Análise preditiva: preveja o futuro da sua empresa

No cenário empresarial (assim como na vida), não dá para viver só de passado nem só de presente. É preciso usar informações desses dois períodos para agir com mais acerto no futuro. E é nessa ideia que se baseia a análise preditiva.

Neste artigo, iremos explicar como o histórico da sua empresa e do mercado são indispensáveis para a construção da análise preditiva, de forma a evitar que problemas de diferentes naturezas prejudiquem o seu negócio.

Imperdível, hein?!

Para começar, vamos entender o que é análise preditiva?

O que é análise preditiva?

Desde o período pré-histórico da humanidade, em que ainda não havia a escrita, o homem vem deixando seus registros.

As gerações posteriores, especialmente os arqueólogos, paleontólogos e antropólogos, usaram essas informações para explicar a dinâmica das sociedades seguintes, inclusive as contemporâneas.

Com o surgimento e constante aprimoramento das tecnologias, o armazenamento e processamento das informações geradas pelas pessoas, nos diferentes papéis sociais que desempenham, foram facilitados consideravelmente.

A análise preditiva está diretamente relacionada a essa realidade.

Isso porque ela une os avanços tecnológicos com a grande quantidade de dados que tanto uma empresa quanto as tendências do mercado produzem diariamente, visando antever cenários futuros do negócio.

Vale destacar que as inovações tecnológicas mais usadas na análise preditiva são:

Mineração de dados

A expressão tem origem no inglês, data mining, e consiste no processo de identificar padrões, anomalias e conexões em grandes conjuntos de dados para prever resultados.

Por meio de uma variedade de estratégias, é possível lançar mão desses dados para aumentar a renda, enxugar gastos, melhorar o relacionamento com os clientes, evitar riscos etc.

Machine learning

Em português, a locução quer dizer “aprendizado da máquina” que, na prática, equivale a uma programação usada em computadores composta de regras previamente definidas.

Essas normas permitem que notebooks, desktops, e dispositivos móveis em geral tomem decisões com base em informações prévias e dados disponibilizados pelos usuários.

Inteligência artificial

A IA representa a tecnologia que dá mais autonomia às máquinas por meio da computação.

Nesse sentido, diferentes equipamentos de diversos segmentos, a partir da programação a que são submetidos, conseguem aprender, pensar e tomar decisões de forma independente.

Depois de compreender o conceito de análise preditiva, você provavelmente vai querer utilizar essa ferramenta na sua empresa, certo?

Por conta disso, no próximo tópico, mostraremos como criar uma análise preditiva que irá apresentar resultados efetivos.

Siga estes 6 passos e monte sua análise preditiva

Duas variáveis fundamentais para o sucesso de qualquer empreendimento são: tempo e recursos.

Dessa forma, para que haja total aproveitamento de ambas – e de outras questões importantes a toda empresa –, o ideal é que cada tomada de decisão em um negócio seja baseada em análises consistentes.

Eis o momento oportuno de aprender a elaborar uma análise preditiva confiável, seguindo o passo a passo abaixo!

1. Defina os propósitos da análise preditiva

O primeiro passo de toda análise preditiva deve ser a definição dos objetivos do negócio.

A pergunta inicial que o gestor deve se fazer ao lançar mão dessa ferramenta é: “quais são os propósitos de submeter os dados da empresa à análise preditiva”.

Alguns possíveis objetivos são:

  • Entender o comportamento dos consumidores;
  • Identificar os produtos/serviços mais rentáveis para o negócio;
  • Prever tendências de vendas;
  • Identificar as causas da alta rotatividade de colaboradores para criar estratégias que melhorem essa situação;
  • Reduzir custos operacionais;
  • Expandir a carteira de clientes. 

2. Faça a coleta de dados

Tendo em mãos a finalidade da análise preditiva, é chegado o momento de apurar as informações necessárias para alcançar os propósitos definidos.

Há de se ter muito capricho ao cumprir esta etapa da montagem da análise preditiva, uma vez que, para ela ter eficácia de fato, é preciso coletar os dados corretos e confiáveis.

Para isso, você precisa procurar as fontes certas:

  • Bancos de dados internos e de consultorias;
  • Pesquisas;
  • Perfil da empresa nas redes sociais.

Ao consultar essas fontes, fique atento às informações verdadeiramente relevantes para a análise preditiva.

3. Organize as informações

Antes de partir para a análise preditiva em si, é importante organizar os dados que vão fazer parte dela. Então:

  • Exclua as informações desnecessárias;
  • Selecione que dados vão entrar como variáveis na análise;
  • Separe esses dados em subgrupos.

Utilizando o Excel ou o Power BI, é possível pôr em prática essas etapas. 

4. Analise os dados

Uma vez estruturados os dados, você pode dar início à análise efetivamente.

Nesta etapa, é preciso ter um conhecimento estatístico, a fim de compreender as tendências indicadas pelo gráfico.

Por exemplo, ao examinar as transações dos clientes em determinado período, você terá a real perspectiva do pico de vendas, dos produtos mais vendidos e, de quebra, dos possíveis fatores que alavancaram a receita da empresa em alguma semana.

5. Estabeleça a modelagem

Com todas as informações reunidas, analisadas e comprovadas, você cria um modelo de análise preditiva.

Esse modelo equivale a um padrão matemático que processa os dados coletados a partir de relações que você criou na planilha da empresa.

A partir dele, você poderá obter respostas rápidas e de fácil visualização a possíveis acontecimentos futuros da empresa.

Dessa forma, a cada dado adicionado, novas hipóteses são geradas, de maneira a preparar as operações da empresa para o cenário que está por vir.

6. Monitore a análise preditiva

Cumpridas todas as fases anteriores, é preciso monitorar sua análise preditiva com a intenção de que tanto os dados avaliados quanto os obtidos continuem sendo confiáveis.

O ideal é que esse monitoramento aconteça mensalmente, trimestralmente e semestralmente, garantindo que eventuais alterações de dados não afetem a análise preditiva.

Até agora, vimos o que é e como criar uma análise preditiva. No próximo tópico, vamos mostrar como ela, multifuncional por natureza, pode ser aplicada em diversos setores da sua empresa. Continue com a gente!

6 maneiras de usar a análise preditiva em sua empresa

A análise preditiva, aplicada corretamente em um empreendimento, pode trazer ganhos para diferentes áreas: marketing, vendas, atendimento ao cliente etc.

A seguir vamos mostrar seis formas de usá-la no dia a dia do seu negócio.

Aplicando upsell e cross-sell

Em uma tradução literal, “upsell” equivale a “vender mais“, enquanto “cross-sell” corresponde a “fazer uma venda cruzada“.

Para entender melhor essas duas estratégias, nada melhor do que recorrer a exemplos.

A técnica de upsell pode ser observada em um fast-food. Imagine que um cliente assíduo peça sempre o mesmo combo.

Observando as preferências dele, na próxima compra, você pode lhe oferecer um upgrade no lanche: seja um hambúrguer com mais carne ou um sorvete com dois sabores, por exemplo.

Já a estratégia de cross-sell pode ser entendida por meio do mercado de celulares.

Ao comprar um smartphone, é bastante comum o vendedor oferecer uma capinha para protegê-lo, certo?

Esse oferecimento é um exemplo da técnica de cross-sell, que deve se tornar mais personalizada à medida que mais dados do público forem registrados e consultados.

Vale destacar que, especialmente no método upsell, os algoritmos são incumbidos de entender o comportamento dos clientes, a fim de sugerir produtos e serviços adequados aos perfis de cada um.

É importante reforçar também que o uso da análise preditiva tanto no upsell quanto no cross-sell vem se mostrando essencial nas estratégias de vendas das empresas.

Prevenindo o churn

Você sabe o que é churn? Trata-se de uma métrica que mostra as perdas de clientes e receitas da sua empresa. É usada principalmente em empresas de SaaS e assinaturas.

Prevenir o churn, por sua vez, consiste em identificar os indícios de debandada dos consumidores e entender as causas dessa ação, tentando revertê-la obviamente.

Ao utilizar uma análise preditiva na prevenção do churn, é possível comparar dados, como: qualidade do atendimento, por meio da central de relacionamento da empresa, do nível de satisfação do cliente e da taxa de churn.

Dessa forma, é possível descobrir efetivamente que fatores influenciam a perda de clientes e, consequentemente, a redução da receita do empreendimento.

Segmentando potenciais clientes

A análise preditiva é uma excelente ferramenta para segmentação de leads – potenciais consumidores de determinada marca, que já demonstraram interesse em consumir seus produtos ou serviços.

Afinal, um dos grandes desafios da área do marketing é mapear esses potenciais clientes para lhes oferecer itens sob medida por meio inclusive de campanhas de nutrição, ou seja, do envio sequencial de conteúdos relacionados aos interesses demonstrados pelos leads.

Com a ajuda de dados e do machine learning (já mencionado neste artigo), é possível segmentar os leads de forma a prever suas demandas detalhadamente.

Otimizando campanhas de marketing

Ao realizar campanhas de marketing na sua empresa, é importante consultar o histórico de estratégias usadas anteriormente, com o intuito de não cometer erros do passado e vislumbrar melhores resultados.

E onde entra a análise preditiva?

Na identificação dos melhores canais para os conteúdos produzidos, do vocabulário adequado a cada público-alvo e de outras variáveis capazes de prever a boa aceitação dos (potenciais) consumidores.

Dessa forma, no momento de engajar e fidelizar seu público, suas ações tendem a ser mais acertadas.

Detectando fraudes

Uma análise preditiva bem-feita possibilita às empresas identificar eventuais fraudes e, como consequência, prevenir falhas de segurança.

A segurança cibernética é um tema cada vez mais abordado e, muito por conta disso, as organizações se preocupam em corrigir a vulnerabilidades e anormalidades de seus sistemas, a ponto de evitar prejuízos futuros.

Com o apoio da análise preditiva, fica muito mais fácil identificar ameaças em tempo real, antecipando-se a golpes de hackers, por exemplo.

Gerindo riscos

Outra ação que se torna muito mais eficiente com o suporte da análise preditiva é a gestão de riscos.

Antes de tomar qualquer decisão em uma empresa, é preciso levar em conta os riscos e as oportunidades que irão surgir adiante.

Nesse sentido, antever as possibilidades de lucros e prejuízos através de uma boa análise preditiva otimiza a gestão financeira de qualquer negócio.

Com essa otimização, é possível aproveitar melhor os recursos da empresa e, consequentemente, aumentar sua rentabilidade.

No próximo tópico, falaremos mais sobre isso. Fique com a gente!

Como a análise preditiva impacta a receita da empresa?

Sem um caixa equilibrado, as operações de um empreendimento ficam comprometidas e a permanência da marca no mercado também pode ser afetada.

Usando a análise preditiva, porém, a possibilidade de essa situação acontecer diminui. Vamos entender o porquê respondendo à pergunta que intitula este tópico: como a análise preditiva impacta a receita da empresa?

Identificando tendências de mercado

Antever mudanças no mercado e no comportamento do consumidor permite à sua empresa estar em posição privilegiada em relação à concorrência, além de atender demandas específicas.

Ao identificar tendências de consumo, é possível potencializar as estratégias de vendas e aumentar a receita da empresa.

Além disso, essa identificação possibilita ao gestor enxergar se determinado produto ou serviço oferecido pela empresa deve ser mantido ou trocado por outro futuramente.

Utilizando corretamente os recursos internos

Um bom software de gestão empresarial facilita, e muito, o levantamento das falhas e necessidades de uma companhia.

Tendo esse mapeamento em mãos, alocar corretamente os recursos de uma empresa fica bem mais fácil.

Assim, a gestão de custos com recursos humanos e insumos é otimizada, na medida em que a análise preditiva mostra os impactos de investimentos feitos em pessoal e matérias-primas.

Praticando bons preços 

Um estabelecimento que faz uma gestão de estoque eficiente e administra bem suas operações, considerando sazonalidade, por exemplo, consegue praticar preços mais atraentes em determinados períodos.

Companhias aéreas, usando análises preditivas, costumam fazer isso em temporadas com demandas reduzidas ou quando sobram poucos assentos em um voo prestes a acontecer.

Conclusão

Como mencionamos no início deste artigo, no mundo corporativo, não dá para ficar estagnado no passado tampouco viver só o hoje.

É necessário se antecipar a acontecimentos futuros, a fim de que as tomadas de decisão em sua empresa sejam mais promissoras e acertadas e sua posição diante da concorrência seja vantajosa.

A constante evolução das tecnologias permite que a inteligência artificial se aprimore, acertando cada vez mais as previsões do mercado e, de quebra, do seu negócio.

Aliar o know-how humano com uma boa análise preditiva pode ser uma das chaves do sucesso da sua empresa. A propósito, administrá-la a distância é uma necessidade cada vez mais urgente, seja porque ela expandiu ou o home office foi adotado. Quer saber mais sobre o tema? Clique aqui!