A Análise preditiva tem uso recente e está se tornando uma importante ferramenta de observação de negócios e diferencial competitivo para as empresas.

Conheça a tendência e suas aplicações lendo este artigo.

 

Segundo a ABI Research, em 2018, com a geração de dados cada vez maior, o mercado de Big Data, junto ao de análise preditiva, deve atingir US$114 bilhões.

O desafio das grandes companhias é “minerar” (data mining) toda essa imensa quantidade de informações.

E junto à aos executivos das organizações, oferecer vantagem competitiva no mercado.

Sozinho, o segmento de análise preditiva, estimado em cerca de US$ 2 bilhões, deve crescer e chegar a US$ 3 bilhões em 2017, de acordo com estudo da IDC.

Com tamanha importância para as empresas, vamos conhecer agora, a análise preditiva.

Usada para avaliar os cenários ou situações específicas e visualizar tendências que podem influenciar futuras estratégias nas empresas, a análise preditiva surgiu na década de 80.

Ela evoluiu e se tornou mais tecnológica e eficiente.

Hoje o modelo tem mais consistência e segurança, tornando-se uma importante ferramenta para a observação de negócios.

O que significa e qual o seu objetivo?

A análise preditiva consiste no uso de dados, algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning.

Para descobrir a probabilidade de resultados futuros baseados em dados históricos.

Realizar uma análise preditiva é como “prever o futuro”, ou melhor, imaginar tendências e fatos que possam influenciar as estratégias futuras para a sua empresa.

E para isso é fundamental o uso de ferramentas Analytics e Big Data.

Para auxiliar no alcance de resultados positivos, a análise prevê realidades e avalia as perspectivas mercadológicas.

Além de auxiliar as empresas a criar táticas para obter resultados mais promissores.

Onde aplicar

 

Ao utilizar dados estatísticos e históricos para focar nas melhores ações, estas informações irão permitir a criação de modelos preditivos.

Estes concentram sua análise basicamente em 5 variáveis, segundo cada negócio, que auxiliam na prevenção de necessidades e problemas do mercado, para antecipar soluções.

Com o uso de softwares interativos e computadores mais acelerados, o acesso e o cruzamento de um grande volume e variação de dados, podem fornecer informações valiosas para as empresas.

A análise preditiva se concentra nas seguintes capacidades:

• identificação de  tendências;
• prevenção de  comportamentos;
• entendimento das reais necessidades de clientes;
• promoção da tomada de decisões baseadas em dados fidedignos;
• melhoramento do desempenho dos negócios.

Um modelo preditivo alcança dados detalhados do processo produtivo.

Mapeia possibilidades de vendas, ele ajuda a controlar o comportamento dos consumidores e reúne dados externos, como por exemplo: clima, condições econômicas, preço de matérias primas que poderão alterar os resultados.

Segundo estudos, a utilização da análise preditiva pode promover decisões mais assertivas em  80% .

Associada ao uso de alta tecnologia, a análise otimiza tempo e custo dos processos de sua empresa.

E isso tudo pode ser feito em tempo recorde, cerca de 1 ou 2 dias, o que levava semanas ou até meses.

A análise preditiva pode ser usada nos mais variados setores auxiliando no aumento das receitas das organizações.

Listamos agora, as 5 principais aplicações da análise preditiva

 

1 – Marketing 

No marketing, a análise pode contribuir para o entendimento do perfil dos clientes e identificação do público a atingir.

Atua no levantamento de atributos, tendências e desejos, pois apenas o uso de pesquisas com os consumidores pode não ser trazer um resultado tão eficiente.

2 – Varejo 

No setor varejista, a análise traz a possibilidade de prever a demanda por um produto ou serviço.

Ela ainda planeja campanhas e eventos promocionais mais apropriados para os potenciais clientes.

Determina quais os produtos que devem ou não ser estocados, desenvolvendo estratégias de fidelidade à marca.

Com essa análise, é possível detectar e reduzir fraudes do uso dos cartões de crédito, trazer mais segurança às operações bancárias e financeiras e, com isso, ampliar as oportunidades de vendas.

3 – Setor público 

No setor público, o uso de modelos preditivos vai auxiliar no melhoramento da atividade da máquina administrativa e dos serviços oferecidos.

E também na prevenção de problemas e na resolução de reclamações por parte da população.

Com o uso da análise são detectados erros, evitadas fraudes, pagamentos indevidos, uso inapropriado do dinheiro público, desvio de funções e atividades criminosas.

4 – Medicina 

Na medicina, ela contribui com as pesquisas.

Prevendo a eficiência de remédios, procedimentos, exames,  e ajuda na otimização de serviços de atendimento e resultados diagnósticos.

Esse trabalho, retorna no fortalecimento da relação com os pacientes.

O modelo preditivo atua ainda na prática da medicina de precisão ou personalizada.

Com ele  é possível predizer dados genéticos, clínicos e hábitos dos pacientes.

Essa interação de fatores melhora e apura as ações de prevenção, diagnóstico e tratamento.

Ela também pode ser usada na gestão de hospitais e clínicas, viabilizando melhor desempenho do sistema interno.

E isso pode ser feito por meio da distribuição de recursos.

De forma mais organizada e no controle da situação dos pacientes, podendo ir desde as internações até as previsões de recuperação e alta.

5 – Indústria 

Uma previsão sofisticada na indústria permitirá prever possíveis falhas em máquinas.

E até antever necessidades de manutenção dos equipamentos e reduzir riscos à segurança dos operários.

Além de melhorar o desempenho produtivo, evitar aspectos que reduzam a qualidade da produção, identificar possibilidades de otimização do tempo e dos custos, prever estoques e gerenciar os recursos das fábricas.

Agindo a partir de insights

Com todas essas possibilidades de aplicações, as técnicas utilizadas pelos modelos preditivos na interpretação de dados, dificilmente são identificadas por especialistas humanos.

A análise é processada pela identificação do problema a ser resolvido.

E pelo que pode ser importante  saber sobre o futuro,  para evitar desafios e operar a partir dos insights que levarão a ações melhores.

Não há o que discutir em relação ao que deve ajudar as empresas a explorar o grande volume de dados.

E engajar usuários para sair na frente de concorrentes e obter vantagem competitiva.

E a análise preditiva promete ser a tendência.

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