Análise preditiva: a busca pelas previsões de mercado

Análise preditiva: a busca pelas previsões de mercado

A previsão de acontecimentos é essencial para a criação de estratégias para evitar imprevistos dentro das empresas. A partir da análise preditiva, é possível prever o futuro e ter informações seguras para a análise de resultados. Entender o que é análise preditiva dessa forma é essencial para que as empresas tenham ganhos e segurança na tomada de decisões. Neste texto você entenderá melhor como esse método pode ser utilizado e como você pode tomar decisões a partir da análise de dados.

O que é análise preditiva?

Há várias abordagens possíveis, mas, via de regra, a análise preditiva se baseia na criação de um modelo preditivo, ou seja, de uma função matemática que, quando aplicada sobre os dados, vai dar uma previsão sobre um problema.

Esta análise é exatamente a junção do avanço tecnológico, que inclui mineração de dados, machine learning, inteligência artificial e estatística, com o alto volume de informações que criamos diariamente.

Quando usamos computadores para processar e entender comportamentos padrões, conseguimos antecipar certos acontecimentos e ações.

Suponha, por exemplo, que seus dados permitam a afirmação de que a quantidade média de visitantes do site, no período de uma hora, depende linearmente do custo de cada ponto do programa de fidelidade. A palavra-chave, nesse exemplo, é o termo "linearmente" (nesse caso, se diz que o modelo é linear).

Ele indica que um acréscimo de, digamos 30% no custo de um ponto, implica decréscimo de 30% na quantidade média de visitantes, no mesmo intervalo de tempo.

Perceba que essa afirmação não se refere mais ao conjunto de dados originais, mas sim a uma situação hipotética genérica. Assim, é essa qualidade que nos permite fazer previsões.

A análise preditiva dentro do mercado financeiro

Uma referência bem conhecida de análise preditiva é a utilizada pelos bancos ao identificar riscos de investimento, quando o empréstimo efetivamente não foi feito, mas o modelo desenvolvido pelo banco é capaz de prever o resultado.

Contudo, essa previsão nem sempre se concretiza. Grande parte do trabalho do analista de dados é justamente otimizar essa incerteza.

A estratégia de análise preditiva é fundamental caso você queira antecipar futuros riscos e perceber oportunidades. Com um bom processo de estruturação e análise de dados, você consegue prever sua base e principalmente o mercado.

Qual a diferença entre análise preditiva e descritiva?

Enquanto a análise descritiva é focada em entender o que aconteceu e chegar a um diagnóstico, a segunda nos permite fazer previsões para isso, ou seja, precisamos abstrair do que aconteceu e pensar no que poderia acontecer, relacionando as causas e os efeitos (dados). Chamamos esse processo de "modelo" e ao processo de encontrá-lo, "modelagem".

Exemplos de empresas que usam análise preditiva no negócio

Dentro das empresas, é possível a utilização da análise preditiva para a previsão dos possíveis comportamentos dos clientes com base em tendências. Dessa forma, as recomendações para com o mercado são mais certeiras, graças à previsão segura baseada na análise de dados. Cada vez mais as empresas recorrem a esse método para a maior segurança nas tomadas de decisões. Confira agora exemplos de empresas que utilizam análise preditiva em seus negócios.

Grupo Pão de Açúcar

No grupo Pão de Açúcar, a análise preditiva é utilizada em uma estratégia de fidelização chamada Clube Extra. Sistema em que os clientes podem acumular pontos em compras na loja física e online para obter descontos.

Com a análise de dados, o Pão de Açúcar foi capaz de identificar questões relevantes do relacionamento com o cliente, como: os produtos de maior afinidade, as marcas preferidas e os itens mais consumidos.

A partir dessas informações, a empresa passou a conhecer melhor os hábitos de consumo dos clientes e gerar informações próprias. Dessa forma, utilizou a análise preditiva para aumentar a relevância da própria marca diante do público e otimização do estoque, pois a empresa realizou compras mais alinhadas com o consumo do público e reduziu os custos para manter itens que não tinham tanta saída.

Harley Davidson

Com a criação de um programa chamado Albert, a empresa faz uso de Inteligência Artificial para atingir clientes potenciais, mapear leads e, com atendimento personalizado, fechar vendas.

Através de um sistema de pontuação, a Harley Davidson identifica o público com grande possibilidade de fechar negócios. Nesse momento de maturidade, o vendedor entra em contato direto para apresentar a motocicleta mais indicada e as possibilidades para concluir a transação. De um lado o maior faturamento da companhia e de outro: o cliente satisfeito pelo atendimento totalmente personalizado.

5 dicas de análise preditiva para iniciantes

A adoção da análise preditiva dentro das empresas deve ser vista como uma forma de alavancar os negócios dentro de uma companhia. Os modelos preditivos permitem a previsão e resolução de problemas a longo prazo. Entenda agora dicas de análise preditiva para iniciantes e transforme a sua maneira de solucionar problemas através dos dados.

Definição de objetivos

Para criar um modelo preditivo, você precisa partir de um projeto com objetivos de negócio bem definidos, para isso, você deve se perguntar qual o propósito da análise.

Definição de metas de análise

O próximo passo é traduzir seus objetivos de negócio em metas de análise.

Por exemplo, se você quer entender melhor o comportamento do consumidor, deverá criar um modelo preditivo de análise de perfil. Outros modelos possíveis são a análise de risco, customer lifetime value (LTV), segmentação, ativação etc.

Coleta de dados efetiva

Essa é a etapa que exige mais cuidado, pois é a qualidade dos dados que define o quanto a sua análise preditiva é confiável.

Por isso, você precisa selecionar as melhores fontes para coletar os dados (bases de dados internas, redes sociais, pesquisas) e definir de forma efetiva quais são as informações necessárias, também é importante utilizar uma ferramenta de coleta adequada e determinar o nível de precisão, custo e estabilidade dos dados.

Análise de dados e Estatísticas

Através da análise de dados e a utilização de Estatística Descritiva e Estatística Inferencial será possível  criar medidas de tendência e variabilidade além de permitir chegar a conclusões a partir de estudos de amostras.

Modelagem e monitoramento do Modelo

Na modelagem, através da aplicação de técnicas matemáticas e estatísticas aos dados obtidos na seu projeto, será criado omodelo para ser observado, no qual as principais respostas que você deseja estarão com fácil acesso visual, atualizando e melhorando a cada nova informação gerada.

As melhorias contínuas no modelo são definidas a partir do monitoramento para garantir que os dados processados e as informações obtidas a partir da modelagem continuem sendo confiáveis.

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