Como adotar a análise preditiva na sua empresa?

16 de Abril de 2019 por Stefanini

A observação aos dados de uma empresa pode ser comparada à de icebergs: superficialmente, por vezes, não chamam muita atenção, porém, um olhar cuidadoso em sua extensão total é revelador — e, no caso de um empreendimento, determinante para o seu sucesso. Afinal, a totalidade dessas informações precisa ser tratada com uma boa análise preditiva para a correta tomada de decisões.

No universo corporativo, prever tendências e cenários é uma grande vantagem competitiva frente aos concorrentes. Além disso, é por meio dessa avaliação que as empresas conseguem escolher rotas mais lucrativas e seguras.

Continue a leitura e entenda como planejar uma boa análise preditiva em uma empresa.

O que é análise preditiva?

Apesar de ser um conceito antigo, a análise preditiva ganhou força no cenário atual, especialmente pelo fato de o poder computacional e o volume de dados terem aumentado exponencialmente nos últimos anos. Isso significa que os sistemas podem analisar um conjunto específico de informações — até mesmo em proporções gigantescas — e prever tendências para o futuro próximo.

Assim, a empresa pode se preparar para cenários adversos ou ganhar tempo para se adaptar a situações desafiadoras no médio e longo prazos. É como se a tecnologia pudesse prever o futuro, mas o segredo, na verdade, está na correta obtenção e utilização dos dados.

Hoje, qualquer negócio com uma boa estrutura tecnológica consegue gerar e analisar o contexto de suas operações com exatidão, no que diz respeito ao passado e presente. A análise preditiva, portanto, identifica padrões nos dados, que, por sua vez, levam a tendências, novos hábitos de consumo, mudanças no mercado e assim por diante.

Como ela funciona?

Existem muitas abordagens possíveis: a mais comum é a criação de um modelo preditivo — ou uma função matemática — aplicado aos dados para fornecimento de uma previsão sobre um problema. Exemplo: imagine um laboratório farmacêutico que aplique esse padrão sobre o histórico de pedidos a fim de verificar se deve ou não investir em alguma matéria-prima.

Um dos fatores a considerar pode ser uma estimativa climática para o período, por exemplo. Assim, a empresa consegue prever se certo produto tem boas chances de sucesso, se é necessário trocar os fornecedores para agilizar o ciclo de produção ou se mudar a embalagem pode atrair novos consumidores.

Nesse cenário, o machine learning — ou aprendizado de máquina — pode ter uma função muito importante. O sistema muda seu comportamento de forma autônoma com base em padrões observados em bancos de dados. Por isso, é comum que esses algoritmos sejam adaptados para essa análise.

Qual é a sua importância?

Essa estratégia é essencial para empresas que querem perceber oportunidades e antecipar riscos. Com um bom processo, a organização e análise dos dados permitem prever a base e o mercado.

Uma empresa de marketing, por exemplo, pode entender qual será o futuro do setor e, a partir disso, decidir em quais pontos focar suas prioridades e em quais intervir para melhorar o relacionamento com o cliente. Isso faz parte da transformação digital que vivemos e é algo que deve ser tratado de maneira cada vez mais prioritária.

Como fazer uma boa análise preditiva?

Para prever tais situações, a gestão deve entender o processo de construção das análises. Confira, a seguir, o passo a passo de uma boa análise preditiva.

Colete e estruture os dados

Além de produzir dados, é importante fazer uma coleta efetiva. Esse passo não é tão simples, e uma maneira interessante de iniciá-lo é criar perguntas — e respostas a elas — que indicarão eventuais necessidades da empresa.

Assim, é possível realizar uma coleta de dados mais efetiva, sem perda de tempo em bancos de dados desnecessários nesse momento. Após colhidas todas as informações relevantes, deve-se estruturá-las para facilitar a análise.

Nessa fase, transfira os dados para um programa que permita a visualização de todas as informações coletadas. Uma dica para o caso de fontes únicas que ofereçam apenas extração em .csv é usar o Excel para geração e organização de tabelas e gráficos.

Em estratégias e em processos mais avançados e automatizados, o uso de softwares de gestão facilita a centralização dos dados, além de entregar as informações em layouts pré-definidos.

Faça uma boa análise das informações

Com os dados coletados e estruturados, é preciso analisar as informações. Essa ação permite compreender as tendências e anomalias gráficas a partir do uso de conhecimentos estatísticos. Caso o fator analisado seja uma ação recorrente, é possível fazer as análises nos gráficos gerados.

Nesse momento, é fácil perceber, por exemplo, os meses em que a empresa tem a maior taxa de cancelamento de serviços. A partir disso, pode-se estudar um plano de ação mais eficiente. Caso você precise compreender uma tendência de linha, como o crescimento do tráfego de um blog, existe a possibilidade de usar técnicas básicas de estatística para melhor prever o futuro das informações.

Elabore estatísticas

As estatísticas descritiva e inferencial são duas técnicas muito importantes e conhecidas para a análise preditiva. No primeiro caso, o objetivo do método é resumir e descrever um grande grupo de dados. A partir disso, medidas de variabilidade, dispersão e tendência central são criadas.

Já a estatística inferencial estuda um conjunto de amostras para conclusões mais amplas. Levantamentos populacionais são muito comuns nessa técnica. Por isso, a estatística é essencial para uma análise preditiva que rode de forma correta.

Invista em um software de gestão

A escolha da tecnologia tem papel fundamental na criação de um negócio mais inteligente. Os resultados devem compensar a aplicação dos recursos, afinal, os investimentos na área geram custos para a empresa.

Um bom software de gestão é capaz de fazer análises complexas em pouco tempo. Além de agilidade, ele trabalha com dados variados que podem ser combinados para um melhor resultado.

Assim, essas ferramentas contribuem para o sucesso das análises preditivas no negócio. A integração com a nuvem também é importante e permite que os dados da empresa estejam ainda mais seguros.

Em alguns casos, as empresas não utilizam toda a capacidade tecnológica das ferramentas de gestão. Aperfeiçoar o uso desses softwares pode trazer resultados muito melhores. Sobretudo quando pensamos na era da informação, a análise preditiva contribui para o controle corporativo em busca de um crescimento mais sustentável.

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