Com o advento da transformação digital, as empresas buscam cada vez mais se beneficiar dos recursos que a tecnologia oferece. Esse contexto envolve tanto as inovações em hardware quanto aquelas de software. Nesta última, especificamente, se destaca a análise preditiva.
Como o próprio nome sugere, ela visa antecipar eventos ou tendências, sejam eles de mercado ou internos da empresa. Isso é possível graças a um aprimoramento de técnicas matemáticas e comportamentais — que nos permite análises e previsões cada vez mais precisas e detalhadas.
Embora o termo pareça amplo, já contamos com técnicas especializadas em tornar a análise preditiva uma realidade. Neste post, traremos 3 delas, com foco em sua aplicabilidade.
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Aprendizado de máquina
Traduzido literalmente do inglês “machine learning”, possibilita aos computadores o tratamento direcionado de dados. Isso significa que, com ele, a máquina coleta padrões e os reproduz em outras situações — uma analogia ao próprio processo de aprendizado humano.
Os algoritmos usados nessa ferramenta são diferentes dos tradicionais: no método tradicional, é criado um conjunto de regras, no qual os dados são inseridos para gerar uma resposta. No machine learning, os algoritmos são implementados com base nos dados avaliados pelo programa, que gera as próprias regras de acordo com os padrões analisados.
A vantagem dessa ferramenta é que ela faz o levantamento de um grande número de dados com resultados mais precisos. Com isso, ela ajuda a identificar as preferências e mudanças de comportamento dos clientes, direcionando as possíveis intervenções para a otimização de resultados.
Modelos de regressão
Visa identificar quanto uma variável influencia outra. O seu objetivo é analisar um possível efeito de causalidade entre dados que, inicialmente, pareciam independentes. Com isso, ampliamos nosso leque de ferramentas para compreender melhor o negócio e aprimoramos nossas decisões.
Um exemplo de aplicação de modelos de regressão é a análise do histórico financeiro dos correntistas: com ela, conseguimos prever os padrões de consumo e calcular acuradamente a liberação de crédito para determinados clientes. Outros exemplos incluem a verificação de possíveis golpes e fraudes com cartões de crédito. Por esse motivo, os modelos de regressão são classicamente usados por instituições financeiras.
Árvores de decisão
Esse é um modelo protocolizado que auxilia na tomada de decisão. Seu design é realmente similar a uma árvore, na qual cada resposta ou decisão leva a uma ramificação com novas perguntas ou entradas de dados. O objetivo final (análogo às folhas da árvore) é uma decisão direcionada especificamente para o problema que seguiu o caminho até ele.
Classicamente, as árvores de decisão são usadas para compreender o desejo de clientes e personalizar o atendimento ou fornecimento de produtos. Para cada cliente específico, seguimos o caminho da árvore de decisão com dados ou perguntas, possibilitando um julgamento focado na sua situação pessoal.
Por ser uma ferramenta que capta as preferências dos clientes, ela também ajuda no processo de elaboração de novos produtos. Empresas capazes de coletar e tratar informações sobre a tendência de seu público-alvo tendem a ter grandes vantagens em seu segmento.
Para se beneficiar ao máximo dos recursos que a tecnologia oferece, a equipe de TI precisa adotar ferramentas adequadas para a sua situação. Uma das técnicas mais usadas atualmente é a análise preditiva, que possibilita uma antecipação de eventos ou tendências de mercado.
Se você quer se aprofundar ainda mais na metodologia da análise preditiva, não perca tempo e conheça mais sobre a integração de dados!
