No mundo acelerado dos negócios, onde cada decisão pode definir o sucesso ou fracasso de uma empresa, a capacidade de tomar decisões informadas e ágeis é mais crucial do que nunca. E qual é a chave para essa vantagem competitiva? A tomada de decisões baseada em dados. Entre as ferramentas mais poderosas nesse cenário estão a análise preditiva e a análise prescritiva – duas abordagens que estão transformando como as empresas enxergam seu futuro.
Essas análises são amplamente aplicadas em setores como varejo, manufatura e tecnologia, auxiliando desde a previsão de demanda até a personalização da experiência do cliente. Empresas que integram essas análises em seus sistemas ERP e CRM conseguem não apenas identificar padrões e prever desafios, mas também definir estratégias mais eficazes para aumentar vendas, reduzir custos e melhorar a retenção de clientes.
Só para se ter uma ideia do poder desses instrumentos, segundo pesquisa da SAS mais de 80% dos profissionais de marketing tomam suas decisões com base em dados.
Neste texto, exploraremos como a análise preditiva e prescritiva podem ser utilizadas na prática para impulsionar a tomada de decisões, destacando seu impacto no desempenho empresarial e como integrá-las de forma eficaz em diferentes processos organizacionais.
Análise preditiva e prescritiva: qual usar e quando
A análise preditiva e a análise prescritiva são abordagens com plementares para tomada de decisão baseada em dados. A principal diferença entre elas está no foco de cada uma. Enquanto a preditiva busca antecipar eventos futuros, a prescritiva indica quais ações tomar a partir dessas previsões.
Análise preditiva: objetivos e exemplos
A análise preditiva é usada para fazer previsões sobre tendências ou eventos futuros e responde à pergunta: “O que pode acontecer no futuro?”
No contexto de vendas, a análise preditiva permite estimar tendências futuras com base em dados históricos. Se os registros dos últimos anos mostram que as vendas de freezers aumentam entre janeiro e março, é razoável prever que o mesmo padrão se repetirá no próximo ano. Essa previsão permite que a empresa se prepare melhor, ajustando estoques e planejando campanhas.
Em resumo a análise preditiva…
- Usa dados históricos para identificar tendências e padrões;
- Ajuda as empresas a tomar decisões informadas sobre o futuro;
- Pode ajudar as empresas a identificar problemas e desafios potencial.
Análise prescritiva: objetivos e exemplos
A análise prescritiva responde à pergunta: “O que devemos fazer a seguir?”. Ela leva em consideração todos os fatores possíveis em um cenário e sugere conclusões acionáveis.
Quer ver só um um exemplo prático do uso dessa análise no mundo dos negócios? Vamos imaginar que há uma previsão de que as vendas de smartphones aumentem significativamente na Black Friday. A partir dessa informação, uma empresa pode decidir adotar diferentes estratégias para maximizar os resultados.
Uma opção é lançar campanhas de e-mail marketing personalizadas para clientes que compraram modelos anteriores, incentivando o upgrade para uma versão mais recente. Outra possibilidade é testar preços promocionais progressivos, oferecendo descontos maiores para quem compra antes do pico da Black Friday, ajudando a distribuir melhor a demanda.
Essas decisões são baseadas em modelos preditivos de comportamento do consumidor e algoritmos de otimização de preços, garantindo que a empresa aproveite ao máximo a tendência observada.
Em resumo a análise prescritiva…
- Usa dados para desenvolver ações específicas para atingir os resultados desejados;
- Ajuda as empresas a determinar a melhor maneira de maximizar as oportunidades;
- Pode ajudar as empresas a otimizar processos complexos, como programação de produção;
Construindo um modelo preditivo no Power BI ou Python
Ter em apenas uma tela informações sobre o aumento ou diminuição de vendas, sazonalidade delas, aumento ou diminuição da margem de lucro, principais praças de venda e traçar correlações a partir desses dados.
Essa é a experiência que um decisor de negócios pode ter a partir da análise de dados preditivos formatados em boards por ferramentas como o Power BI ou Python. A seguir vamos falar um pouco sobre como construir esse painel de possibilidades nessas duas plataformas!
Passo a passo de como visualizar os dados de um modelo preditivo
A criação de um modelo preditivo no Power BI e no Python segue etapas semelhantes, mas com abordagens distintas. O Power BI foca na acessibilidade e integração com dados empresariais, enquanto o Python oferece maior flexibilidade e controle sobre a modelagem.
Modelo preditivo no Power BI
O primeiro passo é preparar os dados, garantindo que estejam limpos, completos e formatados corretamente. Isso pode envolver a remoção de valores ausentes, normalização de variáveis e transformação de colunas para facilitar a análise.
Com os dados prontos, basta abrir o Power BI Desktop e navegar até a guia Modelagem. Utilizando a opção “Quick Insights”, é possível explorar sugestões automáticas de previsões com base nos padrões identificados nos dados. Caso seja necessário um controle mais refinado, o Power BI permite configurar modelos preditivos manualmente.
Entre os modelos disponíveis, destacam-se:
- Previsão binária, usada para prever resultados com duas possibilidades, como se um cliente comprará ou não um produto;
- Regressão, utilizada para prever valores contínuos, como a estimativa de vendas para o próximo trimestre;
- Após a escolha do modelo, o Power BI divide os dados entre treino e teste, ajustando os parâmetros para minimizar erros e garantir maior precisão nas previsões. A etapa de teste e validação permite avaliar se o modelo está confiável antes de ser usado para tomada de decisão;
Por fim, as previsões são geradas e podem ser exibidas em dashboards interativos, ajudando na análise estratégica. Como os dados estão sempre mudando, é essencial monitorar o desempenho do modelo e treiná-lo novamente conforme novas informações chegam.
Modelo preditivo no Python
O processo em Python segue os mesmos princípios, mas oferece maior controle sobre a modelagem e ajustes nos algoritmos. A jornada começa com a preparação dos dados, onde bibliotecas como pandas são usadas para limpeza e transformação dos dados.
Com os dados estruturados, a próxima etapa é escolher o modelo adequado. Para previsões binárias, algoritmos como Regressão Logística e Random Forest são opções comuns. Já para prever valores contínuos, Regressão Linear ou Redes Neurais podem ser utilizadas.
Após definir o modelo, ele é treinado com um conjunto de dados e avaliado em dados de teste para medir sua precisão. Por fim, o modelo treinado pode ser usado para gerar previsões em novos dados. Se integrado a um dashboard no Power BI via Python Script, os insights podem ser visualizados de forma interativa, combinando a robustez do Python com a praticidade do Power BI.
Como realizar análises prescritivas com sistemas de ERP e CRM
A integração de insights prescritivos com sistemas ERP e CRM possibilita uma tomada de decisão mais ágil e estratégica, permitindo que empresas transformem dados em ações concretas.
O ERP coleta e centraliza dados operacionais, enquanto o CRM foca no relacionamento com o cliente. Quando enriquecidos com análises prescritivas, ambos os sistemas passam a sugerir recomendações inteligentes para otimizar processos e melhorar a experiência do cliente. A seguir veja os passos para essa integração:
Unificação e qualidade dos dados
Antes de integrar os insights prescritivos, é essencial garantir que os dados do ERP e CRM estejam limpos, padronizados e livres de duplicações. Técnicas como mineração de dados ajudam a identificar padrões ocultos que podem ser usados para previsões e otimizações.
Definição de Objetivos e KPIs
A análise prescritiva deve ser orientada por métricas-chave de desempenho. No ERP, isso pode incluir eficiência da cadeia de suprimentos e controle de custos. No CRM, métricas como CAC (Custo de Aquisição do Cliente) e CLV (Valor da Vida Útil do Cliente) ajudam a melhorar a retenção e segmentação de clientes.
Automação de Processos e Regras de Negócio
Os insights prescritivos podem ser incorporados diretamente nos fluxos de trabalho do ERP e CRM. Por exemplo, um ERP pode recomendar ajustes automáticos no estoque com base na demanda prevista, enquanto um CRM pode sugerir campanhas personalizadas para clientes em risco de churn.
Integração com Inteligência Artificial
Sistemas de ERP e CRM modernos permitem a incorporação de IA e machine learning para gerar previsões mais precisas. No ERP, isso pode significar prever falhas na cadeia de suprimentos. No CRM, IA pode analisar padrões de compra para sugerir ofertas personalizadas.
Visualização e Monitoramento Contínuo
A análise prescritiva deve ser acessível por meio de dashboards interativos, permitindo que gestores monitorem o impacto das recomendações em tempo real. A integração com ferramentas como Power BI facilita a criação de relatórios acionáveis que simplificam a tomada de decisão.
Com essa abordagem, empresas conseguem alinhar insights prescritivos ao seu ERP e CRM, tornando-se mais ágeis e eficientes na gestão de operações e no relacionamento com clientes.Quer saber mais sobre como olhar para os dados pode fazer toda a diferença entre o sucesso e o fracasso do seu negócio? Recomendamos a leitura do nosso artigo sobre DataOps.
