Benefícios do modelo preditivo na tomada de decisão

O modelo preditivo é a capacidade de usar análise estatística para identificar padrões e tendências, passando a antecipar comportamentos e eventos que o futuro reserva para a sua empresa.

Parece mágica, não é mesmo? Mas a verdade é que essa grande quantidade de dados pode e deve ser aproveitada pela sua organização para se preparar para o futuro, personalizar, otimizar e ajustar estratégias, gerando resultados muito precisos.

A tecnologia preditiva analisa milhares de fatores e um grande volume de dados, entregando muitos recursos para ajudar nas mais variadas decisões diárias da corporação. Então, comece já a aproveitar os benefícios da tecnologia!

O que é um modelo preditivo?

Os modelos preditivos são ferramentas baseadas em modelos matemáticos ou computacionais que usam dados históricos para prever futuros eventos ou comportamentos. 

Ele funciona identificando relações e padrões nesses dados e aplicando as descobertas para fazer previsões. Assim, permitem transformar dados em insights acionáveis sobre cenários futuros.

Trata-se de uma ferramenta essencial no campo da análise de dados e aprendizado de máquina, permitindo decisões mais informadas, antecipando tendências e identificando oportunidades de melhoria em muitas áreas. 

Como funciona um modelo preditivo?

No mundo dos negócios e da ciência de dados, um modelo preditivo é uma ferramenta poderosa usada para prever resultados futuros com base em históricos. 

Utilizando técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina, os modelos preditivos analisam padrões nos dados para fazer previsões informadas sobre eventos ou comportamentos. 

Ele funciona identificando relações e padrões nos dados e aplicando essas descobertas para fazer previsões sobre novos dados.

A primeira etapa envolve a coleta de dados relevantes que serão usados para treinar o modelo. Pode incluir informações sobre as vendas, comportamento do cliente, do setor financeiro e mais.

A tecnologia requer grandes quantidades de dados para melhorar as previsões. Os dados coletados são limpos e preparados para análise, com a remoção de valores ausentes, tratamento de dados inconsistentes, normalização e outros processos.

Esse processo passa por um algoritmo de aprendizado de máquina mais adequado para o problema. Ou seja, ele é capacitado para trabalhar com dados sem intervenção humana. 

Após ser treinado usando o conjunto de dados preparado, então, ele aprende os padrões, as tendências e vai otimizando a sua própria capacidade de previsão.

O desempenho do modelo é avaliado usando um conjunto de dados de teste... Seja para analisar a precisão ou outros fatores.

O modelo treinado e validado é implementado num ambiente para fazer previsões em tempo real. Ele pode ser aplicado em inúmeros sistemas para analisar riscos, futuras demandas, ajudar na gestão de estoque e outros usos. 

Entenda, a seguir, alguns dos contextos da análise preditiva!

Como o modelo preditivo é usado pelas empresas?

Como você viu, ao utilizar, entre outras tecnologias, as técnicas de aprendizado de máquina e análise estatística, esses modelos fazem a gestão de dados para prever resultados a partir dos históricos da sua empresa.

A adoção da ferramenta está crescendo rapidamente entre empresas de todos os setores, à medida que buscam formas inovadoras de melhorar a eficiência, aumentar a receita e reduzir os riscos ou prejuízos.

No marketing, por exemplo, pode ocorrer a segmentação de clientes, a previsão de churn, a personalização de campanhas e a indicação de quais potenciais clientes podem virar consumidores.

No setor financeiro, o sistema faz análise de crédito, detecção de fraudes, previsão de preços de ações, análise de riscos, aumento da segurança e ajuda na maximização de retornos financeiros.

O modelo preditivo pode e deve ser usado na saúde, melhorando a qualidade da experiência dos cidadãos. Ele é aplicado, por exemplo, no diagnóstico de doenças, previsão de eventos, personalização de tratamentos, redução de custos de saúde e mais.

Na manufatura, acontece a manutenção preditiva, que evita a parada de equipamentos e os prejuízos. Há ainda a otimização da produção e a previsão de demanda, por exemplo.

No varejo, a aplicação do modelo preditivo está na previsão de vendas, análise de comportamento do consumidor, otimização de preços e outras operações.

A tecnologia pode ajudar até mesmo determinar quando ocorrerão congestionamentos nas estradas ou quando a logística precisará disponibilizar mais veículos para suprir a demanda.

Esses são apenas exemplos de como o modelo preditivo pode ser usado pelas mais variadas empresas.

Zoho Analytics: sua solução para análise preditiva

O Zoho Analytics é uma plataforma de business intelligence (BI) e análise de dados completa, com recursos avançados e intuitivos. Com a interface facilitada, a sua empresa aproveita o melhor de tecnologias como o modelo preditivo diariamente.

Aproveite ferramentas avançadas de visualização e capacidades robustas de análise e passe a tomar decisões informadas e estratégicas sobre as mais variadas operações.

1. Conectividade 

Integra-se facilmente com uma ampla gama de fontes de dados, incluindo bancos de dados, serviços em nuvem, arquivos locais e aplicativos de terceiros. 

O sistema centraliza todos os seus dados em um único local, o que torna a análise mais profunda e facilita o acesso.

2. Visualização 

Conte com uma variedade de gráficos, tabelas e dashboards interativos. Crie facilmente relatórios e painéis com uma interface intuitiva de arrastar e soltar, com análises exploratórias e colaborativas.

Assim, a interpretação de dados complexos, o monitoramento de KPIs e a identificação de tendências estará ao alcance dos seus olhos - em tempo real.

Além disso, conte com a Zia, a sua assistente virtual de Inteligência Artificial, para fazer recomendações, sugestões ou tirar dúvidas.

3. Análise preditiva

O sistema usa algoritmos de machine learning para prever resultados futuros a partir de dados históricos, permitindo que a sua equipe faça a tomada de decisões mais proativas e estratégicas.

4. Colaboração

Conte com recursos de compartilhamento que permitem que as equipes trabalhem juntas em relatórios e dashboards, com vários meios de comunicação e colaboração em tempo real.

5. Automação

Aproveite as capacidades de agendamento e automação de relatórios e análises, o aumento da eficiência de diversos processos, a atualização constante dos dados e mais.

Use o modelo preditivo para identificar tendências e mudanças no comportamento do consumidor, ajustar as suas estratégias, otimizar o uso dos recursos e a produção.

Identifique riscos potenciais antes que eles se tornem problemas significativos, evitando dores de cabeça, observe onde existem falhas para fazer ajustes e passe a padronizar as operações para gerar a melhor experiência do cliente - sempre personalizada e de qualidade.

Faça a estimativa das vendas futuras, descubra quais clientes têm maior probabilidade de conversão, observe inadimplências, passe a prever receitas e despesas futuras, entre outros fatores.

Comece a usar o Zoho Analytics e explore as suas capacidades de análise preditiva.

undefined

undefined

Comments

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado.

O código de idioma do comentário.
*
*
Ao enviar este formulário, você concorda com o processamento de dados pessoais de acordo com a nossa Política de privacidade.

Publicações relacionadas