Modelagem preditiva: como impacta os resultados de forma positiva?

As empresas que desejam dar um passo à frente dos seus concorrentes precisam prever tendências de mercado, assim como padrões de consumo. Os avanços tecnológicos ocorridos nos últimos anos já permitem esse tipo de procedimento.

Diante de tal cenário, surge uma ferramenta capaz de auxiliar inúmeros negócios em diferentes setores. Ao longo deste texto, você entenderá melhor de que forma uma companhia pode ser beneficiada pela modelagem preditiva.

Ficou interessado no tema? Continue a leitura e fique por dentro!

O que é modelagem preditiva?

Assim como o nome sugere, a modelagem preditiva consiste no uso de estatísticas e dados que são úteis na obtenção de informações estratégicas dentro de uma organização. Praticamente tudo o que você imaginar pode ser utilizado. Diagnósticos precoces de enfermidades e lucros corporativos são apenas alguns exemplos.

É impossível não falar da importância do Big Data e da Inteligência Artificial. O primeiro tem, por intuito, transformar dados muitas vezes disformes em informação útil. Já o segundo é um mecanismo primordial dentro da modelagem preditiva, uma vez que usa técnicas estatísticas que auxiliam os computadores a construírem modelos de predição.

Exemplo de modelagem preditiva

Considere o seguinte exemplo: você deseja identificar o interesse de uma base de clientes por um determinado produto que será lançado pela sua empresa no ano seguinte. A modelagem preditiva será realizada em torno de uma pergunta central: quais serão as preferências desses consumidores no intervalo de um ano? Dessa forma, faz-se a observação tomando um ano por base. A cada ano, o modelo deve ser validado.

Os dados que alimentam um modelo preditivo podem ser oriundos de:

• CRM (Customer Relationship Management);
• atendimento ao cliente;
• marketing digital e publicidade;
• pesquisa ou votação;
• dados econômicos;
• dados demográficos;
• tráfego na Internet;
• dados de máquina, como telemetria e sensores.

Qual a aplicação da modelagem preditiva?

Entre as análises de dados existentes, a preditiva é a que mais utiliza o objeto de estudo deste texto. Acompanhe os subtópicos a seguir para conhecer as principais aplicações da modelagem preditiva.

Análise de RH

Para o setor de Recursos Humanos, é sempre desejável aprimorar continuamente processos de contratação e retenção de colaboradores. Na prática, a modelagem preditiva pode ser utilizada na hora de prever problemas futuros com razoável precisão. Algumas dessas previsões incluem:

• entre os candidatos a uma vaga na empresa, é possível prever quem terá um melhor desempenho;
• prever quais são os comportamentos que impactam no alto desempenho dos colaboradores;
• avaliar o trabalho dos gerentes;
• estabelecer uma correlação entre comportamento e alto desempenho;
• saber previamente quais colaboradores têm mais propensão a permanecer na companhia.

Prevenção de perda de clientes

Empresas sempre estão dispostas a procurar meios para a retenção dos seus clientes. Nesse sentido, a modelagem preditiva se faz útil pois auxilia na identificação prévia de fatores que podem acarretar a perda de clientes. Não é novidade que o custo de atrair um novo comprador é maior do que para reter. Logo, é possível concluir que modelos de predição impactam na redução de custos do negócio.

Vale ressaltar, no entanto, que esses modelos preditivos requerem duas coisas: um volume satisfatório de dados para que sejam feitos os cruzamentos e correlações, e o chamado CRM (Customer Relationship Management), ou central de relacionamento com o cliente.

Medicina

Uma das principais aplicações dos modelos de predição na medicina é o diagnóstico. A empresa britânica Quantum MDx desenvolveu uma ferramenta chamada Q-Poc, em que a modelagem preditiva aplicada permite que, em apenas 20 minutos, um diagnóstico seja feito. Dessa forma, o tempo de espera dos pacientes passa a ser menor, além de evitar o risco de parecer errado por parte dos médicos. 

Manutenção preditiva

Em setores de automóveis e manufatura, por exemplo, existe uma preocupação recorrente com a redução de custos do negócio. Tais empresas desejam saber a hora certa de prestar a manutenção em seus maquinários, no intuito de evitar atrasos na linha de produção.

Finanças e bancos

Instituições bancárias podem utilizar a modelagem preditiva para evitar fraudes financeiras. Por meio de uma análise baseada em dados de histórico dos usuários, como localização, é possível que a instituição saiba se tem alguém usando de má fé com algum cliente do banco. Com isso, o usuário pode ser notificado para que tome as devidas providências.

Valor vitalício do cliente

Além de querer vender de forma recorrente, as empresas também têm interesse na elevação do ticket médio do cliente. Com a modelagem preditiva, é possível prever quais consumidores estarão mais propensos a comprar com frequência. Com essas informações em mãos, ficará mais fácil traçar ofertas segmentadas e personalizadas para esses compradores.

Otimização logística

A logística é um setor que, se não estiver bem organizado e otimizado, pode ser uma fonte de muitos problemas, como atraso na entrega de mercadorias. Dado o contexto, uma das formas de utilizar a modelagem preditiva é na determinação das rotas traçadas pelos transportes de carga. Dessa forma, não só a entrega dos produtos será mais rápida, como também haverá uma economia de combustível.

Sistemas de apoio à decisão

Também conhecidos por DSS (Decision Support Systems), esses sistemas são responsáveis pela organização, compilação e apresentação de dados, que são úteis na resolução de problemas. Alguns exemplos de modelagem preditiva aplicada à DSS são mapas espaciais e dashboards financeiros.

Os dados em uma modelagem preditiva são divididos em três grupos: treinamento; validação e conjunto de testes, com a ressalva de que é preciso coletar e tratar os dados durante o período de um ano.

Quer aplicar a modelagem preditiva em seu negócio? O primeiro passo é contar com uma plataforma para o desenvolvimento de software especializado que pode ajudar você a obter melhores resultados e reduzir custos de operação.

A modelagem preditiva é um instrumento de grande importância para as empresas que desejam ser mais competitivas. Uma vez que fornece informações de caráter preditivo sobre padrões e tendências do futuro, é possível obter muitos benefícios, como redução de custos e decisões empresariais mais acertadas.

Agora que você entendeu como a modelagem preditiva pode ajudar, entre em contato conosco e conheça mais as soluções do Cronapp!