O que são análises preditivas & porque são importantes?

Embora a análise preditiva exista há mais de uma década, só agora as organizações começaram a elevá-la a uma parte essencial das suas operações empresariais. Atualmente, a análise preditiva pode ser utilizada para aumentar os seus resultados financeiros e proporcionar-lhe uma vantagem competitiva — especialmente se utilizar o software de análise preditiva disponível.

Se tem curiosidade sobre a análise preditiva e sobre como pode ajudar a sua empresa a prosperar, explore esta visão geral para encontrar respostas.

Definição de análise preditiva

A análise preditiva consiste na utilização de dados, aprendizagem automática e algoritmos estatísticos para identificar e prever tendências futuras com base em dados históricos. Ao utilizar a análise preditiva, pode esperar tomar decisões mais precisas e baseadas em dados sobre o mercado e os consumidores. 

Tipos de análise preditiva

Existem vários tipos de análise preditiva de dados que pode utilizar para avaliar dados, descobrir padrões e observar tendências, de modo a prever acontecimentos futuros. Alguns modelos populares para estas análises incluem modelos de agrupamento, classificação e séries temporais.

Modelos de agrupamento

Este tipo de modelo de análise de dados insere-se na categoria da aprendizagem não supervisionada, que agrupa os dados com base em atributos semelhantes. Pode utilizar este tipo de análise preditiva para segmentar clientes com base em características comuns e desenvolver estratégias únicas para cada grupo.

Modelos de classificação

Com este modelo preditivo, utiliza a aprendizagem automática supervisionada. Utilizando modelos de classificação, pode categorizar dados com base em informações históricas para descrever relações dentro de qualquer conjunto de dados. Pode classificar os seus potenciais clientes ou clientes em grupos ou responder a perguntas com resultados binários, como verdadeiro ou falso.

Alguns modelos de classificação comuns incluem árvores de decisão, regressão logística, redes neuronais e florestas aleatórias.

Psiu! Pode utilizar estes tipos de modelos para calcular receitas futuras.

Modelos de séries temporais

Quando utiliza modelos de séries temporais, está a utilizar várias entradas de dados numa frequência temporal definida — quer seja mensal, semanal ou diária. Pode representar graficamente variáveis dependentes ao longo do tempo para avaliar os seus dados quanto a tendências, sazonalidade e comportamento cíclico, como prever quantas chamadas o seu centro de atendimento poderá receber por hora ao longo do dia.

A importância da análise preditiva

As organizações estão a recorrer à análise preditiva para resolver uma variedade de problemas e descobrir oportunidades únicas. Alguns dos casos de utilização mais comuns que tornam a análise preditiva essencial incluem:

Deteção de fraude: Combine vários métodos de análise para a deteção de padrões que examinem ações em qualquer rede em tempo real, de modo a detetar anomalias e identificar comportamentos criminosos.

Otimização de campanhas: Determine como um cliente poderá responder a uma abordagem ou quando efetuará uma compra, para atrair novos negócios e promover oportunidades de venda cruzada.

Melhoria das operações: Utilize modelos preditivos para prever as necessidades de inventário e recursos e simplificar as operações. Poderá voltar a encomendar artigos essenciais atempadamente e garantir um funcionamento eficiente. Estes modelos também são essenciais para criar uma fórmula de previsão de vendas consistentemente precisa.

Redução do risco: Avalie a probabilidade de um comprador entrar em incumprimento através de pontuações de crédito e de outras métricas. Na verdade, uma pontuação de crédito é um modelo preditivo que incorpora qualquer informação relevante para o risco de uma pessoa, fornecendo-lhe uma métrica fácil de compreender.

Quem precisa de análise preditiva

A análise preditiva oferece respostas para uma variedade de setores e casos de utilização, incluindo:

Banca: Os serviços financeiros precisam de aprendizagem automática e ferramentas quantitativas para ajudar a prever riscos de crédito e detetar fraudes. A análise permite que estas instituições acompanhem as mudanças dinâmicas do mercado em tempo real, obtendo melhores resultados futuros.

Recursos humanos: Os recursos humanos dependem de ferramentas de análise preditiva para associar potenciais candidatos à organização certa, utilizando uma variedade de métricas de inquéritos. Com dados qualitativos e quantitativos, podem reduzir a rotatividade e aumentar a satisfação dos colaboradores.

Cuidados de saúde: Os hospitais e as clínicas podem utilizar a análise preditiva para gerir os cuidados, acompanhar surtos e planear uma dotação de pessoal adequada. A mineração de dados dos registos de saúde ajuda-os a saber mais sobre as reações dos pacientes aos medicamentos e sobre o volume de doenças por sazonalidade. Um dos benefícios do software de CRM para cuidados de saúde é o facto de muitas destas ferramentas oferecerem esta capacidade.

Cadeia de abastecimento: As indústrias de logística têm de conseguir prever quando devem repor o inventário e como definir estratégias de preços adequadas para o mercado. A análise preditiva é fundamental para satisfazer a procura dos clientes sem excesso de stock e avaliar a evolução do custo dos produtos ao longo do tempo.

Vendas e marketing: O marketing e as vendas já utilizam inteligência artificial para a tomada de decisões, com BI e elaboração automatizada de relatórios. A análise histórica e estatística disponibiliza simplesmente mais ferramentas para acompanhar e compreender o ciclo de vida do cliente.

Como funciona a análise preditiva?

Existem vários fluxos de trabalho para criar uma estrutura de análise preditiva que forneça informações úteis para a tomada de decisões, mas apresentamos aqui um exemplo que inclui cinco passos básicos:

1. Defina o seu problema: Precisa de uma tese e de um conjunto de requisitos. Pretende utilizar técnicas de modelação para detetar fraude? Está a tentar determinar os níveis de inventário para as compras de Natal? Conhecer o seu problema ajudá-lo-á a escolher o tipo de modelo preditivo que responderá à sua pergunta.

2. Adquira e organize os seus dados: Pode ter décadas de dados disponíveis ou apenas os dados atuais do último ano. Independentemente da quantidade de informação de que dispõe neste momento, deve identificar os fluxos de dados e organizar os conjuntos de dados num armazém de dados.

3. Prepare e processe os seus dados: Os dados em bruto só conseguem resolver parcialmente um problema empresarial. Tem de limpar os seus dados para remover anomalias, preencher pontos de dados em falta e eliminar valores atípicos extremos que possam distorcer os seus resultados antes de utilizar qualquer modelo de análise preditiva.

4. Desenvolva o seu modelo preditivo: Os cientistas de dados utilizam diversas ferramentas e técnicas estatísticas para desenvolver um modelo capaz de encontrar uma resposta que resolva o seu problema. Precisa de regressão linear? De uma árvore de decisão? De algoritmos de aprendizagem automática?

5. Valide os seus resultados: Não confie na computação em nuvem para encontrar sempre a resposta perfeita. Verifique a precisão do seu modelo e ajuste-o conforme necessário para obter os resultados que fazem mais sentido.

Exemplos de técnicas de análise preditiva

Eis alguns exemplos de técnicas de análise preditiva e de como esta análise de dados pode funcionar no mundo real.

Análise de regressão

Esta técnica estima a relação entre variáveis para determinar padrões em grandes conjuntos de dados e a correlação entre entradas. A melhor aplicação dos modelos de regressão consiste em analisar como as variáveis independentes podem afetar-se mutuamente, por exemplo, como um aumento de preço afetará as vendas.

Árvore de decisão

Este tipo de modelo de classificação da ciência dos dados coloca os dados em várias categorias com base em variáveis distintivas. Utiliza este método de modelação estatística para compreender decisões individuais, como a forma como as experiências dos clientes afetam as decisões de compra.

Redes neuronais

Este tipo de modelação utiliza aprendizagem automática para automatizar a análise preditiva ao trabalhar com relações complexas. São, essencialmente, mecanismos de reconhecimento de padrões ideais para encontrar relações não lineares nos seus conjuntos de dados. Utilize redes neuronais para validar os resultados de outros modelos.

Aumente a sua eficiência operacional

Se a análise prescritiva parece ser uma solução para os seus problemas empresariais, está na altura de recorrer a software de ponta capaz de lidar com grandes conjuntos de dados e situações complexas. Consulte algumas das melhores aplicações de análise disponíveis para encontrar as ferramentas mais adequadas às suas necessidades.

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