27/09/2019 •
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Modelo Preditivo: o que é, para que serve e como aplicá-lo?

 

Veja como é possível usar matemática para prever riscos e identificar oportunidades futuras para o seu negócio

 

 
 

Em tempos nos quais alguns termos, como Big Data, Data Lake, Machine Learning, etc, estão frequentemente em evidência, principalmente no mundo dos negócios, alguns outros conceitos surfam a mesma onda e passam a ser relativamente comuns, mesmo que não seja, por exemplo, uma discussão entre especialistas em TI ou Ciência de Dados. Este é o caso do Modelo Preditivo.

O que é Modelo Preditivo

Um Modelo Preditivo é, de forma simplificada, uma função matemática que pode ser aplicada a uma grande quantidade de dados soltos, para que seja possível a identificação de padrões que possam mostrar tendências futuras. É como se fosse possível prever com eficiência o futuro, de forma matemática, com probabilidade, estatística, etc.

O Modelo Preditivo usa dados, algoritmos estatísticos e técnicas de Machine Learning para identificar a probabilidade de resultados futuros, a partir de dados armazenados em um determinado histórico.

Para que serve um Modelo Preditivo

Ter um Modelo Preditivo bem feito e calibrado faz com que riscos e oportunidades sejam identificados com antecedência suficiente para a tomada de ação mais adequada. Os exemplos de uso são muitos, e vão desde a prevenção contra fraudes (como é o caso do modelo utilizado no Data Trust da ClearSale) e otimização de campanhas de marketing até melhorias em processos operacionais.

O Modelo Preditivo, em última análise, serve para embasar decisões, que tornam-se mais eficientes por serem realizadas de acordo com um cenário de necessidades específicas, já que o modelo é moldado às necessidades de quem o criou e o alimenta. Veja alguns exemplos de aplicações bem sucedidas de algum tipo de modelo preditivo:

Combate a fraudes

A análise preditiva é uma ótima ferramenta para a identificação de padrões que podem indicar ações fraudulentas e, a partir disso, emitir alertas ou ativar mecanismos de proteção capazes de barrar a tentativa de fraude em tempo hábil.

Risco de crédito

Toda e qualquer operação financeira envolve riscos. Conhecer estes riscos, no entanto, é o primeiro passo para uma empresa - principalmente se ela atuar no segmento financeiro - evitar problemas futuros e surpresas desagradáveis. Apesar de ser um trabalho grande e complexo, é um processo que pode ser otimizado com a aplicação de análise preditiva.

Marketing

Avaliar as chances de uma campanha dar o retorno esperado, estimar a eficácia de um projeto, identificar o momento certo para realizar uma ação, etc. Todos estes processos são sensivelmente melhorados e se tornam mais eficientes após a aplicação de um modelo preditivo bem acabado em alguma das etapas. 

Como criar um Modelo Preditivo

Para criar um modelo preditivo, algumas etapas precisam ser cumpridas. A primeira delas é coletar dados, pois os dados são as informações que darão base e sustentação para todo e qualquer modelo que se planeje criar. As fontes desses dados, no entanto, podem variar bastante, de acordo com modelo e segmento de cada negócio.

Depois disso, é preciso processar e analisar os dados coletados, para que seja possível identificar eventuais lacunas e iniciar o tratamento dos mesmos, aplicando Inteligência Artificial e Machine Learning para utilização de modelos estatísticos, em um processo que nada mais é do que uma estruturação.

Além disso, essas tecnologias também precisam ser aplicadas para o monitoramento e a calibração constantes dos modelos, fazendo com que os resultados gerados por eles nunca fiquem defasados.

É claro que, embora tenha sido colocado aqui de forma simplificada, este processo pode ser muito complexo. Até por isso que o uso de soluções inteligentes como o Data Trust da ClearSale são altamente recomendáveis, uma vez que oferecem os resultados desse tipo de análise de forma rápida, inteligente e extremamente segura.

Tipos de Modelos Preditivos

Basicamente, existem dois tipos de Modelo Preditivo, os supervisionados e os não supervisionados.

No primeiro caso, o modelo recebe dados de entrada e de saída para buscar relações entre eles e definir uma função matemática, que, obviamente, passará por validação posterior.

No segundo caso, o modelo recebe apenas dados de entrada para encontrar tendências e padrões.

Além disso, é importante ressaltar as diferenças existentes entre os modelos preditivo, descritivo e de decisão. Os modelos preditivos são aqueles utilizam dados do passado para prever comportamentos futuros, enquanto os modelos descritivos, por sua vez, ajudam a identificar relações entre dados. Já os modelos de decisão são usados para prever os resultados de decisões complexas de negócio, mapeando variáveis e apontando resultados possíveis.

Vantagens do Modelo Preditivo

Um Modelo Preditivo pode ajudar em praticamente todas as etapas da jornada do cliente e em todos os desafios da gestão de um modelo negócio.

Fazer uma análise preditiva eficiente é fundamental para prever riscos e perceber oportunidades. Não por acaso, cada vez mais organizações criam e alimentam um Modelo Preditivo capaz de alavancar lucros e trazer vantagem competitiva relevante.

Melhorias na assertividade de decisões estratégicas, atração de clientes, diminuição de custos, aumento de ROI e uma melhor gestão de riscos são outros bons exemplos do que se pode ter de ganho com o uso de um bom Modelo Preditivo.

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Jornalista responsável pela produção de conteúdo da ClearSale, é graduado pela Universidade São Judas Tadeu e pós-graduado em Comunicação Multimídia pela FAAP. Tem 10 anos de experiência em redação e edição de reportagens, tendo participado da cobertura dos principais acontecimentos do Brasil e do mundo. Renovado após seis meses de estudo e vivência no Canadá, aplica agora seus conhecimentos às necessidades do mundo corporativo na era do Big Data.