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Predizer ou prescrever, eis a questão

Mulher fazendo análise de dados

Para entender melhor o contexto de uso da análise prescritiva nas estratégias empresariais, é importante lembrar que os projetos nesta área são resultado da transformação digital. Assim, em um cenário extremamente volátil, leva vantagem quem consegue escolher, entre os diferentes tipos de análises disponibilizadas pelo mercado, aquela que atende necessidades da operação.

Parece óbvio, porém, erros nessa frente ainda ocorrem com frequência. Ter uma estrutura orientada para dados é chave para tornar os processos de tomada de decisão mais eficientes. Contudo, para que esses recursos sejam usados em todo o seu potencial, devem ser empregados da forma adequada.

Há espaço tanto para análise preditiva quanto para a prescritiva

Antes de nos determos às especificidades das análises preditivas e prescritivas, um alerta: uma não é melhor do que a outra, então, a intenção é avaliar as respostas que estão sendo buscadas pela empresa.

É a partir daí que será tomada a decisão sobre qual tipo de análise é mais adequada para a situação.

Em ambos casos, vale a ressalva: estamos numa das etapas mais importantes do campo da pesquisa, responsável por transformar métricas descritivas em insights. Em um cenário ideal, o melhor é usar essas análises de forma combinada.

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Em busca de respostas específicas

Simplificando, pode-se dizer que a análise preditiva ajuda a empresa a chegar em soluções específicas para determinada situação. Isso é possível porque nesse tipo de diagnóstico parte-se de dados estatísticos, históricos e da mineração de dados.

A partir desse conjunto de informações é possível projetar comportamentos futuros, avaliar flutuações da economia e, claro, detectar tendências nas relações de consumo.

Um exemplo simples para entender esse tipo de modelo: com a análise da oscilação dos indicadores econômicos de determinado país é possível prever a movimentação da taxa de juros em um período específico.

A adoção dessas análises tem sido aprimorada nos últimos anos, justamente pelo uso da Inteligência Artificial. Os modelos tornaram-se mais eficientes, na medida em que passaram a contar com machine learning.

No setor automotivo, por exemplo, os modelos preditivos, desenvolvidos com base nos dados coletados de sensores e máquinas, funcionam muito bem na previsão de requisitos de segurança e de reparo que devem ser adotados nos automóveis.

Em busca de recomendações específicas

Enquanto a análise preditiva indica o que pode acontecer em determinada situação, prevendo resultados futuros, a prescritiva ajuda na elaboração de recomendações específicas. Como se pode deduzir, as ferramentas de Inteligência Artificial também têm um papel decisivo nesse tipo de modelo, mas projetos bem-sucedidos nessa área dependem do uso de técnicas mais avançadas.

O Big Data é importante para a análise prescritiva, uma vez que dados e estatísticas precisam estar alinhados com a gestão do negócio.

Enquanto a análise preditiva diz como será o futuro, a prescritiva tem como objetivo fornecer subsídios para que a empresa adote iniciativas que permitam materializar esse futuro, torná-la executável.

Refletindo sobre uma situação comum na área de marketing, a análise prescritiva não apenas indicaria a tendência em termos de comportamento de consumo. Ela conseguiria detalhar a “receita”, o plano de ação que poderia ser adotado para cada situação.

É por isso que é possível afirmar que a análise prescritiva torna os dados acionáveis.

O futuro da análise prescritiva

Apesar da relevância das análises prescritivas para o resultado dos negócios, é um erro pensar em descartar os demais tipos de diagnósticos ou modelos. Como citado no início desse artigo, o ideal é usar os modelos de forma combinada.

Contudo, em um período de tantas turbulências no mercado, é útil entender melhor os recursos das análises prescritivas e saber como aplicá-los para aprimorar a performance dos negócios.

Inteligência Artificial e Big Data são a base desse tipo de modelo, que depende de análises mais robustas para que os eventuais problemas do negócio possam ser trabalhados a partir de modelos de otimização.

Em tempo, vale o registro de que otimização é um dos conceitos-chave para entender a análise prescritiva. E, para alcançá-la, os modelos são baseados em diferentes técnicas de simulação.

Na área de saúde, por exemplo, é possível aplicar essas análises para definir padrões de doenças, avaliar como cada grupo é impactado por determinadas atitudes e verificar as alternativas mais adequadas para a prevenção dos distúrbios.

Especificamente para o marketing, podemos indicar como benefícios das análises prescritivas:

  • planejamento mais efetivo, na medida em que as ações são amparadas no conceito de Business Intelligence;
  • otimização da produção, uma vez que as simulações ajudam a determinar com mais precisão os fatores que influenciam na compra e o que pode ser feito para que elas sejam efetivadas;
  • melhorias no atendimento e na experiência do cliente, a partir dos resultados que serão obtidos com base na busca da otimização dos resultados;
  • resultados financeiros satisfatórios, justamente em virtude das análises mais aprofundadas sobre o retorno possível de ser alcançado com determinada oferta.

A aplicação da análise prescritiva

Um dos argumentos que ajudam a confirmar a importância das análises prescritivas é que o seu emprego é baseado em fatos e nos desdobramentos que podem advir deles.

Lembrando que, apesar da execução dos projetos depender do uso das soluções tecnológicas para analisar as informações e indicar o cenário, a decisão cabe aos profissionais. Ou seja, o fator humano continua sendo determinante para o sucesso das iniciativas.

Mas é preciso reconhecer que, cada vez mais, as empresas terão que recorrer ao emprego desse tipo de modelo. É uma das formas de lidar com cenários competitivos mais complexos e aproveitar os avanços tecnológicos para tornar as operações mais seguras.

São milhões de variáveis que podem ser consideradas, logo, faz sentido que os gestores consigam fazer as simulações necessárias.

Num período no qual a escassez de tempo e de recursos é uma realidade para empresas de todos os portes, é importante que os caminhos possam ser encurtados. Se a equipe pode ter acesso às sugestões de soluções indicadas a partir dos dados, por que não aproveitar?

Como o objetivo da análise prescritiva é automatizar o processo de tomada de decisão, os testes nessa área são prioritários. É a partir deles que as empresas podem verificar se as avaliações são significativas para o sucesso do negócio.

No longo prazo, há boas razões para se acreditar que as análises seguirão cada vez mais por esse caminho, combinando os diferentes modelos para ajudar as companhias a detectar, analisar, decidir e agir, tudo em um fluxo contínuo.

Afinal, preparar-se para inovar os modelos de negócios faz parte dos desafios diários das companhias bem-sucedidas.

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