Análise preditiva: o que é e como as empresas a usam para tomar decisões
Ferramentas de análise preditiva permitem que empresas usem seus dados para prever cenários e identificar tendências
Quando lançar determinado produto? Qual estratégia de marketing adotar para o próximo semestre? Aumentar o quadro de funcionários agora ou esperar mais um pouco? Será que vale a pena financiar aquele projeto? Essas e tantas outras questões fazem parte da rotina de muitas empresas. Mas como tomar a decisão certa? Não tem bola de cristal que ajude, mas existe tecnologia: a análise preditiva.
Não pense que essa é uma mera expressão da moda. Tendo como base o machine learning e uma grande quantidade de dados, a análise preditiva vem ajudando companhias de diversos setores a tomar decisões adequadas para os seus negócios e definir quais estratégias adotar sob determinadas circunstâncias. Como? A gente conta para você nos próximos parágrafos.
O que é análise preditiva?
Apesar de a análise preditiva ser bastante discutida atualmente, o conceito em si é antigo: é possível encontrar referências para o assunto que remetem à década de 1980. A grande diferença para o cenário atual é que, hoje, contamos com um poder computacional muito maior que o daquela época. Além disso, o volume de dados aumentou exponencialmente nos últimos anos.
Temos, então, condições bastante propícias para a análise preditiva. Mas o que chega a ser isso? Basicamente, estamos falando de sistemas que analisam conjuntos específicos de dados — muitas vezes em proporções gigantescas — para prever cenários ou tendências para futuros próximos ou relativamente distantes. Com isso, a empresa pode se preparar para condições adversas ou ganhar tempo para se adequar a circunstâncias desafiadoras.
É como se a tecnologia fosse capaz de prever o futuro. Mas não há nenhuma mágica aqui. O segredo está na obtenção e aproveitamento de dados. Atualmente, qualquer empresa com uma estrutura tecnológica decente pode visualizar a situação de suas operações com precisão. Mas isso diz respeito ao passado e ao presente. O que a análise preditiva faz é identificar padrões nos dados que apontam para tendências, mudanças no mercado, novos hábitos de consumo e assim por diante.
Como a análise preditiva funciona?
Há várias abordagens possíveis, mas, via de regra, o conceito se baseia na criação de um modelo preditivo, ou seja, de uma função matemática que, quando aplicada sobre os dados, vai dar uma previsão sobre um problema.
Como exemplo, um laboratório farmacêutico pode aplicar um modelo preditivo sobre o seu histórico de pedidos para decidir se deve ou não aumentar a produção de determinado medicamento no próximo inverno considerando as estimativas climáticas para o período (uma estação mais rigorosa, mais seca, mais chuvosa, enfim).
De modo semelhante, empresas podem usar modelos preditivos para saber se certo produto tem boas chances de sucesso, se a troca de fornecedores pode agilizar o ciclo de produção, se uma mudança de embalagem vai ser bem recebida pelos consumidores e por aí vai.
Neste ponto, vale frisar que o machine learning (ou aprendizado de máquina) pode exercer papel crucial na análise preditiva. Como? O machine learning é um sistema que modifica o seu comportamento autonomamente com base em padrões encontrados em conjuntos de dados. Por conta disso, é comum que algoritmos do tipo sejam desenvolvidos ou adaptados para atuar especificamente em análises preditivas.
Exemplos de uso de análise preditiva
Você já deve ter percebido que as aplicações para análise preditiva são as mais diversas. Aqui vão alguns exemplos que mostram como companhias de várias partes do mundo, incluindo o Brasil, estão usando o conceito para tomar decisões, prever comportamentos ou identificar tendências:
Combate a fraudes: tentativas de fraude em sistemas bancários ou de pagamentos acontecem o tempo todo, especialmente no que diz respeito a operações com cartão de crédito. A análise preditiva pode identificar padrões que correspondem a ações desse tipo e, assim, emitir alertas ou ativar mecanismos de proteção;
Risco de crédito: bancos e instituições financeiras precisam avaliar os riscos de cada operação de financiamento ou crédito. Esse é um trabalho complexo, mas que pode ser otimizado sensivelmente com sistemas de análise preditiva. Mecanismos semelhantes podem ser usados por seguradoras para definir valores de apólices ou prêmios;
Eficácia de tratamentos médicos: qual a eficácia de uma nova abordagem terapêutica? Laboratórios e instituições especializadas precisam fazer estudos e testes exaustivos para encontrar a resposta, mas é possível agilizar esse processo com análises preditivas que consideram parâmetros genéticos, condições ambientais, fatores comportamentais, faixa etária, entre outros;
Estratégias de marketing: departamentos e agências de marketing, inclusive de pequeno porte, usam a análise preditiva para avaliar as chances de uma campanha dar o retorno esperado, estimar a eficácia de um projeto de fixação de marca, identificar o momento certo para realizar uma ação, entre outras estratégias.
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Tão importante quanto obter dados é saber aproveitá-los. A análise preditiva contribui para isso de um modo que muitas empresas nem sequer sabiam que era possível. Não que esse tipo de sistema seja à prova de falhas. Mas os números traçados nas análises costumam ser consistentes por terem como base o histórico de dados do próprio negócio.
É como se a tecnologia revelasse o futuro lançando um olhar sobre o passado. E não estamos falando de um recurso para poucas empresas: praticamente todos os ramos de atividade podem se beneficiar da análise preditiva.
