Análise prescritiva vs. preditiva: um guia completo

Muitas empresas estão a aderir ao crescimento dos megadados, com estudos a demonstrar que algumas organizações planeiam duplicar, ano após ano, os investimentos no armazenamento de dados, na exploração de dados e nas infraestruturas. Contudo, a informação proveniente desses dados só constitui uma ferramenta empresarial poderosa se for combinada com conhecimentos acionáveis e progressivos. Entram em cena as análises preditivas e prescritivas.

Em conjunto, ambos os métodos de análise são um elemento importante do marketing preditivo B2B e, quando aplicados corretamente, podem apoiar um crescimento empresarial ideal. Neste artigo, analisaremos as diferenças entre as análises prescritivas e preditivas, as vantagens e os desafios de ambas, bem como a forma como podem orientar as decisões da sua empresa e apoiar estratégias baseadas em dados.

O que são as análises preditivas?

A análise preditiva refere-se a técnicas estatísticas e de modelação que utilizam conjuntos de dados atuais e históricos para fazer previsões — ou «previsões» — sobre tendências empresariais futuras, resultados empresariais e desempenho de marketing. Isto pode incluir previsões a curto prazo, como as necessidades de pessoal, ou tendências a longo prazo que evidenciem o fluxo de caixa ou as receitas da empresa. 

Utilizando aprendizagem automática, algoritmos e inteligência artificial, a análise preditiva pode fornecer aos líderes empresariais informações essenciais que ajudam a avaliar o risco ou o potencial de ganho em inúmeros cenários. Por exemplo, a análise preditiva pode ajudar um retalhista a compreender as tendências relativas aos períodos em que ocorreram anteriormente as vendas de maior volume, para que possa elaborar previsões de vendas e apoiar a tomada de decisões relativamente a fatores como o pessoal e o inventário. 

O que são as análises prescritivas?

Muitas vezes considerada o futuro da análise de dados empresariais, a análise prescritiva vai além dos dados preditivos ao utilizar inteligência artificial, algoritmos matemáticos complexos e aprendizagem automática. Em vez de se limitar a prever opções, procura eliminar a abordagem baseada na intuição e, em vez disso, recomendar estratégias futuras ideais para cumprir os objetivos organizacionais e descrever os resultados potenciais de cada ação.

A análise prescritiva funciona tendo em conta todas as variáveis e fatores que afetam as operações empresariais. À medida que ficam disponíveis conjuntos de dados mais abrangentes, a análise prescritiva pode atualizar constantemente os modelos e as estratégias para abordar muitos aspetos organizacionais, incluindo a gestão do risco e a otimização empresarial.

Análises prescritivas vs. preditivas

Com o rápido desenvolvimento da tecnologia e da inteligência artificial, bem como com mercados cada vez mais competitivos, os estudos sugerem que o mercado da análise preditiva deverá atingir $23.4 billion até 2030. Tanto a análise prescritiva como a preditiva são ferramentas importantes para os dados empresariais e, embora as suas funções por vezes se sobreponham, mantêm determinadas diferenças e finalidades fundamentais. 

Tanto a análise preditiva como a prescritiva têm como objetivo fornecer conhecimentos que orientem as suas estratégias empresariais. Enquanto a análise preditiva prevê possíveis resultados futuros com base em dados históricos, a análise prescritiva utiliza dados para desenvolver ações específicas com base em vários resultados possíveis. Em termos simples, a análise preditiva considera o que poderá acontecer no futuro e a análise prescritiva considera o que a sua empresa deverá fazer a seguir.

A análise preditiva extrai conhecimentos de dados e variáveis estruturados, como dados de clientes ou transacionais, para definir o valor de uma variável desconhecida. Em comparação, a análise prescritiva está menos condicionada pelas limitações dos dados e considera vários conjuntos de dados, entradas e outras variáveis, bem como a forma como interagem entre si. Como resultado, a análise prescritiva pode desenvolver modelos com compromissos quantificados que visam otimizar o desempenho empresarial.

Em muitos casos, a análise preditiva não é suficiente para manter a competitividade da sua empresa. Quando combinadas com a análise prescritiva, contudo, estas ferramentas podem informar-se mutuamente e fornecer os próximos passos ideais para a sua empresa. Por exemplo, uma organização que utilize ambas as ferramentas pode usar a análise preditiva para desenvolver previsões de receitas para o ano seguinte. Depois, através da implementação da análise prescritiva, a organização pode modelar várias abordagens para otimizar as estratégias de crescimento das receitas.

Casos de utilização das análises prescritivas e preditivas

Quase qualquer empresa pode beneficiar da implementação de análises preditivas e prescritivas. Considere os seguintes exemplos:

• Necessidades de pessoal: Determine as necessidades de cobertura e contratação com base em vários fatores, como as estações do ano, a hora do dia e outros pormenores, para otimizar a eficiência e a experiência do cliente.
• Marketing direcionado: Ao utilizar dados sobre o comportamento passado dos consumidores, pode prever tendências de consumo e planear campanhas de marketing em conformidade.
• Modelos financeiros: Utilizando dados históricos e análise de dados, pode prever fatores financeiros como vendas, despesas e fluxo de caixa para tomar decisões baseadas em dados.
• Redução de avarias do equipamento: Pode utilizar algoritmos e inteligência artificial para prever ou prevenir avarias tecnológicas, reduzindo problemas e custos.
• Estratégia e sucesso do conteúdo: Perceba se o seu conteúdo de marketing está a cumprir a sua função. Está a custar mais do que aquilo que obtém com ele? Os clientes estão a interagir positivamente com o conteúdo? Algo como um blogue empresarial ou várias contas nas redes sociais pode representar um grande desperdício se, por exemplo, não estiver a gerar potenciais clientes.

Outros tipos de análise para empresas

A análise preditiva e prescritiva não são as únicas ferramentas para interpretar dados empresariais. Quando combinados com ferramentas como a análise descritiva e a análise diagnóstica, estes métodos ajudam-no a obter uma visão holística da sua empresa e de cenários e estratégias futuros. 

Análise descritiva

Em termos simplificados, a análise descritiva responde à pergunta: “O que aconteceu?” 

Ao agregar e interpretar dados históricos, a análise descritiva desenvolve informações úteis e acessíveis que descrevem, mostram e resumem pontos de dados sobre vários aspetos da sua empresa. Por si só, a análise descritiva pode descrever conjuntos de dados, como dados de utilizadores ou clientes, crescimento das receitas e alterações de preços. 

Quando utilizada em conjunto com outras ferramentas de análise de dados, a análise descritiva pode ajudá-lo a reconhecer vários pontos fortes e oportunidades na sua empresa e a fundamentar estratégias empresariais subsequentes.

Análise diagnóstica

Em vez de analisar e descrever o que aconteceu, a análise diagnóstica considera por que motivo ocorreram determinadas alterações ou eventos. Frequentemente implementada como um passo lógico seguinte à análise descritiva, a análise diagnóstica utiliza dados históricos para sugerir ou identificar relações causais e correlacionais entre variáveis. 

A análise diagnóstica pode ajudá-lo a compreender aspetos da sua empresa, como:

• Comportamento dos clientes ou utilizadores
• Problemas tecnológicos
• Satisfação dos colaboradores
• Cultura organizacional
• Eficácia da estratégia de marca e marketing

Conselhos para utilizar a análise na tomada de decisões empresariais

A análise preditiva, prescritiva e outros tipos de análise de dados são ferramentas poderosas para fundamentar estratégias empresariais e determinar a melhor forma de atuação da sua empresa. De seguida, encontrará alguns conselhos para tirar o máximo partido da análise da sua empresa.

1. Comece com uma análise de dados simples

Pode implementar inúmeros conjuntos de dados e regras, mas demasiados dados podem ser avassaladores e desviar a atenção de informações relevantes. Para manter os seus dados focados e pertinentes, comece com uma análise simples e de pequena escala. Depois de estabelecer as opções que funcionam para a sua empresa, pode considerar adicionar análises de dados mais complexas que possam aperfeiçoar e melhorar as suas estratégias.

2. Crie conjuntos de dados ricos

Uma vez que a análise preditiva serve frequentemente de base à análise prescritiva e aos modelos ou estratégias empresariais, é importante que capte todos os dados pertinentes. Ao alargar os dados da sua análise preditiva e considerar fatores variáveis relevantes, como a idade ou a localização dos utilizadores de videojogos ou a disponibilidade na cadeia de abastecimento, pode obter informações mais completas e melhores resultados a partir das sugestões da sua análise prescritiva.

3. Mantenha os sistemas atualizados

Quer esteja a utilizar ferramentas de análise prescritiva, preditiva ou de outro tipo, é importante lembrar que os seus gráficos e diagramas só são tão eficazes quanto os dados que os alimentam. Por outras palavras, certifique-se de que as suas análises preditiva e prescritiva são sustentadas por dados obtidos e mantidos com exatidão, de modo a preservar a validade dos resultados da sua análise. Otimize as suas informações e conhecimentos mantendo continuamente a higiene dos dados da sua empresa e atualizando as suas ferramentas algorítmicas e de inteligência artificial. 

Porque é que a sua empresa precisa de ambas

Se pretende elevar os seus modelos e estratégias empresariais ao nível seguinte, considere utilizar tanto a análise preditiva como a prescritiva. Ao desenvolver previsões realistas de resultados e planos de ação quantificáveis sobre o que a sua empresa deve fazer a seguir, pode otimizar as operações e o crescimento da sua empresa.

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