Você sabia que a análise 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, ela se encarrega de antecipar vários momentos do mercado e da própria marca para que a mesma evite riscos e, também, identifique oportunidades de crescimento.
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!
Afinal, o que é análise 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 de dados.
Trata-se, portanto, de uma forma de otimizar a geração de insights para diversos fins em um cenário desafiador de forte competitividade empresarial.
As vantagens da análise 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 de negócio, 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 e upgrades
O diagnóstico antecipado dos cenários de mercado e tendências de consumo dá margem para a criação de promoções em upsell e cross-sell, 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 com forecast de vendas. 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.
A importância da análise preditiva para sete áreas de mercado
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.
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 do mercado público não só de uma forma globalizada, mas também setorizada.
Varejo
No setor varejista, a análise preditiva é fundamental para antecipar e promover vendas cruzadas (cross-sell), 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 outros, 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 têm 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 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 inteligente de análise 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 conduzir 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.
Portanto, 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.
Por fim, a prática 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 upselling e cross-selling;
- gerenciamento de recursos.
Porém, para implementar inteligência de mercado em uma empresa é preciso estar munido de uma ferramenta que acelere o processo de coleta, processamento e refinamento dos dados, além de uma equipe multidisciplinar para operá-la.
Sobre a Cortex
A Cortex é a empresa número 1 em soluções de inteligência para crescimento. Caso queira saber como ter insights mais ágeis e inteligentes na sua empresa, conheça o Cortex MI.
Ou, se tiver urgência, não perca tempo: agende uma conversa com a equipe de especialistas Cortex e descubra como otimizar o tempo dos times de inteligência.
