Análise preditiva

O que é análise preditiva?

A análise preditiva envolve analisar dados históricos para prever resultados futuros. As informações geradas pela modelagem preditiva e análise de dados são geralmente precisas na previsão de um evento futuro, mas não são perfeitas. No entanto, ela pode ser aplicada a uma variedade de cenários que uma empresa enfrenta diariamente.

A análise preditiva usa técnicas de mineração de dados, aprendizado de máquina e modelagem estatística para encontrar padrões nos dados e identificar riscos e oportunidades.

Essa área da ciência de dados é muito parecida com o uso de um mecanismo de pesquisa, mas as consultas estão mais envolvidas e espera-se que os dados resultantes sejam altamente precisos na previsão do futuro.

Como funciona a análise preditiva?

O processo de análise preditiva começa com um problema e passa por uma série de etapas para alcançar o resultado desejado.

O problema pode ser qualquer coisa, desde detectar fraudes até garantir que as prateleiras estejam abastecidas para as festas de fim de ano. Conjuntos de dados ou bancos de dados relevantes são coletados para exame e, em seguida, processados para análise. O cientista de dados então aplica a ferramenta relevante para encontrar os dados desejados e, em seguida, valida os resultados para implantação das partes interessadas por meio de um relatório.

Tipos de modelos preditivos

O software de análise preditiva usa diferentes técnicas de modelagem preditiva para gerar dados coerentes que são aplicados a várias situações.

Há vários tipos de modelos preditivos que podem ser usados em diferentes cenários, dependendo do negócio. Os tipos mais comuns de modelos preditivos incluem:

Modelo de classificação

Os modelos de classificação são os modelos preditivos mais simples em termos das perguntas que ele responde.

Este modelo baseia-se em dados históricos para gerar categorias e responder às consultas. É melhor usado para perguntas que exigem uma resposta de sim ou não e ajuda o usuário a tomar uma decisão com base nos resultados.

Modelo de previsão

O modelo de previsão é usado para prever resultados futuros em relação ao comportamento do consumidor, vendas, oferta e demanda, entre outros. Esse modelo gerará respostas com base em valores numéricos extraídos de dados históricos.

Por exemplo, um varejista pode ter uma ideia de quanto estoque ter disponível durante um determinado período de tempo para satisfazer a demanda do cliente e evitar ficar sem estoque antes do final do período de demanda. O modelo também pode ser usado para levar em conta o aumento de tráfego ou demanda de um evento próximo que deve atrair mais pessoas para a área por um período de tempo.

Modelo de valores atípicos

O modelo de valores atípicos é mais reativo do que proativo, mas pode realizar ambas as ações prevendo o potencial de um evento adverso.

Por exemplo, um novo produto é lançado, mas gera um volume de reclamações maior do que o esperado. Isso pode indicar um problema com o produto que pode resultar em um grande número de devoluções de produtos pouco tempo depois que ele foi lançado no mercado.

Modelo de agrupamento

O modelo de agrupamento combina grupos de pessoas com atributos semelhantes em agrupamentos. Isso facilita a criação de uma campanha de marketing direcionada e o agrupamento de pessoas em categorias de alto ou baixo risco.

Com essas informações, você pode alcançar um grande grupo de pessoas com gostos semelhantes ao mesmo tempo e identificar grupos por seus possíveis fatores de risco. Os modelos de agrupamento também podem ajudar as autoridades a identificar locais onde o crime ocorre com frequência.

Modelo de série temporal

O modelo de série temporal usa o tempo como a entrada que os dados estão sendo buscados. Baseia-se em dados de um período de tempo selecionado do ano anterior que é usado para prever a demanda para o mesmo período de tempo no ano atual.

O modelo é executado algumas semanas antes do início do período dos dados históricos para ter tempo suficiente para responder às informações que foram geradas.

Por exemplo, uma operação de alimentação sazonal precisa ter suprimentos suficientes antes do início da alta temporada. A série temporal usa as vendas do ano anterior para estimar quantos suprimentos são necessários para satisfazer uma quantidade semelhante de vendas para o próximo ano.

Para que a análise preditiva é usada?

A análise preditiva de dados é usada em muitos setores para prever resultados futuros de um determinado cenário. Todos os setores precisam prever demandas futuras, com as quais os modelos de análise preditiva podem ajudar.

Previsão

Alguns dos usos mais comuns das técnicas de modelagem preditiva são o uso de dados passados para criar previsões precisas sobre estoques futuros, demanda e necessidade de serviços ou suprimentos.

Com a previsão, os dados históricos são extraídos de um banco de dados para analisar o desempenho passado e prever o que provavelmente acontecerá em breve.

Por exemplo, um hotel teve uma temporada movimentada no ano anterior e quer se preparar para a mesma temporada movimentada no próximo ano. A previsão ajuda o hotel a planejar funcionários, suprimentos, lavanderia, alimentos e outras necessidades para evitar faltas quando a estação chegar.

Marketing

Os profissionais de marketing usam a análise de dados preditiva para responder a perguntas sobre campanhas de marketing, por exemplo, como um consumidor pode reagir a um novo tipo de identidade visual.

Um bom exemplo de análise preditiva para marketing é o setor de brinquedos. Um fabricante de brinquedos quer ter uma ideia de como os consumidores reagirão ao anúncio de um novo brinquedo que está sendo adicionado a uma linha existente. As técnicas de análise preditiva podem ajudar o fabricante de brinquedos a obter um insight mais profundo da reação mais provável dos consumidores.

Detecção de fraude

Técnicas de análise preditiva podem ser usadas para identificar padrões de fraude em uma organização. Um modelo preditivo é selecionado e os dados históricos são usados para a modelagem.

Um exemplo de análise preditiva é procurar fraude do cliente e determinar se há um padrão de pedidos ruins ou uma casualidade nos padrões de compra. Peneirar os dados ajuda a descobrir problemas e impede que eles voltem a ocorrer no futuro.

Cadeia de suprimentos

As cadeias de suprimentos estão sob constante pressão para prever vários problemas, como um aumento nos custos de combustível, menos motoristas disponíveis para entregar mercadorias e uma escassez de mercadorias para satisfazer um pedido.

O uso de modelos preditivos permite que os participantes da cadeia de suprimentos se antecipem a possíveis problemas e minimizem seu impacto no fluxo constante de mercadorias.

Recursos Humanos

A análise preditiva ajuda a prever o comportamento humano no local de trabalho.

Por exemplo, a análise preditiva pode detectar padrões comportamentais que indicam a probabilidade de alguém parar em um determinado período de tempo, determinar se um candidato será uma boa adição à empresa e decidir quem provavelmente estará entre os melhores desempenhos.

Benefícios da análise preditiva

Desde a detecção de fraudes até operações comerciais aprimoradas, há inúmeros benefícios de usar a análise preditiva no local de trabalho, incluindo:

Detecta fraudes

A fraude é normalmente detectada ao procurar padrões de atividade ao longo de um período de tempo. Ou seja, alguém envolvido em fraude descobriu o melhor momento ou janela de oportunidade para se envolver em atividades fraudulentas.

É difícil encobrir a evidência de fraude, pois o rastreamento eletrônico deixa vestígios que podem ser descobertos usando consultas de pesquisa em bancos de dados e machine learning. Essas ferramentas encontram padrões incomuns e os relatam a um usuário final, que então analisa os dados em busca de evidências de fraude.

Melhora as operações

As operações, seja a maneira como um caixa liga para um cliente ou como um monitor de controle de qualidade procura imperfeições, consistem em um conjunto de processos que podem se acumular ao longo do tempo.

A análise preditiva utiliza os dados desses processos para mostrar diferentes resultados com base em diferentes parâmetros. Pode ser aplicada para melhorar a eficiência de uma operação em todas as divisões e níveis.

Alguns exemplos de como as ferramentas de análise preditiva podem ser usadas incluem determinar o custo dos preços do combustível no futuro para melhorar a experiência de pagamento do cliente.

Reduz os riscos

A capacidade de prever eventos futuros por meio de análises preditivas significa que é mais fácil prever possíveis problemas e evitá-los o máximo possível. Isso também é conhecido como redução de risco já que os modelos podem descobrir e definir um evento que você pode não ter previsto.

Os dados não definem quando e onde um evento adverso acontecerá tanto quanto mostram as probabilidades e possibilidades da ocorrência de um evento definido, permitindo que você planeje e reaja adequadamente.

Otimiza campanhas de marketing

Um dos recursos de análise preditiva é a capacidade de tornar uma campanha de marketing mais eficaz. Um modelo preditivo pode ser configurado para usar pontos de dados, como dados demográficos, e aplicá-los aos principais aspectos da campanha de marketing para determinar a probabilidade de um determinado tipo de comprador responder.

Melhora a satisfação do cliente

A análise preditiva pode ser usada para obter informações acionáveis sobre o comportamento do cliente, seus pontos problemáticos ao comprar algo e o que faz com que ele se sinta bem com suas compras.

Esses dados podem ser usados para remover os obstáculos que um cliente experimenta durante seus esforços de compra, resultando em menos estresse para o cliente e melhorando seu nível de satisfação.

Aumenta o crescimento da receita

Tornar mais fácil para um cliente comprar um produto, garantir que haja um produto suficiente disponível e remover obstáculos para a entrega de um produto resulta em menos horas de trabalho gastas lidando com situações adversas.

Isso também significa que os clientes obtêm o que querem quando querem e em quantidades suficientes. A entrega tranquila de bens e serviços aumenta a receita porque menos dinheiro é desviado para resolver problemas.

Desafios da análise preditiva

O campo da ciência de dados é tão bom quanto aqueles que usam software de análise preditiva. Não é incomum que os dados resultantes sejam distorcidos pelo viés, gerem dados de baixa qualidade porque os dados fonte são ruins e que o modelo encontre dados ruins devido à falta de atualizações.

Assim como os benefícios da análise preditiva, também há algumas desvantagens, como:

Qualidade dos dados

Usar dados de baixa qualidade sempre fornecerá resultados de baixa qualidade devido ao fato de que a maioria dos modelos de análise preditiva são literais em termos de como processam os dados. Em última análise, a qualidade dos dados fornecidos pela análise preditiva depende da qualidade da fonte de dados.

Viés de dados

As pessoas são propensas a colocar seus vieses inerentes em suas consultas, não importa o quanto tentem mantê-los fora. Esses vieses se tornam parte do processo de modelagem e resultam em dados que não são tão precisos quanto poderiam ser.

Por exemplo, a pessoa que configura o modelo pode preferir a cor azul, mas a pessoa que solicita o relatório quer dados de uma variedade de cores. A tendência inerente à cor azul resulta em um relatório que se inclina para uma cor sólida em vez de um arco-íris.

Privacidade e segurança

Privacidade e segurança são dois problemas importantes que as empresas enfrentam ao usar análises preditivas. O processo de análise de dados às vezes envolve a análise de dados por contas de usuário, algo com o qual o usuário concorda quando se inscreve.

No entanto, a empresa é responsável por preservar a segurança da conta e deve agir com responsabilidade com os dados resultantes. As informações pessoais são facilmente abusadas e usadas para atividades fraudulentas, e a empresa pode ser responsabilizada por sua falha em manter a privacidade e a segurança.

Interpretabilidade

A eficácia dos dados fornecidos pela análise preditiva depende da pessoa que está lendo os dados.

Os dados derivados do modelo podem ser excelentes, mas se a pessoa que lê os resultados não tiver uma boa ideia do que está procurando, os dados são essencialmente inúteis.

Quem prepara os dados precisa torná-los acessíveis para os leitores que podem entender os resultados, mas podem não ser capazes de analisar a sintaxe, para que os dados façam sentido.

Manutenção do modelo

Os modelos preditivos precisam de atualização e ajuste regulares para retornar resultados de alta qualidade.

Os resultados pioram quando a pessoa responsável pela manutenção dos modelos não faz seu trabalho ou se alguém responsável não investe nos modelos. Os parâmetros usados para a modelagem ficam desatualizados, criando relatórios defeituosos que não fazem um bom trabalho na determinação de resultados futuros.

Ferramentas usadas em análise preditiva

As ferramentas usadas para análise preditiva permitem que o usuário refine suas consultas para orientar a análise.

Por exemplo, alguém que deseja usar o machine learning para criar várias redes neurais que antecipam o comportamento humano pode usar um modelo de análise preditiva de machine learning para atingir sua meta. O machine learning normalmente não é usado em análises preditivas, mas pode ser usado em conjunto para ajudar a refinar os dados resultantes e economizar tempo.

Outros exemplos de ferramentas de análise preditiva incluem ferramentas estatísticas para determinar a média em um conjunto de dados, ferramentas de aprendizado de máquina para desenvolver redes neurais e ferramentas de visualização que produzem gráficos, tabelas e outros tipos de imagens que mostram resultados potenciais para uma consulta específica.

A ampla variedade de ferramentas de análise preditiva significa que praticamente todas as empresas podem encontrar uma resposta para suas perguntas sobre possíveis problemas no futuro.

Como a Mailchimp usa a análise preditiva para ajudar você

A análise preditiva pode ajudá-lo a tomar melhores decisões de negócios e melhorar seus processos de negócios. Felizmente, a Mailchimp está equipado com várias ferramentas de análise preditiva que você pode usar. A Mailchimp usa análises preditivas para melhorar as operações comerciais de muitas maneiras, incluindo:

Otimizar suas campanhas de e-mail

A Mailchimp usa ferramentas de análise preditiva para ajudá-lo a otimizar seus esforços de publicidade por e-mail com ideias de campanhas de e-mail que repercutam com seu público-alvo e aumentem as taxas de abertura.

Saber qual mensagem enviar ao seu cliente

Nossas ferramentas analíticas preditivas podem ajudá-lo a criar uma mensagem sólida que seus clientes apreciarão e à qual reagirão positivamente. Você pode ter certeza de que a campanha que você cria com a ajuda da análise de dados é aquela que chama a atenção de um grupo maior de clientes e ressoa com o público-alvo.

Planejar sua estratégia de campanha

Com a Mailchimp, você pode planejar sua estratégia de campanha em torno dos dados fornecidos pela modelagem preditiva para alcançar seu cliente ideal e converter a resposta e o interesse dele em uma compra.

Identificar perspectivas de alto valor

A análise preditiva ajuda a identificar clientes potenciais de alto valor e o tipo de mensagem a que responderão. Ao identificar seus clientes potenciais de alto valor, você pode criar uma experiência positiva para o cliente com sua empresa e construir um novo relacionamento entre empresa e cliente que resulte na fidelidade do cliente ao longo do tempo.

Melhorar seu processo de tomada de decisão com análise preditiva

A análise preditiva ajuda sua empresa a tomar melhores decisões com base em dados históricos e transacionais que, de outra forma, seriam difíceis de descobrir e organizar. Economiza tempo, ajuda a descobrir ineficiências e deixa seus clientes satisfeitos porque você pode prever as necessidades deles.

Na Mailchimp, queremos ajudá-lo a aproveitar ao máximo seus esforços de marketing, seja usando análise preditiva para descobrir padrões em dados ou criando conteúdo de e-mail dinâmico que surpreenda seus clientes.

Nossa abrangente biblioteca de recursos apresenta tudo, desde ideias de campanhas de e-mail até dicas para escrever uma política de privacidade para o seu site. Venha conferir o que oferecemos e ver como nossos serviços podem impulsionar seus negócios para o próximo nível.