Funções analíticas preditivas explicadas

As funções analíticas preditivas são um componente essencial das decisões fundamentadas no mundo moderno. A análise preditiva envolve a aplicação de técnicas avançadas (como modelos estatísticos e Machine Learning) a dados históricos para prever a probabilidade de vários resultados futuros. Em poucas palavras, as funções analíticas preditivas permitem que as empresas entendam o que aconteceu para prever o que provavelmente acontecerá.

Definição de funções analíticas preditivas

As funções analíticas preditivas são o uso de dados históricos, modelagem estatística e Machine Learning para prever resultados, tendências e comportamentos.

Com as inúmeras disrupções dos últimos anos e a pressão intensa da concorrência, não surpreende que a análise preditiva tenha se tornado uma ferramenta básica em organizações do mundo inteiro. Como elemento essencial do processo decisório, as funções analíticas preditivas são usadas em todos os setores e funções, como finanças, marketing, saúde, previsão de vendas e estratégia de negócios. Então, como o processo de análise preditiva funciona exatamente?

Como as funções analíticas preditivas funcionam

As funções analíticas preditivas analisam dados passados, revelam padrões e relacionamentos e os usam como insights para prever o que provavelmente acontecerá. Normalmente, o processo de análise preditiva envolve as seguintes etapas:

1. Coleta de dados: os dados históricos relevantes são coletados em várias fontes; por exemplo, bancos de dados de clientes, registros de pacientes, leitura de sensores, logs de transações e mídias sociais.
2. Preparação de dados: limpe, pré-processe e padronize os dados brutos. Em geral, isso envolve a remoção de erros e duplicados, a solução de valores inexistentes e a garantia de que tudo esteja em um formato coerente e utilizável.
3. Seleção e treinamento de modelos: escolha técnicas de análise preditiva e algoritmos de Machine Learning e aplique-os aos dados preparados para criar e treinar o modelo. No treinamento, o modelo analisa dados históricos relacionados a resultados conhecidos; em seguida, identifica os fatores mais importantes e como afetaram esses resultados.
4. Validação do modelo: para testar a precisão, os analistas executam o modelo com dados históricos que ele ainda não viu, com resultados conhecidos, e usam várias métricas para medir o desempenho. Quando otimizado, o modelo estará pronto para a implementação.
5. Previsão: os modelos treinados são então aplicados a novos dados para prever quais seriam os resultados antes desconhecidos destes, com base nos padrões descobertos nos dados históricos.

Processo de análise preditiva além da implementação

Quando os modelos são implementados e executados, raramente o trabalho termina. Os modelos são continuamente monitorados e refinados à medida que novos dados surgem e as condições mudam – às vezes, é preciso até retreiná-los para evitar a deriva do modelo. E é preciso usar os insights e previsões obtidos com as funções analíticas preditivas: eles orientam decisões, configuram estratégias, otimizam operações, ajudam a prever oportunidades de negócios e sinalizam riscos a reduzir ou evitar. Agora que estabelecemos como as funções analíticas preditivas funcionam, vamos detalhar alguns casos de uso mais comuns.

Tipos de modelo de análise preditiva

As técnicas de análise preditiva abrangem várias abordagens, como regressão, classificação, agrupamento, árvores de decisão, redes neurais, análise de séries cronológicas e detecção de anomalias. Muitas dessas mesmas técnicas são usadas na mineração de dados. A principal diferença entre mineração de dados e funções analíticas preditivas é o objetivo: normalmente, a mineração de dados é mais exploratória, e a análise preditiva se baseia em objetivos e é voltada à previsão de resultados específicos.

Os modelos de análise preditiva ajudam a responder perguntas específicas sobre o futuro; já a mineração de dados pode descobrir a resposta a perguntas em que o analista nem pensou ou revelar padrões nada óbvios.

Funções analíticas preditivas e funções analíticas prescritivas

A principal diferença entre as funções analíticas preditivas e prescritivas está no escopo e no objetivo. Vamos detalhar. Há quatro tipos de funções analíticas avançadas: descritivas, de diagnóstico, preditivas e prescritivas.

De forma bem simples, as funções analíticas descritivas são usadas para avaliar com precisão a situação atual ou entender o que aconteceu: pense nos relatórios de vendas mensais ou nos dados demográficos dos clientes. As funções analíticas de diagnóstico ajudam a entender por que isso aconteceu e que fatores influenciaram o status atual: por exemplo, por que as vendas caíram em um determinado mês. As funções analíticas preditivas usam dados históricos, Machine Learning e IA para prever resultados; um exemplo seria prever como uma decisão específica afetaria as vendas. As funções analíticas prescritivas dão um passo adiante e sugerem ações baseadas na previsão para obter o resultado desejado, como recomendar estratégias de marketing para reduzir o custo da aquisição de clientes.

Pense nisso como as perguntas que cada tipo responde:

• Funções analíticas descritivas: o que aconteceu?
• Funções analíticas de diagnóstico: por que aconteceu?
• Funções analíticas preditivas: o que acontecerá?
• Funções analíticas prescritivas: o que fazer para que aconteça?

Aplicativos de funções analíticas preditivas e casos de uso reais

O uso de funções analíticas preditivas nos negócios é muito extenso, com uma variedade quase infinita de aplicações – que também vão além dos negócios. Antes de detalhar alguns exemplos de funções analíticas preditivas específicas de cada setor, vamos analisar os casos de uso mais comuns encontrados em todos os setores.

Alguns aplicativos de análise preditiva muito comuns são:

Vendas

Os modelos de funções analíticas preditivas são amplamente usados na previsão das vendas, bem como do comportamento do cliente e das mudanças da demanda. As empresas usam as funções analíticas preditivas para identificar possíveis clientes de alto valor, orientar o planejamento orçamentário, otimizar estratégias de vendas e modelar o impacto de mudanças estratégicas antes de implementá-las.

Marketing

Determinadas técnicas de modelagem preditiva podem ser inestimáveis para os profissionais de marketing que tentam aprofundar a compreensão das preferências do cliente e personalizar a comunicação com ele. As funções analíticas preditivas melhoram o direcionamento de anúncios, a segmentação de clientes e a personalização de ofertas com base no estágio da jornada do cliente e em outros fatores.

RH

As funções analíticas preditivas são uma excelente ferramenta para otimizar o nível de pessoal, principalmente em funções nas quais é necessário ampliar rapidamente de forma sazonal ou devido a outras circunstâncias. Por exemplo, no setor de hotelaria, a análise de pessoal e dados de negócios de anos anteriores ajuda os gerentes de RH a planejar adequadamente a força de trabalho e preparar a equipe temporária para épocas de pico ou horários de maior movimento.

Gestão da cadeia de suprimentos

A aplicação das funções analíticas preditivas na gestão da cadeia de suprimentos é variada e depende do setor específico. Mas, em quase todos os setores, é essencial prever disrupções da cadeia de suprimentos e se preparar para escassez, gargalos e picos de preço. Por exemplo, os fabricantes podem analisar padrões históricos de demanda, prazos de entrega de suprimentos e dados de transporte para prever a necessidade de material e ajustar proativamente a programação do procurement.

Estratégia e desenvolvimento de negócios

Ter previsões mais precisas do futuro, com o suporte dos dados, ajuda os líderes de negócios a tomar decisões fundamentadas e a guiar suas empresas na direção certa. Ao realizar análises de mercado antes da expansão para um novo setor ou ao avaliar a regulamentação regional e o cenário competitivo antes de entrar em um novo mercado, os responsáveis pelas decisões recorrem às funções analíticas preditivas na estratégia de negócios.

Operações

Seja qual for o setor, ter uma ideia melhor dos problemas que podem ocorrer facilita a otimização do modo como a empresa opera. Desde a previsão de falhas de equipamentos até a otimização da alocação de recursos e a previsão de atrasos na entrega, as funções analíticas preditivas ajudam as operações a serem executadas sem interrupções.

Atendimento ao cliente

Os modelos de análise preditiva ajudam as organizações a prever a necessidade dos clientes e a corrigir possíveis problemas antes que afetem sua satisfação. Além de melhorar a experiência do cliente, a transição da solução reativa de problemas para o suporte proativo economizaria os recursos de suporte a longo prazo.

Exemplos reais de funções analíticas preditivas

Agora que você tem uma ideia geral do uso das funções analíticas preditivas nos negócios, vamos analisar alguns exemplos reais de vários setores.

Finanças e serviços bancários

As aplicações das funções analíticas preditivas no setor financeiro são variadas. Em primeiro lugar, os modelos de análise preditiva são amplamente usados em previsões no mercado de ações, na pontuação de crédito e na avaliação de riscos. Por exemplo, para calcular a probabilidade de uma ação subir antes de fazer o investimento. Mas elas também são um componente essencial para detectar e prevenir fraudes, dar suporte à segurança cibernética e identificar vulnerabilidades.

Saúde

As técnicas de modelagem preditiva ajudam as organizações de saúde a prever surtos e a disseminação de doenças. Os profissionais de saúde as utilizam para identificar pacientes com risco de determinadas doenças e sugerir medidas preventivas ou exames em tempo útil. Por exemplo, ao analisar os fatores do estilo de vida ligados ao diagnóstico de determinado problema de saúde em populações específicas, os profissionais de saúde conseguem descobrir que outros pacientes devem ser rastreados ou a quem oferecer intervenções no estilo de vida.

Produção

Os fabricantes usam funções analíticas preditivas para prevenir defeitos em equipamentos e otimizar a manutenção, proteger as cadeias de suprimentos contra disrupções e prever as mudanças do preço de energia e matérias-primas. Por exemplo, ao analisar dados históricos de manutenção, é possível descobrir que o equipamento quebrava de forma recorrente com inspeções manuais muito espaçadas; mas ao mesmo tempo, a vida útil do equipamento diminui quando o número de verificações ultrapassa o dobro. Em comparação com o método de tentativa e erro, as técnicas de modelagem preditiva são mais eficientes para encontrar o ponto ideal que reduz os defeitos sem gastar desnecessariamente os recursos de manutenção.

Varejo e e-commerce

As empresas de varejo dependem muito de funções analíticas preditivas para a previsão da demanda, gestão de estoques, precificação dinâmica, bem como para o marketing personalizado e outros fins. Podem, por exemplo, segmentar os clientes com base no padrão de gastos e no histórico de compras. Assim, verão quais clientes ainda não adquiriram produtos comprados por outros clientes do mesmo segmento com padrão de compra semelhante para direcionar ofertas personalizadas a eles. Se a maioria dos clientes que compram regularmente brinquedos para cães também costuma comprar petiscos caninos, os que compraram um, mas não o outro, são mais propensos a usar um código de desconto personalizado ou aproveitar uma oferta por tempo limitado. Em nível pessoal, as recomendações se mantêm mais relevantes, o que melhora a experiência do cliente e, em larga escala, resulta em mais vendas.

Telecomunicações

Os provedores de telecomunicações usam modelos de análise preditiva para reduzir a rotatividade de clientes e aumentar a retenção e a renovação do serviço (entre outras coisas). As técnicas de análise preditiva ajudam a identificar os clientes com probabilidade de cancelar o serviço e os que provavelmente renovarão o contrato. Assim, a empresa personaliza as ofertas de marketing ou, em alguns casos, desenvolve iniciativas de educação do cliente para incentivá-lo a permanecer. Isso é importantíssimo quando o custo de aquisição de clientes for elevado: intervir proativamente antes de os clientes existentes mudarem de provedor é fundamental para a rentabilidade.

Principais benefícios das funções analíticas preditivas

A ampla gama de aplicações que discutimos mostra a importância das funções analíticas preditivas. Em todos os setores e casos de uso, o ponto em comum é que elas oferecem uma enorme vantagem às empresas. Os principais benefícios das funções analíticas preditivas são:

Redução de riscos: desde combater fraudes e evitar investimento em clientes potenciais pouco promissores até reduzir a probabilidade de disrupção na cadeia de suprimentos, as funções analíticas preditivas ajudam as empresas a minimizar os riscos.

Eficiência: as funções analíticas preditivas ajudam as empresas a maximizar o desempenho com mudanças mínimas. Além disso, modelar os possíveis resultados antes de fazer alterações é uma boa maneira de evitar disrupções e desperdício de recursos.

Decisões melhores: uma das principais vantagens das funções analíticas preditivas é oferecer informações específicas e baseadas em dados para orientar as decisões. Quando a experiência e a intuição profissional são respaldadas por dados concretos, até os principais especialistas podem tomar decisões melhores. Além disso, embasar as decisões estratégicas com dados facilita a adesão interna.

Experiência do cliente aprimorada: muitas aplicações das funções analíticas preditivas que mencionamos não beneficiam só a empresa, mas também os clientes. Recomendações e ofertas personalizadas, suporte proativo, comunicação personalizada: todos esses benefícios das funções analíticas preditivas melhoram a experiência dos clientes. E, em geral, a experiência do cliente influencia a retenção, a confiança, o padrão de gastos, o valor da permanência e, às vezes, até o custo de aquisição dos clientes.

Vantagem competitiva: as funções analíticas preditivas oferecem às organizações as previsões necessárias para evitar erros dispendiosos, reduzir disrupções, prever tendências de mercado, aproveitar oportunidades de negócios e reagir mais rapidamente às mudanças. Em outras palavras, elas ajudam a ficar à frente da concorrência.

Dadas as vantagens, pode-se perguntar por que as funções analíticas preditivas não são usadas por todas as empresas do mundo. Na verdade, embora cada vez mais empresas reconheçam a importância das funções analíticas preditivas, alguns desafios e limitações podem fazer certas organizações recuarem.

Desafios das funções analíticas preditivas e melhores práticas para vencê-los

Os desafios das funções analíticas preditivas podem ser vagamente agrupados em três categorias, com base nos principais componentes do processo: dados, pessoal e modelo. As limitações das funções analíticas preditivas ligadas aos dados têm a ver com a governança, a disponibilidade e a qualidade dos dados. Os "desafios de pessoal" geralmente envolvem erros e vieses humanos ocorridos em vários estágios do processo das funções analíticas preditivas, bem como a resistência à adoção da tecnologia. Por fim, os modelos de análise preditiva também apresentam certos desafios, como a deriva do modelo ao longo do tempo. Vamos detalhar alguns desafios mais comuns das funções analíticas preditivas e as soluções para vencê-los.

Disponibilidade limitada de dados

Desafio: as funções analíticas preditivas dependem de dados. Se houver poucas fontes de dados disponíveis, será difícil garantir que as funções analíticas preditivas forneçam resultados precisos. Na verdade, até o treinamento de modelos de análise preditiva seria difícil sem um suprimento de dados amplo e variado.

Melhores práticas: busque usar hardware e software de IoT que gerem dados de alta qualidade em formato utilizável. Dependendo do setor e da linha de negócios, isso pode envolver o investimento em um CPD confiável, a instalação de monitores e rastreadores de equipamentos ou a modificação de procedimentos específicos da empresa. Às vezes, pensar fora da caixa também ajuda: existem fontes de dados externas que podem ser relevantes, desde que acessíveis publicamente e que a regulamentação aplicável permita seu uso para fins comerciais.

Baixa qualidade dos dados

Desafio: as funções analíticas preditivas precisam de dados limpos, completos e relevantes para fornecer resultados precisos. Dados ausentes, incoerentes ou desatualizados podem gerar previsões imprecisas.

Melhores práticas: garanta processos robustos de limpeza e governança de dados. Para isso, uma possibilidade é usar ecossistemas de software que funcionam bem em conjunto e padronizar os dados por definição. A alternativa é investir mais tempo ou alocar recursos adicionais de analistas para a limpeza e o pré-processamento dos dados. Essa etapa faz parte do processo das funções analíticas preditivas, mas uma boa estrutura unificada de TI pode torná-la mais fácil e rápida.

Vieses

Desafio: os insights derivados de dados e gerados por IA são especialmente valorizados como entradas objetivas e imparciais; a ideia é que, por serem gerados por modelos e não por humanos, não haveria razão para haver preconceitos. Mas, na realidade, modelos e IA podem ser tendenciosos. Nos modelos, a seleção e a preparação de dados de treinamento podem introduzir vieses.

Melhores práticas: uma intervenção eficaz para evitar vieses de modelo pode ocorrer em dois estágios do processo de análise preditiva. Durante a preparação e seleção de dados, certifique-se de que os seus conjuntos de dados sejam diversificados e não reflitam desigualdades históricas. Depois de treinados, valide os modelos regularmente para monitorar vieses, underfitting e overfitting.

Deriva de modelos

Desafio: as condições do mundo real evoluem, às vezes de maneira muito rápida. Um modelo treinado com dados desatualizados, mesmo que originalmente seja preciso, pode se tornar menos eficaz com o tempo. A detecção de fraudes é um bom exemplo, porque os métodos de fraude mudam de modo muito dinâmico. Um modelo treinado com dados do ano passado pode não perceber os novos padrões de fraude que surgem neste ano.

Melhores práticas: aqui, a manutenção se torna muito importante. A validação regular e o monitoramento contínuo do desempenho do modelo também são essenciais. Às vezes, os modelos precisam até ser retreinados com dados atuais.

Dificuldade de adoção pelos colaboradores

Desafio: é desencorajador ver que ferramentas excelentes de funções analíticas preditivas em que você investiu esforço e recursos permanecem subutilizadas. E, embora raramente as mudanças sejam fáceis, pode ser bastante difícil adotar essa tecnologia sofisticada.

Melhores práticas: tente entender por que o pessoal resiste à adoção. É a falta de expertise que torna as ferramentas de análise preditiva tão difíceis de usar? Existe uma desconfiança subjacente em relação à automação em geral? Quando o problema principal estiver claro, concentre-se em abordá-lo: demonstre valor, ofereça treinamento ou contrate talentos especializados para eliminar a lacuna entre a tecnologia e os stakeholders não técnicos mais importantes.

Melhores práticas: lista de verificação das funções analíticas preditivas

• Priorize o uso de dados limpos, relevantes e de alta qualidade em compliance com todas as regulamentações aplicáveis (como o GDPR), as leis de privacidade e os padrões de segurança de dados.
• Certifique-se de que os conjuntos de dados sejam diversificados e não reflitam vieses pessoais, desigualdades históricas e noções desatualizadas.
• Monitore continuamente o desempenho do modelo de análise preditiva, valide a precisão com regularidade e retreine com novos dados quando necessário para evitar a deriva do modelo.
• Apoie a adoção pelos colaboradores: demonstre o valor, forneça treinamento e integre as funções analíticas preditivas aos workflows de negócios.
• Opte por um software de funções analíticas fácil de usar que ofereça suporte às funções analíticas preditivas, idealmente com robusta governança integrada de dados, e que use inovações relevantes como a IA generativa para facilitar a adoção e o uso.

Funções analíticas preditivas modernas: IA, Machine Learning e automação

Várias tecnologias modernas têm funções analíticas preditivas significativamente avançadas: Machine Learning, avanços da IA, computação em nuvem e automação, para citar apenas algumas. Graças a essas tecnologias, as empresas conseguem analisar grandes volumes de dados em tempo real, revelar padrões subjacentes e fazer previsões precisas do resultado futuro. Elas facilitam muito a previsão correta da mudança do comportamento do cliente, a identificação de tendências em surgimento do mercado e a compreensão das necessidades operacionais. As ferramentas de funções analíticas preditivas com IA capacitam os responsáveis pelas decisões de negócios a fazer a transição de uma abordagem reativa que acompanha as oportunidades e reduz os desafios para estratégias proativas baseadas em dados.

Um dos maiores promotores dessa transformação é a ascensão das plataformas em nuvem aprimoradas por IA. Essas plataformas permitem que empresas de qualquer porte usem seus dados para acessar funções analíticas preditivas avançadas, recursos de Machine Learning e planejamento empresarial sofisticado. A IA respalda as funções analíticas em tempo real com base em uma nuvem de dados de negócios e as torna mais fáceis e intuitivas para os usuários. A automação de tarefas repetitivas, como a elaboração de relatórios, permite que as equipes se concentrem em responder à mudança das previsões, às disrupções antevistas e às novas oportunidades.

Nos negócios, as funções analíticas preditivas são uma parte vital do ecossistema mais amplo da ciência de dados que conecta dados de negócios, modelagem estatística e IA para fornecer inteligência prática. À medida que seu uso se generaliza, as funções analíticas preditivas permitem que mais empresas permaneçam ágeis e competitivas.

Perguntas frequentes