Modelos preditivos: para que servem e quais são os diferentes tipos?

Na busca por diferenciais competitivos, muitas empresas têm investigado novas oportunidades capazes de proporcionar benefícios para o negócio. Nesse cenário, diversas companhias têm investido nos modelos preditivos para retomar seu crescimento.

O objetivo da solução é desligar a tomada de decisões da intuição — que não agrega muito em um cenário volátil como o atual — e embasá-la em dados obtidos a partir de análises preditivas.

Quer saber mais sobre o assunto e entender como funcionam os modelos preditivos? Continue a leitura e tire suas dúvidas!

O que é um modelo preditivo?

Inicialmente, é necessário compreender do que se trata um modelo preditivo. De forma simplificada, ele consiste em uma função matemática que, quando aplicada a uma massa de dados, é capaz de identificar padrões e oferecer uma previsão do que pode ocorrer.

Para que serve o modelo preditivo?

Os modelos preditivos, em geral, servem para identificar padrões e mostrar o que pode acontecer de acordo com os dados analisados. Entretanto, devido aos diferentes tipos de análises preditivas que existem, o objetivo específico de uma análise de dados pode variar de acordo com as intenções da empresa.

Ao identificar padrões em dados estruturados e não estruturados, o modelo preditivo serve para embasar tomadas de decisões, que tornam-se mais assertivas por serem realizadas de acordo com um cenário possível para o futuro da empresa.

Como ele funciona?

Existem dois tipos de modelos preditivos, os supervisionados e não supervisionados. No primeiro são inseridos dados de entrada e de saída e o modelo busca relações entre os dados após uma fase de treinamento que permite identificar o nível de acerto da função matemática adotada.

Caso a taxa de acerto seja alta, o modelo é validado e, assim, passa a operar para identificar padrões e relações nos dados disponíveis. Um uso recorrente desse modelo é na identificação do perfil de cliente com mais propensão ao cancelamento do serviço — ou da assinatura do serviço — com base em experiências passadas.

Assim, a empresa identifica quais clientes têm tendência a cancelar e pode desenvolver estratégias de retenção para esse público — diminuindo a churn rate.

No modelo não supervisionado são inseridos apenas dados de entrada e o modelo tem como função identificar os padrões existentes nos dados analisados, prevendo possíveis tendências e ocorrências que possam acontecer novamente.

Para que as análises preditivas sejam eficazes, entretanto, é necessário ter um volume significativo de dados válidos — completos e sem erros — e utilizar um modelo preditivo adequado para os tipos de dados disponíveis e objetivos da empresa.

Quais são as vantagens de usar modelos preditivos?

Uma vez que você já sabe como o modelo preditivo opera, é necessário identificar se ele é benéfico para a companhia no atual momento. São diversas as vantagens apresentadas pela solução. Destacamos algumas a seguir:

Decisões estratégicas

Em vez de decisões baseadas em achismos e na intuição, a inserção de modelos preditivos possibilita que a empresa conheça as tendências internas e externas ao negócio e que chegue a conclusões mais estratégicas;

Identificar melhores clientes

Assim como permite identificar clientes com chances de cancelar o serviço, a solução permite mapear quais são os melhores clientes do negócio, considerando as vezes que comprou, o montante consumido, a frequência de contato, etc.

Assim, a empresa pode oferecer melhores condições e programas específicos para esses clientes, aumentando as chances de fidelização;

Diminuir custos

Os modelos preditivos podem ser direcionados para a área logística do negócio, visando à redução de custos operacionais da empresa. Cada processo otimizado diminui o dispêndio financeiro, podendo ser revertido em investimento útil;

Aumentar o ROI

Identificando comportamentos de clientes, tendências de mercado e processos operacionais da empresa, existem diversas formas de aumentar o retorno sobre o investimento do negócio.

Na área de marketing digital, por exemplo, uma campanha pode ser iniciada em um momento mais propício, a partir de análises do mercado externo, aumentando os resultados obtidos com a ação;

Fazer a gestão de riscos

Com a análise preditiva a empresa consegue identificar os riscos existentes em uma nova ação ou em práticas em andamento. Caso o modelo preditivo aponte um cenário desfavorável para vendas em determinada época do ano, por exemplo, a empresa pode tomar decisões de contingenciamento para esse período de recessão.

Quais são os tipos de modelos preditivos?

Ao longo deste artigo já apresentamos diversas características dos modelos preditivos. No entanto, conhecer os tipos de modelos disponíveis é essencial para quem deseja investir na solução. Veja:

Modelos preditivos

Os modelos preditivos são aqueles que se utilizam de dados do passado para prever comportamentos de um cliente. Eles também detectam padrões, ainda que sutis, no conjunto de dados analisados.

São usados principalmente para transações em tempo real, auxiliando na identificação de um consumidor com menos propensão a pagar, de fraudes ou de desistências do serviço.

Modelos descritivos

Os modelos descritivos, por sua vez, ajudam a identificar relações — sejam elas sobre os clientes ou os produtos — e são aplicados, principalmente, para categorizar clientes e identificar potenciais públicos para prospecção.

A categorização de clientes é especialmente indicada para o desenvolvimento das ações de marketing por dados. A separação dos clientes permite melhorar a experiência do consumidor com a empresa ao facilitar a realização de contatos mais assertivos e relevantes.

Modelos de decisão

Assim como o modelo preditivo é aplicado ao comportamento dos clientes, os modelos de decisão são usados para prever os resultados de decisões de negócio complexas. Essa análise é usada para mapear todas as variáveis envolvidas em um processo de decisão e, assim, identificar quais são os resultados possíveis.

Com esse modelo, a empresa pode simular diversas situações de uma decisão e, ao considerar fatores econômicos externos e internos, o modelo é capaz de indicar qual cenário é o mais favorável aos objetivos do negócio.

Os modelos preditivos oferecem diversas oportunidades de controle de gastos, melhoram o relacionamento com o cliente, possibilitam o aumento do ROI e favorecem a tomada de decisões assertivas baseadas em dados concretos.

Os benefícios podem ser aproveitados por empresas de diversos segmentos e tamanhos. No entanto, é fundamental conhecer as possibilidades da solução, buscar mais informações e pesquisar por empresas consolidadas na área.

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