Já imaginou quanto sucesso sua empresa alcançaria se pudesse prever, exatamente, o resultado de uma campanha ou estratégia? Com predictive analytics isso é possível. E a base dessa façanha está muito distante de adivinhações e misticismo.

O sistema surgiu a partir da evolução de algoritmos criados para redes sociais e mecanismos de busca, bem como da evolução dos sistemas de big data. Baseia-se em dados estatísticos e, a partir deles, traça um perfil de possíveis acontecimentos. Com isso, dá para desenhar planos mais focados para obtenção dos melhores resultados possíveis.

Apenas 15% dos líderes utilizam inteligência artificial em suas estratégias de inovação e de melhoria no relacionamento com o cliente. Assim, utilizá-la para prever acontecimentos futuros pode colocar a empresa dentro de grupo, saltando à frente de seus concorrentes.

Quer conhecer mais sobre esse sistema de análise e saber como ele pode trazer vantagens de longo prazo seu negócio? Confira a seguir um pouco mais sobre essa novidade!

O que é predictive analytics?

Predictive Analytics — ou análise preditiva, em português — é o estudo avançado de dados a partir de ferramentas de machine learning que buscam padrões de comportamento com base nas ações anteriores dos usuários. Após o levantamento desses dados, o sistema pauta possíveis decisões a serem tomadas por determinado público.

Na verdade, essa técnica existe há muito tempo e é a ideia central da estatística, de modo geral. É com ela que os especialistas em mercado financeiro criam, por exemplo, a perspectiva de crescimento do dólar ou como um matemático escolhe os números da loteria com maiores probabilidades de sorteio.

No mundo corporativo, entretanto, seu uso é mais recente. A utilização desse modelo de análise só foi possível a partir da evolução dos mecanismos de inteligência artificial e da propagação do ambiente digital para mais pessoas.

Com a internet é possível saber, com precisão, quanto tempo uma pessoa navegou pelo site, em quais links ela clicou ou quais imagens passaram despercebido. Todas essas informações ajudam na segmentação de marketing e são como uma mina de oportunidades a serem exploradas.

Quais são as vantagens da técnica?

Além do claro objetivo de compreender melhor o consumidor e prever seu comportamento no futuro, utilizar predictive analytics torna a empresa proativa e auxilia a melhorar suas vendas e manter seu modelo de negócio mais seguro e competitivo. Veja algumas de suas funções a seguir.

Prevenção de fraudes

Com uso de data mining é possível estabelecer padrões duvidosos que possam implicar futuras ações criminosas. Com isso, dá para corrigir brechas na segurança dos dados e eliminar essas vulnerabilidades em tempo real.

Melhorias operacionais

Ter ciência das futuras ações de seus clientes e os motivos que os levaram a tê-las pode ajudar a empresa a corrigir possíveis falhas de processo, gerenciar melhor seus preços e estoque ou melhorar a qualidade de seu atendimento.

Redução de prejuízos e inadimplência

As financeiras e bancos já utilizam análises preditivas com esse intuito, mas com a democratização dessa tecnologia, empresas menores também podem adotá-la na análise de crédito e idoneidade de seus futuros compradores.

Potencialização de campanhas

A metodologia gera bons resultados em publicidade paga. O estudo antecipado das respostas do público para uma campanha melhora o ROI e permite a adoção de estratégias de vendas com mas certeza de conversão.

Seu uso também pode ser aplicado em outras ações que potencializam os esforços de marketing da organização. Permite, por exemplo, realizar análise preditiva em textos e outros conteúdos destinados a engajar e melhorar a imagem da marca para seu público-alvo.

Como adotar a análise preditiva?

Existem algumas etapas essenciais para operar com esse modelo. A primeira delas é definir os objetivos do projeto, apontando os problemas a serem resolvidos com ele. O que é preciso prever, quais os objetivos da análise e quais ações devem ser tomadas a partir do levantamento. Em outras palavras, defina o escopo do projeto.

Em seguida, você precisará coletar os dados necessários. Essas informações podem ser levantadas a partir de registros de tráfego de sites, gerenciamento de redes sociais, estáticas de visualização de vídeos, métricas de campanhas e dados de clientes já existentes no CRM da companhia.

Na terceira fase, é chegado o momento de estruturar o modelo preventivo a partir de softwares de business intelligence. Além da automação, essa fase precisará de analistas de dados para avaliar as informações geradas e refinar o modelo para garantir mais precisão nos prognósticos.

Por último, entra o papel da equipe de negócios e TI, que monitora o modelo preditivo criado e compreende se ele realmente pode alcançar os resultados esperados. Comprovada sua eficiência, distribua as análises para o time de vendas, marketing, comunicação e outros relacionados, para criarem um plano de ação a partir das previsões.

Como predictive analytics traz vantagens para o negócio?

Segundo Judah Phillips, fundador da consultoria de dados Smart Current, vivemos em um ambiente de análise preditiva full time, com previsões sendo traçadas em tempo real a partir de cada uma de nossas ações. Para reforçar a afirmação, o empresário cita o Waze, que é sempre preciso ao estabelecer o horário de chegada ao destino.

Com este exemplo, é possível entender como o modelo pode ajudar as empresas a alcançarem resultados em publicidade e satisfação de clientes cada vez mais próximos da perfeição.

Conforme os algoritmos são aprimorados, as ações de marketing digital ficam mais corretas e dependem menos de premissas e palpites, explorando ao máximo o uso potencial dos dados. Assim, o uso de links patrocinados torna-se mais barato, a organização ganha mais reconhecimento e consegue se destacar de seus concorrentes.

No longo prazo, seu uso pode melhorar o posicionamento da marca em relação aos concorrentes, aprimorar a compreensão da jornada do consumidor e criar uma comunicação que fala a sua linguagem, fortalecendo o branding e presença digital da organização.

O avanço de predictive analytics no cenário empresarial revela como a competitividade está cada vez mais relacionada ao bom uso dos ativos digitais. Embora não garanta 100% de precisão e ainda mereça aperfeiçoamentos, o sistema é um diferencial para quem deseja resultados mais certeiros e melhor retorno financeiro a partir de sua estrutura de dados.

Agora que você conhece mais sobre estudos preditivos para negócios, continue nessa linha e aproveite para conhecer nossas soluções para melhorar seus resultados.