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!
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:
Trata-se, portanto, de uma forma de otimizar a geração de insights para diversos fins em um cenário desafiador de forte competitividade empresarial.
Agora que já entendemos no que consiste essa prática, vamos nos aprofundar nas vantagens e entender melhor as aplicações da análise técnica preditiva?
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.
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.
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 metodologia da análise preditiva é aplicável a diversos tipos de negócio, uma vez que o objetivo pode ser comum a qualquer um deles:
No entanto, veremos a seguir alguns que se destacam:
As instituições públicas podem se valer dessa prática para prever cenários a fim de compreender melhor o comportamento populacional por área, em setores como:
Assim, conseguem diagnosticar tendências do mercado público não só de uma forma globalizada, mas também setorizada.
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:
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.
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.
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.
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:
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:
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.
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:
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.
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.
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:
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.
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.
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:
Com isso, a companhia garante as seguintes vantagens:
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.
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