Alguns termos se tornaram comuns no mundo dos negócios: Big Data, Data Lake e Machine Learning são exemplos. Eles estão frequentemente em evidência e passaram a ser relativamente comuns, mesmo fora das discussões entre especialistas em TI ou Ciência de Dados. Assim também acontece com o modelo preditivo.
Com as rápidas mudanças pelas quais os negócios vêm passando, não existe mais espaço para tomar decisões baseadas em intuição. É preciso contar com dados. E o modelo preditivo é muito usado para embasar as definições corporativas e proteger as empresas com a prevenção à fraudes.
Vamos conversar mais sobre o assunto!
Um modelo preditivo é, de forma simplificada, uma função matemática que pode ser aplicada a uma grande quantidade de dados soltos. A ideia é evidenciar padrões capazes de apontar as próximas tendências. É como se fosse possível prever com eficiência o futuro, de forma matemática, com probabilidade e estatística.
Ele se baseia em algoritmos estatísticos e técnicas de Machine Learning para calcular probabilidades de resultados, a partir de dados armazenados em um determinado histórico.
Com um modelo preditivo bem-feito e calibrado, riscos e oportunidades são identificados com antecedência suficiente para tomar decisões mais acertadas. 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 —, otimização de campanhas de marketing, até melhorias em processos operacionais.
Em última análise, o modelo preditivo ajuda em uma tomada de decisão mais eficiente, por estar de acordo com um cenário de necessidades específicas, já que é moldado conforme as necessidades de quem o desenha e alimenta seus dados.
A seguir, veja alguns exemplos de aplicações bem sucedidas de modelos preditivos!
A análise preditiva é uma ótima ferramenta para identificar padrões que podem sugerir ações fraudulentas e, a partir disso, emitir alertas ou ativar mecanismos de proteção capazes de barrá-las em tempo hábil e combater a fraude. Na prática, essa antecipação ajuda a evitar exposições ou concessões que podem resultar em insegurança nos negócios.
E-commerces estão especialmente sujeitos a fraudes por conta da grande visibilidade que têm junto dos fraudadores. Conforme crescem, esse risco se amplifica. Se medidas de proteção não forem tomadas com antecedência, os prejuízos podem ser consideráveis.
Aqui, aliás, vale um alerta: a análise preditiva não pode ser aplicada uma única vez e esquecida. É preciso periodicidade e constância para a identificar de maneira mais eficiente pontos de vulnerabilidade a serem tratados.
Toda e qualquer operação financeira envolve riscos. Conhecê-los, no entanto, é o primeiro passo para uma empresa 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.
Assim como no combate a fraudes, o uso de sistemas computacionais e inteligência artificial voltados para o modelo preditivo pode ser muito eficiente nesse sentido. Além disso, ele também contribui com a compliance em empresas que se preocupam em garantir a conformidade e regularidade de todas as suas ações e escolhas.
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 esses são exemplos de processos que podem ser melhorados após a aplicação de um modelo preditivo bem acabado em alguma de suas etapas.
Em resumo, ele também auxilia na melhoria das estratégias de marketing. Com predições eficazes, realizadas sobre grandes quantidades de dados, pode-se estimar o comportamento e a reação dos clientes, o que ajuda na escolha das melhores ações.
Essa é uma forma eficiente de a empresa conhecer melhor seus consumidores, fazendo o marketing ficar mais efetivo nas sugestões e recomendações. O que, inclusive, tem reflexos diretos no relacionamento com o cliente e facilita a fidelização.
O gerenciamento mais seguro da relação entre oferta e demanda, que é a base de negócio, também é um benefício das predições. Elas permitem identificar momentos de aumento e baixa da demanda por determinado produto. Dessa forma, a empresa pode se preparar para alinhar a produção ou traçar estratégias para evitar quedas de faturamento.
Para criar um modelo preditivo, algumas etapas precisam ser cumpridas. A primeira delas é coletar dados. São eles que fornecem a base e sustentação para todo e qualquer modelo que se planeje criar. As fontes dessas informações, no entanto, podem variar bastante, de acordo com o segmento de cada negócio.
Depois disso, é preciso processar e analisar as informações coletadas, tratando-as e identificando eventuais lacunas. Aqui, Inteligência Artificial e Machine Learning são usados para criação de modelos estatísticos, em um processo de estruturação.
Além disso, essas tecnologias também precisam ser aplicadas para o monitoramento e a calibração constantes dos modelos, fazendo com que os resultados gerados nunca fiquem defasados.
Embora tenha sido colocado de forma simplificada, esse processo pode ser muito complexo. Por isso mesmo, o uso de soluções inteligentes como o Data Trust da ClearSale é altamente recomendável, uma vez que oferece os resultados desse tipo de análise de forma rápida, inteligente e extremamente segura.
Basicamente, existem dois tipos de modelos preditivos: os supervisionados e os não supervisionados.
No primeiro caso, o modelo recebe dados de entrada e de saída para buscar relações entre ambos, seguido por uma fase de treinamento e definição de uma função matemática, que passará por validação posterior para identificar seu nível de acerto.
Caso a taxa de acerto seja alta o suficiente, o modelo é validado e começa a ser usado na identificação de padrões e relações entre os dados disponíveis.
Esse tipo é utilizado com frequência para identificar perfis de clientes que estão mais propensos a cancelar serviços, por exemplo. Assim, a empresa pode pensar em estratégias de retenção específicas para esse público, reduzindo sua taxa de churn rate.
No segundo caso, o modelo recebe apenas dados de entrada para encontrar tendências e padrões existentes, a fim de prever repetições de ocorrências anteriores.
Em todo caso, para que as análises funcionem de forma eficaz, o volume de dados válidos (ou seja, completos e livres de erros) precisa ser significativo e o tipo de modelo preditivo deve ser adequado aos dados disponíveis e aos objetivos da empresa.
É importante salientar que existem outros modelos de análise de dados, além dos modelos preditivos já citados. Temos também o modelo descritivo e o de decisão. Entenda melhor do que se trata cada um.
Como já explicamos, os modelos preditivos se utilizam de informações de eventos passados para prever comportamentos de clientes por meio da detecção de padrões, mesmo os mais sutis, dentro dos dados analisados.
São utilizados sobretudo para transações em tempo real, ajudando a identificar, por exemplo, clientes que apresentarão mais dificuldades no pagamento, maior propensão a fraudes ou desistências do serviço.
Aqui, um ponto que merece destaque é que, antigamente, ações similares às do modelo preditivo levavam muito tempo para serem concluídas, uma vez que deviam aguardar uma longa fase de coleta e análise. Agora, com a tecnologia disponível, é possível prever tendências de maneira muito mais ágil e eficiente.
Já os modelos descritivos são úteis para identificar relações, seja entre usuários ou produtos. Esses modelos são aplicáveis na categorização de clientes — quando se quer desenvolver ações de marketing com base em dados — ou na identificação de potenciais clientes para prospecção.
Algumas empresas optam por trabalhar seus clientes por segmento, o que é muito interessante para melhorar a experiência do consumidor ao fazer abordagens específicas de acordo com o perfil individual, realizando contatos e oferecendo produtos de forma mais relevante.
Esse tipo de modelo é aplicado com base no comportamento dos consumidores e é utilizado para prever o resultado de decisões de negócio mais complexas. Mapeando todas as variáveis envolvidas em um processo de tomada de decisão para identificar os possíveis resultados.
Com ele, a empresa pode simular diferentes cenários de um processo decisório, considerando fatores econômicos externos e internos. Assim, o modelo de decisão ajuda a indicar qual cenário é mais favorável para alcançar os objetivos do negócio.
Para utilizar o modelo preditivo, é preciso executar uma série de etapas, não importando qual seja o método para se chegar à função matemática. Ou seja, as etapas serão as mesmas em todos os casos.
O passo inicial é a coleta de dados, que devem ser filtrados e preparados para o uso, com o cuidado de garantir que não haja erros. Essa preparação consiste em deixá-los facilmente acessíveis e organizados para a compreensão facilitada do algoritmo. Se isso não for feito de forma adequada, o erro de análise vai se propagar por toda a extensão do processo, levando a uma resolução equivocada.
Na sequência, é feito o processamento dos dados, que serão analisados pelo algoritmo, produzindo os resultados. Essa etapa pode usar inúmeras técnicas matemáticas e estatísticas a serem escolhidas de acordo com o problema.
Quando os resultados forem gerados, deve ser feita a sua confirmação, para garantir que eles são precisos ou suficientemente bons para que o modelo preditivo seja adotado. Ou seja, essa é uma avaliação de qualidade, para validação do modelo.
Em resumo, pode-se dizer que as etapas são:
O modelo preditivo é extremamente útil em todas as fases da jornada do cliente e em todos os desafios da gestão de um modelo de negócio. Entre suas principais vantagens, podemos citar:
Isso tudo dá ao negócio uma grande vantagem competitiva, por isso o modelo preditivo tem crescido grandemente em popularidade de uso. Ele é fundamental para a prevenção de riscos e alavancagem de vendas e lucros.
A análise preditiva está intimamente ligada ao modelo preditivo. Ou seja, trata-se da organização e extração das informações valiosas guardadas nos dados históricos, com a intenção de decidir as melhores ações para prever cenários de sucesso.
A base das análises preditivas são os métodos de ciências de dados, estatística e inteligência artificial. Em resumo, as ferramentas computacionais avançadas e os modelos matemáticos mais robustos.
Além da análise preditiva, podemos citar as análises:
A predição também é feita com base em identificação de padrões, que denotam correlação entre fatos. Podemos exemplificar da seguinte forma: dado um determinado cenário, quando ocorre fato A, a consequência direta é sempre B. Assim, com um certo grau de certeza (a probabilidade), podemos prever que da próxima vez que A acontecer, a empresa já deve se preparar para B.
Muito úteis na prevenção de fraudes, as análises preditivas são essenciais para identificar e tratar vulnerabilidades e permitir ações capazes de evitar tentativas de golpes .
Graças ao advento do Big Data, novas ferramentas mais robustas e eficientes estão surgindo para tratar com muita capacidade esse tipo de informação.
Diante de mercados instáveis e concorrências pesadas, é muito importante ter uma visão ampla e clara sobre as variáveis às quais uma empresa está sujeita, para avaliar os diferentes cenários possíveis e ajustar as ações em qualquer uma das situações. Essa é a principal vantagem da predição: produzir conhecimento capaz de permitir decisões seguras e acertadas, otimizando o uso de recursos e reduzindo desperdícios, para aumentar a lucratividade.
Agora, você já sabe o que é o modelo preditivo e como ele pode garantir segurança para sua empresa, além de ajudar a alavancar resultados e melhorar ações de marketing. Aplicar esse tipo de análise é uma forma de melhorar a gestão, tornando-a mais direcionada para a segurança e sustentabilidade.
Quer saber o que mais você pode levar de bom à sua empresa para fortalecê-la? Confira algumas inovações tecnológicas extremamente importantes no combate às fraudes!
Por fim, conheça um pouco mais do Data Trust no vídeo a seguir: