As Vantagens do Software de Análise Preditiva

Tem uma enorme quantidade de dados de vendas nos seus sistemas. E agora? O software de análise preditiva de vendas pode ajudá-lo a tirar partido desses dados para obter melhores informações sobre o comportamento dos clientes e as necessidades operacionais, simplificando a alocação de recursos, a tomada de decisões e a definição de preços dos produtos.

Vamos analisar um pouco mais detalhadamente o que é a análise preditiva, como funciona e de que forma pode beneficiar a sua empresa.

O que é a análise preditiva?

De um modo geral, a análise preditiva utiliza dados, aprendizagem automática e algoritmos estatísticos para revelar a probabilidade de cenários futuros com base em dados históricos de análise de vendas.

O seu objetivo ao utilizar a análise preditiva é descobrir o que acontecerá no futuro com base nas tendências do mercado, nas suas próprias decisões e no maior número possível de outros fatores e métricas que possa fornecer.

Existem vários modelos e métodos de análise preditiva, incluindo árvores de decisão, regressão e redes neuronais. Estes são ainda classificados em alguns tipos de análise preditiva, incluindo modelos preditivos de agrupamento, classificação e séries temporais — cada um com as suas próprias utilizações, vantagens e desvantagens.

Como funciona a análise preditiva?

A modelação preditiva e estatística utiliza resultados futuros conhecidos para treinar ou desenvolver um modelo que pode utilizar para prever valores relativos a dados únicos, diferentes ou novos. Esta análise avançada foi concebida para fornecer previsões e informações práticas que representam a probabilidade da sua variável-alvo, como a receita, proporcionando uma vantagem competitiva no seu setor.

Tipos de técnicas de modelação preditiva

Existem muitos tipos de modelos de análise, incluindo análise bayesiana, modelos de conjunto, mínimos quadrados parciais, mineração de dados de séries temporais e método dos k-vizinhos mais próximos. No entanto, os três mais utilizados são as árvores de decisão, as redes neuronais e a regressão.

Árvores de decisão

Este modelo de classificação foi concebido para dividir os dados em subconjuntos com base em várias categorias de variáveis de entrada. Pode utilizá-lo para compreender o percurso das decisões de alguém, sendo que cada ramo da árvore representa escolhas e alternativas e cada folha indica uma classificação ou decisão. O seu modelo tentará encontrar a única variável que divide os seus dados em grupos lógicos.

A árvore de decisão é popular porque é uma das mais fáceis de compreender. Também consegue lidar com valores em falta, pelo que é um bom ponto de partida para a seleção de variáveis.

Redes neuronais

Uma das técnicas mais sofisticadas que pode utilizar na análise preditiva e na inteligência empresarial é a rede neuronal, capaz de modelar relações muito complexas. São tão populares porque são flexíveis e poderosas. Conseguem lidar com relações não lineares em conjuntos de dados e confirmar resultados obtidos através de técnicas mais simples.

As redes neuronais funcionam com base no reconhecimento de padrões, juntamente com processos de inteligência artificial que analisam graficamente os parâmetros. Funcionam bem sem fórmulas matemáticas que relacionem a entrada e a saída ou quando existe uma grande quantidade de dados de treino.

Regressão

Existem dois tipos de regressão, linear e logística, que podem estimar relações entre várias variáveis. Este tipo de modelo foi criado para lidar com um fluxo contínuo de dados que segue uma distribuição normal. A regressão também encontra padrões fundamentais em grandes conjuntos de dados e pode ser utilizada para determinar de que forma o preço e outras métricas influenciam a experiência do cliente.

Principais benefícios da análise preditiva

E agora chegamos à parte mais importante: porque é que a sua empresa pode precisar de análise preditiva. Existem muitos casos de utilização e benefícios do software de análise preditiva, incluindo uma melhor retenção de clientes, tomada de decisões baseada em dados, melhoria do processo de vendas através de dados e otimização das estratégias de marketing. Eis mais alguns que poderão incentivá-lo a adicionar a análise de dados ao seu fluxo de trabalho.

Previsão de conversões

É importante tomar decisões fundamentadas no que diz respeito às campanhas de marketing e ao contacto com os clientes. Por isso, utilize a análise preditiva para descobrir o que aumentará a probabilidade de uma conversão e a intenção de compra.

Deteção de fraude

Se pretende utilizar a automatização para proteger a sua empresa, pode utilizar a análise preditiva para identificar ações anormais que indiquem fraude ou outras vulnerabilidades na rede da sua empresa em tempo real.

Aumentar a eficiência operacional

Quer precise de determinar quanto inventário deve armazenar para uma determinada época, encontrar uma forma melhor de gerir recursos ou simplesmente operar de forma mais eficiente em geral, a recolha e a análise de dados são as chaves para prever eventos futuros relacionados com as necessidades da cadeia de abastecimento e do comércio eletrónico.

Redução de riscos

Os pedidos de indemnização de seguros, as cobranças de dívidas e as pontuações de crédito são exemplos do mundo real de como a análise preditiva é utilizada para determinar o risco e reduzir a probabilidade de um novo cliente entrar em incumprimento.

Previsão da manutenção preditiva

Se trabalha com equipamentos que necessitam de manutenção regular, não vai querer esperar por uma avaria antes de tratar das suas máquinas. Com a análise preditiva, terá um calendário regular capaz de prever e evitar avarias.

Segmentação de clientes

Dividir a sua base de clientes em grupos específicos pode ajudar os profissionais de marketing a adaptar o seu conteúdo a cada tipo de comprador. Pode otimizar os seus serviços com base em dados dos clientes, como dados demográficos e comportamentais, para aumentar a rentabilidade.

O que precisa para começar

Para começar a utilizar imediatamente as ferramentas de análise preditiva, precisa de seguir quatro passos simples:

1. Identifique o problema que está a tentar resolver.
2. Comece a recolher dados e a encontrar mais fontes de dados.
3. Crie o modelo preditivo correto para o seu problema.
4. Verifique as respostas que obtém utilizando ferramentas de redes neuronais.

Atualmente, muitas opções de software de análise preditiva têm um modelo de autosserviço que permite a pessoas sem conhecimentos especializados utilizar estas ferramentas avançadas sem necessitarem de um cientista de dados experiente. Procure ferramentas que disponibilizem tutoriais, tenham uma comunidade de utilizadores ativa e garantam uma equipa de apoio ao cliente acessível para assegurar o sucesso.

É melhor liderar do que ficar para trás

De um modo geral, o software de análise preditiva fornece ferramentas de ciência de dados para ajudar a automatizar a análise e acelerar o seu processo de tomada de decisões — ou seja, descobrir indicadores antecedentes de sucesso.

Estas informações, aliadas a uma estrutura comprovada de previsão de vendas, vão ajudá-lo a definir a sua estratégia e a atingir os seus objetivos nos próximos trimestres.