Já pensou se a equipe de comunicação da sua empresa fosse capaz de prever o futuro? Sem sombra de dúvida, seria um passo e tanto para a estratégia e o planejamento de assessoria de imprensa ou equipe interna da empresa ganharem destaque no mercado. Um caminho para esse objetivo é a análise preditiva.
O que pode até parecer coisa de filme, se torna totalmente real. Através dos processos certos, a melhor tecnologia e uma equipe capacitada, é possível ter pelo menos uma previsão das consequências e respostas de determinadas iniciativas.
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Com o avanço exponencial e o surgimento de novas soluções tecnológicas, além de diversas informações disponíveis, criamos algo muito semelhante às previsões do futuro. Essa combinação é o que chamamos de análise preditiva.
Por meio dela, empresas podem identificar tendências e se preparar para as oportunidades e os riscos que são identificados. Isso acontece devido a poderosas técnicas de estatísticas, aplicações de Inteligência Artificial e, claro, uma boa equipe de comunicação, que permite que as tomadas de decisões sejam mais assertivas.
Nesse artigo, falaremos sobre a importância da análise preditiva e por que ela deve ser incluída na sua rotina, vamos lá?
A importância da análise preditiva
Segundo dados da Predictive Analytics Market by Software for Customer & Channel, da Zion Market Research, o mercado de análise preditiva deve movimentar aproximadamente US$ 10,95 bilhões de dólares até o fim de 2022?
A importância dessa estratégia corporativa está em antecipar vários momentos do mercado e da própria marca para que a mesma evite riscos e oportunidades de crescimento. Uma pesquisa do instituto norte-americano EverString revelou que 91% dos profissionais de marketing já utilizam, ou pretendem utilizar, o marketing preditivo.
Em um mundo onde o avanço tecnológico deixa tudo cada vez mais competitivo, essa ferramenta é um diferencial. Tudo isso graças ao avanço tecnológico e o desenvolvimento da cultura de dados nas empresas. Mas lembre-se: tecnologia não é mágica.
A análise preditiva pode antecipar situações com base em tendências identificadas pelos dados. No entanto, é fundamental contar com uma equipe preparada e capacitada para processá-los e transformar essa quantidade de informações em insights.
Exemplos de análise preditiva
Quando vamos fazer uma compra online em sites de grandes empresas do mercado, como a Amazon ou Americanas, geralmente tem uma área do carrinho com um texto mais ou menos assim: “Clientes que adquiriram esse produto também gostam desses aqui…”.
Isso é apenas um exemplo do resultado de uma análise preditiva. O recurso pode ser utilizado para recomendações de produtos que aumentarão o valor médio gasto nas compras pelos clientes. Para além da previsão de oportunidades de investimento e novos negócios, a análise preditiva é muito utilizada para analisar riscos e ameaças.
Na área de logística, por exemplo, é possível fazer um monitoramento de todo trajeto do caminhão, desde o momento que sai da empresa até a entrega. São coletadas informações sobre as condições do veículo, se houve algum imprevisto no caminho e falhas mecânicas.
Esse levantamento de dados é cruzado com as inspeções feitas via checklist nos pontos de carga e descarga e, a partir daí, com a análise preditiva, construindo cenários que antecipem riscos e eventuais perdas financeiras na operação da empresa.
Quais recursos utilizar na análise preditiva?
Como já mencionamos, a análise preditiva só acontece se for baseada em dados. Existem muitas soluções que podem ser utilizadas para essa finalidade. Veja algumas a seguir:
Lead Scoring
É uma técnica de qualificação de leads. Com base em pontuações, é possível prever qual a probabilidade de um potencial cliente realmente se tornar um consumidor da marca. Entre as vantagens de usar a técnica de Lead Scoring no marketing preditivo estão:
- Direcionamento de esforços
- Encurtamento do ciclo de vendas
- Diminuição da taxa de churn (métrica que indica o quanto sua empresa perdeu de receita ou clientes).
Inteligência Artificial
A inteligência artificial é um recurso que possibilita que imite a inteligência humana para realizar tarefas feitas por pessoas. De maneira resumida, essa tecnologia permite sistemas e computadores pensar e agir da mesma forma que os seres humanos.
A principal aplicação da IA no marketing preditivo é melhorar a produtividade, com a realização automática de atividades repetitivas.
Machine Learning
A tecnologia capacita sistemas a acessarem, analisarem e interpretarem dados para automatizarem respostas. Parte importante da Inteligência Artificial, a solução pode ser definida como a habilidade de uma máquina de identificar padrões de dados e as suas conexões e, com isso, aprender com eles.
Essa tecnologia pode ser utilizada em sistemas de comparação, como para indicar produtos aos clientes tendo como base os seus padrões de comportamento.
Big Data
É o termo em Tecnologia da Informação (TI) que trata sobre grandes conjuntos de dados que precisam ser processados e armazenados. O conceito do Big Data se iniciou com os 3 Vs:
- Velocidade
- Volume
- Variedade
A ideia é que os dados gerados por um negócio sejam analisados de forma automatizada para servirem de base para tomadas de decisões.
A análise preditiva só é possível com um bom monitoramento
Como vimos ao longo do artigo, todo o processo de inteligência de dados para realizar uma boa análise preditiva gira em torno do monitoramento a partir dos dados! A Knewin oferece diversas soluções que podem te ajudar nesse sentido!
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