A análise preditiva nada mais é do que uso de algoritmos estatísticos e machine learning para antecipar resultados futuros com base em dados históricos. Parece ficção científica, mas esta ferramenta já é uma realidade e está revolucionando o mercado e fazendo diferença na tomada de decisão sobre negócios.

Além de gerar aumento de receita, o uso dos dados permite personalizar ofertas com base no perfil de compra de cada consumidor, melhorando desta forma também a experiência do cliente. O objetivo do uso deste tipo de tecnologia é ir além das estatísticas e fornecer uma melhor avaliação sobre o que vai acontecer futuramente. O resultado é a geração de novos insights sobre produtos, mercados, vendas, informações como ticket médio e outros tantos dados que fazem a diferença na tomada de decisão.

O diferencial no uso da análise preditiva é que ela apoia as organizações a tomarem decisões olhando para o futuro e não apenas para o que já passou. Os dados permitem a criação de modelos preditivos, de acordo com cada negócio, e ajudam a prever necessidades e problemas do mercado, com a intenção de antecipar soluções.

Cabe a cada empresa buscar uma solução de big data e analytics, assim como fez o Grupo GPA para alcançar objetivos, que podem variar entre:

  • qualificar a base de clientes; 
  • identificar tendências;
  • entender melhor seu mercado;
  • decidir pela continuidade ou não de um produto ou serviço.

Com uma solução tecnológica, é possível o cruzamento de dados com plataformas já existentes, como o Facebook, por exemplo. Uma das grandes dores que o Big Data tenta resolver é o dado não estruturado. Por exemplo, as informações que podem estar contidas em um vídeo postado na rede social. 

Neste sentido, é possível também fazer a análise da reputação de uma marca por meio do monitoramento online, em tempo real, para identificar pontos forte e até mesmo conter o impacto negativo de possíveis crises. 

Outro uso frequente de analytics é a análise em 360º da empresa, o que favorece a identificação de riscos de fraude. Um banco, por exemplo, por meio da análise preditiva de dados pode identificar qual cliente tem uma predisposição maior a consumir um determinado serviço de crédito. 

As aplicações da análise preditiva para insights sobre produtos, serviços e outros aspectos de negócio são inúmeras. O valor da análise de dados para embasar a tomada de decisão das empresas aumenta de forma significativa ao passo que a geração de dados também só aumenta.

 

Alan Zilioti

CEO da A10, consultoria em Analytics do Grupo IN