Análise técnica preditiva: como essa prática melhora o desempenho da empresa

Você sabia que a análise técnica preditiva está entre as principais tendências de Inteligência de Mercado para 2021? Não é à toa que é previsto que esse mercado movimente aproximadamente US$10,95 bilhões de dólares até 2022. Isso marca um crescimento de cerca de 21% desde 2016.

Esses dados, oriundos do estudo Predictive Analytics Market by Software Solutions for Customer & Channel, da Zion Market Research, reforçam o potencial dessa estratégia para o mundo corporativo. Afinal, a análise técnica preditiva se encarrega de prever vários momentos do mercado e da própria marca para que a mesma evite riscos e identifique oportunidades de crescimento.

Achou interessante até aqui? Então, que tal conhecer as diversas vantagens e aplicações dessa técnica? Neste artigo, vamos mostrar como a análise preditiva ajuda a sua empresa a se destacar entre as demais do segmento e ter sucesso em processos de readequação ao mercado. Continue lendo! 

O que é, de fato, uma análise técnica preditiva?

A análise técnica preditiva consiste no uso de dados, estatísticas, relatórios, pesquisas e históricos para projetar cenários futuros de mercado. Isso é feito por meio de recursos como:

• Big Data;
• machine learning;
• tecnologias acessíveis;
• ferramentas de inteligência e análise de dados;
• entre outros.

Trata-se, portanto, de uma forma de otimizar a geração de insights para diversos fins, em um cenário desafiador e competitivo. Sabendo disso, veremos a seguir a importância de adotá-la no âmbito corporativo.

As vantagens da análise técnica preditiva

Agora que já entendemos no que consiste essa prática, vamos nos aprofundar nas vantagens e entender melhor as aplicações da análise técnica preditiva?

Redução de riscos

Essa metodologia ajuda não só a identificar oportunidades, mas também fragilidades e ameaças, apontando o caminho que não se deve seguir para evitar prejuízos futuros. 

Por exemplo, antes de uma instituição financeira emitir um cartão de crédito para alguém, o solicitante tem seus dados verificados a fim de avaliar seu histórico como pagador. 

Promoção de oportunidades de venda cruzada

O diagnóstico antecipado dos cenários de mercado e tendências de consumo dá margem para a criação de promoções em cross selling, ou seja, oferecendo um produto complementar àquilo que o cliente já tenha ou esteja adquirindo. No varejo, por exemplo, pode-se associar uma oferta de meias à compra de calçados esportivos.

Gerenciamento de recursos

Empresas também utilizam a técnica de análise preditiva para gerir melhor o estoque e seus recursos. Afinal, com organização financeira, o risco de perder dinheiro no que não está funcionando ou não tem uma boa previsão de lucro diminui. 

Por isso, quanto melhor estruturado é o orçamento de uma empresa, maior será o valor em caixa para investir em melhorias.

7 exemplos de áreas que se beneficiam da análise técnica preditiva

A metodologia da análise preditiva é aplicável a diversos tipos de negócio, uma vez que o objetivo pode ser comum a qualquer um deles:

• reduzir riscos;
• otimizar processos;
• aumentar o faturamento;
• etc

No entanto, veremos a seguir alguns que se destacam:

Governo e setor público

As instituições públicas podem se valer dessa prática para prever cenários a fim de compreender melhor o comportamento populacional por área, em setores como:

• saúde;
• educação;
• saneamento;
• mobilidade;
• moradia.

Assim, conseguem diagnosticar tendências não só de uma forma globalizada, mas também setorizada.

Varejo

No setor varejista, a análise preditiva é fundamental para antecipar  e promover vendas cruzadas, que já vimos como funciona. Essa estratégia, além de impulsionar o consumo de mais produtos, dá ao cliente uma experiência de compra mais completa. 

Outra aplicação dessa prática no setor é na estimativa de períodos de maior demanda por produtos específicos ou momentos apropriados para lançamento de promoções, entre outras estratégias. 

Com essas informações, é possível prever quando se deve estocar produtos, por exemplo. 

No varejo ainda entram na análise fatores como: 

• o valor médio das vendas de um período;
• quais lojas têm o melhor ou pior desempenho;
• regiões vantajosas para a abertura de novas filiais. 

Bancos e serviços financeiros

Como vimos, a análise preditiva possibilita a avaliação de riscos na liberação de crédito ou empréstimos e ainda pode melhorar as vendas e a captação de clientes.

Além disso, a prática ainda faz com que as instituições financeiras tenham a segurança e o sigilo que precisam para detectar e impedir fraudes ao lidar diariamente com um volume grande de dados.

Seguros de saúde

No setor de saúde, assim como em em outros setores, a análise técnica preditiva facilita a identificação de fraudes. Nesse caso, também dá para usar dados referentes à idade e histórico de saúde e atendimentos para identificar clientes mais propícios a contrair doenças crônicas.

Logo, com essa informação, o seguro consegue premeditar quais grupos precisarão de mais serviços no futuro. 

Manufatura

No setor de fábricas e indústrias, a análise preditiva consegue identificar fatores que podem reduzir a qualidade da produção, bem como falhas nos processos manufatureiros. Assim, de modo igual, a metodologia otimiza o uso e a distribuição de recursos e produtos.

Na indústria, a análise preditiva também colabora com a simplificação da tomada de decisões, Isso porque, a partir de dados precisos e cenários bem delineados, analistas e gestores tem mais facilidade na geração de insights que melhorem os processos produtivos.

Petróleo, gás e utilities

Neste setor, as projeções podem contribuir para a prevenção de falhas em equipamentos, bem como para o abastecimento de recursos para procedimentos futuros. Logo, os riscos diminuem e a confiabilidade dos processos e protocolos aumenta, entre outras possibilidades.

No setor de energia, por exemplo, essa análise permite:

• ações no gerenciamento remoto;
• identificação e solução ágil de problemas na rede de abastecimento;
• previsão do tempo de vida útil dos equipamentos.

Rede hoteleira 

No caso da rede hoteleira, a prática ajuda a definir preços de diárias de acordo com a procura em períodos de baixa e alta temporada. A análise técnica preditiva, nesse caso, permite que o hotel esteja sempre com a saúde financeira em dia, pois consegue prever os meses em que o valor em caixa é maior ou menor. 

Com essa organização, outros aspectos também podem evoluir, como:

• a contratação de novos funcionários;
• compra de novos materiais;
• reformas.

Como ter uma análise técnica preditiva realmente estratégica?

Para que a análise técnica preditiva faça sentido e entregue resultados positivos para a empresa, é importante aderir a ferramentas que possam colaborar com a análise. 

Já vimos que a competitividade do mercado tem levado muitas companhias a investir em soluções de Big Data para vencer o desafio de se destacar entre a concorrência.

Porém, como as empresas conseguem realizar essa análise para gerar insights estratégicos e, então, tomar decisões que as coloquem em evidência entre as demais? Com o auxílio de um software de inteligência de dados e seguindo os passos listados abaixo.

Definição de um objetivo

Nesse primeiro item, é importante definir os motores da análise preditiva e que respostas estão no seu escopo. Afinal, o analista pode se perder diante de um volume gigante de dados e não saber para onde e como direcionar seu olhar. Por isso, é necessário ter em mente exatamente:

• o que será analisado;
• qual tipo de modelagem preditiva será adotado;
• como o modelo será aplicado;
• entre outros elementos.

Coleta e tratamento de dados

Nessa etapa, é essencial tratar os dados para que eles tenham mais qualidade e precisão. Coletá-los de forma avulsa, além de gerar um volume desnecessário, pode levar a um levantamento pouco relevante para os objetivos da empresa.

Então, para evitar isso, o ideal é adequar as buscas às necessidades do negócio e verificar se essas respostas são úteis para a análise preditiva. Nesse caso, vale lembrar que pessoas com expertise no desenvolvimento de soluções a partir dos resultados são tão importantes quanto as ferramentas de captura e processamento de dados.

Descentralização de dados

A escolha do software ideal para coleta e processamento também ajuda no refinamento dos dados. Além disso, o analista ganha autonomia para consultar diretamente na plataforma as informações coletadas, sem depender de outros setores para essa leitura. Isso porque a solução pode oferecer uma interface intuitiva, com dashboards práticos e dinâmicos.

Isso também pode gerar um ganho de agilidade e produtividade nas proposições de estratégias e tomadas de decisão.

Seleção de um time estratégico

Para que o item anterior dê certo, é crucial também montar uma equipe estratégica e multidisciplinar, que saiba responder com agilidade às demandas e cenários que a análise preditiva apresentar. Isso inclui, ao mesmo tempo:

• ter um olhar especializado sobre as diversas áreas do negócio;
• apresentar uma visão holística no compartilhamento de informação e integração das atividades.

Definição da técnica de modelagem preditiva a ser usada

Existem diversos modelos de análise preditiva que são definidos de acordo com as demandas de cada empresa, área de atuação e até da entrada de dados e o processo de classificação destes. Assim, é importante identificar a necessidade da companhia antes de gerar um modelo analítico.

Monitoramento do mercado

O monitoramento do mercado e da concorrência também pode — e deve — integrar a análise preditiva, uma vez que o conhecimento de fatores externos também é relevante para o progresso e evolução da empresa.

Portanto, de pouco adianta focar nos processos internos sem olhar para o mercado em que se atua e a performance de outros players. Afinal, não dá para prever o futuro de nenhuma organização sem colocar em jogo seus concorrentes e possíveis oportunidades de mercado.

Resumindo

Vimos que a análise técnica preditiva trata-se do uso de dados, estatísticas, relatórios e pesquisas que projetam cenários futuros de mercado, a partir do histórico da empresa e do segmento em que a mesma atua.

Sendo assim, por meio dela é possível prever:

• tendências;
• padrões de comportamento do consumidor e da concorrência;
• eventos futuros. 

Com isso, a companhia garante as seguintes vantagens:

• redução de risco nas tomadas de decisões;
• aumento da oportunidade de cross selling;
• gerenciamento de recursos.

Falamos também sobre o passo a passo para implementar essa prática. Isso inclui a adoção de uma ferramenta que acelere o processo de coleta, processamento e refinamento dos dados e a contratação de uma equipe multidisciplinar para tirar o melhor proveito desse material.

Para tangibilizar nosso argumento, vimos aplicações dessa técnica em diferentes segmentos, o que confirma a necessidade de definir um modelo de análise preditiva ideal para o seu negócio.

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