Análise Preditiva e Machine Learning: benefícios para o seu negócio

Você já ouviu falar sobre análise preditiva e prescritiva? E sobre machine learning? O que são e quais os benefícios deles para o seu negócio?

Para não estendermos muito ou criar uma confusão para você que lê este post, vamos definir o que é machine learning e análise preditiva:

Machine Learning

Traduzindo ao pé da letra: aprendizado de máquina, nada mais é que um sub-campo da inteligência artificial dedicado ao desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitam ao computador aprender, isto é, permite ao computador aperfeiçoar seu desempenho em alguma tarefa, enquanto que na inteligência artificial existem dois tipos de raciocínio – o indutivo, que extrai regras e padrões de grandes conjuntos de dados, e o dedutivo – o aprendizado de máquina só se preocupa com o indutivo.

Algumas partes da aprendizagem automática estão intimamente ligadas à mineração de dados e estatística. Sua pesquisa foca nas propriedades dos métodos estatísticos, assim como sua complexidade computacional.

Análise Preditiva

A análise preditiva é a utilização de dados estatísticos, algoritmos e técnicas de machine learning para identificar a probabilidade de resultados futuros com base em dados históricos.

E porque devo fazer analise preditiva com machine learning?

O objetivo é ir além da estatística descritiva e relatórios sobre o que aconteceu, mas sim fornecer uma melhor avaliação sobre o que pode acontecer no futuro do seu negócio.

O resultado final deve servir para agilizar tomadas de decisões e produzir novos conhecimentos que levem as melhores ações.

Aplicada aos negócios, a analise preditiva é usada para cruzar dados atuais com fatos históricos da empresa, a fim de compreender o seu cenário econômico, seus clientes, produtos e parceiros, conseguido até mesmo identificar possíveis riscos e também oportunidades. Ela usa de uma série de técnicas, incluindo a mineração de dados, modelagem estatística e machine learning para ajudar os analistas a terem previsões mais coesas.

No Marketing por exemplo, a maioria das organizações atuais usam análise preditiva para determinar as respostas dos clientes às compras, bem como promover oportunidades de vendas cruzadas adequadas a cada perfil de compra encontrado.

Analises preditivas ajudam as empresas a atrair, reter e conquistar clientes mais rentáveis, ​​tornando investimentos em marketing mais inteligentes.

Operações: há ainda as empresas que utilizam analises preditivas para a previsão de estoque e gerenciamento de recursos de fábrica. Companhias Aéreas por exemplo, usam análise preditiva para decidir quais os melhores preços das passagens para um vôo, visando atrair clientes e também lucrar.

O que preciso para começar?

A primeira coisa que você precisa para começar a usar análise preditiva em sua empresa é determinar um problema para resolver. Perguntas chaves são importantes, como: O que eu quero saber sobre o futuro com base no passado? O que eu quero prever do futuro? Você também vai querer considerar o que será feito com essas previsões, certo? Que decisões será impulsionada pelos resultados? Que medidas serão tomadas?

Em segundo lugar, você vai precisar de dados, e isso significa coletar dados de diferentes fontes.

A  falta de bons dados é a barreira mais comum em organizações que procuram empregar análise preditiva, é preciso saber encontrar os dados.

Vamos considerar um caso: Fazer previsões sobre o que os clientes vão comprar no futuro. Neste caso por exemplo, você precisa ter bons dados sobre quem são os clientes, e o que estão comprando, o que pode vir a exigir o desenvolvimento de um programa de fidelidade, e/ou análises de cartões de crédito, o que compraram no passado, os atributos desses produtos comprados – (predições baseadas em atributos são muitas vezes mais precisas, pois permite que você possa entender que as “pessoas que compram este tipo de produto, também podem comprar este outro tipo”). Atributos demográficos do cliente também devem ser considerados, como: idade, sexo, localização residencial, situação socioeconômica, e etc.

Quanto mais canais e pontos de contatos diferentes com os seus clientes existirem, mais bons dados serão coletados e estes poderão depois serem cruzados e fornecer resultados surpreendentes para tomadas de decisões.

Você também vai precisar ter um acompanhamento de uma empresa/especialista com experiência em gestão de dados, para te ajudar a preparar esses dados coletados para análises. E para preparar esses dados para uma analise preditiva, também requer que esse profissional tenha compreendido claramente o problema ou os problemas que você quer resolver.

Como você define o seu alvo é essencial para poder interpretar os resultados. Preparação dos dados é considerado um dos aspectos mais demorados do processo de análise, é muito importante não ter pressa.

No próximo post falaremos sobre analise prescritiva. Fique atento!

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