De acordo com o Google Trends, o interesse em análises preditivas aumentou consistentemente nos últimos cinco anos.
A análise preditiva (também conhecida como análise avançada) está cada vez mais ligada à inteligência de negócios. Mas os dois estão realmente relacionados e, em caso afirmativo, quais vantagens as empresas obtêm ao mesclar suas atividades de inteligência de negócios com essa análise? Qual é a diferença entre inteligência de negócios e análise preditiva? Vamos responder às perguntas e também ver um exemplo real de análise preditiva neste artigo.
O que é análise preditiva?
O uso de dados históricos, aprendizado de máquina e inteligência artificial para antecipar o que acontecerá no futuro é chamado de análise preditiva. Esses dados históricos são carregados em um modelo matemático, que leva em consideração as principais tendências e padrões nos dados. Depois disso, o modelo é aplicado aos dados atuais para prever o que acontecerá a seguir.
O uso de dados de análise preditiva pode ajudar as empresas – e os aplicativos de negócios – a sugerir ações que podem resultar em mudanças operacionais benéficas. A análise preditiva pode ajudar os analistas a estimar se uma mudança os ajudará a diminuir os riscos, melhorar as operações e/ou aumentar a receita. A análise preditiva, em sua essência, procura responder à pergunta: “O que é mais provável de acontecer com base em meus dados atuais e o que posso fazer para modificar esse resultado?”
Análise preditiva do mundo real no exemplo de Business Intelligence
A análise preditiva não é novidade para muitas empresas. No entanto, está sendo cada vez mais empregado por uma variedade de indústrias para melhorar os processos corporativos do dia-a-dia e gerar diferenciação competitiva.
Na prática, a análise preditiva pode assumir várias formas. Considere as seguintes possibilidades.
- Determine quais clientes provavelmente abandonarão um serviço ou produto. Considere um estúdio de ioga que implementou um modelo de análise preditiva. Com base em dados anteriores, o algoritmo pode prever que 'Jane' não renovará sua associação e recomendar um incentivo que a seduza a fazê-lo. Quando Jane retornar ao estúdio, o sistema enviará um alerta para a equipe de relações com membros, que lhe oferecerá um incentivo ou falará com ela sobre a renovação de sua adesão. Neste exemplo, a análise preditiva pode ser usada em tempo real para evitar a perda de clientes.
- Envie mensagens de marketing para clientes com maior probabilidade de compra. Se sua empresa tem apenas US$ 5,000 para gastar em uma campanha de marketing de upsell e tem três milhões de consumidores, você não pode dar a cada um um desconto de 10%. A análise preditiva e a inteligência de negócios podem ajudar a antecipar os clientes com maior probabilidade de comprar seus produtos e, em seguida, distribuir o cupom apenas para essas pessoas para maximizar a receita.
- Melhore o atendimento ao cliente com um planejamento adequado. As empresas podem estimar melhor a demanda utilizando análises avançadas e inteligência de negócios. Considere uma empresa hoteleira que deseja prever quantas pessoas ficarão em um local específico neste fim de semana para garantir que tenham funcionários e recursos suficientes para atender à demanda.
Aplicações de Análise Preditiva
A análise preditiva é uma ferramenta de tomada de decisão usada em uma variedade de negócios.
#1. Previsão
A previsão é fundamental na fabricação porque garante que eles usem os recursos de uma cadeia de suprimentos de maneira otimizada. O gerenciamento de estoque e o chão de fábrica, por exemplo, são raios críticos da roda da cadeia de suprimentos que exigem previsões precisas para funcionar.
A modelagem preditiva é frequentemente usada para limpar e otimizar a qualidade dos dados utilizados para tais previsões. A modelagem garante que dados adicionais, incluindo dados de atividades voltadas para o cliente, possam ser consumidos pelo sistema, resultando em uma previsão mais precisa.
# 2. Crédito
A classificação de crédito utiliza análises preditivas. Quando um consumidor ou empresa solicita crédito, as informações do histórico de crédito do solicitante e os registros de crédito de mutuários com características semelhantes são usadas para prever o risco de o solicitante não reembolsar qualquer crédito concedido.
#3. Subscrição
Subscrição é altamente dependente de dados e análises preditivas. As companhias de seguros investigam os solicitantes de apólices para determinar a probabilidade de ter que pagar por um sinistro futuro com base no pool de risco atual de segurados semelhantes, bem como em eventos anteriores que resultaram em pagamentos. Atuários comumente utilizam modelos preditivos que comparam atributos a dados relativos a segurados e sinistros anteriores.
# 4. Marketing
Ao planejar uma nova campanha, as pessoas neste campo consideram como os consumidores reagiram à economia geral. Eles podem usar mudanças demográficas para determinar se o mix de produtos atual atrairá os consumidores a fazer uma compra.
Enquanto isso, os traders ativos consideram uma variedade de métricas com base em eventos passados ao decidir comprar ou vender um título. As médias móveis, bandas e pontos de interrupção são baseados nos dados anteriores e são usados para estimar as flutuações de preços no futuro.
Os modelos preditivos mais comuns são árvores de decisão, regressões (lineares e logísticas) e redes neurais, que fazem parte do campo emergente de métodos e tecnologias de aprendizado profundo.
Tipos de modelos de análise preditiva
A análise preditiva emprega três técnicas: árvores de decisão, redes neurais e regressão. Continue lendo para saber mais sobre cada um deles.
#1. Árvores de decisão
Se você quiser entender o que impulsiona as decisões de alguém, as árvores de decisão podem ajudar. Esse modelo divide os dados em partes dependendo de certas variáveis, como preço ou capitalização de mercado. Assemelha-se a uma árvore, como o nome diz, com galhos e folhas distintas. Os ramos refletem as várias opções de forma acessível e as folhas individuais representam uma seleção específica.
Por serem simples de compreender e analisar, as árvores de decisão são os modelos mais básicos. Eles também são bastante benéficos quando você precisa tomar uma decisão rapidamente.
#2. Regressão
Este é o modelo mais comum em análise estatística. Quando você precisar encontrar padrões em grandes quantidades de dados e houver uma relação linear entre as entradas, use-a. Esse método funciona calculando uma fórmula que descreve a relação entre todas as entradas no conjunto de dados. Por exemplo, você pode usar a regressão para determinar como o preço e outros fatores importantes influenciam o desempenho de um título.
#3. Redes neurais artificiais
A criação de redes neurais como um tipo de análise preditiva foi imitando a maneira como o cérebro humano opera. Usando inteligência artificial e reconhecimento de padrões, esse modelo pode lidar com interações complexas de dados. Use-o quando tiver vários obstáculos a superar, como quando tiver muitos dados, não tiver a fórmula necessária para ajudá-lo a identificar uma relação entre as entradas e saídas em seu conjunto de dados ou quando precisar fazer previsões em vez de do que dar explicações.
Se você já utilizou árvores de decisão e regressão como modelos, poderá empregar redes neurais para corroborar suas descobertas.
Como as empresas podem fazer uso da análise preditiva?
Como dito anteriormente, a análise preditiva pode ser aplicada em uma variedade de aplicações diferentes. As empresas podem usar modelos para avançar seus objetivos e melhorar suas operações. As empresas geralmente empregam modelos preditivos para ajudá-los a aprimorar seu atendimento e alcance ao cliente.
Executivos e empresários utilizam esse tipo de análise estatística para determinar o comportamento do cliente. Por exemplo, o proprietário de uma empresa pode utilizar técnicas preditivas para identificar e direcionar consumidores regulares que podem desertar e ir para um concorrente.
É importante em publicidade e marketing. Os modelos podem ser usados pelas empresas para prever quais clientes provavelmente responderão positivamente às atividades de marketing e vendas. Em vez de realizar um marketing amplo, os empresários podem economizar dinheiro segmentando clientes que responderão positivamente.
Vantagens da análise preditiva
A análise preditiva tem inúmeras vantagens. Como afirmado anteriormente, o uso desse tipo de análise pode ajudar as entidades a fazer previsões sobre os resultados quando não há outras respostas (e óbvias) disponíveis.
Os modelos podem ajudar investidores, profissionais financeiros e líderes empresariais a reduzir o risco. Por exemplo, um investidor e seu consultor podem utilizar modelos específicos de análise preditiva para ajudar a projetar um portfólio de investimentos com o menor risco para o investidor, levando em consideração aspectos como idade, capital e ambições.
Quando eles utilizam esses modelos, há um impacto considerável na economia de custos. As empresas podem prever se um produto terá sucesso ou falhará antes de lançá-lo. Alternativamente, eles podem reservar fundos para melhorias de produção empregando técnicas preditivas antes do início do processo de fabricação.
Críticas à análise preditiva
Devido às desigualdades percebidas em seus resultados, o uso de análises preditivas tem sido criticado e, em alguns casos, restringido legalmente. Mais comumente, isso envolve modelos preditivos que resultam em discriminação estatística contra grupos raciais ou étnicos em áreas como pontuação de crédito, crédito imobiliário, emprego ou risco de comportamento criminoso.
Um exemplo bem conhecido dessa análise preditiva é a prática (agora ilegal) de redlining em empréstimos imobiliários pelos bancos. Independentemente de as previsões derivadas do uso de tais análises serem precisas, seu uso geralmente é desaprovado e dados que incluem explicitamente informações como a raça de uma pessoa agora são frequentemente excluídos da análise preditiva.
Conclusão
Todas as empresas podem lucrar com a utilização da análise preditiva para coletar dados sobre os clientes e prever os próximos passos com base no comportamento anterior. Pode-se usar esses dados para tomar decisões que afetam o resultado final e influenciam o desempenho.
Perguntas frequentes sobre análise preditiva
O que é análise preditiva em análise de dados?
A análise preditiva é um tipo de análise de dados que usa dados históricos e técnicas de análise, como modelagem estatística e aprendizado de máquina, para prever resultados futuros.
O que é análise preditiva em RH?
A análise preditiva em RH refere-se à tecnologia de RH que emprega estatísticas e aprende com os dados existentes para antecipar resultados futuros. É uma ferramenta de tomada de decisão.
Por que a análise de análise preditiva é a próxima etapa lógica em qualquer processo de BA de análise de negócios?
A análise de análise preditiva é considerada o próximo passo lógico em qualquer análise de negócios porque otimiza as campanhas de marketing determinando as respostas ou compras dos clientes, além de promover oportunidades de venda cruzada e, assim, melhorar as operações de negócios, prevendo estoque e gerenciando recursos.
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