A análise preditiva identifica a probabilidade de resultados futuros, a partir da análise de dados históricos de um negócio.

Um compilado de dados, assim podemos chamar a “Análise preditiva”, algoritmos e técnicas de “machine learning” (ou aportuguesando, aprendizado de máquina) para identificar a probabilidade de resultados futuros, a partir de dados históricos.

Uma projeção para o futuro, através das lentes do passado e do presente, o que possibilita entender o que aconteceu e fazer uma previsão do que poderá acontecer no futuro. E, em um contexto de incertezas para o mercado devido à pandemia, refletindo em uma mudança no comportamento do consumidor de forma acelerada, é essencial que as empresas saibam fazer a análise dos dados que possuem.

Tudo isso é muito bonito, mas funciona? Como? Na prática, a análise preditiva é feita em diversas situações do dia a dia. Ela acontece quando uma empresa faz uma previsão das vendas para o Natal, por exemplo, ou usa modelos de marketing digital para determinar qual anúncio colocar no site.

Para fazer previsões sobre o que os clientes comprarão no futuro, por exemplo, são necessários dados de boa qualidade sobre o que eles estão comprando e outras referências, como o que compraram no passado, os atributos desses produtos e até mesmo dados demográficos do cliente, como idade, sexo, localização residencial e status socioeconômico serão necessários para, em conjunto com previsões estatísticas e suposições de padrão de comportamento, poder prever o padrão de compra do consumidor.

A falta de dados confiáveis é a barreira mais comum para organizações que buscam empregar análises preditivas.

Então, comece pelo básico.

A primeira etapa é coletar dados operacionais e financeiros individuais dos clientes. Em seguida, criar uma combinação de perfis, em conjunto com dados sobre interações digitais e analógicas.

Com a formação dos grupos, é possível gerar hipóteses, levando a novos atributos mensuráveis para inclusão no modelo preditivo. Esses atributos – chamados de recursos de dados em aprendizado de máquina – podem variar de propriedades numéricas, como o gasto anual do cliente, a propriedades binárias, como se o cliente comprou um produto online ou em uma loja.

Em última análise, as empresas podem procurar integrar dados de fontes em toda a jornada do cliente, incluindo bate-papo, chamadas, e-mails, mídia social e aplicativos. Porém, independentemente da fonte, toda coleta, armazenamento e uso de dados devem seguir as práticas recomendadas de privacidade e segurança cibernética.

Colocando em prática a análise preditiva 

Agora, empresas as têm acesso ao “big data”, ou seja, a uma ampla variedade de conjuntos de dados: sobre interações com clientes (tanto digitais quanto analógicas), atitudes do consumidor, preferências de compra e comportamentos digitais, incluindo atividades de mídia social.

Isso tudo resulta em “insights” valiosos que podem gerar alertas e orientar ações rápidas para melhorar as experiências do cliente.

Da mesma forma, as estratégias de análise preditiva podem ser usadas para prever a aceitação de um produto novo no mercado, entender quais estratégias de marketing são mais promissoras e antecipar falhas operacionais.

Mecanismo de ação e percepção

Informações, percepções e sugestões são compartilhadas com os funcionários (incluindo agentes de linha de frente) e ferramentas (como plataformas de gerenciamento de relacionamento com o cliente) por meio de uma camada de interface de programação de aplicativos (API).

É importante ressaltar que a plataforma preditiva, ao contrário dos sistemas baseados em pesquisas, oferece “insights” oportunos e estimula ações rápidas, tanto por parte dos funcionários quanto por meio de interfaces digitais.

Na implementação da análise preditiva, é importante ter uma visão clara de como os insights serão aplicados e se concentrar em alguns casos de uso específicos que criarão retorno imediato.

As empresas podem analisar as principais fontes de oportunidade, pontos problemáticos ou ambos nas jornadas do cliente e pensar em como um sistema preditivo pode criar novas soluções ou aprimorar as existentes que podem ter um impacto direto na lealdade, custo ou comportamento de venda.

Um dos pontos principais da análise preditiva é se antecipar ao que está acontecendo (ou pode acontecer) no cenário em que sua empresa está inserida. Nesse contexto, é importante, também, contar com um parceiro que entenda de gestão administrativa, para que você tenha tempo e espaço para focar exclusivamente no crescimento do seu negócio.

Para isso, conte com nós aqui da Celuppi, quer saber o que fazemos pela sua empresa? Acesse o nosso site!