Em um cenário em que cada vez mais se percebe a utilização dos dados como um dos principais norteadores para a tomada de decisão nas empresas, a afirmação de que “o dado é o novo petróleo e a informação é o novo combustível” se mostra ainda mais coerente e contextualizada.
Com uma quantidade inimaginável de dados sendo gerada a todo momento em escala global, conceitos como a análise preditiva ganham notoriedade, apoiando gestores, líderes e negócios em diferentes ações, sobretudo aquelas mais complexas.
Em conjunto com novas tecnologias de análises, algoritmos e computação avançada, a análise preditiva tem sido responsável por minimizar custos, otimizar estratégias de vendas, aproximar empresas e clientes, assim como aumentar a performance dos negócios em diferentes frentes.
Diante desse panorama, aprofundar a temática dos modelos e análises preditivas é um passo importante para os negócios do presente que pensam no futuro. Por isso, preparamos este conteúdo para orientar você nessa jornada rumo ao uso estratégico da informação. Acompanhe!
Para que servem as análises preditivas?
As análises preditivas têm como objetivo central conduzir decisões futuras a partir de estatísticas e análises de dados históricos. Ou seja, esse conceito está intimamente ligado ao processo de tomada de decisão, sendo hoje um dos seus grandes vetores.
De modo geral, as análises preditivas são responsáveis por facilitar a vida de gestores e líderes ao afunilar os caminhos e direcioná-los de forma muito mais precisa aos seus objetivos, tomando como base situações pretéritas, padrões de mercado e, claro, todo tipo de dado — estruturado ou não estruturado.
No cenário atual, as análises preditivas estão presentes em inúmeras atividades, algumas com uma profundidade e complexidade maior, outras nem tanto. A exemplo, é fácil visualizar o impacto desse conceito nos serviços financeiros, em que bancos e instituições utilizam a análise preditiva para mensurar os riscos envolvidos na concessão de crédito a um determinado cliente.
Indo além, as análises preditivas também se mostram presentes no contexto do varejo, em que um grande volume de dados é coletado a partir das interações do cliente final com as lojas, servindo de base para que toda a cadeia de suprimentos seja aprimorada.
Assim, tanto a indústria quanto os distribuidores têm a capacidade de entender quais são os produtos mais demandados pelo consumidor, ajustando suas operações para atender às demandas com muito mais precisão e economia.
Quais são os principais modelos de análises preditivas?
Essencialmente, existem dois modelos clássicos de análises preditivas: o modelo supervisionado e não supervisionado. Cada um deles apresenta uma sistemática e conceito próprios, que vale a pena esclarecer. Entenda!
Modelo não supervisionado
Nesse padrão de análise, ainda não se tem um objetivo claro e certo para a sua realização. Ou seja, a empresa ainda não tem certeza sobre o que pretende analisar. Aqui, o foco está na identificação de padrões.
Modelo supervisionado
Por outro lado, no modelo supervisionado, costuma-se dizer que o dado já está rotulado. Ou seja, nesse modelo já se tem um objetivo certo para a análise, da mesma forma que já existe uma certa segmentação quanto aos dados analisados.
Podemos tomar como exemplo uma empresa que avalia o seu churn rate, tomando como base dados que refletem esse comportamento. O modelo vai trabalhar em cima de informações de colaboradores que já saíram da empresa, buscando identificar eventuais padrões que podem ajudar a minimizar o problema.
Desse modo, em meio a um grande acervo de dados, o modelo poderá segmentá-los, procurando uma característica específica. É justamente por isso que a qualidade do dado fornecido aos softwares de análise é determinante para a precisão dos resultados.
Como fazer uma análise preditiva?
Na prática, em um projeto de modelagem, 80% do esforço deve ser dedicado a trabalhar o dado e deixá-lo no formato que o estatístico ou o matemático consiga explorar, e 20% é construir o modelo. Vejamos!
Identifique o real problema
Um dos pontos elementares para uma análise preditiva eficaz é dispor de dados da forma mais organizada possível. Os dados precisam ser de alta qualidade, porque sem bons dados não existe predição. Assim, o primeiro passo para desenvolver uma análise eficiente envolve responder a uma simples pergunta: “qual é o problema?“.
A ideia de uma análise preditiva coerente depende da identificação inicial do problema, para só então passar para a etapa de desenvolvimento do modelo de predição. O caminho inverso não funcionará — já deixamos essa importante ressalva.
Indo além, é preciso saber interpretar o verdadeiro problema. Muitas vezes, empresas confundem um sintoma com o problema. Assim, por exemplo, se os clientes estão deixando a empresa, esse não é o verdadeiro problema. O problema, na realidade, é entender por que esses clientes estão rompendo sua relação com o negócio.
Existem técnicas que podem conduzir os gestores e líderes na identificação do problema, como técnicas de mapeamento de cadeia de valor e de inspection.
Trabalhe os dados
O segundo passo para uma boa análise preditiva envolve o dado em si. É preciso responder a alguns questionamentos-chave, como: o dado está disponível? Se não, onde esse dado pode ser buscado? Como ele poderá ser coletado? Em regra, a construção de um modelo de análises preditivas depende de um horizonte razoável de dados.
Portanto, quanto maior o horizonte existente por trás da análise, melhor será a sua predição. Diante desses passos, todas as etapas seguintes devem focar na modelagem. Assim, em resumo, “limpar” o dado, saber o que é necessário, deixá-lo estruturado, entender o negócio e, somente então, embarcar isso nos modelos matemáticos.
As análises preditivas hoje têm um papel de grande relevância para os negócios, encurtando caminhos, otimizando custos e aumentando o poder de decisão de gestores e líderes empresariais. Embora softwares, sistemas e complexos algoritmos contribuam com as empresas, para que os resultados sejam efetivamente alcançados, é preciso saber como trabalhar a informação, preparando-a para integrar um modelo de predição estrategicamente desenvolvido para cada negócio.
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