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A análise preditiva de dados é uma abordagem que utiliza estatística e algoritmos específicos para identificar padrões em um conjunto de dados. A ideia é fazer previsões ou estimativas sobre eventos futuros com base em dados históricos.

Essa técnica envolve análise descritiva (que descreve o que aconteceu no passado) e análise prescritiva (recomendações para a tomada de decisões).

A predição de dados utiliza uma variedade de algoritmos e modelos para examinar os dados. A partir desse exame, é possível fazer previsões sobre o que pode acontecer no futuro.

Reduzindo custos com análise preditiva

Grande parte dos processos das empresas podem ser melhorados. Porém, melhorar processos não é uma tarefa fácil, pois exige mudança de cultura, esforço e custo. É importante saber os pontos mais críticos nos processos da empresa e o esforço para automatizá-los.

Antes de adotar uma técnica, ferramenta ou algoritmo específico é importante saber quais dados históricos temos. Estes dados podem ser da empresa ou de concorrentes obtido através de dados públicos ou pesquisas. Além disso é preciso entender como analisar e armazenar estes dados.

Preparação de dados para análise preditiva

Ao coletar e preparar dados para processamento, é possível enxergar mais claramente as relações entre os processos. Entretanto é necessário que estes dados sejam relevantes.

Quando trabalhamos com grandes massas de dados é necessário avaliar o custo de processamento e armazenamento. Quanto mais complexos forem as relações e quanto maior a massa de dados, maior será também o custo.

Antes de fazer qualquer análise, colete máximo de dados possíveis e remova os dados inconsistentes. Sempre que possível busque formas de enriquecer os dados como por exemplo determinar idade e faixa etária a partir da data de nascimento.

Identifique também o percentual de dados ignorados. Isso ajudará a determinar a margem de erro da sua análise.

Antecipando tendências

Antecipar tendências é um processo que exige um objetivo claro. Você pode buscar influenciadores, acompanhar o que os seus concorrentes estão fazendo e pedir feedback para seus próprios clientes. O importante neste caso é reunir o máximo de informações para ser mais assertivo nos próximos produtos.

Através de dados históricos, você pode entender o que o cliente gostou ou não para fazer um produto melhor. Dados de mídias sociais como tempo de retenção dos vídeos, páginas acessadas ou como seu cliente interage com a rede social da empresa são ótimos dados. Você poderá utilizar também dados de Google Analytics, Search Console e Google Trends para saber o que seus clientes estão pesquisando.

Feito isso agora você precisa juntar os dados históricos. Elimine dados inconsistentes, mas de uma forma que isso não afete sua análise. Por exemplo, não ter a idade de todos os seus clientes pode afetar sua análise por faixa etária, mas não impede de fazer uma análise por sexo.

Agora você só precisa criar o seu modelo, ajustar de acordo com suas necessidades. Faça previsões e a medida que os eventos forem ocorrendo compare para saber onde você está acertando ou errando.

Identificando desperdícios

Agora que você já tem os dados organizados, fica mais fácil encontrar modelos para visualizar onde seu dinheiro está indo embora. Fazendo uma análise exploratória de dados é possível encontrar padrões que sugerem desperdício.

Dados financeiros/contábeis combinados com outros dados podem trazer valiosas informações. Faça ajustes e meça os resultados por alguns meses para entender se o caminho que você está trilhando é o correto.

Exemplos

Analisar a evolução histórica de moedas estrangeiras e evolução do valor dos produtos que você revende é uma ótima forma de reduzir custos. Sabendo que existe uma tendência de aumento de preço de um produto em uma determinada época é uma ótima informação. Você poderá antecipar suas compras ou aumentar o preço gradativamente para minimizar o impacto para o cliente.

Um outro exemplo é analisar informações coletadas no seu site. Muitas empresas utilizam seus sites apenas como vitrine e esquece que existem valiosas informações que o Google pode fornecer. Através do Google Analytics você pode descobrir as palavras-chave que os clientes utilizaram para chegar no seu site. Combinando essa informação com blogs de influenciadores é possível antecipar tendências.

Se você trabalha com licitações talvez possa chegar num preço justo. Nem sempre você conseguirá um reajuste contratual nos próximos anos então você poderá traçar uma linha de tendência de aumento de preços. Através dos dados que você tem sobre seus clientes menores, é possível projetar um custo de operação para os maiores. Assim você minimiza o risco de assumir um projeto que não conseguirá entregar.

Conclusão

A análise preditiva de dados representa uma ferramenta valiosa e transformadora para as empresas. Ela capacita as organizações a não apenas entender seu passado, mas também moldar seu futuro. Vimos os aspectos fundamentais dessa abordagem, desde a identificação de tendências até a identificação de desperdícios.

A preparação dos dados é a chave para uma boa análise. Dados relevantes, consistentes e completos são a base para previsões precisas.

A análise preditiva oferece às empresas uma vantagem competitiva, permitindo a otimização de recursos, identificação de oportunidades e a criação de estratégias eficazes. Sabendo utilizar este recurso é possível antecipar tendências e identificar desperdícios.