Já imaginou se a sua empresa fosse capaz de prever o futuro? Essa seria uma vantagem e tanto, concorda? Assim, seria possível se antecipar às necessidades dos clientes e ser muito mais certeiro na criação e desenvolvimento de produtos e serviços. E se eu lhe disser que existe uma ferramenta que pode ajudar nesse quesito? É a análise preditiva!
Logicamente, essa ferramenta não é uma bola de cristal. No entanto, é uma solução que tem sido adotada por empresas dos mais diversos segmentos para solucionar problemas e inovar.
Quer saber o que é análise preditiva? Continue a leitura e descubra também como é o seu funcionamento e quais são os seus benefícios.
O que é análise preditiva?
A quantidade de dados gerados diariamente é absurda. Além da expansão dos meios tradicionais de comunicação como o rádio, TV e jornais, temos o crescimento da internet banda larga, dos smartphones (que já são usados por mais da metade da população) e do IoT (internet of things, ou internet das coisas).
A análise preditiva ocorre ao se utilizar essa gama de dados disponível para antecipar tendências de mercado e otimizar processos. Para tal, ela se aproveita de ferramentas como a cloud computing, machine learning, algoritmos e tecnologias de memória.
Com base nos dados históricos, são criados modelos capazes de prever algo novo ou diferente e, assim, facilitar a tomada de decisões para garantir o sucesso dos negócios.
As suas principais capacidades são:
- apontar tendências;
- antecipar comportamentos;
- discernir as necessidades dos clientes;
- tomar decisões baseadas em dados concretos;
- melhorar a performance dos negócios.
Como é o seu funcionamento em diferentes áreas?
Diante de tantos benefícios, não é difícil entender por que, cada vez mais, diferentes áreas de negócio estão adotando esta estratégia. Confira abaixo algumas delas.
Saúde
A análise preditiva pode ser aplicada de diversas formas no campo da saúde e medicina. A primeira delas é a melhora na gestão hospitalar, pois, com a sua utilização, é possível otimizar a distribuição e organização dos recursos, além de poder controlar melhor os pacientes.
Outra aplicação se dá na prática da medicina personalizada. Com os dados em mãos, é possível identificar hábitos, genética e perfil clínico dos pacientes. O cruzamento desses dados cria correlações e otimiza as ações para prevenir, diagnosticar e tratar as doenças.
Marketing
Você conhece a fundo o seu público? Essa é uma das principais formas que o time de marketing aproveita a análise preditiva. Essa ferramenta ajuda a compreender em detalhes os clientes, além de mostrar para a organização qual o seu público ideal.
Por mais que as pesquisas sejam importantes, elas não são suficientes. Para chegar a resultados mais profundos, são analisados os atributos dos consumidores, seus desejos e as tendências de mercado.
Assim é possível segmentar o público e conversar “individualmente” com cada cliente, ou seja, moldar a sua comunicação e entregar apenas o que é relevante para cada um, aumentando de forma considerável as chances de conversão.
Financeira
O mercado financeiro é outro que tem tirado grande proveito da análise preditiva. Embora alguns considerem importante ter o feeling (sentimento, intuição) ao realizar um investimento, quando se trata de finanças, deixar a emoção responder pode acarretar grandes prejuízos.
Por isso, praticamente todas as corretoras oferecem os “robôs” de investimento, que utilizam os diversos dados das empresas (como as informações do balanço, preço da ação etc) e do mercado (taxas de juros, inflação, taxas de crescimento, outros investimentos, entre outros) para sugerir as melhores aplicações.
No Brasil, já existem diversas startups, conhecidas como fintechs, que têm foco nesse tipo de negócio. Seus resultados têm se mostrado bastante expressivos.
Quais os benefícios em aplicar a análise preditiva?
Agora que já entendemos o que é a análise preditiva e como ela pode ser utilizada nos mais diversos campos, vejamos os principais benefícios de sua aplicação.
Detectar problemas com antecedência
Segundo Falconi, um dos principais consultores de gestão do país, existem o problema bom e o problema ruim.
- Ruim: quando ocorrem desvios da rotina, como defeito de um equipamento, acidente etc.
- Bom: quando não se está satisfeito com os resultados atingidos e busca-se formas para melhorar.
Em ambos os casos, a análise preditiva ajuda a empresa. No primeiro, pode ser usada para avaliar o histórico do problema, identificar a causa raiz e facilitar o plano de ação para resolução.
No segundo caso, ela pode ser ainda mais vantajosa, pois a ferramenta pode ser utilizada para fazer benchmarks (se comparar com a concorrência), identificar os pontos fortes e fracos e muitas outras medidas para facilitar a mudança desejada.
Otimizar campanhas
Ao utilizar o modelo preditivo, é possível identificar diversos padrões e motivadores de compra. Dessa forma, é possível criar campanhas para grupos que tenham as mesmas características, como jovens noivas que estão prestes a casar, possuem uma mesma condição social e procuram produtos para a festa de casamento ou para a decoração da casa.
Ainda é possível entender quais músicas, séries, filmes e eventos mais engajam o seu público e, a partir disso, criar parcerias e produtos personalizados. Além disso, sua empresa pode desenvolver uma comunicação mais efetiva, criando um relacionamento duradouro e fidelizando o cliente.
Garantir a segurança
Depois dos colaboradores, a informação é um dos pontos mais importantes para as companhias. Garantir a proteção dos dados é fundamental, principalmente para as pequenas empresas, que não têm muito capital para se reerguer diante de ataques.
Diferente de uma segurança tradicional, que só considera as informações conhecidas, a análise preditiva considera o desconhecido, levando em conta os padrões estabelecidos. Dessa forma, está muito mais protegida conta os malwares.
Melhorar processos e operações
Ficar atento às tendências de mercado e identificar pequenas mudanças rapidamente pode ser o grande diferencial para aproveitar oportunidades, melhorar rapidamente os processos e tornar mais eficientes as operações.
Reduzir riscos
Todos os processos têm os seus desafios e chances de insucesso. No entanto, quanto menor a ameaça, maiores as chances de sucesso de um negócio ou projeto. A aplicação de modelos preditivos pode ser aplicada para identificar riscos internos e aumentar a taxa de sucesso, como determinar o grau de risco de inadimplência de um cliente.
Agora você já sabe o que é análise preditiva, como funciona e quais os seus principais benefícios. Certamente, eles darão à sua empresa uma grande vantagem competitiva e ajudarão você a ter melhores resultados e clientes satisfeitos.
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Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.