Todos os dias, líderes empresariais enfrentam decisões difíceis. Eles devem contratar mais funcionários? Lançar um novo produto? Abrir outra filial? No passado, eles confiavam principalmente na experiência e nos sentimentos intuitivos para tomar essas decisões. Mas, hoje, existe uma maneira melhor: a análise prescritiva.
Provavelmente, você já ouviu falar de empresas que utilizam dados para tomar decisões. Talvez sua própria empresa use relatórios e análises para examinar números de vendas ou tráfego do site e entender o que ocorreu no passado. Isso é útil, mas é apenas o começo. Algumas empresas foram além de apenas analisar dados passados; agora, elas os utilizam para prever tendências futuras. Mas mesmo isso já não basta.
A análise prescritiva é uma forma de utilizar os dados da sua empresa para obter conselhos específicos sobre os próximos passos. Em vez de simplesmente mostrar tendências ou fazer previsões, ela recomenda as melhores ações a tomar. Por exemplo, ela pode dizer exatamente quando pedir mais estoque, em quais clientes focar, ou como ajustar seus preços para ganhar mais dinheiro.
Continue lendo para saber mais sobre a análise prescritiva e como ela pode ajudar você a tomar decisões de negócios mais inteligentes.
O que é análise prescritiva?
A análise prescritiva é um método de análise de dados que orienta as empresas sobre quais ações tomar para obter melhores resultados. Ela processa os dados da sua empresa e oferece recomendações específicas e práticas para otimizar suas operações e aumentar os lucros. As recomendações vêm da análise de dados históricos e informações em tempo real sobre as suas operações empresariais.
O sistema utiliza dois métodos centrais para gerar essas recomendações. O primeiro método, a otimização, processa números para encontrar a melhor solução para problemas complexos de negócios.
Por exemplo, uma empresa de manufatura pode usar otimização para determinar as quantidades exatas de produção, considerando a capacidade de suas máquinas, os custos das matérias-primas e os pedidos dos clientes.
O segundo método, simulação, executa milhares de cenários possíveis para prever resultados. Uma empresa de manufatura também pode usar simulações para testar como diferentes cronogramas de produção afetariam suas horas de entrega e custos antes de fazer mudanças reais em suas operações.
A análise prescritiva segue um processo transparente e sistemático para converter dados brutos em recomendações de negócios acionáveis.
A maioria das empresas coleta grandes quantidades de dados de suas operações diárias, incluindo tudo, desde números de vendas e comportamento do cliente até cronogramas de produção e desempenho de equipamentos. Mas ter dados não é suficiente.
A análise prescritiva leva essas informações por várias etapas para criar recomendações para que os líderes de negócios melhorem suas operações e aumentem os lucros.
Coleta e integração de dados
Você deve coletar dados de várias origens, como registros de vendas, bancos de dados de clientes, sensores de máquinas e análises de sites. Isso cria uma imagem completa das operações de negócios.
Os sistemas modernos conectam-se a fontes de dados ao vivo que fornecem novas informações sobre vendas, desempenho do marketing de conteúdo, comportamento do cliente e operações continuamente.
Tanto os dados estruturados (como números de vendas) quanto os dados não estruturados (como avaliações dos clientes) são mesclados em um sistema para análise.
Limpeza e preparação de dados
Dados ruins ou duplicados são removidos, erros são corrigidos e informações ausentes são tratadas adequadamente para garantir precisão. Todos os dados são convertidos em formatos consistentes para que o sistema possa processar tudo de forma eficaz. Contexto e etiquetas adicionais são adicionados para ajudar o sistema a entender e categorizar melhor as informações.
Reconhecimento e análise de padrões
Os algoritmos de aprendizado de máquina examinam os dados para identificar padrões e relações significativas que podem influenciar as decisões empresariais.
A análise avançada determina quais fatores influenciam mais os resultados empresariais e como eles interagem. O sistema sinaliza padrões incomuns para desvios que podem precisar de atenção imediata ou representar novas oportunidades.
Desenvolvimento de cenários
Soluções específicas e práticas são desenvolvidas com base na análise de dados e nos objetivos empresariais. Cada recomendação inclui projeções detalhadas dos resultados esperados e dos riscos potenciais. As soluções são, então, classificadas com base no impacto esperado, na viabilidade e no alinhamento com os objetivos empresariais.
Aprendizado e ajuste contínuos
O software de análise prescritiva monitora o desempenho das recomendações quando implementadas no mundo real. Os algoritmos ajustam-se automaticamente com base nos resultados reais para aprimorar as recomendações futuras. Atualizações normais incorporam novos dados e insights para manter o sistema preciso e relevante.
Análise prescritiva vs. análise preditiva
Diferentes tipos de análises ajudam as empresas a entender e tomar medidas sobre seus dados. Para entender como a análise prescritiva funciona, precisamos analisar como ela se compara a outros tipos de análise de dados.
As análises preditiva e prescritiva são frequentemente comparadas porque soam semelhantes, e ambas consideram o que pode acontecer. A análise preditiva foca em prever resultados futuros com base em dados atuais e históricos. Ela utiliza modelos estatísticos e aprendizado de máquina para fazer previsões fundamentadas sobre o que pode ocorrer em seguida.
Por exemplo, ela pode prever que a demanda dos clientes aumentará em 20% no próximo trimestre com base em padrões sazonais e condições de mercado, ou pode prever quais clientes provavelmente deixarão de comprar de você.
A análise prescritiva usa essas previsões e vai vários passos além. Em vez de apenas dizer o que pode acontecer, ela analisa várias respostas possíveis e faz recomendações específicas para obter os melhores resultados.
Se a análise preditiva indicar que as vendas aumentarão em 20%, a análise prescritiva dirá exatamente quantos novos funcionários contratar, quanto estoque encomendar e como ajustar seu orçamento de marketing para lidar com esse crescimento da maneira mais eficaz.
As empresas também utilizam análises descritivas para compreender o desempenho no passado e análises diagnósticas para entender por que os eventos ocorreram, mas a análise prescritiva é único porque se concentra em ações futuras.
As análises descritivas e diagnósticas analisam o passado, enquanto a análise preditiva faz previsões. No entanto, apenas a análise prescritiva oferece recomendações específicas sobre o que fazer a seguir. Isso é especialmente valioso para empresas que precisam tomar decisões complexas rapidamente em condições de mercado em mudança.
Organizações que utilizam análise prescritiva veem melhorias em toda a sua organização. Ter recomendações orientadas por dados para cada decisão importante permite que as empresas ajam mais rapidamente e com confiança, ao mesmo tempo que reduzem riscos e custos. Aqui estão os principais benefícios para as empresas :
Eficiência operacional
Empresas que utilizam análise prescritiva costumam reduzir seus custos operacionais. O sistema identifica gargalos nos processos de produção e sugere mudanças específicas para otimizar o fluxo de trabalho. Por exemplo, uma empresa pode usar a análise prescritiva para reduzir o desperdício e aumentar a utilização da máquina.
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Redução de custos
A análise prescritiva ajuda as empresas a economizar dinheiro otimizando a alocação e o uso de recursos e prevendo as necessidades de manutenção. Por exemplo, as companhias aéreas podem usá-la para determinar as melhores cargas de combustível para cada voo, economizando milhões em custos com combustível. Ao mesmo tempo, os sistemas de saúde podem usá-la para otimizar o agendar da equipe, o que reduz os custos com horas extras.
Otimização da cadeia de suprimentos
O sistema monitora os níveis de estoque, o desempenho dos fornecedores e as rotas de entrega para sugerir melhorias. As empresas podem reduzir seus custos de manutenção de estoque enquanto mantêm uma melhor disponibilidade de produtos. Ela também ajuda a prever e prevenir interrupções na cadeia de suprimentos antes que impactem as operações.
Melhorias na experiência do cliente
A análise prescritiva ajuda as empresas a entenderem exatamente quando e como interagir com os clientes. Os bancos usam isso para determinar o melhor momento para oferecer produtos financeiros específicos aos clientes, aumentando as taxas de aceitação. Enquanto isso, as empresas de varejo podem usar análises de fidelidade do cliente para personalizar promoções, resultando em taxas de resposta mais altas dos clientes.
Gerenciamento de riscos
O software de análise prescritiva identifica riscos potenciais antes que se tornem problemas e sugere ações preventivas. Por exemplo, empresas de manufatura podem usá-la para prever falhas em equipamentos ou agendar manutenção no momento mais adequado.
Tomada de decisão orientada por dados
A análise prescritiva elimina as incertezas do planejamento estratégico ao fornecer evidências concretas para as decisões empresariais. As organizações podem testar diferentes cenários antes de alocar recursos, o que ajuda os executivos a justificarem suas escolhas para as partes interessadas e membros do conselho.
Por exemplo, redes de varejo podem usá-la para avaliar possíveis locais de novas lojas, analisando dados demográficos, concorrência e condições de mercado para prever as taxas de sucesso.
Embora a análise prescritiva seja poderosa, ela não é perfeita. Um dos maiores desafios é obter dados de boa qualidade. Se as informações que você insere não forem precisas, as recomendações também não serão. Muitas empresas enfrentam dificuldades porque seus dados importantes estão espalhados por diferentes sistemas que não funcionam bem em conjunto.
Configurações de sistemas de análise prescritiva podem ser caras e bastante complicadas. Você precisa de software especial e de pessoas que saibam como usá-la.
Infelizmente, às vezes, os funcionários resistem a usar o sistema porque não confiam nas recomendações geradas por computador ou as consideram difíceis de entender.
No entanto, esses problemas podem ser resolvidos. As empresas podem começar de forma modesta, aplicando a análise prescritiva em apenas um departamento para demonstrar sua eficácia. Elas podem investir na limpeza dos seus dados e no treinamento do seu pessoal. O segredo é avançar com cuidado e assegurar que cada etapa esteja funcionando antes de seguir para a próxima.
Como implementar análises prescritivas na sua organização
Errar na análise prescritiva pode custar caro à sua empresa. Você precisa de um plano sólido antes de comprar qualquer software ou contratar cientistas de dados. Vamos guiar você exatamente como implementar análises prescritivas para obter resultados reais para o seu negócio:
1. Defina objetivos de negócios claros
O primeiro passo é identificar exatamente o que você quer alcançar com a análise prescritiva. Você pode começar analisando seus desafios e pontos problemáticos atuais nos negócios.
Você está enfrentando dificuldades com o gerenciamento de estoque? Retenção de clientes? Programação da produção? Documente esses problemas em detalhes, incluindo o impacto financeiro na sua empresa.
Colabore com partes interessadas de diferentes departamentos para compreender suas necessidades e desafios específicos. As equipes de vendas podem querer otimizar estratégias de preços, enquanto a equipe de operações pode se concentrar em reduzir o tempo de inatividade dos equipamentos. Os objetivos de cada departamento devem estar diretamente alinhados com as metas organizacionais mais amplas.
Priorize esses objetivos com base no impacto potencial e na viabilidade. Busque vitórias rápidas que possam mostrar valor logo no início do processo de implementação. Por exemplo, melhorar a gestão de estoque pode ser mais fácil de implementar e mostrar resultados mais rapidamente do que otimizar um agendar de produção inteiro.
2. Avalie a disponibilidade dos seus dados
Antes de implementar qualquer sistema de análise prescritiva, você precisa compreender a situação atual dos seus dados. Realize uma auditoria dos seus dados existentes e suas origens. Quais dados você está coletando atualmente? Onde está armazenado? Com que frequência eles são atualizados? Esta auditoria deve abranger tanto os dados estruturados quanto os não estruturados.
Avalie a qualidade dos seus dados. Existem lacunas na sua coleta de dados? Quão precisos são os seus dados atuais? Existem inconsistências entre diferentes sistemas? Documente quaisquer problemas e elabore um plano para resolvê-los. Você pode precisar implementar novos processos de coleta de dados ou limpar bancos de dados existentes.
Considere suas necessidades de infraestrutura de dados. Você tem os sistemas necessários para coletar, armazenar e processar os dados obrigatórios? Isso pode incluir investimento em novas ferramentas de análise de negócios e sistemas de banco de dados, configuração de data warehouses ou implementação de ferramentas de integração de dados.
3. Escolha as ferramentas e tecnologias certas
Selecionar ferramentas de análise de dados adequadas é crucial para o sucesso. Avalie várias plataformas de análise prescritiva com base em suas necessidades específicas. Considere fatores como escalabilidade, facilidade de uso, capacidades de integração e suporte do fornecedor. Não foque apenas nos requisitos atuais; pense em como suas necessidades podem evoluir nos próximos anos.
Procure ferramentas e tecnologias que possam ser integradas aos seus sistemas existentes. A melhor solução de análise prescritiva não será útil se você não conseguir acessar seus dados ou se as recomendações não puderem ser facilmente implementadas em seus sistemas atuais. Certifique-se de avaliar tanto a compatibilidade técnica quanto a usabilidade prática.
Considere os custos de implementação, treinamento, manutenção e quaisquer atualizações necessárias na infraestrutura. Além disso, avalie o histórico do fornecedor e suas capacidades de suporte. Uma solução um pouco mais cara pode valer a pena se o fornecedor oferecer melhor suporte e atualizações normais.
4. Monte e treine sua equipe
Uma implementação bem-sucedida exige a combinação certa de habilidades e conhecimentos. Identifique as funções que você precisará, como cientistas de dados que desenvolvam e mantenham modelos, analistas de negócios que interpretem resultados e se comuniquem com as partes interessadas, e profissionais de TI que gerenciem a infraestrutura técnica.
Avalie as capacidades da sua equipe atual e identifique quaisquer lacunas de habilidades. Talvez você precise contratar novos funcionários, treinar os colaboradores atuais ou trabalhar com consultores externos. É sempre uma boa ideia criar um programa de treinamento para funcionários que cubra tanto as habilidades técnicas quanto o entendimento de negócios.
Todos os envolvidos devem entender tanto as capacidades quanto as limitações da análise prescritiva.
Você também deve criar responsabilidades claras para os membros da equipe. Quem irá manter os dados? Quem irá criar e atualizar os modelos? Quem irá validar as recomendações? Quem irá se comunicar com as partes interessadas? Ter uma clara responsabilidade sobre diferentes aspectos do sistema pode ajudar a garantir que nada seja negligenciado.
5. Comece com um projeto piloto
Antes de implementar análises prescritivas em toda a sua organização, comece com um projeto piloto cuidadosamente selecionado. Escolha um projeto que seja importante o suficiente para mostrar valor, mas pequeno o suficiente para ser gerenciável. O piloto deve resolver um problema de negócios com resultados claros e mensuráveis.
Defina métricas específicas de sucesso para o seu piloto. Isso inclui medidas quantitativas, como economia de custos ou melhorias de eficiência, e fatores qualitativos, como adoção e satisfação dos usuários. Documente tudo durante o piloto, incluindo sucessos e desafios. Essas informações serão inestimáveis quando você expandir a implementação.
Use o piloto para testar suas suposições sobre a qualidade dos dados, a integração do sistema e as capacidades da equipe. É melhor identificar e resolver problemas durante um piloto limitado do que durante uma implementação completa. Esteja preparado para ajustar seu processo com base no que aprender durante a fase piloto.
6. Escale e otimize
Assim que seu projeto piloto se mostrar bem-sucedido, elabore um plano para expandir a implementação de análises prescritivas. Isso pode envolver expandir primeiro para processos semelhantes e, em seguida, assumir gradualmente desafios mais complexos. Crie um plano que equilibre vitórias rápidas com iniciativas estratégicas de longo prazo.
Estabeleça um processo para monitorar e aprimorar continuamente seu sistema de análise prescritiva. Análises regulares devem examinar o desempenho técnico (precisão do modelo, confiabilidade do sistema) e o impacto nos negócios (ROI, adoção de usuários). Use essas informações para refinar seus modelos e ajustar sua estratégia de implementação conforme necessário.
Mantenha as partes interessadas informadas e envolvidas durante todo o processo de dimensionamento. Uma comunicação regular sobre sucessos, desafios e lições aprendidas ajuda a manter o suporte à iniciativa e garante que a análise prescritiva se integre perfeitamente aos processos de tomada de decisão da sua organização.
Tome decisões mais inteligentes com a análise preditiva
A análise prescritiva transforma dados brutos em planos de ação claros para o seu negócio. Em vez de depender de relatórios básicos, você recebe recomendações específicas baseadas em análises profundas de dados.
Empresas que utilizam essas ferramentas junto com suas análises de vendas, operações e CRM estão obtendo resultados concretos, desde a redução de custos operacionais até o aumento das taxas de retenção de clientes. A tecnologia continua melhorando, com novas capacidades de IA tornando as recomendações mais precisas e úteis a cada ano.
O Mailchimp oferece um ponto de entrada prático através da nossa plataforma de automação de marketing para empresas que desejam iniciar com análises prescritivas.
Nossas ferramentas de análise integradas ajudam as empresas a compreender os padrões de comportamento dos clientes e sugerem automaticamente os melhores momentos para enviar e-mails, quais clientes devem ser segmentados e como otimizar campanhas de marketing para alcançar os melhores resultados. Essas ferramentas tornam mais fácil para empresas de qualquer tamanho começarem a usar análises prescritivas sem grandes investimentos iniciais em soluções personalizadas.
Principais conclusões
- A análise prescritiva transforma dados empresariais em recomendações específicas de ação, indo além da análise de dados e previsões tradicionais para indicar exatamente quais passos as empresas devem dar.
- O sistema utiliza métodos de otimização e simulação para analisar dados de várias origens, testar milhares de cenários e recomendar as melhores soluções para problemas empresariais complexos.
- Empresas que utilizam análises prescritivas geralmente observam uma redução nos custos operacionais, um gerenciamento de inventário mais eficiente, uma retenção de clientes aprimorada e menos interrupções na cadeia de suprimentos.
- A implementação bem-sucedida requer objetivos de negócios claros, dados de qualidade, as ferramentas tecnológicas adequadas e uma equipe treinada para gerenciar o sistema de forma eficaz.