Atualmente, compreender o conceito de análise preditiva e saber como aplicá-la é uma vantagem significativa para aqueles que buscam novas oportunidades no mercado.
Embora não seja capaz de prever o futuro com precisão, essa análise permite obter estimativas que podem servir como base para a tomada de decisões.
Além disso, uma análise bem feita pode levar a uma economia de recursos, ao investir em estratégias com maior probabilidade de sucesso.
Como resultado, a análise preditiva pode colocar uma empresa à frente de seus concorrentes, antecipando tendências do mercado e identificando novas oportunidades de crescimento.
O que é análise preditiva?
Análise preditiva é um método aprimorado de revisão que utiliza dados, algoritmos e aprendizado de máquina para prever tendências e fazer projeções para negócios.
Graças ao avanço tecnológico, é possível analisar grandes volumes de dados, também conhecidos como Big Data, para encontrar padrões e avaliar as possibilidades futuras com base no histórico da empresa.
Embora o conceito tenha sido originado na década de 1940, com o uso dos primeiros computadores pelo governo, a análise preditiva ganhou mais relevância atualmente, impulsionada por processadores poderosos e novas tecnologias.
Além disso, o Big Data, com seus 2,5 quintilhões de dados produzidos a cada segundo, é um fator decisivo para a ascensão dessa técnica, como sua empresa de iluminação para piscina deve saber.
Portanto, o funcionamento da análise preditiva é auxiliar a navegar neste conjunto de dados, mostrando possíveis rumos para serem seguidos e buscando padrões nesse turbilhão de informações.
Sistemas como mineração de dados, aprendizado de máquina, inteligência artificial e estatística são utilizados para coletar, processar, interpretar e traduzir os dados.
No entanto, é importante salientar que essa tecnologia não pode “prever o futuro”, mas sim mapear as probabilidades com base no que já aconteceu.
Um exemplo básico de aplicação dessa análise é o cross-selling, que é a estratégia de incentivar o cliente a adicionar produtos complementares na hora da compra.
Então, empresas podem utilizar sistemas de análise preditiva para prever possíveis comportamentos dos clientes com base no histórico de compras, interações e perfil.
Isso torna as recomendações de produtos por uma empresa de válvula solenóide preço mais precisas, graças à previsão confiável gerada pelo cruzamento de milhões de dados.
Desse modo, a mesma regra pode ser usada para antecipar a aceitação de um novo item no mercado, compreendendo quais planos de marketing são mais promissores e prevendo erros operacionais.
Importância da análise preditiva para as empresas
Com a crescente competitividade e as mudanças profundas da era digital, as empresas precisam estar sempre um passo à frente da concorrência.
Nesse ponto, vale ressaltar que essa estratégia permite uma visão estratégica do futuro, permitindo o mapeamento das oportunidades e ameaças que o mercado reserva. Por essa razão, as empresas estão adotando modelos preditivos para:
- Prever as próximas movimentações do segmento;
- Identificar oportunidades à frente;
- Prevenir falhas de segurança;
- Otimizar estratégias de marketing;
- Mapear o comportamento e hábitos dos stakeholders;
- Melhorar as operações;
- Aumentar a eficiência;
- Reduzir riscos.
Não é de surpreender que o mercado global de análise preditiva deva movimentar US$10,95 bilhões até 2022, segundo um relatório de 2018 da Zion Market Research.
Afinal, não há nada melhor para os negócios do que tomar decisões embasadas em análises confiáveis e sua empresa de serviço de serralheria deve se inspirar nessa estratégia.
Algoritmos de aprendizado de máquina e análise preditiva
Os algoritmos de aprendizado de máquina podem ajudar a analisar os dados de comportamento do consumidor e prever suas ações futuras de diversas maneiras.
Análise de padrões
Os algoritmos de aprendizado de máquina podem identificar padrões nos dados de comportamento do consumidor, como os produtos que são frequentemente comprados juntos, a frequência de compras e os horários de compra.
Esses padrões podem ser usados para prever as ações futuras do consumidor, como quais produtos ele provavelmente comprará e quando.
Modelagem preditiva
Os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados para criar modelos preditivos que usam dados históricos de comportamento do consumidor de sua empresa de montagem industrial para prever o que ele fará no futuro.
Esses modelos podem ser usados para prever, por exemplo, a probabilidade de um cliente comprar um produto específico, deixar de fazer negócios com uma empresa ou reclamar de um item.
Análise de sentimento
Os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados para analisar o sentimento expresso pelos consumidores em relação a uma marca, produto ou serviço em redes sociais, comentários e avaliações online.
Portanto, essa análise pode ajudar as empresas a entender melhor como os consumidores se sentem sobre seus produtos e serviços e a prever como eles podem se comportar no futuro.
Segmentação de mercado
Os algoritmos de aprendizado de máquina podem ajudar a segmentar o mercado de sua empresa de transformador a seco com base em dados de comportamento do consumidor, como idade, sexo, renda, localização e histórico de compras.
Desse modo, essa segmentação pode ajudar as empresas a criar campanhas de marketing mais eficazes e personalizadas para diferentes grupos de consumidores.
Como criar campanhas personalizadas e eficazes
Para compreender como a análise preditiva funciona na prática, é possível seguir sete passos principais. A seguir, veja como aplicar o conceito em cada uma dessas etapas.
Definição dos objetivos
Para desenvolver um modelo preditivo, é fundamental começar com um projeto que tenha objetivos de negócio claramente definidos.
Questione-se sobre qual é o propósito da análise, que pode ir desde entender o comportamento dos consumidores, prever tendências de vendas, identificar produtos com maior potencial, até alcançar um novo público-alvo.
Definição das metas de análise
O próximo passo consiste em traduzir os objetivos de negócio em metas de análise, em sua empresa de bateria para central de alarme, por exemplo.
Por exemplo, se o foco é compreender melhor o comportamento do cliente, é preciso construir um modelo de prescrição de análise de perfil. Outros tipos possíveis incluem a análise de risco, segmentação, ativação, customer lifetime value (LTV), entre outros.
Coleta de dados
É necessário coletar os dados necessários para responder às perguntas definidas como objetivos e metas. A qualidade deles é fundamental para a confiabilidade da análise preditiva.
Então, é preciso selecionar as melhores fontes (internas, redes sociais, pesquisas, bancos de dados de consultorias), definir quais informações são necessárias, utilizar uma ferramenta adequada de coleta e determinar o nível de precisão, custo e estabilidade dos dados.
Preparo de dados
Antes de fazer a vistoria, é fundamental preparar os dados para que estejam em um formato correto e consigam ser lidos pelo sistema utilizado.
É necessário fazer uma limpeza das informações desnecessárias, definir variáveis e classificar os dados para, posteriormente, estruturá-los em conjuntos específicos.
Então, softwares como Excel e Power BI podem ser utilizados para realizar essas etapas por sua empresa de pead reciclado granulado.
Análise de dados
Com os dados devidamente estruturados, é possível iniciar o processo de análise. Para isso, conhecimentos estatísticos são necessários para avaliar os gráficos resultantes e compreender sua linha de tendência.
Analisando dados de transações de clientes, é possível, por exemplo, obter uma visão clara dos períodos mais aquecidos, produtos mais vendidos e possíveis fatores de influência sobre a variação das vendas.
Existem três opções básicas de análise. A primeira é a análise univariada em que cada variável é tratada isoladamente antes de ser cruzada com as outras.
Na análise bivariada, é estabelecida uma relação entre duas variáveis (por exemplo, tempo de venda e ticket médio).
E na análise multivariada é estabelecida relações entre duas ou mais variáveis (por exemplo, faixa etária do cliente, customer lifetime value (LTV) e ticket médio).
Modelagem
Depois de conduzir a análise e realizar os testes precisos, é possível criar um modelo preditivo com as informações obtidas.
Esse modelo é composto por técnicas matemáticas e estatísticas que processam os dados coletados a partir das relações estabelecidas, oferecendo respostas rápidas e fáceis de visualizar.
Dessa forma, a análise preditiva poderá fornecer insights valiosos sobre as futuras probabilidades.
Monitoramento
Após criar o modelo preditivo, é importante que sua empresa de serviço de pintura predial monitore de perto sua eficiência para garantir que os resultados sejam confiáveis.
É recomendável revisar o desempenho do modelo mensalmente, trimestralmente e semestralmente, a fim de garantir que possíveis mudanças nos dados não afetem a análise.
Considerações finais
A análise preditiva utiliza dados anteriores e técnicas de análise, como o machine learning e a modelagem estatística, para prever resultados futuros.
É possível gerar insights com um grau significativo de precisão e prever tendências e comportamentos, o que pode ajudar uma organização a se destacar em um mercado competitivo.
Ferramentas de análise preditiva permitem que empresas utilizem seus dados para prever cenários e identificar tendências, beneficiando diversas áreas da organização.
Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.