Prever o futuro parece mágica ou coisa de ficção? Pois a análise preditiva se propõe a prever o futuro utilizando pura e simplesmente a ciência.
Trata-se da ciência dos dados a favor dos negócios. Uma combinação de inteligência artificial, conhecimentos estatísticos e machine learning para fazer da gestão nas empresas algo menos abstrato e muito mais concreto.
Tomada de decisões baseada em dados parece coisa do futuro, mas é o presente dando respostas para problemas e apontando caminhos futuros com base em dados do passado.
Parece complicado? Então continue lendo esse artigo para conhecer o mundo mágico da análise preditiva. Você vai ver que não é difícil compreender o conceito nem implementar a tecnologia preditiva, desde que se tenham as ferramentas e os softwares adequados.
O que é análise preditiva?
Na era do Big Data, onde dados são acumulados em grande escala, em tempo recorde e das mais variadas fontes, as empresas que desejam vislumbrar seu futuro nos negócios precisam, primeiro, avaliar os dados obtidos no passado.
A análise preditiva faz justamente esse movimento: olha para o passado para tentar prever o futuro. Para isso, basicamente, combina dados históricos da empresa com algoritmos estatísticos a fim de calcular a probabilidade de algo ocorrer.
Com técnicas de machine learning, algoritmos preditivos e soluções em Big Data é possível enxergar além e antecipar-se às tendências, prevendo comportamentos futuros.
Diferenças da Análise Preditiva e Prescritiva
A análise preditiva utiliza algoritmos de machine learning automatizados, mineração de dados e inteligência artificial para criar modelos preditivos. Ela extrai informações de um banco de dados, identifica padrões e fornece um possível comportamento esperado.
A determinação de objetivos claros deve ser o grande norteador desta técnica. É preciso ter em conta qual a grande meta a ser alcançada pela empresa através daquela análise, para só então definir-se qual a base de dados que servirá de fonte.
São vários os campos de aplicação e os setores que podem ser beneficiados pela predição baseada em dados, tornando-se uma importante ferramenta de tomada de decisões, já que aponta oportunidades e riscos para o cenário futuro.
Por sua vez, a Análise Prescritiva vai um pouco além, combinando uma análise descritiva do cenário passado e atual da empresa com a análise preditiva, que fornece um insight de como pode ser o futuro.
Nesta combinação de presente, passado e futuro, a Análise Prescritiva permite a criação de cenários hipotéticos, incluindo técnicas como simulação, otimização e teoria dos jogos.
Em suma, enquanto a análise preditiva responde à pergunta: “O que vai acontecer?”, a Análise Prescritiva responde: “Como podemos fazer isso acontecer?”.
Assista a seguir um vídeo produzido pela Universidade de São Paulo (USP) que explica como funciona a combinação de inteligência artificial e o machine learning com foco em predição.
Por que usar em sua empresa?
A capacidade preditiva traz uma série de benefícios para as empresas. Dentre eles, o aumento da lucratividade, a redução de perdas e mesmo a prevenção de acidentes de trabalho.
Muitos varejistas se utilizam da análise preditiva para fazer o cross selling, quando o cliente é estimulado a comprar produtos semelhantes ao já adquirido com base numa prévia análise estatística de compras anteriores, comportamentos típicos, etc.
Já indústrias podem obter informações relevantes, baseadas nos padrões detectados pela análise preditiva, acerca da manutenção preventiva de equipamentos, produtividade da equipe e utilização de matéria-prima na produção, citando apenas alguns exemplos.
Em suma, as empresas podem utilizar a técnica como forma de aumentar as vendas, atingir metas de desempenho, garantir maior eficiência operacional e investir em cenários inovadores e competitivos com mais assertividade.
Mas podem também utilizá-la para responder a questões e problemas já conhecidos.
Exemplos de aplicações da análise preditiva:
Grandes players como Amazon e Americanas.com costumam ter uma área do carrinho de compras estrategicamente posicionada, cuja chamada de texto diz mais ou menos assim: “Clientes que adquiriram esse produto também gostam desses aqui...” .
Isso é o resultado de uma análise preditiva para recomendações de produtos que aumentarão o tíquete médio dos clientes, ou seja, o valor médio gasto nas compras. Mas há outros exemplos de aplicações da análise preditiva, vejamos:
Análise de riscos
A análise preditiva não se aplica somente a oportunidades de investimentos e novos negócios. Na verdade, ela também é muito utilizada para analisar riscos e ameaças.
Na área de logística de uma empresa, por exemplo, é possível fazer um monitoramento de todo trajeto do caminhão desde o momento que sai da empresa até a hora da entrega.
São coletadas informações sobre as condições do veículo (quilômetros rodados, pneus, datas das revisões, combustíveis etc), se houve algum imprevisto no caminho e/ou falhas mecânicas.
Esse levantamento de dados de sua operação é cruzado com as inspeções feitas via checklist nos pontos de carga e descarga e, a partir daí, com a análise preditiva, é possível construir cenários que antecipem riscos (furos do pneu, superaquecimento dos motores, acidentes etc) e eventuais perdas financeiras na operação da empresa.
Um outro exemplo, é no setor de seguros de carros, onde a análise preditiva identifica perfis de motoristas que sofrem menos acidentes para oferecer valores mais baixos a clientes com esse perfil.
Otimizar operações
Nas indústrias, a análise preditiva é utilizada para reconhecer gargalos operacionais, falhas de processo, bem como problemas na gestão dos estoques.
Já os varejistas tendem a utilizá-la para identificar produtos em alta e tendências comportamentais, para analisar mercados e otimizar a gestão de estoques.
Aumentar competitividade
Muito usada em estratégia de compra cruzada para vender produtos complementares ou de categoria semelhante, a análise preditiva também aumenta a competitividade na medida que extrai dos dados informações estratégicas.
Ao identificar gargalos na operação ou grupos de clientes com maior potencial de compra, a análise preditiva gera vantagens competitivas para empresas.
Trata-se do que a indústria chama inteligência competitiva. Basicamente, obter dados estratégicos e basear-se neles para tomar decisões assertivas e aumentar a competitividade das empresas.
Identificação de fraudes
O setor bancário utiliza machine learning e estatística para identificação e redução de fraudes. É possível prever a possibilidade de fraude em determinada transação e evitar que ela seja concluída.
Outros setores, como o de cartões de crédito e e-commerce, também se beneficiam da análise de comportamento para se antecipar por meio de modelos preditivos e evitar fraudes e desvios no processo de compra e de pagamentos.
Processo de análise preditiva:
Para que a análise preditiva seja, de fato, estratégica para seus negócios é importante escolher as ferramentas e técnicas ideais e definir um processo.
Com o auxílio de um software de gestão que tenha uma boa solução de análise de dados e as etapas abaixo bem definidas, as chances de gerar insights para seus negócios se ampliam exponencialmente:
1. Defina os objetivos
Nesta primeira etapa, é importante que se defina o que será analisado e com qual objetivo. A empresa pode se interessar em saber, por exemplo, sobre o comportamento de determinado grupo de clientes para descobrir tendências.
Por outro lado, pode ser que o objetivo seja encontrar a solução para determinado problema, como custos de produção muito altos ou turnover elevado.
O importante é que, ao olhar para a grande massa de dados advinda das mais diversas fontes, a equipe que vai estar envolta com a análise tenha certeza de que está caminhando na direção certa.
2. Desenvolvimento do modelo
Como já observado, modelos de análise preditiva podem ser projetados para avaliar dados históricos, descobrir padrões e apontar tendências. Os modelos mais conhecidos envolvem classificação, clusterização, séries temporais, dentre outros.
O modelo de clusterização, por exemplo, é muito útil para quem precisa segmentar grupos. Por isso, é muito utilizado para separar grupos de clientes com comportamentos ou atributos semelhantes.
Já as séries temporais são utilizadas para prever determinado fenômeno num período. Por exemplo, qual será o número médio de visitas ao e-commerce de clientes residentes em outros países com base nas visitas realizadas no último ano?
3. Coleta e tratamento de dados
Se o objetivo da empresa ao realizar a análise preditiva foi bem delineado, não haverá dúvidas sobre quais dados coletar. Essa etapa é crucial para que não se perca tempo e dinheiro com tratamento de dados que não condizem com as metas que devem ser alcançadas.
Os dados vêm das mais diversas fontes. Checklists, indicadores, sistemas transacionais, sensores IoT, banco de dados de terceiros, registros da internet, redes sociais, ferramentas de BIs, etc.
Esses dados deverão ser limpos e tratados, ou seja, apresentados de forma minimamente padronizada, para que depois sejam analisados.
Trata-se da fase mais demorada de um processo de análise preditiva e deve ser feito com bastante cautela por uma equipe que entenda de dados e dos problemas/oportunidades que a empresa pretende alcançar.
4. Estruture as informações
Após a coleta e o tratamento dos dados é preciso estruturar as informações extraídas deles. Um software apropriado para análise de dados e voltado para uma gestão estratégica conseguirá lidar com essa massa de dados da forma correta.
Uma plataforma capaz de gerar gráficos e com uma interface amigável é a ideal para estruturar esse grande volume de informações.
5. Análise dos dados
Com as informações estruturadas em um software de gestão apropriado, é possível dar início à análise dos dados propriamente dita. Neste momento, uma boa consultoria ou um analista de dados entra com o conhecimento técnico para traçar estratégias de análise.
O profissional de dados criará um modelo de análise preditiva para atender os objetivos previamente determinados pela empresa.
Pode ser um modelo de classificação, por exemplo, para separar dados em categorias. Ou modelos de previsão, que oferecem um dado numérico estimando um valor preditivo para determinada questão levantada.
6. Interpretação dos resultados
Com o modelo de análise escolhido e operacionalizado, chega a etapa mais aguardada: a interpretação dos resultados encontrados. Para uma boa interpretação, é essencial ter em mente que quanto mais plural a equipe de análise, melhor.
Isso porque a análise deve ser realizada com base em dados, que são a expertise da equipe de TI, mas precisam ter um olhar direcionado para os negócios, e aí entram os mais variados profissionais ligados a setores estratégicos da empresa.
Para facilitar esse trabalho coletivo, o software de gestão escolhido será o coração da análise, e deve comportar a colaboração de todos os envolvidos em tempo real, com capacidade para apresentar os dados de forma didática, para que todas as áreas se sintam à vontade para visualizar e interpretar os dados.
7. Ajustes e acompanhamento
Após interpretar os resultados e colocar as novas estratégias em prática, é preciso acompanhar os resultados e fazer os ajustes necessários ao modelo.
Todas as perguntas iniciais foram respondidas? Mais perguntas surgiram? O problema inicial levantado foi plenamente solucionado ou há mais detalhes não percebidos no início do processo?
Todas essas são perguntas que devem ser feitas ao longo da implementação das estratégias e devem ajudar a melhorar o modelo preditivo criado inicialmente, num constante ciclo de retroalimentação e aperfeiçoamento.
Tecnologias para apoio à análise de dados para gestão
Os softwares exercem um papel fundamental para a implementação de uma análise preditiva. Eles trazem soluções de inteligência para acelerar o processo de coleta, tratamento e análise dos dados.
Um bom software de gestão oferecerá uma interface para a análise preditiva ser um trabalho coletivo, uma ferramenta para qualquer tipo de profissional. Além disso, centralizará as informações em um só espaço, numa plataforma colaborativa.
Como o Moki otimiza sua operação com análise de dados avançada
O software de gestão da Moki é capaz de dar respostas eficientes para cada uma das etapas do processo de uma análise preditiva.
Promovendo agilidade e flexibilidade na coleta, que pode ser realizada por meio de checklists acessíveis via app ou pela captura de dados externos - através de integrações - o Moki reúne o que há de melhor em solução para inteligência de dados.
Tanto a fase operacional de definição de fontes, coleta e tratamento de dados, quanto a fase mais estratégica do processo de análise preditiva, que envolve a interpretação das informações, ganham enorme potencial com a escolha de uma tecnologia adequada.
Contar com um software de gestão como o Moki pode ser o que falta para transformar seus dados em estratégia competitiva. Por isso, pesquise e conheça suas funcionalidades e permita que o Moki faça parte da história de sua empresa.
Conclusão
A análise preditiva não é mágica. Trata-se de uma ciência – a ciência dos dados a favor dos negócios. Ela pode ser utilizada nos mais diversos setores: indústrias, negócios, órgãos públicos e até em governos.
Olhar para o passado para prever o futuro não é mágico, não é “futurologia”, são soluções de Big Data, inteligência artificial e conhecimentos estatísticos voltados para a melhoria de operações, vendas, detecção de fraudes, marketing e até para a prevenção de crimes.
O Moki é um software de gestão integrável a qualquer software de BI do mercado e oferece a possibilidade de configuração de alerta e ações automatizadas com base em dados.
Utilizá-lo como ferramenta de análise preditiva pode ser especialmente importante para empresas que desejam ir além e dar aquele grande passo em direção ao futuro!