predictive analytics is a business intelligence solution to meet this demand, it is not just for startups, social networks, applications, e-commerce platforms and fintechs, any company can use it to grow. As it is something new for many managers, it still raises doubts, which in this article we will clarify, so that your company can take a step forward.

In today’s highly competitive market, business decisions are not just a matter of competitive advantage, but of the company’s survival. Deliberations are increasingly complex, with a greater volume of risk variables involved, requiring agility and precision.

In this scenario, where there is an abundance of data, predicting the future by anticipating competitors’ actions or customers’ desires may seem complex, but with the help of technology it is possible.

What is predictive analytics in practice?

Predictive analytics is a set of techniques that aim to predict future behavior based on past events. It uses tools and techniques such as machine learning, statistics, data mining, predictive modeling and artificial intelligence to discover patterns.

By mapping these patterns, it is possible to anticipate future scenarios of opportunities and risks, evaluating the probabilities related to them to support decision making. Predicting market trends through statistics increases the level of confidence, as it reduces risks, not only keeping the company competitive, but generating growth.

How can it generate growth?

Modelos preditivos são aplicáveis em qualquer tipo negócio, em todos os ramos de atuação, seja na indústria, no comércio, no setor de serviços e nas mais variadas áreas de uma empresa, desde o RH, passando por vendas, marketing, financeiro, até a produção.

Ao utilizar ferramentas de previsão baseadas em dados, as melhores escolhas são feitas, de forma mais alinhada aos objetivos empresariais e em tempo suficiente para agir, levando a benefícios como:

  • Improvement in decision-maker and company performance by anticipating market behavior and identifying trends;
  • Increased exploitation of opportunities, allowing for the mapping of more promising products and services to forecasting investment opportunities;
  • Minimization of resource waste by allocating them where there is less likelihood of success, reducing costs;
  • Risk and fraud losses reduction through credit evaluation or purchase authorization;
  • Enhanced efficiency and effectiveness by optimizing strategy and operations timely through advance information, reducing costs;
  • Improved customer management through behavior prediction; Inventory reduction by understanding consumer habits;
  • Enhanced employee satisfaction and increased alignment of candidates with organizational culture by mapping their behavior;
  • Minimization of the negative impact of delays and production losses due to machinery breakdown.

How to use predictive analytics?

Para iniciar o uso da análise preditiva, o primeiro passo é definir claramente os objetivos que a empresa deseja alcançar e traçar para cada um as metas a serem atingidas.

Na segunda fase ocorre a coleta de dados, em fontes que podem ser desde bases de dados internas como softwares de ERP, planilhas e redes sociais, até pesquisas em bancos de dados públicos ou pagos, como os de consultorias. É fundamental atentar a qualidade da informação que é tão importante quanto a quantidade.

Com os dados já coletados é preciso prepará-los. Nessa etapa são realizadas duas ações: a limpeza, excluindo dados incompletos ou que não se relacionam com as metas e a padronização, organizando e formatando os dados.

Gráficos, dashboards, mapas ou relatórios são usados para analisar os dados, que depois são modelados. Após, é criando o modelo preditivo através de algoritmos para identificar as variáveis significavas, como a relação entre grupos de dados e os resultados consequentes mais prováveis da evolução dos mesmos.

Por fim, podemos analisar os resultados do modelo desenvolvido, definindo quais ações são condizentes com as indicações dos cenários projetados, para mitigar os riscos e aproveitar as oportunidades.

What are the main examples of predictive analytics?

Há uma gama grande de possíveis modelos preditivos, mas alguns são mais amplamente utilizados:

  • previsão de churn: é uma análise relacionada com a insatisfação do cliente, indicando quando poderá haver uma desistência ou cancelamento;
  • upsell e cross-sell: trata-se da satisfação do cliente, indicando quando ele pode estar aberto a aumentar a aquisição do produto ou serviço de uma empresa;
  • otimização de campanhas de marketing: são usadas para definir desde a persona, até a linguagem ou indicar os melhores canais;
  • segmentação de lead para campanhas de nutrição: gera a definição do seu cliente alvo e encontra nas bases de dados pessoas que tem esse perfil;
  • personalização da plataforma de vendas: antecipando os desejos através de uma análise comportamental, utilizando as preferências do cliente, considerando seu histórico de pesquisa e compras para indicar outros produtos ou ofertas aos quais ele estaria mais inclinado a comprar;
  • customer relationship management (CRM): é a fonte de dados para a personalização de todos os atendimentos ao cliente, gerando melhoria da qualidade dos serviços ou produtos ao mapear as principais reclamações de cada perfil de consumidor, além de aplicar o mesmo principio da personalização da plataforma de vendas fora do ambiente virtual;
  • gestão de riscos: utilizando o histórico de inadimplência, bem como os fatores relacionados a ela, de forma cruzada para avaliar o risco de aprovar uma operação financeira com determinado cliente ou criar um modelo de cenário para um investimento a fim de verificar as ameaças e seu potencial de sucesso;
  • distribuição de conteúdo personalizado: a informação que o lead consome é personalizada, gerando mais engajamento.

A promessa de prever comportamentos mercadológicos pode parecer exagerada. Porém, ao considerar a evolução exponencial da tecnologia da informação, que diariamente gera a interação de milhões de pessoas com modelos preditivos, em redes sociais, plataformas de vendas virtuais e em aplicativos, não se trata mais de uma possibilidade, mas de uma realidade.

Modelos preditivos proporcionam a oportunidade de ficar um passo adiante, de estar preparado para os riscos e oportunidades que possivelmente surgirão no futuro, antecipando tendências, maximizando o aproveitamento de recursos e gerando crescimento empresarial.

Análises preditivas são exatamente o que sua empresa precisa? Conta para a gente aqui nos comentários.