Análise preditiva: entenda como os dados te ajudam a prever comportamentos

Digite no Google: “Como fazer um bolo de…” Chocolate? Cenoura? Milho? Fubá? Banana? Eis que surgem todas essas opções no autocompletar do site de buscas. Mas espera aí! Como é que o Google adivinhou de primeira que eu queria uma receita para bolo de chocolate hoje?

Não se espante. O nome disso é análise preditiva.

Entenda o que é

A análise preditiva consiste em compreender a partir de um grande volume de dados e auferir uma análise sobre eles.

Apesar de estarmos todos conectados e imputando dados a todo momento, através do nosso celular, redes sociais e computadores, no caso em questão, o Google também leva em consideração para fazer essa sugestão o volume de buscas que foram feitas em sua plataforma se iniciando com essa frase.

Não podemos afirmar quantas vezes essa frase foi buscada, mas o que dá para dizer com certeza é que na maior parte desses casos, ao digitar: “como fazer um bolo de…”, as pessoas procuravam exatamente por bolo de chocolate.

Portanto, qual seria a chance de você também querer um? Muito grande! Não à toa, essa busca também gera 115 milhões de resultados.

Identificação de padrões

A busca por receita de bolo de chocolate nada mais é do que um exemplo de tendência de ação. Nos sites de buscas, através da mineração de dados, uso de machine learning e estatística, é possível compreender e prever esse comportamento do usuário.

Essa análise permite, além de um melhor entendimento imediato de autocompletar, a possibilidade de observar – ao longo das coletas – os padrões, as mudanças e as tendências futuras de comportamento desse mesmo consumidor.

Por isso, quando os modelos de análise começam a “falhar”, isso significa que ele precisa ser novamente treinado para compreendermos essas alterações.

Benefício para as empresas

Entender a cabeça do seu cliente é o primeiro passo para conseguir fazer uma entrega customizada e que atenta efetivamente suas necessidades. Dado o grande volume de dados que temos hoje disponível, é imprescindível que essa coleta seja feita a todo o tempo dentro do seu negócio.

Na sequência, estruture as informações que você obteve. Um excel ajuda muito nessa hora!

Por fim, comece a fazer correlações entre as informações que você possui e as tomadas de decisão do seu cliente. Dica: cruze essas informações também com ações e indicadores relacionados ao seu negócio, para entender o que pode ter ajudado ou prejudicado as vendas, por exemplo, em determinado período.

A partir da consolidação de todas as informações adquiridas é possível obter um modelo, que demonstra um padrão de comportamento. Nesse modelo preditivo, surgem os primeiros insights, que te ajudarão na tomada de decisão do seu negócio.

Quer conhecer alguns exemplos de modelos preditivos? São eles: previsão de cancelamento de um serviço, otimização de campanhas, segmentação de leads, distribuição de conteúdos, entre outros.

Mais do que simples dados

Outra oportunidade é correlacionar essas informações com dados não estruturados. Para isso, usamos Deep Learning para fazer uma análise ainda mais profunda, considerando outras informações, como: imagens, áudios e vídeos.

Gostou? Então, corre para descobrir o que seu cliente está pensando! Será que ele quer bolo de chocolate mesmo?