Quando você compra por meio de links afiliados em nosso site, podemos ganhar uma comissão sem nenhum custo adicional para você. Saiba Análise Preditiva é quando uma organização usa modelos e algoritmos matemáticos ou computacionais para prever tendências ou eventos futuros. Isto posto, saiba o que é e como funciona a Análise Preditiva no artigo abaixo.
O que é Análise Preditiva?
A análise preditiva é quando uma organização usa modelos e algoritmos matemáticos ou computacionais para prever tendências ou eventos futuros.
Os aplicativos ou soluções que usam a análise preditiva processam dados históricos com aprendizado de máquina (ML), modelagem estatística e mineração de dados para identificar possíveis padrões que podem ser replicados no futuro. Em suma, ele pode processar dados existentes para prever possíveis cenários, resultados e comportamentos.
A previsão de resultados futuros dessa maneira pode ajudar a criar insights que as partes interessadas da empresa podem usar para tomar decisões melhores.
Como funciona a Análise Preditiva?
Há seis etapas principais na implantação da análise preditiva na empresa:
Defina um objetivo:
Identifique o problema que está tentando resolver e os insights que está tentando desenvolver. Por exemplo, “quero aumentar a aquisição de clientes em x% e quero entender quais fatores têm o maior impacto na aquisição de novos clientes”.Compile seus dados:
Encontre possíveis fontes de dados, como arquivos, planilhas, bancos de dados e sensores, e comece a coletar os dados para processamento.Comece o pré-processamento:
Limpe os dados brutos para remover erros e entradas anômalas e, em seguida, agregue as fontes como parte de um único repositório.Crie um modelo preditivo:
Use aprendizado de máquina, modelos de regressão e árvores de decisão para processar o conjunto de dados e tentar resolver seu objetivo inicial.Verifique a precisão:
Verifique a precisão do resultado do modelo e ajuste-o conforme necessário, otimizando os parâmetros e validando o modelo ao longo do tempo.Compartilhe os resultados:
Quando o resultado for preciso e utilizável, compartilhe os insights com os tomadores de decisão por meio de um aplicativo.
É importante observar que a eficácia de uma solução de análise preditiva depende de vários fatores, incluindo o volume de dados a que a ferramenta tem acesso, a qualidade dos dados e as técnicas usadas para processá-los.
Técnicas de Análise Preditiva
Ao analisar os modelos de análise preditiva, há dois tipos principais de modelos usados pelas organizações: modelos de classificação e modelos de regressão.
Os modelos de classificação classificam os objetos de dados em uma categoria ou outra;
Os modelos de regressão tentam prever dados contínuos, como volume de vendas mensais ou índices de satisfação do cliente.
Existem, então, três técnicas principais que podem ser usadas para processar dados:
| Análise de regressão | Uma técnica estatística usada para medir continuamente a relação entre variáveis. Essencialmente, ela permite que você veja que tipo de influência uma variável tem sobre outra.
Por exemplo, você pode analisar a relação entre o quanto os usuários compram com base em sua localização, idade, dados demográficos, sexo, estado civil ou dispositivo. |
|---|---|
| Árvores de decisão | Um modelo de classificação preditiva que classifica os dados de entrada em uma determinada categoria. Funciona como um fluxograma, começando com um único nó, que se ramifica em outros nós mapeando outros resultados potenciais.
Ele não apenas mostra quais decisões podem ser tomadas, mas também mostra a probabilidade de um resultado potencial. |
| Redes neurais | Um subconjunto do processo de aprendizado de máquina em que uma grande rede de nós é conectada para estudar a estrutura de um conjunto de dados. Essas redes neutras podem ser treinadas continuamente em um conjunto de dados para reconhecer padrões e, gradualmente, fazer previsões de acordo com eles.
Por exemplo, eles podem prever tendências de vendas, receita, rotatividade de clientes e outros dados. |
Benefícios da Análise Preditiva
A capacidade de usar dados para ler ou se preparar para o futuro de forma eficaz traz várias vantagens importantes para as organizações:
- Planejamento operacional: Com a análise preditiva, as organizações podem verificar se os recursos atuais são adequados para atender à demanda futura ou se há custos de manutenção futuros ou escassez na cadeia de suprimentos que precisam ser preparados. Isso dá às organizações um aviso para que tomem medidas para mitigar a interrupção operacional.
- Marketing mais personalizado: A análise preditiva permite que as organizações ofereçam aos clientes recomendações, campanhas e ofertas personalizadas em tempo real nas quais eles provavelmente terão interesse. Isso pode não só ajudar a impulsionar as vendas, mas também aumentar a fidelidade do cliente, oferecendo uma experiência mais relevante.
- Melhor tomada de decisões: Tomar decisões orientadas por dados com base em dados históricos e prever corretamente eventos futuros leva a uma melhor tomada de decisão geral que pode fazer a empresa crescer de forma eficaz, minimizando o risco operacional. Isso pode oferecer uma vantagem competitiva importante em relação a outras organizações.
- Custo-benefício: A análise de dados em escala permite que uma organização veja como investir melhor no crescimento. Se a veiculação de anúncios em determinados canais de marketing for significativamente mais lucrativa do que em outros, ela poderá optar por reduzir os gastos em canais que geram menos ROI.
- Segurança cibernética: As organizações podem usar a análise preditiva para identificar antecipadamente atividades anômalas ou mal-intencionadas em uma rede que possam indicar um ataque cibernético, para que possam responder antes que um criminoso cibernético tenha a chance de roubar ou criptografar informações protegidas.
A Análise Preditiva é uma “bola de cristal”?
Com os dados corretos e a modelagem estatística detalhada, as organizações podem converter dados brutos não acionáveis em insights concretos que os tomadores de decisão podem usar para orientar o sucesso da empresa como um todo.
Embora as soluções de análise preditiva não consigam prever o futuro, elas podem ajudar as empresas a evoluir para capitalizar as oportunidades de mercado, caso elas dependessem apenas do julgamento humano.
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