7 exemplos de análise preditiva para inspirar o seu próximo passo

Os seres humanos poderão nunca ser capazes de prever o futuro, mas as máquinas poderão conseguir fazê-lo. A análise preditiva está a ajudar muitas empresas a resolver os problemas de amanhã, identificando-os hoje e fornecendo informações acionáveis.

Este guia analisa o que são a análise preditiva e a ciência de dados e como pode tirar partido delas para ganhar vantagem sobre os seus concorrentes através de uma melhor inteligência empresarial e de competências de tomada de decisões baseadas em grandes volumes de dados. Apresentarei também sete exemplos reais de análise preditiva para inspirar a sua próxima iniciativa.

O que é a análise preditiva?

Ao recolher dados para descobrir informações acionáveis, as empresas podem utilizar quatro tipos de análise. A análise preditiva centra-se no que é provável que aconteça num futuro próximo, para que a sua empresa possa preparar-se e responder em conformidade. Um dos principais impulsionadores da análise preditiva atualmente é o surgimento da aprendizagem automática e da tecnologia de automatização. Isto está a tornar-se a base das melhores ferramentas de análise de marketing. 

A aprendizagem automática utiliza o que aconteceu no passado para encontrar relações nos comportamentos e decisões das pessoas, prever o que irão fazer no futuro através da criação de modelos preditivos e estudar conjuntos de dados em tempo real. 

Neste artigo, analisarei sete exemplos de análise preditiva e a forma como ajudaram empresas a transformar completamente os seus setores de atividade. Quando utilizada corretamente, a análise preditiva de dados também pode ajudá-lo a manter-se à frente da concorrência. 

7 exemplos de análise preditiva

A análise preditiva pode resolver muitos problemas para empresas em várias áreas de especialização. Poderia utilizar a análise preditiva para determinar como reduzir os custos gerais em 25%, aumentar a taxa de conversão de vendas em 15% ou expandir a sua empresa para responder a uma procura em rápido crescimento. Ao prever acontecimentos futuros, pode colocar a sua empresa numa posição ideal para tirar partido deles. 

Selecionámos os seguintes estudos de caso como exemplos de empresas que devem o seu sucesso à análise preditiva, a estratégias de marketing baseadas em dados e à tecnologia de aprendizagem automática. 

A Seebo alcança uma taxa de entrega de 98%

A empresa de biotecnologia e cuidados de saúde Seebo precisava de várias soluções para os problemas que afetavam a sua capacidade de produção e entrega. A empresa constatou que passava demasiado tempo a limpar e a fazer a manutenção dos equipamentos e que eliminava uma grande quantidade de resíduos. As paragens de produção estavam a reduzir os lucros da Seebo, diminuindo a sua capacidade de fabrico e aumentando os prazos de entrega. 

A Seebo recorreu à utilização da análise preditiva para identificar e resolver os problemas centrais em causa. O tempo de inatividade foi reduzido em mais de 83%, a capacidade de produção aumentou mais de 5% e a Seebo registou uma taxa de entrega de 98%. A redução do tempo de inatividade poupou muito dinheiro à Seebo, com uma poupança estimada de 72% nos custos associados ao tempo de inatividade. Menos custos e uma produção otimizada resultaram em retornos do investimento extraordinários.

A Airbnb cresce 43 000% em 5 anos

Um dos maiores desafios das novas empresas é saber como expandir-se quando enfrentam uma procura exponencial. A Airbnb é um exemplo de uma empresa que passou do zero a um dos principais intervenientes do setor praticamente de um dia para o outro. A empresa atribui uma taxa de crescimento de 43 000% em 5 anos à utilização de tecnologia de aprendizagem automática e análise preditiva. 

O modelo utilizado pela Airbnb começou com dados históricos para estabelecer padrões do comportamento humano. As informações obtidas através da exploração de dados e das ferramentas de análise preditiva serviram de base à fase seguinte do planeamento da Airbnb, mas a empresa não ficou por aí. Testou estas informações para determinar a exatidão das previsões e os resultados foram novamente introduzidos na máquina de análise para criar previsões melhores. 

A patente da Amazon para encomendas preditivas

Um problema comum dos retalhistas é tentar manter em stock os produtos que os clientes querem, sem dedicar espaço a artigos que não terão saída. A Amazon investiu na criação de uma nova tecnologia de análise preditiva que lhe permite manter-se um passo à frente dos seus clientes e preencher o espaço do inventário com produtos precisamente quando estes começam a ser procurados. 

O resultado foi que a Amazon fez encomendas de produtos que sabia que os clientes iriam comprar e enviou-os para centros de distribuição suficientemente próximos para reduzir significativamente os prazos de entrega. É por isso que muitas pessoas desfrutam de entregas tão rápidas da Amazon e que a empresa gere a sua cadeia de abastecimento de forma tão eficaz.

A Gramener e a Microsoft identificam vida selvagem

As organizações sem fins lucrativos precisam de utilizar bem cada euro que investem. A parceria da Nisqually River Foundation com a Gramener e a Microsoft para resolver um dos seus maiores problemas trouxe enormes benefícios. 

Um dos principais objetivos da fundação é acompanhar as muitas espécies de peixes ao longo de um troço de 81 milhas do rio, em Washington. Fazer com que as pessoas capturem, marquem e libertem os peixes pode tornar-se demorado e aborrecido, por isso a Microsoft e a Gramener criaram um modelo de análise preditiva para a organização sem fins lucrativos. Uma IA utilizou vídeos do rio para identificar e contar eficazmente os vários tipos de peixes existentes no rio. 

A fundação comunicou que a precisão do modelo de análise preditiva representou uma melhoria de 73% em relação ao acompanhamento manual dos peixes e que este reduziu os custos associados em cerca de 80%. Agora, a Nisqually River Foundation pode investir esse dinheiro noutras iniciativas mais produtivas. 

A Triaz Gruppe poupa nos custos dos catálogos

A Triaz Gruppe utilizou a análise preditiva para atribuir com precisão um valor a cada um dos seus clientes ao enviar catálogos. Isto também permitiu à empresa determinar o melhor retorno potencial do investimento para cada anúncio, para que pudesse descontinuar os anúncios ineficazes em favor daqueles que captariam mais atenção dos potenciais clientes. 

Um dos problemas identificados pela Triaz Gruppe era o envio de catálogos em excesso. O retorno potencial do investimento era significativamente reduzido devido ao custo de impressão desses catálogos, pelo que determinar o número certo a enviar era crucial para reduzir os custos e otimizar as taxas de conversão das suas campanhas de marketing. 

A Würth aumenta a eficiência das vendas

Saber que produtos mostrar aos potenciais clientes pode fazer a diferença entre concretizar a venda e ver o cliente partir. A Würth utiliza um algoritmo para estudar o comportamento dos clientes e determinar em que produtos cada cliente terá mais probabilidades de estar interessado antes de este efetuar o contacto inicial. Quando o cliente entra em contacto, o algoritmo determina a que segmento de produtos pertence. 

Os representantes de vendas recebem novos clientes pertencentes aos segmentos em que se especializam. Com uma taxa de sucesso superior a 85% na atribuição dos clientes ao segmento correto, a tecnologia de aprendizagem automática aumentou significativamente as taxas de concretização da Würth e ajudou os representantes de vendas a otimizar o seu tempo, trabalhando com clientes com elevada probabilidade de efetuar uma compra. Outro benefício é a melhoria da experiência do cliente, o que conduz a melhores taxas de retenção.

Cadeia global aumenta a utilização de cupões até 15%

A inteligência artificial está a ajudar os retalhistas de produtos alimentares a resolver um problema de que têm conhecimento há anos. Muitos clientes não prestam atenção aos cupões impressos nos recibos, e o crescimento dos meios digitais reduziu o número de pessoas que recortam cupões dos jornais semanais para encontrar poupanças. 

No nosso último exemplo de análise preditiva, uma empresa global de retalho alimentar descobriu como aumentar a utilização de cupões em 15% e utilizou esse conhecimento para gerar três vezes mais campanhas de cupões. Isto teve um impacto positivo em mais de 10 000 lojas, uma vez que os clientes compraram mais produtos para poderem utilizar os seus cupões. 

Como começar a utilizar a análise preditiva

A tecnologia de aprendizagem profunda está a ser implementada rapidamente nos setores dos serviços financeiros, dos recursos humanos e dos cuidados de saúde. A capacidade de identificar e prever tendências futuras tem muitas aplicações potenciais no marketing preditivo B2B.

Com os avanços na inteligência artificial a surgirem frequentemente nas notícias, poderá estar a perguntar-se como pode tirar partido dos algoritmos de aprendizagem automática para beneficiar a sua empresa. Antes de se lançar de cabeça, há algumas coisas que precisa de saber. A análise preditiva não é uma solução universal para tudo e é boa ideia combiná-la com outras estratégias de análise.

Ao utilizar qualquer tipo de análise, deve ter consciência dos problemas do mundo real que está a tentar corrigir, recolher as informações certas e criar os seus modelos de análise preditiva. Depois de recolher informações práticas, é altura de pôr em prática o que aprendeu, para poder colher os benefícios. 

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Identifique o problema que precisa de resolver

Como demonstrámos nas histórias acima, todas as organizações que utilizaram a análise preditiva em seu benefício tinham um conjunto único de problemas. Em alguns casos, os custos de produção eram demasiado elevados ou não estavam a alcançar a base de clientes certa. Outros exemplos exigiam que as empresas considerassem formas de aumentar o seu alcance e o envolvimento dos clientes. 

Existem muitos tipos de dados a considerar ao criar a sua própria solução de análise preditiva. Tente avaliar os pontos fracos da sua empresa, para ter um objetivo para a utilização da análise. Depois de identificar um ou mais problemas, pode começar a procurar informações sobre como os ultrapassar. 

Garanta que dispõe dos dados necessários

Um analista de dados experiente sabe que a tecnologia de aprendizagem automática só é tão boa quanto a informação que lhe fornecemos. Se estiver, por exemplo, a tentar determinar como aumentar as taxas de retenção de clientes, recolher dados sobre o custo de produção é uma perda de tempo e recursos. Quando sabe que problemas está a tentar resolver, também sabe que algoritmos de análise preditiva deve utilizar. 

Em muitos casos, as empresas estão a tentar obter informações sobre vários problemas. Evite simplesmente cair na armadilha de recolher uma grande quantidade de dados que não utiliza nem dos quais obtém qualquer informação útil. O objetivo é maximizar a eficácia do seu tempo e dos seus recursos, incluindo o seu investimento em software de inteligência de marketing.

Crie modelos de análise preditiva

Não tenha receio de criar os seus próprios modelos de análise preditiva. As empresas têm utilizado a aprendizagem automática de formas profundamente inimagináveis. Por exemplo, poderia utilizar a análise preditiva para determinar qual é a altura ideal para reparar a maquinaria numa unidade de produção. Poderia agendar os funcionários de modo a garantir a cobertura dos períodos de maior movimento e a minimizar o tempo de inatividade, maximizando o valor dos salários dos seus funcionários.

Outro modelo útil pode prever quanto dinheiro terá disponível no futuro e onde seria melhor investi-lo. Ter uma previsão precisa de quanto dinheiro terá disponível nos próximos 6 meses a um ano pode ser realmente esclarecedor se estiver a tentar expandir a sua empresa ou abrir novas instalações. 

Aplique as suas informações

O passo final consiste em fazer algo com a informação que adquiriu. Pode passar décadas a recolher informação e a retirar conclusões dela, mas isso é uma perda de tempo se não estiver a fazer quaisquer ajustes. Um dos problemas de algumas empresas é que ficam paradas apesar de terem informações valiosas ao seu alcance.

Se não criar um plano de ação com base nestas informações, um dos seus concorrentes poderá fazê-lo. 

Como planeia utilizar a análise preditiva no futuro?

Tem ideias sobre como utilizar a tecnologia de IA e de aprendizagem automática que não abordámos hoje? Junte-se à conversa e diga-nos como pensa que a análise preditiva irá moldar o mercado digital nos próximos anos. Não se esqueça de subscrever a nossa newsletter para receber as notícias e histórias mais recentes.