A análise preditiva refere-se a uma forma de análise avançada que examina dados ou conteúdo para responder as perguntas sobre o que provavelmente acontecerá em uma determinada situação ou cenário. Ela utiliza dados históricos, inteligência artificial e aprendizado de máquina para prever resultados futuros.
As suas soluções utilizam ferramentas estatísticas como análise de regressão, modelagem de dados, previsão e estatísticas multivariadas para responder as perguntas sobre a evolução de um sistema ou cenário.
Ela objetiva antecipar tendências ou eventos, tanto internos da empresa quanto de mercado, de modo que possa ser decidido se e quando uma intervenção precisa ser feita. Isso se deve ao fato da otimização de técnicas comportamentais e matemáticas, que possibilitam previsões e análises com maiores detalhes e precisão. Essa estratégia aplica a tecnologia para colocar em prática o que a gestão desejaria, mas não pode realizar sem esse apoio tecnológico. Esse cenário engloba inovações de software, onde se destaca a análise preditiva.
Neste post, mostraremos como é possível implementar modelos de predição na empresa. Confira algumas dicas!
Defina o resultado que você deseja alcançar
A análise preditiva viabiliza a visualização de prováveis resultados futuros. Objetivos claramente definidos ajudam a personalizar soluções de análise preditiva para fornecer os melhores resultados.
Alguns exemplos de perguntas de negócios para as quais a análise preditiva pode fornecer respostas são:
Quais áreas de produção podem ter um aumento nos custos no próximo trimestre?
Qual produto provavelmente estará em demanda durante a venda de final de ano?
Qual dos meus fornecedores provavelmente não entregará as matérias-primas no prazo?
Quais dos meus clientes/segmentos de clientes provavelmente permanecerão leais sem nenhum incentivo?
Com os objetivos definidos, é possível descobrir se os seus dados existentes são ou não suficientes para responder às suas perguntas. Em alguns casos, será preciso trabalhar para coletar dados relevantes ao longo de um período de tempo ou modificar suas perguntas, para enfrentar o mesmo desafio, mas de um ângulo diferente.
Colete dados relevantes de todas as fontes disponíveis
É importante saber que os modelos de análise preditiva são alimentados por dados. Logo, é essencial identificar os dados certos, que possam responder aos seus questionamentos de negócios. Caso os dados sejam armazenados em planilhas, pode ser tedioso organizá-los, e nem sempre possível colocá-los em seus modelos preditivos.
Em vez disso, o recomendado é utilizar aplicativos de CRM, ferramentas de marketing, software de ponto de venda e outros softwares para armazenamento de dados importantes.
Essas ferramentas permitem que você armazene grandes quantidades de dados (geralmente na nuvem, ajudando você a economizar custos de infraestrutura de TI) de maneira organizada. É possível usar ferramentas de extração de dados para conseguir informações de várias fontes.
Faça o agrupamento de dados
As organizações contam com inúmeras fontes de dados, como menções via site, sistema de CRM de gestão de clientes, redes sociais, softwares que ajudam na rotina da empresa, planilhas, documentos, contratos, entre outros. É importante que tudo isso esteja reunido para que haja o agrupamento de dados, fator essencial para a análise preditiva.
Digitalize os documentos
Para ter todos os dados com fácil acesso para extração de campos e determinadas informações, é necessário digitalizar os documentos. Afinal de contas, o modelo preditivo demanda que todos os materiais estejam agrupados de forma digital para estudar tendências bem como identificar padrões.
Selecione as variáveis
Os gestores de TI devem delimitar as variáveis e os condicionantes que precisam ser considerados na análise preditiva conforme os objetivos. Dessa forma, tende a ser mais eficaz e ágil a aplicação da ação.
Crie e valide os modelos preditivos
Com inúmeras fontes de dados, variáveis e objetivos em mente, é essencial hierarquizar e organizar as informações, com classificação conforme seu valor diante do negócio. Dessa forma, é possível utilizar o melhor modelo preditivo com as estratégias e tecnologias adequadas. Quando esse processo é bem executado, maximizam-se as chances de sucesso na execução da análise preditiva.
Escolha soluções de análise preditiva ou crie seus próprios modelos para testar os dados
Outra importante dica é escolher as soluções certas ou construir seu próprio modelo de análise preditiva. E isso exige experiência em ciência de dados. Será preciso a ajuda de cientistas de dados ou de um profissional com habilidades avançadas de análise para criar do zero os modelos preditivos.
Há opções de terceirizar esse trabalho para uma empresa de consultoria que forneça serviços de análise ou buscar conexões com pesquisadores em universidades para seu apoio. Porém, se as preocupações com custos impedem que sua empresa envolva especialistas, existem diversas soluções de software disponíveis que vêm incorporadas a ferramentas de modelagem preditiva.
Vamos imaginar, por exemplo, que você precise saber se investir em treinamento dos colaboradores aumentará as vendas e também o percentual desse crescimento. A análise preditiva fará toda a diferença, visto que, por meio dela, será possível a criação de um modelo baseado em regressão estatística que terá o big data como referência. Com isso, você poderá ter uma visão mais assertiva sobre o retorno do investimento e se vale a pena aplicá-lo.
Identifique atividades lesivas
Caso as tendências comportamentais sejam um dos dados averiguados, as ações prejudiciais à empresa podem também ser identificadas de forma mais ágil. Um exemplo são os call centers, que atuam com SLAs (Service Level Agreement). Estes documentos determinam, entre outros parâmetros e metas, o TMA (Tempo Médio de Atendimento) ideal para o serviço.
Devido ao fato de operadores apresentarem também seu desempenho avaliado por esses indicadores, desligamentos intencionais das ligações poderiam acontecer com o objetivo de evitar perdas de premiações ou advertências. Esse padrão de comportamento pode ser identificado por meio da análise preditiva.
Aperfeiçoe o processo
A realidade é que, como qualquer ferramenta de gestão, toda análise preditiva deve ser aperfeiçoada frequentemente. Isso se deve ao fato de que os dados que são úteis atualmente, amanhã podem se tornar obsoletos. Então, é importante renovar constantemente os seus modelos, por meio de avaliações periódicas. Essa é a última etapa de um ciclo que precisa ser renovado permanentemente.
Por fim, devido ao fato de a análise preditiva ser uma ferramenta que faz a captação das preferências dos consumidores, ela acaba auxiliando na criação de novos produtos. Organizações que conseguem coletar e fazer o tratamento dos dados acerca da tendência do seu público-alvo, normalmente, apresentam maior vantagem competitiva no seu setor.
Uma equipe de TI deve utilizar ferramentas adequadas para a sua situação atual, com o intuito de se beneficiar de todos os recursos disponibilizados pela tecnologia.
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