O que é o Predictive Analytics?

Todas as empresas têm um tesouro dados, desde informações de clientes e transações até estatísticas de fabricação e expedição. A chave é descobrir como usar os dados do passado para melhorar o futuro do negócio.

Uma estratégia é para as empresas usarem a análise preditiva. Isso envolve vasculhar informações passadas para derivar modelos e análises que ajudem a projetar resultados futuros. O objetivo é aprender com os erros e sucessos do passado para saber o que mudar e o que replicar.

A análise preditiva pode ser aplicada a todos os aspectos de uma organização. Ele pode ajudar a descobrir o que os clientes querem e o que não querem e também se aplicam às operações de um negócio para maximizar a eficiência. Pode ajudar uma empresa a evitar problemas antes mesmo de se tornarem um problema.

Eric Siegel, ex-professor da Universidade Columbia e fundador da Predictive Analytics World, define o método de análise de dados como o poder de prever quem clicará, compre, minta ou morra. "A análise preditiva é a tecnologia que aprende com os dados para fazer previsões sobre o que cada indivíduo fará - de prosperar e doar para roubar e danificar seu carro", disse Siegel em uma entrevista no início deste ano. "Para as empresas, diminui o risco, reduz o custo, melhora o serviço ao cliente e diminui o correio postal indesejado e o spam."

Para aproveitar esses dados, as empresas têm um número de ferramentas de análise preditiva e software à sua disposição. > Ferramentas de análise preditiva e software

Para realmente aplicar a análise preditiva a uma empresa ou organização, é necessário um software especializado. Oferecido por uma ampla variedade de fornecedores, incluindo IBM, SAP e SAS, o software de análise preditiva é o que tritura os dados coletados para determinar as respostas específicas que uma empresa está procurando.

Embora cada oferta de software tenha capacidades e interfaces de usuário diferentes, premissa é a mesma. O software trabalha primeiro analisando todas as informações que uma empresa coleta. Isso inclui tudo, desde vendas e informações do cliente até produtividade dos funcionários e dados de mídia social.

O software então conecta esses dados em modelos preditivos. Usando algoritmos especialmente criados, os modelos são capazes de projetar tendências e problemas futuros, com base nesse comportamento passado.

Para empresas, os modelos podem ajudar a prever várias tendências de consumo para ajudar a impulsionar decisões de fornecimento e marketing, bem como tendências de produtividade dos funcionários para ajudar a melhorar a eficiência

Enquanto o software de análise preditiva costumava ser apenas uma opção para organizações maiores, desenvolvimentos recentes no software tornaram-no mais acessível para pequenas empresas. Essas opções de software, disponíveis em fornecedores - como o Emanio e o Angoss - são vendidas por um preço mais acessível e podem ser executadas em qualquer computador pessoal ou laptop, em vez de precisar ser instalado diretamente no servidor da empresa.

Exemplos de análise preditiva

Originalmente usada por grandes varejistas e instituições financeiras, a análise preditiva está sendo usada hoje por empresas de todos os setores e de todos os portes, com o objetivo de dar um salto na concorrência.

Segundo a IBM, as empresas podem usar a análise preditiva de diversas maneiras, incluindo:

Descobrir padrões e associações ocultas

Aprimorar a retenção de clientes

• Melhorar as oportunidades de venda cruzada por meio de ofertas e experiências personalizadas
• Maximize a produtividade e a lucratividade alinhando pessoas, processos e ativos
• Reduzir risco para minimizar exposição e perda
• Estender a vida útil do equipamento
• Diminuir o número de falhas de equipamento e custos de manutenção
• Concentre as atividades de manutenção em problemas de alto valor
• Aumente a satisfação do cliente
• Enquanto pesquisava como as empresas estavam usando a análise preditiva para melhorar sua organização, a consultoria Accenture descobriu vários exemplos específicos, incluindo como a Best Buy descobriu que menos de 10 Por cento de seus clientes foram responsáveis ​​por quase 45% de suas vendas. Isso levou a um redesenho de suas lojas para melhor atender aos hábitos de compra de seus clientes.
• A Accenture também descobriu que a rede de restaurantes italiana Olive Garden usava modelos analíticos preditivos para projetar as necessidades de alimentos e pessoal, o que levou a um negócio mais eficiente.

A popularidade da análise preditiva com negócios levou a outros tipos de organizações usando o software . Por exemplo, as empresas de saúde estão usando análise preditiva para prever como certas drogas e terapias serão recebidas pelos pacientes e ajudar os médicos a detectar melhor os sinais de alerta para doenças e doenças potencialmente fatais.

Outras organizações que usam análise preditiva são órgãos governamentais. Eles estão usando o software para ajudar a prevenir o crime, prestar serviços sociais e, em geral, atender melhor às necessidades de seus residentes. Por exemplo, a cidade de Chicago usou a análise preditiva para ajudar a reduzir um problema de receptáculo de lixo perdido. A cidade descobriu que as latas perdidas e roubadas estavam diretamente correlacionadas a quando os postes de luz estavam apagados.

Avançar para as empresas e organizações que não usam software analítico preditivo para ajudar a conduzir suas decisões vai se encontrar na minoria.

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