Análise preditiva: o que é e como implementá-la com sucesso?

É possível prever o futuro, para se antecipar ao mercado? A análise preditiva pode ajudar uma organização a prever resultados futuros com base em dados anteriores e técnicas de análise, como o machine learning e a modelagem estatística.

Nesta categoria de análise de dados, é possível gerar insights futuros com um grau significativo de precisão. Utilizar dados passados e atuais para prever tendências e comportamentos pode ser a peça chave para que uma organização consiga se destacar frente a um mercado tão competitivo.

Tendo conquistado o apoio de uma ampla gama de organizações, a análise preditiva tem um mercado global projetado para atingir aproximadamente U$ 10,95 bilhões de dólares até 2022, crescendo cerca de 21% entre 2016 e 2022.

E como esta técnica pode ajudar diversas áreas de uma organização? Ferramentas de análise preditiva permitem que empresas utilizem seus dados para prever cenários e identificar tendências.

Sem “bola de cristal”, mas com o apoio de dados, inúmeros profissionais ao redor do mundo têm recorrido a este tipo de solução para apoiá-los em decisões estratégicas.

É como se a tecnologia revelasse o futuro lançando um olhar sobre o passado. E não estamos falando de um recurso para poucas empresas: praticamente todos os ramos de atividade podem se beneficiar da análise preditiva.

Como a análise preditiva surgiu e se consolidou?

É possível encontrar referências para o assunto que remetem à década de 1940, quando os governos começaram a usar os primeiros computadores.

Contudo, apesar de ter surgido através de uma combinação de técnicas extraídas de estudos estatísticos, modelagem e mineração de dados, a análise preditiva se transformou com o passar dos anos. Para se adaptar às necessidades do mercado, o modelo de predição analítica adotou as novas tecnologias que surgiam, como o machine learning e a inteligência artificial para se consolidar.

A consolidação, portanto, deste método tecnológico de auxílio a tomada de decisão, aconteceu em decorrência de três principais fatos: o aumento exponencial no volume de dados coletados, a elevação voraz da competitividade entre empresas de diversos segmentos e o crescimento da complexidade do universo corporativo.

É de amplo conhecimento que as últimas décadas contaram com o desenvolvimento de computadores e sistemas capazes de processar um volume imenso de dados, além de transformá-los em informações gerenciais através do Business Intelligence.

O planeta produz, diariamente, 2,5 quintilhões de bytes. Para não se perder em meio ao mar de dados produzidos diariamente e transformá-los em respostas acerca de cenários que possivelmente existirão no mercado, a análise preditiva usa praticamente todo o arsenal disponível para atingir máximo grau de precisão possível.

Veja abaixo, alguns exemplos de dados que podem ser consolidados e cruzados para antever situações iminentes:

  • Dados contábeis e financeiros ao longo do tempo;
  • Fontes de gastos (faturas significativas de fornecedores);
  • Informações de redes sociais;
  • Registros em ERPs ou CRMs;
  • Divulgações de decisões macroeconômicas, como taxas de juros, inflação e aumento do desemprego;
  • Dados de vendas;
  • Avaliações de estoque em períodos extensos;
  • Performance da concorrência.

Como o lean office pode ajudar na geração de dados com maior qualidade?

A boa gestão de dados, aliada a um sistema eficiente de BI, é definitivamente um dos principais fatores de sucesso de um projeto de análise preditiva. Todavia, é importante considerar que a gestão de informação de alto nível exige processos mais ágeis e eficientes nas empresas.

Esta responsabilidade atinge camadas empresariais que vão muito além da TI. O conceito de lean office, ou escritório enxuto, em português, é associado aos resultados positivos em projetos de análise de dados.

Isto acontece porque processos ágeis e eficientes geram dados com maior confiabilidade. Apesar do crescimento quantitativo no número de dados gerados todos os dias, é preciso que haja, em paralelo, um aumento qualitativo.

Qual profissional é capaz de aplicar a análise preditiva ao meu negócio?

Tendo em vista a utilização de uma base de dados com crescimento qualitativo e quantitativo, é preciso dar os primeiros passos rumo à predição de tendências baseada em dados.

A maioria das empresas que leva a sério o uso da análise preditiva, forma uma equipe de planejamento multifuncional, para identificar oportunidades em potencial e desenvolver estratégias direcionadas.

A equipe deve sempre buscar uma compreensão clara dos problemas de negócios que a análise preditiva deve resolver. As principais perguntas a serem consideradas incluem:

  • Os problemas são definidos com precisão em termos de processos e objetivos de negócios?
  • O impacto da análise preditiva pode ser quantificado, incluindo os benefícios e custos esperados?
  • Quais são os riscos dos erros de previsão (ou seja, falsos positivos e falsos negativos)?
  • Quais são os riscos e responsabilidades legais que podem surgir devido ao viés de previsão?

Dadas as premissas da análise, é possível aplicá-la. Existem inúmeros fornecedores de tecnologia e modelos de análise preditiva cada vez mais focados em nichos, ainda assim uma iniciativa séria deve contar com profissionais internos para atender às necessidades específicas de previsão de negócios.

Profissionais de inúmeras áreas de um organograma podem utilizar a análise preditiva para projeções de budget, por exemplo.

A organização que conta com uma ferramenta inteligente de gestão de custos, como o Navita Connect, detém acesso a uma rica base de dados. Nela, é possível identificar tendências de gasto e consumo agrupadas por centro de custo.

Através desta informação, o orçamento de uma determinada área ou projeto pode ser definido. Aplicando a metodologia de análise preditiva, as tendências de consumo podem ser utilizadas para proteger este orçamento ao longo do ano.

Os profissionais deste segmento podem ter diversas origens: de matemáticos a especialistas em marketing ou ciência da computação. O importante, contudo, é encontrar analistas que resolvam problemas e pesquisem dados, em vez de “trituradores de números”.

Tecnicamente, há várias abordagens possíveis para aplicar o conceito. Via de regra, é preciso criar um modelo preditivo. Este modelo será uma função matemática que, quando aplicada sobre os dados, fornecerá uma previsão a respeito de um problema.

Com vários aplicativos e modelos de análise preditiva disponíveis no mercado, os membros da equipe devem ter em mente que não é necessário reinventar a roda. Você pode pensar em adquirir ferramentas existentes do seu setor.

Como lidar com a “hierarquização” da análise de dados

Por ser considerada uma inovação, a análise e predição de dados através de diferentes abordagens costuma ser inserida nos níveis hierárquicos mais altos das organizações.

Isto acontece porque decisões complexas exigem uma combinação de perícia e conhecimento de mercado com números.

Contudo, é possível aplicar análise preditiva em todos os níveis hierárquicos, e isso garante sua efetividade. Em níveis operacionais, como o call center, o efeito das decisões baseadas nas análises pode ser bastante perceptível.

Analisar dados de processos atuais para otimizar a métrica de satisfação dos clientes com o atendimento, por exemplo, pode ser um resultado mais facilmente alcançável do que as metas da alta gestão.

Quando percebemos que modelos preditivos estão presentes em tecnologias relativamente simples, como no QuickType de nosso celular, entendemos que é possível aplicar esta abordagem para solucionar problemas de diversas complexidades.

O iPhone usa dados linguísticos e mensagens anteriores que você enviou para prever qual palavra é mais provável você queira utilizar em seguida.

Portanto, a maturidade de uma equipe na aplicação de modelos que irão prever valores para eventos futuros ou desconhecidos deve ser atingida de forma escalar, e pode ter sua trajetória iniciada na resolução de impasses de menor complexidade.

Além disso, próprios dados também são hierarquizados. A ampla segmentação de dados dentro de uma base pode comprometer a visibilidade que eles são capazes de oferecer.

Em gestão de custos, por exemplo, este é um desafio comum. Divisões e hierarquias de centros de custos, unidades, departamentos e filiais podem comprometer a visualização e previsão de tendências a longo prazo. A informação está muito fragmentada.

Ter uma ferramenta que consolide estes dados e traga a visibilidade de forma organizada, mas unificada pode ser um divisor de águas na gestão de custos.

Qual a relação da análise preditiva com Big Data e Business Intelligence?

Tão importante quanto obter dados, é saber aproveitá-los.

O Big Data é a principal fonte de pesquisa para a construção dos modelos preditivos. A escolha dos dados, ou data mining, consiste em identificar quais registros e estatísticas podem construir as melhores informações estratégicas.

Já o Business Intelligence, por sua vez, pode ser um setor dentro do organograma ou até mesmo a estratégia da empresa. Sua função é transformar ou apurar os dados para transformá-los em informação, que de certa forma, permite que seu nome seja utilizado de forma tão genérica.

Os aplicativos de análise preditiva precisam ser alimentados com muitos dados, transformando-os em informações uteis e criando processos de melhoria contínua. Existe uma troca mútua entre dados e análise, um não vive sem o outro.

Os analistas de dados podem criar modelos preditivos quando tiverem dados suficientes para obter resultados previstos. Por isso, todos os assuntos estão profundamente relacionados.

Quais são os modelos preditivos?

Já sabemos que as análises preditivas utilizam dados do passado e presente para prever comportamentos futuros através de funções estatísticas. Além disso, elas também são capazes de detectar padrões no conjunto de dados analisados.

Um modelo preditivo é o que um profissional de modelagem preditiva cria usando dados relevantes e métodos estatísticos. Esses modelos podem ser usados ​​para responder perguntas específicas e prever valores desconhecidos.

Os modelos preditivos enquadram-se, de modo geral, em dois campos: paramétricos e não paramétricos. Embora estes termos possam soar como jargões técnicos, a principal diferença é que os modelos paramétricos fazem mais suposições e suposições mais específicas.

Alguns dos tipos de modelos preditivos são:

  • Mínimos Quadrados Ordinários;
  • Modelos lineares generalizados;
  • Regressão logística;
  • Florestas aleatórias;
  • Árvores de decisão;
  • Redes neurais;
  • Splines de regressão adaptativa multivariada.

Cada um destes modelos é utilizado para um fim específico, ou seja, responde a uma determinada pergunta ou um tipo de conjunto de dados.

Resumindo, todos os modelos possuem diferenças metodológicas e matemáticas e são semelhantes em seu objetivo comum, que é a predição de resultados futuros ou desconhecidos.

Quais setores do mercado a análise preditiva é capaz de apoiar?

Uma empresa SaaS pode modelar dados de históricos de vendas em relação às despesas de marketing, em cada região, para criar um modelo de previsão de receita futura com base nos gastos de marketing.

Outro exemplo, ao falarmos a respeito de gestão de custos, é a utilização de dados de consumo de telefonia para projeção de budget.

Ainda é possível projetar a produtividade de determinada equipe. Através dos dados consolidados de um gerenciador de dispositivos móveis inteligente, como o Navita EMM, é possível visualizar o tempo utilizado em apps não corporativos e projetar a perda que o período improdutivo pode significar.

Estes são apenas alguns dos exemplos que são praticados no mercado. Mas você já deve ter percebido que as aplicações da análise preditiva são as mais diversas.

Hoje, as organizações usam análises preditivas de inúmeras maneiras. A tecnologia ajuda áreas diversas. Aqui estão alguns exemplos:

  • Varejo: seguir um cliente on-line, em tempo real, para determinar se o fornecimento de informações ou incentivos adicionais sobre o produto aumentarão a probabilidade de uma transação concluída;
  • Energia: prever taxas de preço e demanda a longo prazo. Com isso, será possível determinar o impacto de eventos climáticos, falha de equipamentos e outras variáveis no custo dos serviços;
  • Aviação: prever o impacto de operações específicas de manutenção na confiabilidade, uso de combustível, disponibilidade e tempo de atividade de uma aeronave;
  • Serviços financeiros: desenvolver modelos de risco de crédito. Prever tendências do mercado financeiro. Prever o impacto de novas políticas, leis e regulamentos nos negócios e mercados.
  • Aplicação da lei: utilizar dados de tendências criminais para definir bairros que precisam de proteção adicional em determinadas épocas do ano.

 

Exemplos de aplicação: quais problemas de uma empresa a análise preditiva pode ajudar a solucionar?

Estar à frente da concorrência é uma vantagem que as análises preditivas podem proporcionar. Com a identificação de padrões e tendências do mercado, a empresa consegue tomar decisões antecipadamente.

Apoio no desenvolvimento de novos produtos

Sendo aplicável a inúmeros setores de acordo com a estratégia adotada, a análise preditiva ganha espaço e notoriedade nas organizações por ser uma aliada estratégica no desenvolvimento de novos produtos.

Ao processar informações extraídas de manifestações dos consumidores, em sites de reclamação, redes sociais e CRM, por exemplo, seu sistema pode indicar o desejo do público alvo de um determinado produto. Isto é a análise de dados.

Veja, portanto, que se sua empresa capturar esse princípio de mudança de comportamento com antecedência de consumo conforme ela surge, pode levar uma vantagem imensurável ao produzir exatamente em linha com as novas necessidades dos seus clientes. Temos aqui, um exemplo claro de análise preditiva na área de produto!

Apoio na gestão de custos e redução de prejuízos

A gestão de custos tem um papel crucial nos resultados da organização, e isso demanda que os recursos sejam alocados com inteligência.

Seja em relação a recursos humanos ou materiais, gestões fundamentadas pelos modelos preditivos são muito mais bem-sucedidas, pois permitem avaliar os impactos de diferentes cenários.

A consolidação de dados de faturas de consumo de determinado serviço ou fornecedor através de uma plataforma de gestão de custos, como o Navita Connect, é uma excelente forma de viabilizar esta análise.

Se a expansão do negócio demanda a diminuição de determinado custo, os modelos preditivos poderão sugerir alternativas mais viáveis.

Suporte para o marketing

Com a análise preditiva, é possível diagnosticar em quais regiões estão concentrados seus potenciais clientes, qual é a melhor forma de se comunicar com eles e até mesmo como é possível tornar seu produto ou serviço mais atraente para o target.

Análise de risco

A utilização de soluções de big data e análise preditiva para processar o histórico financeiro de correntistas de muitos bancos já é muito utilizado, para dar mais precisão ao processo de liberação de crédito.

Em seguradoras, o mesmo processo pode ser realizado. Contudo, sua intenção será de identificar quais perfis oferecem maior probabilidade de acionamento do sinistro.

Detecção de fraude e segurança

Há bastante tempo, ferramentas de mineração de dados identificam fraudes e vulnerabilidades à segurança das empresas. Isto pode acontecer em diversos âmbitos.

Por exemplo, é possível cruzar dados de fluxos de caixas, balanços patrimoniais e demonstrativos de resultados, através da ciência de dados. Isto pode ser feito para realizar uma espécie de “auditoria eletrônica” nos resultados contábeis de uma organização.

Neste cenário, qualquer possibilidade de fraude contábil chegará ao conhecimento do responsável pela área, a quem caberá designar profissionais para confirmar a ocorrência. Este é um exemplo de gestão de riscos de excelência.

Entretanto, quando enxergamos através da perspectiva da segurança da informação, a análise preditiva também pode se mostrar bem útil. O sistema é programado para enxergar padrões de acessos e comportamentos dos usuários, com base em autorizações, validações de entrada e hierarquia de permissões, disparando alertas e bloqueando acessos ao menor sinal de intrusão.

A combinação e o processamento de dados sobre relatórios de vulnerabilidade e comportamento de hackers também resultam na antecipação de alertas sobre possíveis ataques aos sistemas corporativos, com a adoção das respectivas medidas protetivas.

Essa solução ainda pode ser aplicada à previsão de estoques, à alavancagem de vendas, à personalização de serviços e até ao combate à sonegação na administração pública.

Sistemas de Suporte à Decisão

Decision Support Systems (DSS), ou sistemas de suporte à decisão, em português, são sistemas de informações digitais projetados para organizar, compilar e apresentar dados para que os tomadores de decisão possam resolver problemas.

Eles são usados ​​em aplicativos abrangentes, desde painéis financeiros a mapas geoespaciais com sobreposições de dados. A análise preditiva é usada em sistemas avançados de suporte à decisão para fornecer aos tomadores de decisão uma série de possíveis resultados, com base em dados históricos.

O DSS combinado a um recurso de análise visual pode acelerar o processo de tomada de decisão, já que, geralmente, é mais fácil para as pessoas aprenderem associações complexas por meio de representações visuais em vez de formatos de grade.

Prevenção da rotatividade dos clientes

Em qualquer empresa, manter os clientes satisfeitos é um objetivo extremamente importante. Se clientes confiáveis, ​​repentinamente. param de comprar o produto de uma organização, ela deve trabalhar muito para substituir essa receita encontrando novos clientes ou vendendo mais a outros clientes existentes.

Além disso, os custos de aquisição de clientes geralmente são relativamente altos, o que significa que é mais difícil encontrar novos clientes do que clientes anteriores ou atuais, tornando a rotatividade dos clientes uma prioridade ainda mais crítica.

Felizmente, para as empresas, a análise preditiva pode ser usada para evitar a rotatividade de clientes.

Com dados suficientes, as empresas podem produzir modelos para identificar os melhores preditores de desgaste do cliente, como comportamentos específicos do cliente, dados demográficos ou preditores de segmento.

Através do cruzamento destas informações, as empresas podem agir para impedir a rotatividade de clientes. Assim, elas garantirão uma experiência de qualidade em determinados grupos, corrigindo quaisquer recursos problemáticos do produto ou dando tratamento especial aos clientes que exemplificam sinais de insatisfação.

Esse caso de uso pode ser aplicado a uma ampla variedade de setores e segmentos de produtos. Para isso, é preciso que a empresa tenha dados suficientes (CRM ou outros) para criar um modelo robusto e válido.

Portanto, A análise preditiva pode agregar um valor final significativo, oferecendo às empresas um caminho para reduzir a rotatividade de clientes.

Projeção do impacto da improdutividade

A produtividade é um tema em alta nas organizações. Em um mercado tão imediatista, o tempo pode significar uma peça determinante em certos projetos ou negócios.

Por atender aos anseios imediatistas do mercado, a mobilidade se tornou uma importante aliada dos negócios. Ferramentas de produtividade e comunicação transformaram os smartphones e tablets em peças chave, para muitas organizações.

Entretanto, a mobilidade também pode acarretar perda de produtividade. Para impedir que estas ferramentas facilitadores se tornem empecilhos, muitas empresas optam por gerenciar seus dispositivos móveis através de softwares específicos, como o Navita EMM.

Através dele, é possível criar uma whitelist com os apps corporativos. Informações importantes, como a projeção do tempo perdido em apps não corporativos durante o expediente, podem auxiliar na mensuração de horas improdutivas e seu impacto.

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23/04/20200

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