O que é análise preditiva e como ela auxilia na tomada de decisão

Apropriar-se dos novos recursos tecnológicos é cada vez mais imprescindível para que as companhias consigam manter a relevância diante do público e a competitividade no mercado. Por isso, conhecer o que é a análise preditiva e como ela pode ajudar nos negócios é fundamental.

Visando esclarecer os questionamentos que os gestores possuem a respeito do que é esse conceito e como ele contribui para uma tomada de decisão mais assertiva, desenvolvemos os tópicos a seguir. Confira!

O que é análise preditiva?

Inicialmente, é importante que os gestores entendam o que é a análise preditiva. O conceito é um pilar do Big Data e consiste no uso integrado de mineração de dados, estatística, probabilidade e tecnologia para que seja possível identificar tendências e padrões a partir dos dados históricos, que podem ser sobre público-alvo, processos internos e outros.

Por volta de 2014, a estratégia começou a ser utilizada como um recurso antifraude. Posteriormente, o uso também se estendeu ao setor financeiro para análise de riscos. Atualmente, ela pode ser usada em diferentes segmentos devido à possibilidade de previsão de diferentes fenômenos e comportamentos.

No mercado, a solução é aplicada com diferentes objetivos que permitem otimizar recursos e melhorar o desempenho do negócio por possibilitar que as decisões sejam mais estratégicas e baseadas em dados. Entre as aplicações estão:

  • conhecer as tendências do mercado;
  • prever as ações do público-alvo;
  • entender as demandas reais dos clientes;
  • melhorar a tomada de decisões;
  • aprimorar o desempenho do negócio.

Essa variedade de usos da análise preditiva é possível, pois a solução une o Big Data com o aprendizado de máquina, o que viabiliza múltiplos direcionamentos das informações obtidas. Para isso, é necessário ter bancos de dados segmentados e compatíveis com os objetivos da empresa, possibilitando o uso da técnica e algoritmos para identificar padrões e fazer previsões mais corretas.

Devido a essa diversidade nas formas de usar a análise na melhoria dos resultados da marca, abordaremos a seguir o uso de dados com foco na tomada de decisão.

Qual a importância de tomar decisões baseadas em dados?

Já há algum tempo, gestores de diferentes departamentos têm percebido que o nível tecnológico promoveu mudanças fundamentais em como os negócios são conduzidos. Entre as novidades estão os processos envolvidos nas decisões estratégicas, tornando as escolhas puramente instintivas ineficientes. Além das métricas, KPIs e relatórios nos quais os direcionamentos podem ser baseados, nos últimos anos destacou-se também a análise preditiva.

Para realizar a análise, utilizam-se bancos de dados integrados, como o CRM, e consideram-se diversas variáveis para compreender o comportamento do consumidor, as tendências do mercado e as possibilidades de otimização do negócio. Com as informações resultantes desse intenso processo de investigação, obtêm-se projeções de cenários mais fidedignos.

Por exemplo, se o gestor sabe antecipadamente que uma sazonalidade vai causar uma alta no número de pesquisas das palavras-chave trabalhadas na campanha de links patrocinados, ele pode aumentar o orçamento da estratégia. Essa decisão, baseada nos dados, permite que a campanha não fique fora do ar justamente em um período relevante para o negócio.

Essa é apenas uma forma de usar a análise preditiva para melhorar a operacionalização e a estratégia da empresa, mas outras práticas podem ser adotadas quando a equipe tem condições de prever cenários e traçar, antecipadamente, os prognósticos.

Ao basear essas diretrizes em informações legítimas e em dados reais, o gestor pode otimizar os recursos disponíveis, direcionar com mais eficácia os esforços do time, precaver-se contra cenários indesejados e desenvolver estratégias mais promissoras.

Todos esses benefícios são possíveis por fazer com que a tomada de decisão do negócio seja uma ciência e não apenas chutes baseados em achismos. Quanto mais o profissional se debruçar sobre os dados e tiver acesso a análises mais aprofundadas, mais ele terá condições de gerar melhores resultados, alguns deles já a curto prazo.

Como a análise preditiva ajuda na tomada de decisão?

Como afirmamos, não são apenas as informações obtidas a partir da análise preditiva que podem ajudar na tomada de decisão mais estratégica: ela apresenta alguns diferenciais relevantes em relação a alternativas como KPIs e relatórios. Destacamos a seguir quatro deles.

Estimativas sobre o futuro

Um grande benefício apresentado por esse pilar do Big Data refere-se à possibilidade de prever cenários futuros em vez de ter apenas dados dispersos sobre o comportamento do público no passado.

Apesar de a mineração de dados trabalhar com históricos, o objetivo é que, a partir dos padrões identificados, seja possível estimar quais cenários estarão diante da empresa no futuro. Com isso, as decisões dos gestores não são baseadas apenas em percepções e chances limitadas de acerto, mas sim em probabilidade, conhecendo qual cenário o algoritmo aponta como mais provável.

Possibilidade de identificação de tendências

Também relacionado à capacidade de previsão da estratégia, destaca-se o ineditismo das informações obtidas. A análise preditiva ainda é subutilizada no mercado brasileiro, o que faz com que empresas que investem na solução tenham vantagens reais em relação à concorrência.

Ao conhecer as tendências do mercado, o gestor consegue prever comportamentos e mudanças, podendo direcionar os investimentos e recursos para soluções que ainda não recebem a devida atenção dos concorrentes. Essa inovação faz com que a marca tenha oportunidade de ser mais relevante para o consumidor, pois entende suas necessidades de antemão.

Otimizar os recursos de marketing

O direcionamento de recursos e orçamento está entre as tarefas mais críticas da gestão de marketing, pois fazer essas escolhas com base apenas no desempenho anterior das estratégias pode ser bastante incerto.

Com a análise preditiva, essas definições são mais sólidas, pois se conhece o potencial de crescimento de cada prática, evitando que o orçamento fique obsoleto em um canal enquanto outro opera com limitações. Assim, os recursos são mais bem aproveitados, gerando resultados mais consistentes e eficientes.

Facilidade em prever comportamentos

Conhecer o comportamento do consumidor é fundamental para ter um negócio competitivo, mas ser capaz de prever mudanças, demandas e oportunidades é um diferencial ainda mais relevante, pois permite otimizar cada vez mais a jornada do cliente.

O relacionamento com o cliente transforma-se frequentemente conforme as novas tecnologias são inseridas nesse contexto, o que torna a previsão uma vantagem competitiva de grande valor para o gestor.

A análise preditiva é uma solução que cada vez mais ganhará espaço dentro dos departamentos das empresas, principalmente o de marketing, por tratar de práticas sensíveis que são a atração e o relacionamento com os clientes. Gestores que identificam precocemente os benefícios desse investimento terão mais condições de tomar decisões assertivas e que gerem melhores resultados para a empresa.

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