análise preditiva

BI: como o SIG e a análise preditiva podem ajudar em sua gestão?

BI: como o SIG e a análise preditiva podem ajudar em sua gestão?

A Era da Tecnologia trouxe diversas novas maneiras de comunicação, que propagam o conhecimento de maneira eficiente e ainda fazem com que ele se torne o diferencial competitivo das organizações. Com essa disseminação promovida pelas inúmeras tecnologias, é cada vez mais fácil ter acesso às informações. Por isso é importante que gestores saibam respostas para perguntas como “o que é SIG?” e “o que é o BI?”.

Em poucas palavras, esses nomes estão ligados a maneiras de agregar somente os dados que são essenciais à empresa, para que eles sejam transformados em informações úteis para a organização. Isso permite a companhia desenvolver estratégias competitivas a partir de dados bem estruturados e organizados.

Ou seja, quando bem aplicado, o BI permite que se faça uma análise completa de dados, transformando-os em conhecimento para a companhia. A partir disso, a empresa pode alavancar suas vendas e, ao mesmo tempo, aumentar sua produtividade.

Quer conhecer mais sobre o business intelligence e o que é SIG? Então continue a leitura!

O que é business intelligence?

O business intelligence (ou inteligência de mercado) é uma ferramenta utilizada para se obter informações por meio de dados. Assim, é possível usá-las com o intuito de otimizar as tomadas de decisões dentro da empresa.

Em resumo, o BI trata-se de um conjunto de metodologias, recursos e técnicas que têm por objetivo a análise, a coleta, o processamento e o compartilhamento de informações obtidas por meio de dados inseridos em sistemas, como ERP, CRM ou Data Mining.

Como o Business Intelligence funciona?

O BI permite que a organização compreenda o seu presente e faça previsões para o futuro. Essa ferramenta se refere simultaneamente a um conceito e a uma aplicação: não é importante somente coletar, organizar e analisar os dados, mas é crucial também que eles sejam processados analiticamente, para que possam gerar informações estratégicas.

Por meio da união de todos os dados, o BI confronta as informações, para que sejam extraídas somente aquelas que agregam valor aos processos da empresa. Otimiza-se, dessa maneira, a gestão dos projetos e aumenta-se a eficácia das atividades desenvolvidas.

Com a grande quantidade de dados processados pelas empresas, fazer a sua coleta e análise manualmente seria um procedimento que levaria anos. Portanto, tornou-se essencial ter um software para fazer esse trabalho de maneira automatizada, integrando os dados em uma única plataforma, relacionando-os e gerando informações que originam novas oportunidades de negócios.

Vale ressaltar: as informações geradas pelo business intelligence não se limitam à empresa, mas se estendem ao mercado em geral — podem se referir aos consumidores, concorrentes e fornecedores. Com essa ferramenta, é possível antecipar flutuações de demanda ou mudanças de perfil dos consumidores, o que permite às empresas planejar suas ações e se adequar a tais transformações.

As tecnologias de BI são capazes de suportar uma elevada quantidade de dados não estruturados, provenientes de fontes externas e internas. Elas interpretam essas variáveis em velocidade e precisão surpreendentes, proporcionando inteligência gerencial ao negócio.

Apesar de ser empregado inicialmente no âmbito estratégico, o BI já está sendo utilizado também em outros níveis de uma companhia, como tático e administrativo, para as mais inúmeras tarefas — como organização de atividades, identificação de falhas no processo produtivo, planos de expansão e estratégias de marketing.

Quais os benefícios do BI para a minha empresa?

Agora que você já sabe o que é o business intelligence, vamos mostrar algumas vantagens para convencê-lo ainda mais da importância de implementar esse sistema na sua empresa. Acompanhe!

Auxílio para a tomada de decisão

Como trabalha com relações de causa e efeito — por meio de algoritmos, análise combinatória e ferramentas matemáticas —, o business intelligence faz a combinação de dados externos com variáveis internas, proporcionando um embasamento para as tomadas de decisões, já que se faz a análise da situação atual da empresa, além de previsões para o futuro.

Logo, as ações estratégicas desenvolvidas com o BI não partem de uma ideia subjetiva, mas sim de dados alinhados à realidade da organização e ao interesse dos consumidores. Com um conhecimento mais profundo do mercado onde o negócio está inserido, fica ainda mais fácil tomar decisões coerentes.

Procedimentos mais eficientes

A análise de dados do BI tangencia todos os processos internos da empresa — desde o nível operacional até as decisões da alta gerência. Dessa maneira, é possível rever todos os procedimentos que são realizados, eliminando etapas redundantes e erros que levam a retrabalhos.

Além disso, o business intelligence permite um melhor planejamento de gestão, pois essa ferramenta trabalha de forma otimizada, facilitando o uso de dados que são realmente relevantes para as atividades da organização. Dessa forma, o gestor compreende como seu negócio funciona, planejando tudo com maior efetividade, já que se baseia em pesquisas e análises estatísticas sólidas.

Maior controle financeiro

Com uma tomada de decisão baseada em informações sólidas, a empresa não melhora somente seus procedimentos. Como são alcançados níveis de excelência com processos integrados, a organização também tem um melhor controle de suas receitas e despesas, passando a ter uma visão financeira privilegiada.

Ao integrar os dados financeiros e contábeis (como fluxo de caixa, informações de estoque e alterações patrimoniais), o gestor passa a ter uma visão completa do capital empresarial, conhecendo a saúde financeira da companhia em detalhes e desenvolvendo estratégias para uma melhor administração desses recursos.

Rapidez na análise de dados

A tecnologia e a elevada capacidade de armazenamento e tratamento de dados do BI possibilitam que sejam obtidas informações gerenciais em alta velocidade. A rapidez desses procedimentos é ideal para o mundo corporativo, que necessita tomar decisões rapidamente, porém com um embasamento ideal para que sejam coerentes.

Riscos minimizados

Como o BI gera informações concretas e organizadas, os riscos podem ser previstos, evitando problemas futuros que possam gerar dores de cabeça para o gestor. Com essa ferramenta, uma informação que antes era subjetiva dá origem a dados concretos, organizados e úteis para a empresa, permitindo previsões pertinentes e redução de erros.

E não é só isso: o BI agrega as informações oriundas de todos os setores da companhia, mesclando-as com dados de sua performance. Assim, também é possível fazer uma análise do desempenho dos funcionários, identificando onde está o gargalo dos processos e reduzindo as chances de que as falhas por eles cometidas voltem a se repetir.

Fidelização de clientes

Com uma gestão empresarial mais eficiente, as necessidades dos clientes passam a ser atendidas de maneira coerente. Em vez de fazer divulgações massificadas, a empresa pode investir em uma publicidade mais direcionada, com estratégias de marketing adequadas ao seu público-alvo.

O BI fornece informações concretas e exatas sobre os clientes e suas respectivas necessidades e preferências, permitindo que a empresa possa conhecê-los melhor e atender às suas expectativas de forma acertada. Dessa maneira, é possível conquistar e fidelizar consumidores.

Business intelligence e análise preditiva: como os dois se relacionam?

O BI e a análise preditiva estão intimamente ligados. Em poucas palavras, a estratégia de processamento de informações permite que a empresa identifique oportunidades com muito mais precisão e dá ao BI o diferencial competitivo que ele tem frente a outras formas de obter insights estratégicos no ambiente corporativo.

Continue a leitura para compreender melhor a relação que o Business Intelligence tem com a análise preditiva.

O que é análise preditiva?

A análise preditiva nada mais é do que o uso de algoritmos estatísticos, dados e técnicas de machine learning, com o intuito de identificar qual a probabilidade de que resultados futuros aconteçam (sempre com base em dados históricos). Trata-se, portanto, de uma ferramenta do business intelligence para fazer previsões!

Esse tipo de análise é feito quando o gestor precisa tomar uma decisão futura sobre resultados de uma determinada ação que acontece no presente. Para exemplificar: imagine que sua empresa vá fazer o lançamento de um produto no mercado e você deseja direcionar os recursos exatamente para o que vai agradar a seu público-alvo. Essa é a função da análise preditiva: ela identifica as tendências, entende e prevê o comportamento dos consumidores. Essas informações são fundamentais para que a tomada de decisão seja a mais precisa possível, traçando, assim, um plano assertivo.

Os modelos preditivos utilizam-se de informações já conhecidas para desenvolver um determinado modelo que possa ser empregado em previsões de dados novos ou diferentes. Seu principal objetivo é ir além de relatórios e estatísticas descritivas, para fornecer uma avaliação concreta sobre acontecimentos futuros.

Os resultados da análise preditiva são modelos de previsões que representam a probabilidade da variável-alvo, baseados na sua importância a partir de um conjunto de variáveis de entrada. Consequentemente, há uma simplificação da tomada de decisão e a geração de insights, que são utilizados para melhorar as ações.

Como ela funciona na prática?

A análise preditiva é utilizada por diferentes empresas, dos mais diversos segmentos, que têm o intuito de prever uma situação ou uma tendência de mercado. As companhias também podem desejar desenvolver uma estratégia de contenção de problemas que estejam ocorrendo ou de aproveitamento das oportunidades presentes.

Com ela, a capacidade de tomar decisões mais corretas e coerentes aumenta consideravelmente, tornando a previsão rápida e acessível. Porém, esse tipo de análise só tem uma funcionalidade prática se os dados obtidos forem realmente utilizados pela empresa no planejamento e na tomada de decisão.

Quais os benefícios para a empresa?

Mas será que realmente vale a pena? Com tudo o que você já leu até agora, não poderia imaginar outra resposta a não ser sim, não é mesmo? Mas quais são os benefícios? Confira-os abaixo!

Marketing

Como já falamos antes, a análise preditiva permite que sejam identificadas as preferências do público-alvo com o desenvolvimento de ações de marketing específicas para ele. Essa ferramenta do business intelligence leva a um melhor entendimento dos clientes, pois realiza o cruzamento de diversas informações para identificar um perfil específico.

Os modelos preditivos auxiliam também no que diz respeito à conquista de novos consumidores. É possível reter aqueles mais rentáveis e direcionar os recursos da maneira correta, sem que haja desperdícios com ações desnecessárias.

Análise de riscos

Uma das aplicações mais comuns da análise preditiva é a pontuação de crédito. Ela é utilizada de maneira onipresente, com o intuito de avaliar qual a probabilidade de inadimplência de um determinado cliente em potencial — independentemente do tipo de produto.

A pontuação de crédito é representada por um número gerado por um modelo de análise preditiva que incorpora os dados relevantes dos clientes. Assim, ela gera informações concretas, que possibilitam uma verificação da situação do consumidor e uma previsão de como ele será no futuro.

Desenvolvimento de operações

A análise preditiva também está presente nas operações das empresas, permitindo que elas desenvolvam suas atividades de forma eficiente e sem a necessidade de retrabalhos constantes. O modelo é utilizado também para prever o fluxo de estoque e fazer o gerenciamento dos recursos.

Essa função da análise preditiva pode ser utilizada, ainda, para necessidades mais especializadas. As companhias aéreas, por exemplo, usam tal ferramenta para decidir qual será a quantidade de bilhetes vendida por cada faixa de preço em um voo.

Segurança

Como a análise preditiva faz previsões sobre determinadas atividades, pode ser utilizada para auxiliar no encerramento de perdas que ocorrem devido a ações fraudulentas, pois elas podem ser detectadas antes mesmo que ocorram. Com a combinação de vários métodos de inspeção, é possível obter, ainda, mais precisão e um melhor desempenho preditivo.

Com essa ferramenta, é possível analisar os dados de todas as atividades que estão sendo desenvolvidas pela companhia em uma rede em tempo real, detectando anormalidades que podem indicar vulnerabilidade, ameaças ou atividades suspeitas.

Como a análise preditiva é aplicada em casos reais?

Agora que você já sabe tudo sobre a análise preditiva, que tal conhecer como esse pilar do business intelligence pode ser aplicado em casos reais nas empresas? Vamos lá!

Serviços bancários

A análise preditiva é utilizada para detectar e reduzir fraudes em cartões de crédito, visando maximizar as oportunidades de vendas e a retenção de clientes, além de otimizar campanhas de marketing. Alguns sistemas têm elevada tecnologia empregada, sendo capazes de prever, com segurança, ações de usuários que poderiam resultar em problemas orçamentários.

Companhias de seguros

Essas empresas utilizam a análise preditiva para determinar quais serão as tarifas para os seguros por elas ofertados. Elas realizam também a análise de possíveis fraudes, otimizam processos de reclamações, melhoram a rentabilidade e promovem campanhas de marketing mais eficientes.

Área da saúde

A área da saúde se utiliza dessa ferramenta em diversos setores, por exemplo, para fazer previsões sobre a eficácia de novos procedimentos implantados e a otimização dos serviços prestados pelos profissionais, fornecendo ao paciente um atendimento eficaz e seguro.

Mas não é só isso: a análise preditiva é usada também para detectar os gargalos dos procedimentos que lidam diretamente com o público, como os seguros de saúde. Dessa maneira, é possível avaliar as reclamações feitas, identificando qual o nível de insatisfação dos pacientes e determinando quais serão as intervenções necessárias ou que fazem mais sentido para o cenário em questão.

Mídia

Aprofundar o conhecimento sobre o público, identificando quais as tendências, os atributos e os desejos que são influenciadores: isso é possível com a análise preditiva. Essa ferramenta também serve para verificar qual o desempenho diário de determinadas atividades de mídia e entretenimento, além das preferências de seus usuários.

Como o Sistema de Informação Gerencial impacta os resultados do BI?

O Business Intelligence depende de uma série de soluções de software e estratégias comerciais para ser funcional e capaz de entregar os resultados que a empresa espera. Uma delas é o SIG, que auxilia o gestor a visualizar informações e a ter uma tomada de decisão mais inteligente. Confira abaixo mais dados sobre ele e o seu impacto no uso do BI!

O que é SIG?

O Sistema de Informação Gerencial (SIG) é um recurso aliado ao gestor no que diz respeito ao processo de tomada de decisão. Em suma: essa ferramenta representa a forma como os dados são processados até a informação ser gerada.

Trata-se de um sistema de pessoas, procedimentos, equipamentos e documentos que faz a coleta, a validação, a contabilidade e o orçamento dos processos gerenciais para os mais diversos setores organizacionais. Os sistemas de processamento de informação se tornam SIG quando têm o intuito de transformar os dados em itens úteis para a empresa, os quais podem ser auxiliares e orientar as tomadas de decisões gerenciais.

Assim, os sistemas de informações gerenciais utilizam a tecnologia para unir todos os dados provenientes dos mais diversos setores da organização e transformá-los em informações que sejam realmente importantes. Para que esse processo seja eficiente, é importante processar todos os dados da empresa, decodificá-los e compreender como é o funcionamento do sistema — se ele tem influência de ações externas ou não, por exemplo.

Resumindo: o SIG é uma ferramenta que gera informações que servem de base para as tomadas de decisões gerenciais, sendo que elas são resultado de uma interação entre pessoas, procedimentos e tecnologias — que auxiliam a empresa no cumprimento de suas metas. O SIG fornece a informação adequada, na hora exata, para a pessoa certa, de forma correta e com o custo ideal.

Como ele funciona na prática?

A tecnologia da informação atua nas empresas para fazer a união de dados “soltos” e transformá-los em fontes de informações importantes para elas, com total segurança. Com o SIG, é possível reunir tudo o que é necessário, visualizando todas as demandas (e o andamento das atividades) e fazendo uma gestão de informação sobre cada cliente e procedimento.

Isso permite também que a tomada de decisão seja mais assertiva, já que todo o processo faz parte do sistema de gerenciamento. Com a união de todos os dados, é fornecido um panorama completo para que o gestor possa compreender a atual situação da companhia e saiba o que fazer naquele momento.

O SIG tem uma multiplicidade de produtos da informação, que são apresentados por meio de relatórios — capazes de auxiliar os gerentes com o fornecimento de dados e atuando como indicadores de desempenho. Os relatórios são:

  • programados: são a forma mais tradicional de fornecer informações aos gerentes. Como exemplo, temos os relatórios de vendas semanais e diários, além dos demonstrativos financeiros;
  • informes e respostas por solicitação: são relatórios que mostram as informações sempre que elas são solicitadas. Eles permitem que sejam obtidas respostas imediatas;
  • de exceção: como o próprio nome diz, são casos excepcionais de relatórios, nos quais o gestor pode obter informações específicas sobre determinada atividade ou setor. Um gerente de crédito obtendo dados sobre os clientes que excedem seus limites é um exemplo desse tipo de relatório.

Vale ressaltar: os SIGs são fundamentais para suportar todas as funções organizacionais, já que elas englobam as atividades de planejamento, gestão, organização, controle e direção, sendo essenciais para o bom desempenho organizacional.

Quais são os benefícios para a empresa?

É claro que um sistema de informação gerencial traz inúmeros benefícios para a organização. Porém, para que ele possa atingir esse patamar, é importante que o tripé da empresa — participação, produtividade e quantidade — esteja caminhando lado a lado.

Ou seja: é crucial que os colaboradores estejam ativos em todos os processos, aumentando, consequentemente, a produtividade e otimizando os procedimentos. Além disso, existem inúmeras outras vantagens que estão relacionadas à implantação desse sistema, como:

  • o acesso às informações de maneira imediata;
  • projetos mais organizados;
  • otimização de demandas;
  • redução de custos operacionais;
  • maior fluxo de informações na estrutura organizacional;
  • melhorias nas tomadas de decisões, pois o gestor tem acesso rápido e imediato às informações.

E não é só isso. O uso do SIG também traz uma vantagem competitiva para o negócio, já que considera os cenários macro e micro da organização, além de outros elementos, como análise de fatores externos, orientações estratégicas e análise para identificação dos objetivos.

Portanto, os sistemas de informações gerenciais são responsáveis pela automatização dos processos organizacionais, mas dependem de colaboradores para que os dados estejam sempre atualizados. Eles englobam todos os acontecimentos presentes da empresa e auxiliam os gestores em uma tomada de decisão correta, o que resulta em uma comunicação empresarial eficaz, com resultados positivos.

Como pode ser aplicado em casos reais?

Os sistemas de informação gerencial servem como suporte para as diversas funções da empresa — especialmente o controle e o planejamento. Trata-se de ferramentas que estão ligadas ao sistema

físico-operacional e auxiliam os gestores na tomada de decisão, já que permitem obter informações em tempo real (mesmo que a quantidade de dados seja elevada).

Como exemplo de aplicação do SIG, podemos citar os sistemas de controle:

  • de estoque: na gestão de estoque, as informações do SIG auxiliam a empresa a avaliar continuamente como ocorre a entrada e saída de itens e, assim, melhorar o seu planejamento de compra de matéria-prima;
  • de estrutura de produtos: o SIG permite que o negócio tenha informações mais inteligentes para otimizar o planejamento de produtos e, com isso, ser mais competitivo;
  • processo: a gestão de processos também é otimizada com o SIG. Graças a ele, a companhia conseguirá avaliar a performance da cadeia operacional, identificar gargalos e evitar que atrasos e falhas sejam frequentes;
  • de banco de dados: os bancos de dados terão o seu desempenho avaliado em um ambiente centralizado, permitindo que o gestor encontre meios para otimizar a solução e, assim, dar mais agilidade para a verificação, a edição e o compartilhamento de registros internos;
  • de controle da produção: assim como a gestão de processos, o correto controle da cadeia de produção ganhará mais performance com a verificação, em tempo real, de dados sobre como cada parte da cadeia produtividade está se relacionando e levando a companhia a ter melhores resultados;
  • de planejamento: o planejamento de todas as etapas ganhará mais qualidade com o SIG. A empresa conseguirá cruzar mais dados para prever tendências e avaliar os melhores caminhos que podem ser tomados pelos gestores.

Em função de todas essas aplicações, o SIG é uma ferramenta essencial para as companhias. Ele deixa de ser apenas um sistema que pode ser implementado para adquirir a característica de uma necessidade — já que, sem ele, a análise de dados é mais lenta e, consequentemente, a tomada de decisão se torna obsoleta.

Ao longo dos últimos anos, o mercado passou a ser muito mais competitivo. A globalização e a transformação digital obrigaram companhias a repensarem os seus modelos de atuação, evitando ao máximo falhas e utilizando informações corporativas como um fator estratégico para otimizar o fluxo de tomada de decisão e corrigir erros.

Os chamados negócios “data driven” se apoiam, entre outras coisas, no Business Intelligence. Essa solução permite que a companhia tenha mais meios para encontrar o que pode ser feito para otimizar as suas operações e garantir o máximo de competitividade a médio e longo prazo.

Mas antes de investir no BI, a empresa deve saber como funcionam algumas de suas bases. Ou seja, o negócio precisa saber o que é SIG e o que é a análise preditiva. Assim, ficará mais fácil realizar um investimento robusto e capaz de aproveitar todos os benefícios que o BI traz.

Percebeu o que é SIG e como o business intelligence é um recurso extremamente importante para as empresas? Além de permitir que se faça a análise de dados em tempo real com essa ferramenta (SIG), esse sistema fornece previsões sobre os procedimentos da organização (com a análise preditiva) e evita que erros voltem a ocorrer, reduzindo o retrabalho e otimizando o processo produtivo.

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Análise Preditiva: tudo sobre o modelo de sucesso nos negócios

Um dos grandes desafios impostos para os gestores, hoje em dia, é lidar com o crescimento da empresa. Muitas vezes, a falta de informação leva a uma tomada de decisão equivocada e à criação de problemas futuros. Uma saída é a utilização de modelos de análise preditiva.

Neste post, vamos mostrar para você o que é e como funciona essa abordagem nos negócios, além, é claro, dos benefícios que sua empresa pode obter por meio da aplicação da análise preditiva. Finalizaremos com alguns cases de sucesso. Então, continue conosco e boa leitura!

Análise preditiva

Vivemos na era da informação e todas as interações por quais passam uma empresa gera uma enorme massa de dados. Tais conhecimentos podem ser coletados e armazenados em Big Data, com capacidade de guardar uma quantidade gigantesca de informações.

No entanto, não basta apenas coletar tais dados e armazená-los: é preciso buscar uma utilidade para eles. Assim, surge a análise preditiva, com o emprego de informações passadas para a previsão de movimentações futuras e melhoria da gestão.

Essa técnica consiste no emprego de funções matemáticas complexas que são capazes de varrer os dados armazenados em Big Data e encontrar padrões que podem vir a se repetir, subsidiando, assim, as decisões estratégicas dos gestores.

Podemos dizer que é uma tentativa de prever o futuro, olhando para o passado. É possível melhorar muito a compreensão sobre um determinado evento ao verificar informações passadas.

Para que os modelos preditivos possam funcionar e prever com o máximo de acerto possível, é preciso contar com grandes volumes de dados, por isso é interessante buscar formas de maximizar a coleta de informações.

Tipos de modelo preditivo

Existem basicamente dois tipos de modelos de análise preditiva, os não supervisionados e os supervisionados, ambos com funções e objetivos diferentes entre si.

Supervisionado

Nesse modelo são inseridos os dados de entrada e de saída e o sistema busca identificar a relação entre eles, ou seja, o porquê do acontecimento de um determinado resultado. Aqui se busca a causa de um comportamento para evitá-lo ou maximizá-lo.

Não supervisionado

Já nesse modelo, são inseridos apenas os dados de entrada e o sistema buscará identificar possíveis relações entre eles e encontrar um resultado o mais próximo possível da realidade. Aqui se busca pelas tendências e possíveis ocorrências.

Benefícios

Com a implantação de uma solução de análise preditiva a sua empresa poderá desfrutar de todas as vantagens que essa tecnologia oferece. Entre elas podemos citar:

Identificação de problemas e riscos

A identificação dos principais riscos existentes em uma operação pode não ser uma tarefa fácil, e quando você não os conhece está sujeito diretamente a eles sem nenhuma proteção.

Com a utilização de um modelo preditivo você pode identificar um cenário ruim de vendas de um determinado produto no final do ano. Pode-se realizar o gerenciamento de sua produção para diminuir a manufatura daquele item e seu estoque, evitando prejuízos quando a demanda diminuir.

Oferta de dados estratégicos

Boa parte dos gestores hoje toma decisões baseadas em palpites e na sua visão sobre a economia. Com a experiência de muitos anos, pode ser que você consiga tomar boas decisões apenas ao visualizar os movimentos do mercado, no entanto, isso leva muito tempo e não é uma ciência exata.

Por outro lado, contar com informações preditivas melhora muito a possibilidade de tomar decisões estratégicas acertadas com o auxílio de uma ferramenta de análise baseada em fatos, não em achismos.

Entendimento do comportamento dos clientes

Com o auxílio de um modelo de análise preditiva é possível identificar os padrões de consumo de seu público e verificar quais são as suas principais demandas e preferências na hora de escolher um produto.

Com isso você pode segmentar corretamente seu público e desenvolver melhores campanhas que atinjam de maneira específica uma determinada faixa, além de criar produtos que possam atender as expectativas de seus clientes.

Retorno do investimento

Com um entendimento melhor acerca das movimentações de mercado, necessidades dos clientes, ciclos de vendas, entre outros, sua empresa poderá realizar investimentos corretamente.

Isso aumenta o retorno esperado com a compra de uma determinada máquina, por exemplo, ou a criação de uma nova campanha de marketing, diminuindo os riscos de realizar um mau investimento.

Cases de sucesso

São várias as empresas que já utilizam modelos preditivos para buscar usufruir de todos os benefícios oferecidos por essa tecnologia e alcançar melhores resultados em suas operações. Vamos listar alguns cases de sucesso para sua inspiração.

Identificação de fraudes

O Commonwealth Bank, instituição financeira australiana, utiliza a análise preditiva para realizar o combate a fraudes com cartões de crédito. A solução utilizada pela empresa verifica os padrões de consumo de um cliente e soa um alerta quando alguma compra foge do padrão.

Ela consegue verificar o risco de fraude antes que a transação seja finalizada, em menos de 40 milésimos de segundo, evitando problemas de segurança para os seus clientes.

Serviços públicos

Em Hong Kong, o governo local realizou a implantação de sistemas de modelo de análise preditiva visando administrar de melhor forma o dinheiro do contribuinte e atender as demandas da administração pública.

O modelo prevê possíveis reclamações para resolvê-las antes delas serem realizadas, além de detectar tentativas de fraudes ou má aplicação de dinheiro dos impostos.

Varejo

A Staples, empresa americana com sede em Massachusetts, realiza a venda de itens para escritório desde 1986 e utilizou um modelo preditivo para avaliar a real eficácia de suas campanhas de marketing junto aos clientes.

Identificando quais as principais demandas de seus consumidores a empresa obteve êxito em determinar quais eram os produtos mais procurados, além de melhorar a fidelidade à marca. Os dados para análise foram recolhidos com o auxílio de um app desenvolvido para ajudar os clientes a escolher os itens de sua preferência.

Esperamos que ao chegar ao final deste post você possa ter aumentado os seus conhecimentos acerca da análise preditiva e visualizado o potencial dessa tecnologia para melhorar os resultados de sua empresa.

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