O que é análise preditiva? Transformando dados em insights futuros

A análise preditiva, ou predictive analytics, é uma categoria de análise de dados destinada a fazer previsões sobre resultados futuros com base em dados históricos e técnicas de analytics, como modelagem estatística e machine learning. A ciência da análise preditiva pode gerar insights futuros com um grau significativo de precisão. Com a ajuda de ferramentas e modelos sofisticados de análise preditiva, qualquer organização agora pode usar dados antigos e atuais para prever tendências e comportamentos de forma confiável em milissegundos, dias ou anos no futuro.

A análise preditiva conquistou o apoio de uma ampla gama de organizações, com um tamanho de mercado global de US$ 12,49 bilhões em 2022, de acordo com um estudo de pesquisa publicado pela The Insight Partners em agosto de 2022. O relatório projeta que o mercado chegará a US$ 38 bilhões até 2028, crescendo a uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de cerca de 20,4% de 2022 a 2028.

Análise preditiva nos negócios

A análise preditiva extrai seu poder de uma ampla variedade de métodos e tecnologias, incluindo big data, mineração de dados, modelagem estatística, machine learning e diversos processos matemáticos. As organizações usam análise preditiva para filtrar dados atuais e históricos para detectar tendências e prever eventos e condições que devem ocorrer em um momento específico, com base nos parâmetros fornecidos.

Com a análise preditiva, as organizações podem encontrar e explorar padrões contidos nos dados para detectar riscos e oportunidades. Os modelos podem ser projetados, por exemplo, para descobrir relações entre vários fatores de comportamento. Esses modelos permitem a avaliação da promessa ou do risco apresentado por um determinado conjunto de condições, orientando a tomada de decisões informadas em várias categorias da cadeia de suprimentos e eventos de aquisição.

Benefícios da análise preditiva

A análise preditiva torna a visão do futuro mais precisa e confiável do que as ferramentas anteriores. Como tal, pode ajudar os adotantes a encontrar maneiras de economizar e ganhar dinheiro. Os varejistas costumam usar modelos preditivos para prever requisitos de estoque, gerenciar cronogramas de remessa e configurar layouts de loja para maximizar as vendas. As companhias aéreas costumam usar análises preditivas para definir os preços das passagens, refletindo as tendências de viagens anteriores. Hotéis, restaurantes e outros participantes do setor hoteleiro podem usar a tecnologia para prever o número de hóspedes em uma determinada noite, a fim de maximizar a ocupação e a receita.

Ao otimizar as campanhas de marketing com análises preditivas, as organizações também podem gerar novas respostas ou compras de clientes, bem como promover oportunidades de vendas cruzadas. Os modelos preditivos podem ajudar as empresas a atrair, reter e nutrir seus clientes mais valiosos.

A análise preditiva também pode ser usada para detectar e interromper vários tipos de comportamento criminoso antes que qualquer dano grave seja infligido. Ao usar a análise preditiva para estudar os comportamentos e ações do usuário, uma organização pode detectar atividades fora do comum, variando de fraude de cartão de crédito a espionagem corporativa e ataques cibernéticos.

Casos de uso de análise preditiva

Hoje, as organizações usam análise preditiva de inúmeras maneiras praticamente infinitas. A tecnologia ajuda os adotantes em áreas tão diversas como finanças, saúde, varejo, hospitalidade, produtos farmacêuticos, automotivo, aeroespacial e manufatura.

Aqui estão algumas maneiras pelas quais as organizações estão usando a análise preditiva:

• Aeroespacial: Prevê o impacto de operações de manutenção específicas na confiabilidade da aeronave, uso de combustível, disponibilidade e tempo de atividade.
• Automotivo: Incorpora registros de robustez e falha de componentes nos próximos planos de fabricação de veículos. Estuda o comportamento do motorista para desenvolver melhores tecnologias de assistência ao motorista e, eventualmente, veículos autônomos.
• Energia: Prevê taxas de preço e demanda de longo prazo. Determina o impacto de eventos climáticos, falha de equipamento, regulamentos e outras variáveis nos custos de serviço.
• Serviços financeiros: Desenvolve modelos de risco de crédito. Prevê as tendências do mercado financeiro. Prevê o impacto de novas políticas, leis e regulamentos em negócios e mercados.
• Fabricação: Prevê a localização e a taxa de falhas da máquina. Otimiza as entregas de matéria-prima com base nas demandas futuras projetadas.
• Aplicação da lei: Usa os dados de tendência do crime para definir os bairros que podem precisar de proteção adicional em determinadas épocas do ano.
• Varejo: Acompanha um cliente on-line em tempo real para determinar se o fornecimento de informações ou incentivos adicionais sobre o produto aumentará a probabilidade de uma transação concluída.

Exemplos de análise preditiva

Organizações de todos os setores aproveitam a análise preditiva para tornar seus serviços mais eficientes, otimizar a manutenção, encontrar possíveis ameaças e até mesmo salvar vidas. Aqui estão três exemplos:

Rolls-Royce otimiza os cronogramas de manutenção e reduz a pegada de carbono

A Rolls-Royce, um dos maiores fabricantes mundiais de motores de aeronaves, implantou análises preditivas para ajudar a reduzir drasticamente a quantidade de carbono que seus motores produzem, além de otimizar a manutenção para ajudar os clientes a manter seus aviões no ar por mais tempo.

DC Water reduz a perda de água

A Autoridade de Água e Esgoto do Distrito de Columbia (DC Water) está usando análise preditiva para reduzir a perda de água em seu sistema. Sua principal ferramenta, Pipe Sleuth, usa um modelo avançado de rede neural de deep learning para fazer análise de imagem de tubos de esgoto de pequeno diâmetro, classificá-los e, em seguida, criar um relatório de avaliação de condição.

PepsiCo aborda a cadeia de suprimentos com análises preditivas

A PepsiCo está transformando suas equipes de vendas de comércio eletrônico e de campo com análise preditiva para ajudá-la a saber quando um varejista está prestes a ficar sem estoque. A empresa criou a Sales Intelligence Platform, que combina os dados do varejista com os dados da cadeia de suprimentos da PepsiCo para prever a falta de estoque e alertar os usuários para fazer novos pedidos.

Ferramentas de análise preditiva

As ferramentas de análise preditiva fornecem aos usuários insights profundos e em tempo real sobre uma variedade quase infinita de atividades de negócios. As ferramentas podem ser usadas para prever vários tipos de comportamento e padrões, como alocar recursos em determinados momentos, quando reabastecer o estoque ou o melhor momento para lançar uma campanha de marketing, baseando as previsões na análise dos dados coletados ao longo de um período de tempo.

Algumas das principais plataformas e soluções de software de análise preditiva incluem:

Alteryx Analytics Automation Platform

Amazon SageMaker

H20 AI Cloud

IBM SPSS

RapidMiner

SAP Analytics Cloud

SAS Viya

TIBCO

Para saber mais sobre as ferramentas que impulsionam a análise preditiva, consulte “Top 8 predictive analytics tools”.

Modelos de análise preditiva

Os modelos são a base da análise preditiva — os modelos que permitem aos usuários transformar dados passados e atuais em insights acionáveis, criando resultados positivos a longo prazo. Alguns tipos típicos de modelos preditivos incluem:

Modelo de valor do tempo de vida do cliente: Identifica os clientes com maior probabilidade de investir mais em produtos e serviços.

Modelo de segmentação de clientes: Agrupa os clientes com base em características e comportamentos de compra semelhantes.

Modelo de Manutenção Preditiva: Prevê as chances de quebra de equipamentos essenciais.

Modelo de Garantia de Qualidade: Identifica e previne defeitos para evitar decepções e custos extras ao fornecer produtos ou serviços aos clientes.

Técnicas de modelagem preditiva

Os usuários do modelo têm acesso a uma gama quase infinita de técnicas de modelagem preditiva. Muitos métodos são exclusivos para produtos e serviços específicos, mas um núcleo de técnicas genéricas, como árvores de decisão, regressão — e até mesmo redes neurais — agora é amplamente suportado em uma ampla variedade de plataformas de análise preditiva.

As árvores de decisão, uma das técnicas mais populares, dependem de um diagrama esquemático em forma de árvore usado para determinar um curso de ação ou para mostrar uma probabilidade estatística. O método de ramificação também pode mostrar todos os resultados possíveis de uma decisão específica e como uma escolha pode levar à próxima.

As técnicas de regressão são frequentemente usadas em bancos, investimentos e outros modelos orientados para finanças. A regressão ajuda os usuários a prever valores de ativos e compreender as relações entre variáveis, como commodities e preços de ações.

Na vanguarda das técnicas de análise preditiva estão as redes neurais — algoritmos projetados para identificar relacionamentos subjacentes em um conjunto de dados, imitando o funcionamento da mente humana.

Algoritmos de análise preditiva

Os adotantes da análise preditiva têm acesso fácil a uma ampla variedade de algoritmos estatísticos, de mineração de dados e machine learning projetados para uso em modelos de análise preditiva. Os algoritmos geralmente são projetados para resolver um problema de negócios específico ou uma série de problemas, aprimorar um algoritmo existente ou fornecer algum tipo de capacidade exclusiva.

Os algoritmos de agrupamento, por exemplo, são adequados para segmentação de clientes, detecção de comunidade e outras tarefas relacionadas a redes sociais. Para melhorar a retenção de clientes ou para desenvolver um sistema de recomendação, normalmente são usados algoritmos de classificação. Um algoritmo de regressão é normalmente selecionado para criar um sistema de pontuação de crédito ou para prever o resultado de muitos eventos orientados pelo tempo.

Análise preditiva na área da saúde

As organizações de assistência médica se tornaram algumas das adotantes de análise preditiva mais entusiasmadas por um motivo muito simples: a tecnologia as está ajudando a economizar dinheiro.

As organizações de assistência médica usam análises preditivas de várias maneiras, incluindo alocação inteligente de recursos de instalações com base em tendências anteriores, otimização de cronogramas de funcionários, identificação de pacientes em risco de readmissão dispendiosa no curto prazo e adição de inteligência à aquisição e gerenciamento de produtos farmacêuticos e suprimentos.

O consórcio de assistência médica Kaiser Permanente usou análise preditiva para criar uma ferramenta de fluxo de trabalho hospitalar que usa para identificar pacientes fora da unidade de terapia intensiva (UTI) com probabilidade de piorar rapidamente nas próximas 12 horas. O NorthShore University HealthSystem incorporou uma ferramenta de análise preditiva nos registros médicos eletrônicos (EMRs) dos pacientes que o ajuda a identificar quais pacientes com dor no peito devem ser admitidos para observação e quais pacientes podem ser mandados para casa.

Para uma análise mais detalhada, consulte “Healthcare analytics: 4 success stories”.

Como uma organização deve começar com análise preditiva?

Embora não seja fácil começar a usar a análise preditiva, é uma tarefa que praticamente qualquer empresa pode realizar, desde que permaneça comprometida com a abordagem e esteja disposta a investir o tempo e os fundos necessários para colocar o projeto em andamento. Começar com um projeto piloto de escala limitada em uma área de negócios crítica é uma excelente maneira de limitar os custos iniciais e, ao mesmo tempo, minimizar o tempo antes que as recompensas financeiras comecem a aparecer. para gerar insights acionáveis por muitos anos.