Impulsione os resultados do seu negócio com a Análise Preditiva!

Beatriz Silva

Publicitária e Pós-Graduada em Gestão de Marketing pela Faculdade de Educação São Luís de Jaboticabal, é apaixonada pela comunicação e todas as suas nuances. Atualmente faz parte do time de conteúdo da Hubify.

6 minutos de leitura

Estar por trás de uma empresa exige muitas tomadas de decisões, que poderão nem sempre ter os resultados esperados. Exatamente por isso, que todos os envolvidos nessas decisões gostariam de poder prever o futuro, só pra ter certeza de que estão fazendo a coisa certa… 

A boa notícia é que prever o futuro do seu negócio é possível! E não, não se trata de uma técnica intuitiva ou de uma bola de cristal, mas de algo muito mais lógico e pautado na tecnologia. Estamos falando da análise preditiva. 

Por meio desse tipo de análise é possível que negócios de diversos nichos, tomem decisões mais acertadas e definam estratégias com base em previsões de cenários futuros. Parece até mágica, mas não é! Quer entender melhor como funciona a análise preditiva e como aplicá-la na sua empresa? Continue a leitura que a gente te mostra!

Antes de tudo, o que é análise preditiva e como ela funciona?

Dados e estatísticas sempre foram usados para que empresas tomassem decisões de forma mais estratégica. O problema, é que esses dados eram poucos, principalmente se fossem comparados ao volume de informações que são produzidas pelas empresas diariamente. Então, de certa forma, essas decisões ainda precisavam ter um pouco de sorte envolvida para tudo sair como o planejado.

Com nossa amiga tecnologia nos ajudando sempre, foi possível criar sistemas que pudessem coletar e analisar todos esse universo de dados, o que antes era humanamente impossível. A partir dessa coleta e análise, surge a análise preditiva.

A análise preditiva junta tecnologias de mineração de dados, inteligência artificial, machine learning e estatísticas, surgindo como uma solução que permite o armazenamento e agrupamento desses dados para fornecer informações concretas que indicam padrões. Ou seja, por meio desses padrões é possível antecipar determinados acontecimentos e ações futuras

Como a análise preditiva pode ser uma peça chave para a estratégia da sua empresa? 

O mundo dos negócios está cada vez mais acirrado. Consumidores mais exigentes e empresas precisando tomar decisões inovadoras para se destacar. Nesse sentido, a análise preditiva traz uma imensa vantagem competitiva, já que ao usá-la para prever sua base e principalmente o mercado, a empresa será capaz de estar sempre um passo à frente dos seus concorrentes.

Além disso, como esse tipo de análise busca prever determinados cenários, fica muito mais fácil entender onde direcionar os esforços da sua organização, tanto nas questões administrativas, quanto no seu plano de marketing

Por isso, esse tipo de análise acaba se tornando, atualmente, uma peça indispensável e essencial em todas as estratégias empresariais. 

Como começar a fazer análise preditiva na minha empresa? 

Agora que você já entendeu o que é análise preditiva e como sua empresa pode se beneficiar disso, está na hora de aprender a aplicar na prática! 

Antes de tudo, é necessário entender quais os principais passos a serem seguidos para  implementar a análise preditiva de forma efetiva. Confira:

1. Definição dos objetivos alinhados à empresa

Definir objetivos é o começo de tudo, e não é diferente no caso das análises. É importante saber quais as reais intenções da empresa ao usar esse tipo de ferramenta, dessa forma, tudo fica mais claro e as ações a serem tomadas se tornam mais específicas, de acordo com os objetivos definidos.

É importante pensar que os objetivos da análise tem que estar alinhados com a estratégia geral da sua empresa. Se a empresa busca ampliar as operações, por exemplo, talvez seja mais vantajoso definir metas que estejam ligadas com essa expansão. 

2. Coleta dos dados necessários

Com os objetivos definidos, chegou a hora de colocar a mão na massa! Essa é uma das principais partes da análise preditiva, afinal, sem dados não há análise. Por isso, é necessário pensar em como os dados da sua empresa poderão ser coletados de forma efetiva.

É importante ressaltar que coletar dados não é uma tarefa simples, pode ser uma etapa bem demorada, principalmente se a empresa não investe em tecnologia necessária. Então, vale ficar de olho para que os dados coletados sejam de fontes confiáveis e com o uso de softwares apropriados. 

A definição dos objetivos pode tornar tudo mais fácil nessa etapa também, já que aqui, a empresa pode focar em obter só as informações necessárias para rodar a análise, sem perda de tempo com outros dados que não serão utilizados. 

3. Estruturação e agrupamento de dados coletados

Depois que todos os dados necessários para a análise já foram coletados, é preciso criar uma estrutura que vai simplificar a visão geral de todas as informações. 

Nessa fase, a empresa provavelmente vai precisar de alguma ferramenta onde seja possível realizar o agrupamento desses dados. Aqui, pode ser usado um software específico, mas o próprio Microsoft Excel já consegue ajudar nesse trabalho. 

4. Análise dos dados obtidos

Quando você estrutura e agrupa os dados, eles vão começar a fazer sentido, a partir daí surge a análise de fato!

Essa é uma etapa que costuma ser trabalhosa, mas que valerá a pena, já que é aqui, onde será possível entender todas as informações coletadas e analisar as anomalias, padrões e tendências. 

Nessa etapa você pode buscar entender, por exemplo, os melhores meses de compra, em que período teve o maior número de cancelamentos e, dessa forma, pensar em ações para incentivar ou desestimular essas ocorrências.  

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Vale lembrar que a análise deve estar de acordo com as metas definidas. Isso não significa que ao encontrar outras informações úteis, mas que não estejam dentro do objetivo principal, elas serão descartadas. A questão é focar inicialmente na meta principal, mas obter insights que possam ajudar em outras metas da empresa. 

5. Criação do modelo preditivo

A análise em si já pode trazer vários insights das próximas ações a serem tomadas pela empresa, mas é aqui que entra de fato a previsão dos cenários futuros do seu negócio!  

A criação do modelo preditivo, está relacionada à regressão estatística, ou seja, é uma reunião de técnicas matemáticas e estatísticas que trazem a visualização das principais respostas de acordo com os objetivos traçados, a partir dos dados estruturados da sua empresa. 

Para simplificar, funciona da seguinte forma: seu objetivo inicial é entender onde ocorre a maioria dos seus cancelamentos. Por meio da análise, você encontrou informações que mostram que a maioria dos seus cancelamentos ocorrem em determinado período do ano por um motivo x. Com essa informação em mãos, sua empresa pode montar um modelo preditivo de consulta para tomar ações com base em evitar os cancelamentos nessa época do ano.

6. Aperfeiçoamento e monitoramento do modelo

Depois de realizar todo o processo da análise preditiva, ainda não acabou! Existe a necessidade de monitorar as informações constantemente para que os dados se mantenham confiáveis. 

O processo de modelagem deve sempre se manter atualizado, já que com o tempo, novos dados vão surgindo e o cenário mudando, o que pode tornar um modelo preditivo rapidamente obsoleto. Por isso, otimizar o processo de análise é sempre necessário para previsões acertadas. 

Como a análise preditiva pode ser aplicada na minha empresa? 

Nós já vimos que a análise preditiva é uma estratégia que pode ser usada em qualquer tipo de negócio, independente do nicho de mercado ou área da empresa. 

Porém, existem alguns usos clássicos da aplicação desse tipo de análise. Veja quais são os principais.

Previsão de Churn

Churn ou cancelamento, é um problema que toda empresa gostaria de resolver. 

A partir do uso de modelos preditivos, a empresa consegue entender e antecipar quais os momentos onde um cliente mais tem chances de cancelar o uso de um produto ou serviço e, a partir disso, tomar medidas e ações cabíveis que ajudam na redução do churn. 

Aperfeiçoamento do marketing

Por meio da análise preditiva, fica mais fácil entender os resultados de campanhas anteriores e, assim, otimizar os novos esforços de marketing. 

A partir da visualização de dados passados é possível selecionar os melhores canais de comunicação, otimizar a verba gasta em cada estratégia e até prever como será o comportamento do público de acordo com determinada ação realizada. 

Gestão de risco

A análise preditiva também auxilia na área da gestão de risco. Com ela, é possível prever determinados aspectos do negócio em relação ao caixa da empresa, entrada e saída de clientes ou como situações externas podem afetar a organização. 

Dessa forma, as ações diante dessas situações podem ser implementadas de forma preventiva, evitando agravamento de problemas.

Up-sell e Cross-Sell

As técnicas de up-sell e cross-sell são muito utilizadas em todas as empresas. 

O cross-sell é uma prática de oferecer produtos ou serviços complementares ao cliente, de acordo com a compra inicial, já o up-sell visa o oferecimento de uma versão melhorada do produto inicial. 

Com a análise preditiva é possível antecipar essas demandas e entender o momento perfeito onde o cliente estará mais apto para realizar um upsell ou cross-sell do seu produto.

Segmentação de leads

Conduzir seus leads até a última etapa do funil de vendas pode não ser tarefa fácil, mas a análise preditiva pode dar uma mãozinha nisso também. 

A partir de modelos preditivos é possível segmentar grupos de forma muito mais detalhada, prevendo ações e comportamento dos leads e entregando conteúdos muito mais personalizados e específicos de acordo com cada momento da jornada de compra do consumidor. 

Entendeu como a análise preditiva pode ser uma ótima ferramenta para impulsionar o resultado de seu negócio? Agora, você pode complementar sua leitura e aprender ainda mais como ter bons resultados na sua empresa conferindo nosso artigo “Data-driven: aprenda a tomar decisões baseadas em dados”.

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