Conseguir prever o futuro e se antecipar ao mercado pode parecer improvável. Porém, com o auxílio da tecnologia e da análise preditiva isso pode mudar. Com ela você pode ser capaz de prever resultados futuros tendo como base seu histórico de dados e técnicas de análise.

Dessa forma é possível ter insights futuros com um grau bastante significativo de precisão. Utilizar dados passados e atuais para prever tendências e comportamentos pode ser a peça chave para que a sua organização consiga se destacar em um mercado tão competitivo.

Veja, neste artigo, a importância de utilizar a análise preditiva e como ela pode auxiliar seu negócio a crescer ainda mais. Avance na leitura e descubra!

O que é análise preditiva e qual a sua importância

A análise preditiva, como o próprio nome já diz, é uma técnica analítica avançada que utiliza dados algoritmos e machine learning para prever tendências e realizar projeções de mercado. Com o avanço da tecnologia, a análise de grandes volumes de dados se tornou possível – big data – e com isso, encontrar padrões e avaliar as futuras possibilidades a partir do histórico da empresa.

Com o mercado cada vez mais competitivo, essa capacidade de antecipar o futuro se torna cada vez mais importante. Dessa forma, você poderá estar um passo à frente da sua concorrência. Utilizar a análise preditiva é como ter uma visão estratégica do futuro, mapeando as oportunidades e ameaças que o mercado reserva.

Por isso, as empresas estão adotando os modelos preditivos para:

• Prever as próximas movimentações do segmento;
• Identificar oportunidades à frente;
• Prevenir falhas de segurança;
• Otimizar estratégias de marketing;
• Mapear o comportamento e hábitos de consumidores e colaboradores;
• Melhorar as operações e aumentar a eficiência;
• Reduzir riscos.

Como utilizar a análise preditiva em seu negócio

Antes de conhecer as ferramentas que podem te auxiliar a implementar este modelo na sua empresa, é importante que você conheça o seu funcionamento. Para isso, trouxemos os 6 passos da análise preditiva conforme a seguir:

1. Defina seus objetivos

Para criar um modelo preditivo, é necessário partir de um projeto com objetivos de negócio bem definidos.

Para começar, você deve se perguntar qual o propósito da sua análise. Veja alguns exemplos:

• Entender o comportamento dos consumidores;
• Prever as tendências de vendas;
• Identificar os produtos mais promissores;
• Reduzir o churn rate ou o turnover;
• Reduzir custos de produção e operacionais;
• Atingir um novo público-alvo.

2. Colete os dados

Depois de definidos seus objetivos e metas, deve-se partir para a etapa de coleta dos dados. Essa fase exige muito cuidado, pois é a qualidade dos dados que vai definir a confiabilidade da sua análise preditiva.

Por isso, você precisa selecionar as melhores fontes para coletar os dados e definir exatamente quais são as informações necessárias. Além disso, é importante utilizar uma ferramenta de coleta adequada e determinar o nível de precisão, custo e estabilidade dos dados.

3. Estruture as informações

A partir do tratamento das informações por meio dos softwares, você já estará no caminho para fazer previsões. No entanto, a análise de dados costuma ser trabalhosa.

Na maioria dos casos, será necessário eliminar questões redundantes, correlações entre variáveis dependentes, entre outros procedimentos.

4. Analise seus dados

Com os dados devidamente estruturados, você já pode dar início ao processo de análise.

Nesse momento, é importante ter conhecimentos estatísticos para avaliar os gráficos resultantes e compreender sua linha de tendência.

5. Desenvolva um modelo

Depois de conduzir sua análise e realizar os testes necessários, você está pronto para criar um modelo preditivo com esses dados.

Esse modelo é resultado de um padrão de técnicas matemáticas e estatísticas que processa os dados coletados a partir das relações criadas. Assim, você terá um acesso rápido e fácil das respostas que está buscando.

Dessa forma, sua análise preditiva começará a retornar insights valiosos sobre as futuras probabilidades.

6. Aperfeiçoe seu processo

Uma análise preditiva, como toda ferramenta de gestão, precisa ser constantemente aperfeiçoada. Os dados que servem hoje, amanhã já podem estar obsoletos. Logo, é necessário renovar frequentemente os seus modelos por meio de avaliações periódicas.

Essa é a etapa final de um ciclo que deve ser permanentemente renovado.

Ferramentas que auxiliam na análise preditiva

Agora que você já conhece a importância da análise preditiva para a sua empresa e como utilizá-la, vamos conhecer algumas ferramentas que irão auxiliar a realizar as análises com maior precisão, incluindo as análises preditivas, prescritivas e diagnósticas.

Alteryx

O Alteryx é um software que atua desde o preparo dos dados, catalogação e até na criação de perfis e enriquecimento de dados. Por ser um sistema completo, você pode realizar análises preditivas de alta performance.

Além disso, a ferramenta permite que os relatórios e gráficos resultantes sejam compartilhados com todos na equipe.

Qlik Sense

Já o Qlik Sense é uma solução que, por integrar com a linguagem R, permite uma visualização de resultados complexos de modo mais claro. Favorece o dinamismo das tomadas de decisões dentro das empresas e permite uma análise de previsão de forecast para os próximos 3, 6 ou até 12 meses.

Além disso, é possível ter acesso a estudos estatísticos mais completos, mas apresentados de uma forma mais intuitiva e simplificada. Esse tipo de disponibilização dos dados dispensa a necessidade da memorização de algoritmos intrincados.

Tableau

O Tableau é uma das plataformas líderes de mercado, com recursos avançados de análise preditiva.

Um dos destaques da ferramenta são as suas funções de modelagem preditiva em visualizações de séries temporais, possibilitando previsões de datas futuras usando funções de modelagem preditiva.

Com a transformação digital e a rápida evolução da inteligência artificial e machine learning, a tendência é que os algoritmos se tornem cada vez mais inteligentes e acertem ainda mais nas previsões.

Mas, como vimos, a inteligência humana é indispensável no processo, pois você precisa alimentar os sistemas com dados de qualidade para obter bons resultados. A A10 School possui os melhores cursos para te apoiar na transformação digital, entendimento e análise de dados, tornando suas avaliações e previsões mais precisas. Conheça nossos cursos!