Quem não quer uma bola de cristal ou um vidente para prever como estarão seus negócios no futuro, não é mesmo? Mas isso não precisa ser feito por meio de soluções sobrenaturais. Na verdade, com a Análise Preditiva é possível fazer isso de forma eficiente, rápida e precisa.
A verdade é que o ambiente de negócios mudou e está cada vez mais conectado e digital. Isso traz uma grande vantagem para empresas que estão atualizadas com as tendências do mercado – e uma desvantagem ainda maior para as que não estão.
Isso porque hoje a tecnologia evoluiu de tal forma que existem soluções de análises com IA que aceleram o tratamento de dados e detecção de padrões.
Para preparar a sua empresa para o futuro – ou melhor, para o presente – siga lendo este texto e descubra como a IA revoluciona a análise preditiva para os negócios.
O que é análise preditiva?
Análise preditiva é a essência da tomada de decisões informadas e estratégicas de uma empresa. Trata-se da utilização de modelos estatísticos e algoritmos para detectar tendências, comportamentos de clientes, prever crises e movimentos de mercado.
Hoje a análise preditiva é crucial para empresas que querem se manter competitivas no mercado. Se tempo era dinheiro, hoje os dados valem muito mais.
Como funciona a análise preditiva?
A análise preditiva usa Inteligência Artificial para o processamento de informações e tomada de decisões. Com a IA, os modelos preditivos são capazes de processar rapidamente um gigantesco volume de dados (Big Data) e aprender com eles (Machine Learning).
Em uma rápida detecção de padrões, a IA consegue prever os cenários possíveis para uma tomada de decisão específica, além de ser alimentada de forma constante.
Ao contrário de processos repetitivos, a análise preditiva funciona quase como um organismo vivo. Ela aprende constantemente com os dados e resultados, se aprimora cada vez mais para trazer precisão nos seus resultados.
Por exemplo, no setor financeiro, a análise preditiva é usada para modelos de pontuação de crédito e detecção de fraude, enquanto no marketing, ajuda a entender e antecipar as necessidades dos clientes. Em suma, a análise preditiva não é apenas uma ferramenta para prever o futuro; é um instrumento para criá-lo.
Aplicação da análise preditiva em diferentes setores
Já deu para perceber que a análise preditiva é muito poderosa, não é mesmo? Mas se ainda tem dúvidas da sua importância, veja só 4 setores em que essa ferramenta impulsionada por IA é valiosíssima.
Setor financeiro
Para o setor financeiro, a análise preditiva é uma ferramenta essencial para a segurança e tomada de decisões. Com ela, as instituições financeiras são capazes de:
- detectar fraudes;
- avaliar crédito de clientes;
- tomar decisões de investimento;
- prever riscos e tendências de mercado.
Marketing
O Marketing é um ativo importante de qualquer negócio – pelo menos deveria ser. Mas ele não precisa mais depender apenas de um time criativo e inovador.
Hoje a IA e a análise preditiva são componentes valiosos desse processo, visto que empresas podem personalizar estratégias de marketing com base na análise preditiva ao:
- entender melhor padrões de compra;
- compreender preferências de clientes;
- mapear pontos fortes e fracos da jornada do cliente;
- sugerir campanhas mais eficazes;
- propor formas de aumentar a taxa de conversão.
Telecomunicações
Mal chegou o 5G no Brasil e já está rolando uma conversa sobre a implantação do 6G. A verdade é que as empresas de telecomunicação são cada vez mais numerosas e semelhantes em suas soluções. Então como se diferenciar no meio disso tudo?
Nesse momento, investir em análise preditiva é uma forma de oferecer diferenciais ao cliente ao
- prever problemas de rede;
- e otimizar a qualidade do serviço.
O resultado é melhorar a satisfação do cliente e ampliar a retenção deles.
Manufatura
Por fim, também é possível melhorar a vida de empresas que trabalham com processos mais operacionais. No setor de manufatura, a análise preditiva é usada para:
- prever falhas em equipamentos;
- otimizar a manutenção;
- rever processos;
- reduzir o tempo de inatividade;
- aumentar a eficiência operacional.
Como implementar análise preditiva no seu negócio?
Existem etapas importantes que devem ser seguidas para estabelecer uma boa análise preditiva. São elas:
- definir os objetivos que quer alcançar com a análise;
- selecionar modelos e algoritmos;
- testar e validar os modelos;
- e fazer manutenção contínua dos modelos.
Com os objetivos bem traçados, modelos escolhidos e uma preocupação em mantê-los vivos, a empresa consegue aprimorar e aperfeiçoar as predições. No entanto, é importante ficar de olho em alguns “inimigos” nesse processo, como a falta de habilidades técnicas e expectativas irrealistas.
Se não tem um time forte de TI para implantar a solução de análise preditiva que deseja, invista em uma consultoria externa. Atualmente existe o mais variado volume de soluções prontas e bem estruturadas para todos os setores. O importante é não ficar de fora dessa e aprimorar a forma como traça o futuro de sua empresa.
