A IBM criou a frase “análise prescritiva”, que às vezes é chamada de “última fronteira” de uma estratégia de análise. Este artigo se aprofundará na definição, exemplos, vantagens e desvantagens da análise prescritiva.
Tomar decisões baseadas em dados é fundamental para o sucesso dos negócios e do marketing, e a análise prescritiva usa ciências computacionais e matemática para ajudá-lo a aproveitar as vantagens da análise descritiva e preditiva. Vai além das projeções e sugere como suas decisões de marketing serão implementadas. Basicamente, ele não apenas prevê o que vai acontecer e quando vai acontecer, mas também responde à pergunta “por que isso vai acontecer?” — algo que os profissionais de marketing e as empresas costumam fazer.
Definição de Análise Prescritiva
Vamos dar um passo atrás para analisar a definição de análise descritiva e preditiva antes de passar para a análise prescritiva. A análise descritiva é um ramo da estatística que examina dados históricos para gerar informações para investigações adicionais. Você pode descobrir as razões por trás dos sucessos e fracassos da análise descritiva empregando técnicas de mineração de dados. A análise preditiva é o processo de combinar dados históricos com algoritmos para prever resultados.
A análise prescritiva, por outro lado, é um tipo de análise de dados em que a tecnologia é usada para ajudar as empresas a tomar melhores decisões analisando dados brutos. A análise prescritiva leva em consideração informações sobre situações ou cenários potenciais, recursos disponíveis, desempenho anterior e desempenho atual para recomendar um curso de ação ou estratégia. Ele pode ser usado para fazer julgamentos em uma ampla gama de prazos, do imediato ao longo prazo.
É o oposto da análise descritiva, que analisa decisões e resultados depois que eles ocorrem.
O panorama geral para profissionais de marketing e empresas
A análise prescritiva ajuda os profissionais de marketing na otimização de campanhas em tempo real. Ele permite que os profissionais de marketing tomem decisões estratégicas mais bem informadas. Os especialistas podem tomar decisões de otimização mais rápidas e determinar o que funcionará melhor para sua marca, público-alvo e metas de campanha, pois os dados em tempo real estão disponíveis.
Ele ajuda você a tomar as decisões de negócios mais informadas. Também pode ajudá-lo a atingir metas de negócios, como aumentar as vendas ou a geração de leads ou otimizar a logística e as entregas de produtos.
Como isso funciona?
A análise prescritiva é baseada em métodos de inteligência artificial, como aprendizado de máquina, que permite o processamento das enormes quantidades de dados atuais. E à medida que dados novos ou extras ficam disponíveis, os programas de computador mudam automaticamente para aproveitá-los. Isso acontece de uma maneira muito mais rápida e completa do que as capacidades humanas poderiam suportar.
Está relacionado à análise preditiva, que envolve o uso de estatísticas e modelagem para prever o desempenho futuro com base em dados presentes e passados. No entanto, vai um passo além; ele aconselha uma rota futura com base na previsão da análise preditiva do que provavelmente acontecerá.
As vantagens e desvantagens da análise prescritiva
A análise prescritiva corta o ruído da incerteza atual e das circunstâncias em mudança. Também auxilia na prevenção de fraudes, na redução de riscos, no aumento da eficiência, no alcance dos objetivos da empresa e no desenvolvimento de clientes mais fiéis.
Esse tipo de análise, por outro lado, não é isento de falhas. As organizações só podem ser eficazes se souberem quais perguntas fazer e como responder às respostas. As descobertas de saída não serão precisas se as suposições de entrada estiverem incorretas.
Quando aplicada corretamente, no entanto, a análise prescritiva pode ajudar as organizações a fazer julgamentos com base em dados minuciosamente pesquisados, em vez de julgamentos precipitados baseados na intuição. Ele também pode simular e exibir a probabilidade de vários resultados, permitindo que as empresas compreendam melhor o nível de risco e incerteza que enfrentam do que depender de médias. Além disso, os piores cenários podem ser previstos com mais precisão, permitindo que as empresas se planejem adequadamente.
Outros benefícios da análise prescritiva nos negócios
Se você é um executivo sênior, está continuamente pensando em como melhorar a eficiência e o desempenho das operações de sua empresa. A análise prescritiva é a técnica mais óbvia e eficiente para estruturar a inteligência de negócios em qualquer organização. A seguir estão alguns de seus benefícios;
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#1. Cria um caminho fácil de seguir para o sucesso
Os modelos analíticos prescritivos são criados combinando dados e operações para criar um roteiro que informa exatamente o que fazer e como fazê-lo corretamente na primeira vez. A inteligência artificial assume a inteligência de negócios ao simular eventos em uma situação e gerar as etapas necessárias para evitar falhas ou alcançar o sucesso.
#2. Fornece informações sobre operações comerciais em tempo real e de longo prazo
Os tomadores de decisão podem ver dados em tempo real e previstos ao mesmo tempo para tomar decisões que apoiem o sucesso e o crescimento a longo prazo. Isso simplifica a tomada de decisões, fornecendo sugestões específicas.
#3. Reduz o tempo gasto pensando e aumenta o tempo gasto realizando
Sua equipe gastaria menos tempo encontrando problemas e mais tempo criando soluções excelentes graças à rápida recuperação da análise de dados e previsão de resultados. A inteligência artificial pode coletar e processar dados com mais rapidez e eficiência do que sua equipe de engenheiros de dados.
#4. Reduza a possibilidade de erro humano ou viés
A análise preditiva fornece um tipo mais extenso e preciso de coleta e análise de dados do que a análise descritiva, análise preditiva ou até mesmo indivíduos, graças a algoritmos mais complexos e técnicas de aprendizado de máquina.
Exemplos de Análise Prescritiva
Ele pode ajudar uma variedade de organizações com uso intensivo de dados e órgãos governamentais, incluindo aqueles nos setores de serviços financeiros e saúde, onde o erro humano é caro.
Por exemplo, quando um incêndio florestal está em chamas nas proximidades, a análise prescritiva pode ser usada para determinar a melhor chamada de ação. Poderia determinar se um corpo de bombeiros local deve forçar os cidadãos a evacuar uma região específica. Também pode ser usado para antecipar se um artigo sobre um tópico específico seria popular entre os leitores com base em dados de pesquisas relacionadas e compartilhamento social. Outra aplicação poderia ser alterar um programa de treinamento de trabalhadores em tempo real com base em como cada lição é recebida.
#1. Hospitais e clínicas
Também pode ser utilizado por hospitais e clínicas para melhorar os resultados dos pacientes. Ele contextualiza os dados de saúde para avaliar a relação custo-eficácia de várias operações e terapias. Isso inclui o luxo de avaliar metodologias clínicas oficiais. Também pode ser usado para determinar quais pacientes do hospital correm o maior risco de readmissão. Com essas informações, a equipe de saúde pode fazer mais para evitar visitas frequentes ao hospital ou pronto-socorro por meio da educação do paciente e acompanhamento médico.
#2. Companhias aéreas
Suponha que você seja o CEO de uma companhia aérea e seu objetivo seja maximizar as receitas. A análise prescritiva pode ajudá-lo a fazer isso alterando automaticamente os preços e a disponibilidade dos ingressos com base em vários critérios, como; demanda do cliente, clima e preços da gasolina. Quando o computador detecta que as vendas de ingressos pré-Natal de Los Angeles a Nova York estão atrasadas em relação ao ano passado, ele pode cortar automaticamente os preços, garantindo que eles não caiam muito devido aos preços mais altos do petróleo deste ano.
Ao mesmo tempo, se o algoritmo determinar que a demanda por passagens de St. Louis para Chicago é maior do que o normal devido às condições das estradas geladas, ele pode aumentar automaticamente os custos das passagens. Um software de computador pode fazer tudo isso e muito mais - e em uma velocidade mais rápida também - em vez de o CEO ficar olhando para um computador o dia todo olhando o que está acontecendo com as vendas de ingressos e as circunstâncias do mercado e depois instruindo as pessoas a fazer login no sistema e modificar manualmente as taxas.
Exemplos do mundo real de análise prescritiva
A análise prescritiva não é apenas uma moda ou um bordão. Também não é um recurso inacessível para organizações não empresariais. Conheça alguns exemplos de empresas que usam análise perceptiva. De acordo com pesquisas on-line, as empresas abaixo usam os insights dessa análise para melhorar os processos e as experiências dos clientes.
#1. Melhor atendimento ao paciente é fornecido pela CenterLight Healthcare
Quando se trata de atendimento e agendamento de pacientes, o CenterLight aproveita a análise prescritiva para eliminar o elemento surpresa. A análise prescritiva basicamente auxilia a CenterLight na determinação dos momentos ideais para planejar tratamentos e sessões de check-up. Isso é para evitar sobrecarregar seus pacientes, mantendo sua segurança e bem-estar. Quando ocorrem contratempos ou surpresas, a análise prescritiva permite que a CenterLight seja tão proativa quanto seus pacientes.
#2. SideTrade Antecipa o Comportamento de Pagamento
Para obter um melhor conhecimento dos hábitos de pagamento genuínos de um cliente, a SideTrade usa análises prescritivas. Ele pode avaliar os clientes com base em seu histórico de pagamentos usando análises prescritivas. Assim, a SideTrade e seus clientes poderão contabilizar melhor atrasos de pagamento dispendiosos como resultado dessa maior transparência e precisão.
A Análise Prescritiva é composta por disciplinas científicas
- Aprendizagem assistida por computador
- Processamento de linguagem natural
- Informações do computador
- Processamento de sinal e imagem
- Análise estatística e matemática
- Investigação em operações
Cada disciplina existe sozinha e serve a um propósito específico, mas a análise prescritiva ganha vida quando são integradas para produzir uma saída (uma decisão de negócios). É assim que ele responde à questão de como podemos fazer algo acontecer.
O que são técnicas de análise prescritiva?
A análise prescritiva emprega uma variedade de técnicas e ferramentas, incluindo regras de negócios, algoritmos, aprendizado de máquina (ML) e procedimentos de modelagem computacional. Essas técnicas são usadas em dados de várias fontes, incluindo dados históricos e transacionais, feeds de dados em tempo real e big data.
O que é um exemplo de análise prescritiva?
Uma empresa de manufatura, por exemplo, pode contar com mais do que apenas dados da empresa. Ele pode usar tendências e previsões históricas e do setor do cliente, bem como análises preditivas econômicas gerais. Todos os dias, o poder da nuvem impulsiona a análise prescritiva para direções novas e empolgantes.
Análise prescritiva de IA?
A análise prescritiva é baseada em inteligência artificial, especificamente aprendizado de máquina, que consiste em algoritmos e modelos que permitem que os computadores tomem decisões com base em relacionamentos e padrões de dados estatísticos.
O que é análise prescritiva versus análise preditiva?
Com base nos dados coletados, análises preditivas e prescritivas ajudam você a planejar suas estratégias de negócios. A análise preditiva informa o que pode acontecer no futuro, e a análise prescritiva ajuda você a apresentar sugestões específicas.
O que é análise prescritiva e descritiva?
As empresas usam três tipos de análise para ajudá-los a tomar decisões: análise descritiva, que nos diz o que já aconteceu, análise preditiva, que nos mostra o que pode acontecer e análise prescritiva, que nos diz o que deve acontecer no futuro.
Como a Netflix usa análises prescritivas?
A análise prescritiva analisa o que acontecerá no futuro e como isso afetará o presente. Ele ajuda a Netflix a descobrir quais fatores afetarão as decisões de compra dos clientes. Então, esse método é usado para fazer sugestões sobre o que fazer.
Como a Amazon usa análise prescritiva?
A Amazon planejou fazer isso usando aprendizado de máquina (ML) para descobrir o que um cliente tem maior probabilidade de comprar e quando. Em seguida, ele enviaria o item ao cliente antes mesmo de ele comprá-lo. Obviamente, se eles enviassem a um cliente algo que ele não comprou ou não queria, o cliente simplesmente recusaria o pacote.
Conclusão
Com a definição, os exemplos e os benefícios da análise prescritiva fora do caminho, a próxima pergunta obviamente seria: como você implementa isso? Como proprietário de uma empresa, tudo o que você precisa fazer é entrar em contato com seu consultor e planejar como fazer isso acontecer. Como consultor ou estrategista, por outro lado, existem várias ferramentas para você começar rapidamente. Isso, no entanto, será abordado em um post diferente.
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