Como usar a análise preditiva para inovar e ampliar os seus negócios

Num cenário em que estamos cada vez mais cercados de informações, por que não utilizá-las a nosso favor e tentar, com base em dados, prever o futuro para alavancar os negócios? É o que nós da A10, consultoria especialista em análise preditiva, big data e data analytics, oferecemos. Afinal, não há nada melhor para um bom gestor do que conseguir mensurar dados, prever tendências do mercado e identificar oportunidades.

A análise preditiva nada mais é do que uso de algoritmos estatísticos e machine learning para antecipar resultados futuros com base em dados históricos. Parece ficção científica, mas esta ferramenta já é uma realidade e está revolucionando o mercado, fazendo diferença na tomada de decisão sobre negócios. Por isso, as organizações estão investindo cada vez mais em soluções digitais e plataformas de Big Data. Afinal, o mercado logo não terá espaço para empresas que têm medo de serem inovadoras.

 Exemplo de sucesso no uso de análise preditiva

Uma das empresas que se tornou um case de sucesso no uso de volumes gigantescos de dados para alcançar melhores resultados de vendas foi o Grupo GPA, dono do Pão de Açúcar e do Extra. Este foi o quarto cliente no mundo a implementar o Cloudera, poderosa plataforma de grande alcance para análise de dados em grande volume. 

Essas duas grandes redes supermercadistas já possuíam há 18 anos um programa de fidelidade do cliente. E resolveram utilizar essa valiosa bagagem de informações – que revela muito sobre o perfil do cliente – para prever comportamentos e estimular o consumo de determinados produtos. 

Além de gerar aumento de receita, o uso destes dados permitiu personalizar ofertas com base no perfil de compra de cada consumidor, melhorando desta forma também a experiência do cliente. De acordo com dados da Folha de São Paulo, este novo programa do Grupo GPA atingiu só no primeiro mês 1 milhão de downloads. 

Ainda segundo a Folha, este número subiu para 4 milhões em um semestre, e a quantidade de vendas identificadas no caixa aumento de 69% para 80% na rede Pão de Açúcar e de 37% para 44% no Extra.

Para entender melhor como funciona o programa, veja esse exemplo: se um cliente compra fraldas, pressupõe-se que ele tenha interesse em outros produtos para recém-nascidos. Com base nesta informação a rede supermercadista investe em ações promocionais voltadas para este perfil de cliente. 

Nova call to action para análise preditiva

 Insights sobre produtos e subsídios para tomada de decisão

 O objetivo do uso deste tipo de tecnologia é ir além das estatísticas e fornecer uma melhor avaliação sobre o que vai acontecer futuramente. O resultado é a geração de novos insights sobre produtos, mercados, vendas, informações como ticket médio e outros tantos dados que fazem a diferença na tomada de decisão.

O diferencial no uso da análise preditiva é que ela apoia as organizações a tomarem decisões olhando para o futuro e não apenas para o que já passou. Os dados permitem a criação de modelos preditivos, de acordo com cada negócio, e ajudam a prever necessidades e problemas do mercado, com a intenção de antecipar soluções.

 Cabe a cada empresa buscar uma solução de big data e analytics, assim como fez o Grupo GPA para alcançar objetivos, que podem variar entre:

  • qualificar a base de clientes; 
  • identificar tendências;
  • entender melhor seu mercado;
  • decidir pela continuidade ou não de um produto ou serviço.

Com uma solução tecnológica, é possível o cruzamento de dados com plataformas já existentes, como o Facebook, por exemplo. Uma das grandes dores que o Big Data tenta resolver é o dado não estruturado. Por exemplo, as informações que podem estar contidas em um vídeo postado na rede social. 

Neste sentido, é possível também fazer a análise da reputação de uma marca por meio do monitoramento online, em tempo real, para identificar pontos forte e até mesmo conter o impacto negativo de possíveis crises. 

Outro uso frequente de analytics é a análise em 360º da empresa, o que favorece a identificação de riscos de fraude. Um banco, por exemplo, por meio da análise preditiva de dados pode identificar qual cliente tem uma predisposição maior a consumir um determinado serviço de crédito. 

As aplicações da análise preditiva para insights sobre produtos, serviços e outros aspectos de negócio são inúmeras. O valor da análise de dados para embasar a tomada de decisão das empresas aumenta de forma significativa ao passo que a geração de dados também só aumenta.

Para saber mais sobre o tema, continue acompanhando nosso blog.

CTA banner de análise preditiva

COMPARTILHE