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Veja com a análise preditiva pode ser uma ferramenta essencial em um ambiente competitivo

Durante meus estudos em meu MBA de Business Intelligence, escrevi um artigo acadêmico destacando a importância da análise preditiva nas organizações. Este post é uma fração desse artigo, focando nas etapas de implantação de análise preditiva nas vendas através da integração com Business Intelligence (BI).


A análise preditiva é um ramo de análise avançada que utiliza técnicas estatísticas, matemáticas e computacionais para prever futuros eventos ou resultados. Ao analisar dados históricos e atuais, criamos modelos que podem prever com precisão o que é provável que aconteça no futuro em um determinado contexto. É desafiador criar uma análise preditiva voltada para vendas, mas não é impossível. O processo é complexo, mas com o conhecimento e estratégias corretas, pode-se desenvolver uma análise que irá melhorar a eficácia e eficiência das vendas, permitindo uma tomada de decisão baseada em dados mais informada e estratégica.


Como funciona a Análise Preditiva?

  1. Coleta de Dados: A análise preditiva começa com a coleta de grandes volumes de dados históricos e atuais.

  2. Análise de Dados: Os dados são examinados para identificar padrões e relações que possam explicar o comportamento passado. Nesta etapa é fundamental o uso de Data Quality para garantir que nenhum número seja superestimado.

  3. Modelagem e Predição: Usando algoritmos de aprendizado de máquina, estatísticas, ou outras técnicas, um modelo preditivo é construído para entender a relação entre os dados e o que se deseja prever. O modelo é aplicado a novos dados para fazer previsões sobre futuros eventos ou resultados.

  4. Monitoramento: O modelo é constantemente atualizado e ajustado para refletir novos dados e tendências.

Uma boa referência para modelagem está no livro "The Elements of Statistical Learning" escrito por Trevor Hastie, Robert Tibshirani, e Jerome Friedman. Um verdadeiro legado sobre o assunto.


Imagem encontrada no artigo https://dnx.ink/l/bc7d4391. Disponível em 07/08/2023


Primeiros passos para Análise Preditiva voltado para vendas

  1. Coleta de dados de vendas: Dados históricos de vendas, informações do cliente, dados geográficos, dados de mercado e cenários econômicos.

  2. Análise de padrões: Os dados são analisados para identificar padrões e tendências que podem influenciar futuras vendas.

  3. Modelagem preditiva: Modelos estatísticos ou de aprendizado de máquina são desenvolvidos para prever vendas futuras com base em padrões identificados.

  4. Implementação: Os modelos são implementados em ferramentas de BI, permitindo que as equipes de vendas e marketing acessem previsões em tempo real.

  5. Monitoramento: O desempenho do modelo é constantemente monitorado a fim de identificar ajustes necessários.

  6. Ajuste: Este último item deve ser uma atividade constante. É neste ponto que, normalmente, está o erro de muitas organizações, que, com base de análises passadas, não revisam as métricas e os modelos estatísticos.



Imagem exemplo de um dashboard simples de previsão de faturamento, encontrado no endereço https://dnx.ink/l/5a1ce42e. Disponível em 07/08/2023


Modelagem Preditiva nas Vendas

A modelagem preditiva envolve a criação de um modelo matemático ou estatístico que pode prever um resultado futuro com base em dados históricos e atuais. No contexto de vendas, essa modelagem busca prever aspectos como vendas futuras, comportamento do cliente, tendências de mercado, entre outros. O processo envolve várias etapas, muitas extremamente complexas como:

  • Seleção de variáveis: A seleção de variáveis adequadas é essencial para a precisão do modelo. Essas podem incluir dados históricos de vendas, informações demográficas do cliente, condições de mercado, sazonalidade, preço dos produtos, dados de marketing, entre outros. Identificar as variáveis corretas é vital para capturar os padrões subjacentes que influenciam as vendas.

  • Escolha do algoritmo: Dependendo dos dados e do que se deseja prever, diferentes algoritmos podem ser aplicados. Os modelos lineares podem ser úteis para relações simples, enquanto algoritmos de aprendizado de máquina mais complexos, como florestas aleatórias ou máquinas de suporte vetorial, podem ser necessários para relações não-lineares e interações multifatoriais.

  • Treinamento do modelo: O modelo é "treinado" usando um conjunto de dados históricos, onde as relações entre as variáveis são aprendidas. A qualidade do treinamento pode ser avaliada através de métodos como validação cruzada, que ajuda a garantir que o modelo generalize bem para novos dados.

  • Validação e Teste: Após o treinamento, o modelo é validado e testado com um conjunto de dados separado. Isso ajuda a avaliar o quão bem o modelo está realizando previsões fora da amostra de dados em que foi treinado.

  • Implementação e Integração com BI: Uma vez validado, o modelo pode ser implementado em sistemas de Business Intelligence (BI), onde pode ser usado em tempo real para apoiar a tomada de decisões. A integração com ferramentas de BI permite que as equipes de vendas e marketing apliquem insights de forma ágil e eficaz.


Ciclo de Modelagem de Dados em ML. Encontrado em https://dnx.ink/l/9080fa0c. Disponível em 07/08/2023


Benefícios para as Vendas

  • Previsão de Tendências: Identificação de oportunidades de mercado e riscos potenciais, ajudando na tomada de decisões.

  • Segmentação de Clientes: A análise preditiva pode ajudar a segmentar clientes de forma mais eficaz, identificando aqueles mais propensos a comprar.

  • Otimização de Preços: Através da análise de sensibilidade de preços, as empresas podem definir preços ideais para maximizar lucros.

  • Gestão de Inventário: Prever a demanda futura ajuda na gestão de estoques, evitando excessos ou escassez de produtos.

  • Melhoria na Eficiência de Marketing: Campanhas de marketing podem ser mais bem direcionadas, com mensagens personalizadas para diferentes segmentos de clientes.

Conclusão

A análise preditiva voltada para vendas é uma ferramenta essencial no ambiente competitivo de hoje. Ela permite que as empresas olhem além dos números de vendas passadas e se antecipem às tendências, oferecendo uma abordagem mais proativa e orientada a dados para a gestão de vendas. Com a aplicação correta, ela pode levar a uma maior eficácia nas vendas, melhor alinhamento com as necessidades dos clientes e, em última análise, um aumento nos lucros.


Caso haja interesse de implantar a análise preditiva em sua organização, me procure que terei prazer em bater um papo e elucidar sobre cenários, inclusive outras técnicas mais simples de implantar como RFV, Análise de Cesta de Compras, LTV, Teste A/B, entre outras.


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