O que é Análise Preditiva?

E se fosse possível prever o futuro? Por exemplo, identificar qual é a melhor oferta para convencer um cliente a abrir um e-mail de marketing e finalizar uma compra? Ou descobrir quais dos seus clientes estão mais propensos a buscar outra empresa? Isso já é possível com o uso de softwares de análise preditiva.

O que você aprenderá:

• O que é análise preditiva?
• Como a análise preditiva funciona?
• Quais são os 4 tipos de análises de dados?
• Como a análise preditiva é utilizada?
• Por que a análise preditiva é importante? Saiba os benefícios
• Tipos de modelos de análise preditiva
• Como fazer uma análise preditiva

A análise preditiva permite que as empresas antecipem o que provavelmente acontecerá no futuro, identificando padrões nas informações que já possuem. Trata-se de um subsetor da análise de dados, a ciência de examinar informações brutas para responder a perguntas específicas de negócio.

A análise preditiva utiliza técnicas como machine learning, estatística, mineração de dados e inteligência artificial (IA) para criar modelos preditivos. Esses modelos analisam conjuntos de dados em busca de padrões, com o objetivo de prever resultados.

Hoje, as organizações já coletam uma grande quantidade de dados, desde informações pessoais, hábitos de navegação e histórico de compras de clientes até números de vendas, receitas e lucros. A análise preditiva transforma esses dados em insights estratégicos, possibilitando decisões mais assertivas e melhorias nos resultados em toda a operação do negócio.

A análise preditiva funciona combinando dados históricos, modelos estatísticos e tecnologias de inteligência artificial (IA) para identificar padrões e prever comportamentos futuros. Na prática, ela transforma dados brutos em insights acionáveis, ajudando as empresas a tomar decisões mais inteligentes e baseadas em evidências.

O processo começa com a coleta e integração de dados de diferentes fontes, como sistemas de CRM, plataformas de marketing, histórico de vendas e interações com clientes.

Em seguida, esses dados passam por uma etapa de limpeza e preparação, na qual são organizados, padronizados e estruturados para garantir consistência e qualidade.

Depois, entram em ação as técnicas analíticas. Ferramentas de machine learning, estatística e mineração de dados analisam as informações para descobrir relações ocultas entre variáveis e construir modelos preditivos. Esses modelos são capazes de estimar probabilidades, antecipar tendências e indicar os fatores que mais influenciam determinados resultados.

Por fim, os insights gerados são aplicados de forma prática, seja para prever a demanda por um produto, identificar clientes com maior risco de cancelamento, otimizar campanhas de marketing ou reduzir falhas operacionais.

Além da análise preditiva, existem outros tipos de análise de dados, que são usadas em conjunto para obter insights valiosos e criar modelos preditivos poderosos.

Um desses tipos é a análise descritiva, que explica o que aconteceu no passado, transformando grandes volumes de dados em informações claras e objetivas. Ela é utilizada para gerar relatórios e indicadores de desempenho em áreas como vendas, finanças e marketing.

Enquanto a análise descritiva explica o que aconteceu no passado, a análise diagnóstica mostra por que esses eventos ocorreram, investigando as causas e correlações por trás dos resultados observados. Esse tipo de análise ajuda a identificar padrões, gargalos e oportunidades de melhoria

Tanto a análise descritiva quanto a diagnóstica ajudam a tornar mais compreensíveis grandes volumes de dados, transformando-os em informações claras e úteis, além de permitir a identificação da relevância dos acontecimentos passados para as ações de negócio.

Esses tipos de análise são utilizados na geração de relatórios corporativos, que abrangem desde finanças e gestão de estoque até produtividade da força de trabalho. A análise descritiva também pode ser aplicada para monitorar o desempenho em redes sociais, avaliando métricas como número de compartilhamentos, curtidas e retuítes.

Já a análise prescritiva é uma forma mais avançada e abstrata de análise de dados. Ela permite criar cenários hipotéticos (“e se...”) e prever resultados com base em diferentes variáveis.

Esse tipo de abordagem é muito utilizado na saúde, onde a interpretação de um médico pode ser tão importante quanto as evidências concretas, e também por companhias aéreas, que consideram inúmeros fatores ao definir preços de passagens.

Por fim, a análise preditiva, como explicamos anteriormente, busca responder à pergunta: “O que pode acontecer a seguir?” Para isso, utiliza modelos estatísticos e preditivos capazes de avaliar as variáveis que influenciam resultados futuros. Após a coleta de dados sobre cada variável, um modelo estatístico é construído para identificar padrões e prever cenários com base em probabilidades.

Por muito tempo, a análise preditiva era uma tecnologia inacessível para a maioria das organizações. No entanto, os avanços recentes em áreas como machine learning e inteligência artificial (IA) tornaram seu uso muito mais viável e escalável.

Embora 28% de empresas norte-americanas utilizem soluções de análise preditiva, a maioria das organizações entrevistadas considera essa prática “crítica” ou “muito crítica” para os negócios. De fato, existe uma chance de o mercado global de análise preditiva triplicar cerca de US$ 10,95 bilhões até 2022, refletindo sua crescente relevância estratégica e possibilidade de uso em diversas aplicações.

Um dos caminhos mais comuns para iniciar o uso dessa tecnologia é integrá-la ao sistema de gestão de relacionamento com o cliente (CRM) da empresa. Essa combinação permite prever comportamentos de clientes em vendas, marketing e atendimento, analisando dados como histórico de consumo, preferências e padrões de gastos. Assim, é possível identificar oportunidades de cross-sell, otimizar ofertas e personalizar conteúdos.

Um bom exemplo é a Netflix, que recomenda séries e filmes com base no histórico de visualização de cada usuário.

Outra aplicação é prever quais clientes estão mais propensos a cancelar produtos ou migrar para a concorrência, também conhecido como taxa de churn. Com essa informação, equipes de vendas podem agir proativamente para reter esses clientes, enquanto times de atendimento podem priorizar casos com base na categoria e gravidade previstos automaticamente pelo sistema.

A análise preditiva também é muito usada na gestão de riscos. Bancos, por exemplo, avaliam dados de candidatos a financiamentos, como emprego, renda, relação entre dívida e poupança e pontuação de crédito, para estimar se são empréstimos de baixo ou alto risco e definir valores e taxas de juros adequadas.

Além disso, instituições financeiras utilizam machine learning para identificar padrões suspeitos que possam indicar fraudes.

Na área da saúde, o uso também é crescente. O Texas Children’s Hospital, por exemplo, desenvolveu um modelo preditivo que combina fatores sociais e psicológicos de pacientes para prever o risco de desenvolver cetoacidose diabética, uma complicação grave do diabetes.

Com essa ferramenta, os profissionais conseguem monitorar pacientes de alto risco com mais precisão, e reduzem em 30,9% as readmissões anuais relacionadas à doença.

Por fim, no setor industrial, a análise preditiva permite detectar falhas com antecedência e minimizar impactos na produção. Com os modelos de análise preditiva, as empresas conseguem prever o momento ideal para realizar manutenções preventivas, evitando paradas inesperadas e otimizando custos operacionais.

Os dados gerados por empresas e governos representam uma verdadeira mina de ouro de informações, capazes de melhorar a experiência do cliente, orientar a tomada de decisões e gerar vantagem competitiva.

Mas, assim como o minério de ouro, os dados brutos precisam ser processados antes de se tornarem realmente valiosos. É somente ao “lapidar” esses dados e extrair insights relevantes que o verdadeiro potencial é revelado, e é exatamente isso que o campo da análise de dados faz.

Saiba mais sobre os diversos benefícios que a análise preditiva oferece para os negócios que a utilizam:

1. Tomada de decisão orientada por dados

Com base em previsões precisas, líderes e equipes conseguem tomar decisões mais assertivas, baseadas em fatos e probabilidades, e não apenas em intuição;

2. Melhoria da experiência do cliente

Ao entender padrões de comportamento e preferências, as empresas podem personalizar ofertas, comunicações e serviços, criando jornadas mais relevantes e satisfatórias para seus clientes;

3. Aumento da eficiência operacional

A análise preditiva ajuda a identificar gargalos e antecipar falhas antes que ocorram, otimizando recursos e processos, especialmente em áreas como logística, manufatura e atendimento;

4. Redução de riscos e prevenção de fraudes

Modelos preditivos permitem detectar atividades suspeitas e comportamentos fora do padrão, reforçando a segurança financeira e operacional das organizações;

5. Melhor desempenho em marketing e vendas

Com a análise preditiva, as equipes comerciais podem identificar clientes com maior probabilidade de conversão, enquanto o marketing direciona campanhas com segmentações mais eficazes, aumentando o retorno sobre o investimento (ROI);

6. Inovação e vantagem competitiva

Empresas que aplicam análise preditiva de forma estratégica conseguem antecipar tendências de mercado, adaptar-se rapidamente às mudanças e criar soluções inovadoras antes da concorrência.

Existem três principais tipos de modelos preditivos usados para realizar as análises: árvores de decisão, regressão e redes neurais.

As árvores de decisão utilizam um diagrama em formato de árvore para mapear os possíveis resultados de diferentes ações, mostrando como cada escolha pode levar a outras.

Já as técnicas de regressão aplicam métodos estatísticos para compreender as relações entre variáveis, por exemplo, entre o preço de commodities e o valor das ações.

As redes neurais, por sua vez, são algoritmos complexos inspirados no funcionamento do cérebro humano, capazes de identificar relações não lineares entre os dados.

Na prática, todas essas técnicas de análise preditiva são utilizadas em softwares especializados que permitem minerar grandes volumes de dados em busca de relações valiosas entre causas e efeitos.

Essas plataformas ajudam as empresas a fazer previsões mais precisas, baseadas em uma compreensão profunda das informações disponíveis. Os resultados podem então ser compartilhados entre departamentos e aplicados em decisões estratégicas.

Embora a análise preditiva não produza conclusões 100% exatas, ela oferece projeções altamente confiáveis que podem melhorar significativamente os resultados de negócio.

Um relatório da Forbes Insights revelou que 86% dos executivos que utilizam marketing preditivo há pelo menos dois anos registraram aumento no retorno sobre o investimento (ROI). O estudo também destacou que uma das principais vantagens do marketing preditivo é a possibilidade de um foco muito maior, incluindo a capacidade de identificar melhores oportunidades de mercado, segmentar anúncios com mais precisão, aprimorar programas de relacionamento e direcionar contas estratégicas.

Embora o potencial completo da análise preditiva ainda esteja em expansão, duas de suas características mais empolgantes já transformam o modo como as empresas operam:

• A integração de previsões diretamente no contexto da tomada de decisão, permitindo que as empresas ajam em tempo real;
• E a automação de fluxos de trabalho e processos de negócio com base em previsões orientadas por dados, liberando os colaboradores para atividades de maior valor, como atendimento ao cliente e resolução de problemas.

Mesmo que o aproveitamento total dessas capacidades ainda leve tempo para muitas organizações, começar agora é essencial. A Salesforce recomenda um processo em quatro etapas para implementar a análise preditiva com sucesso:

1. Centralize os dados em um único local.

A análise preditiva depende de grandes volumes de dados. Porém, em muitas empresas, essas informações ainda estão distribuídas em sistemas isolados (silos). Reunir tudo em uma única base é o primeiro passo.

2. Prepare os dados.

Depois de coletados, os dados precisam ser limpos e padronizados para que o modelo preditivo possa processá-los corretamente. Essa etapa pode ser demorada, mas é essencial: dados de qualidade geram resultados de qualidade.

3. Construa o modelo preditivo.

Com os avanços tecnológicos, essa fase tornou-se mais acessível. Hoje, softwares de análise ajudam as empresas a desenvolver, testar e implementar modelos preditivos sem a necessidade de equipes inteiras de cientistas de dados.

4. Utilize os resultados.

Isso pode significar compartilhar insights com equipes de vendas e marketing, que atuam diretamente com o cliente, ou incorporar as previsões a contextos de negócio, como aplicativos móveis ou dashboards interativos.

Ao adotar a análise preditiva em toda a organização, as empresas conseguem liberar o valor oculto em seus dados brutos, transformando-os em insights poderosos, verdadeiros “fragmentos de ouro” capazes de prever tendências e moldar o futuro dos negócios.