as variáveis e mais.
Ajuste os parâmetros conforme necessário para otimizar a precisão do seu modelo. Acredite: tudo é fácil e intuitivo, e a Zoho entrega todo o suporte que a sua empresa pode precisar.
Use métricas de avaliação, faça testes de validação, gere previsões e aproveite as descobertas para facilitar a tomada de decisões. Para se manter atualizado sobre qualquer mudança, programe alertas para as variações.
Use as funcionalidades de automação do Zoho Analytics para agendar atualizações de dados e previsões, atualizando automaticamente as análises.
Simule cenários complexos com a análise de possibilidades, unifique os dados de todos os setores da empresa e faça uma análise centralizada para gerar insights ainda mais completos.
Implementar a análise preditiva com o Zoho Analytics é muito mais fácil, e pode transformar a forma como a sua empresa toma decisões.
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