Analítica preditiva: decidir olhando para o futuro

A maioria das empresas usa os dados para olhar para o passado: quanto vendemos, o que aconteceu no mês anterior. A analítica preditiva dá o salto para olhar para o futuro: usar os dados históricos para antecipar o que vai acontecer e atuar antes de acontecer. Saber que clientes estão prestes a sair, que produtos se vão esgotar ou quanto venderemos no próximo trimestre permite tomar decisões proativas em vez de reagir tarde. É uma das formas mais rentáveis de aproveitar os dados que já tem.

Neste artigo explicamos o que é a analítica preditiva, que usos reais tem na empresa, o que é necessário para a aplicar e como dar os primeiros passos sem grandes investimentos.

O que é a analítica preditiva

A analítica preditiva utiliza dados históricos, estatística e machine learning para estimar a probabilidade de eventos futuros. Em vez de regras fixas, os modelos aprendem com os padrões do passado para fazer previsões sobre casos novos: este cliente provavelmente irá cancelar, esta máquina falhará em breve, esta procura subirá. Não se trata de adivinhar com certeza, mas de quantificar probabilidades para tomar melhores decisões do que com a pura intuição.

Usos reais na empresa

A analítica preditiva aporta valor em quase todas as áreas. Alguns dos usos com maior retorno são:

• Previsão de fuga de clientes (churn): detetar quem vai sair e retê-lo.
• Previsão de procura e vendas: planear stock, compras e pessoal.
• Deteção de fraude: identificar operações suspeitas em tempo real.
• Manutenção preditiva: antecipar avarias antes de ocorrerem.
• Scoring: estimar o risco ou o valor potencial de um cliente.
• Recomendação: antecipar que produto ou conteúdo interessará a cada utilizador.

Antecipar a fuga de clientes

Um dos usos mais rentáveis é prever o abandono de clientes (churn). Captar um cliente novo custa muito mais do que reter um existente, por isso detetar com antecedência quem está em risco de sair (pela sua quebra de atividade, as suas reclamações, o seu comportamento) permite atuar a tempo com uma oferta ou um contacto. Um modelo de churn transforma uma perda silenciosa e inevitável numa lista priorizada de clientes que a equipa pode tentar reter enquanto ainda há margem.

O que é necessário para a aplicar

A analítica preditiva apoia-se em três coisas: dados históricos de qualidade (sem bons dados não há bom modelo), uma formulação clara do problema (o que queremos prever exatamente e para que decisão) e a integração do resultado na operação. Este último ponto é o mais esquecido: uma previsão que fica num relatório não serve de nada; tem de chegar a quem decide, no momento e no formato adequados, para que se traduza em ação.

Como começar sem grandes investimentos

Não é preciso uma grande equipa de ciência de dados para começar. O sensato é escolher um caso de uso concreto e de alto valor (por exemplo, prever o churn), construir um primeiro modelo com os dados disponíveis, medir o seu impacto real numa prova delimitada e, se funcionar, ampliá-lo. Começar pequeno e demonstrar retorno é a forma de ganhar confiança e orçamento, muito mais eficaz do que um projeto ambicioso que promete muito e demora anos a dar frutos.

Na AxiomTech construímos modelos de analítica preditiva à medida (churn, procura, fraude e mais), integrados na sua operação para que as previsões se convertam em decisões. Se quiser antecipar-se em vez de reagir, falemos e propomos-lhe o próximo passo.