8 Exemplos Poderosos de Análise Preditiva em Diversos Setores

“Apenas uma em cada quatro piadas funciona, e ainda não consigo prever do que as pessoas vão rir”, disse o comediante americano de longa data Steven Wright.

Embora a previsão possa não funcionar em uma indústria como a comédia, há muitas outras indústrias onde ser capaz de prever resultados e próximos passos é essencial para o sucesso a curto e longo prazo.

Claro, essas previsões não são feitas de improviso. Em vez disso, são respaldadas por dados, traduzidas em modelos e interpretadas por profissionais qualificados usando software de análise preditiva.

Neste artigo de resumo, exploraremos alguns exemplos de análise preditiva e veremos como ela é usada em 8 indústrias proeminentes hoje.

Há alguns anos, a análise preditiva poderia ter sido vista como um nicho acessível para poucos, mas agora, mais e mais empresas estão usando-a em seu dia a dia.

Para colocar sua influência em perspectiva, vamos começar nosso resumo com talvez o usuário mais significativo de análise preditiva hoje – a indústria de varejo.

1. Prevendo o comportamento de compra no varejo

Com a indústria de varejo vendo quase US$ 7,24 trilhões em vendas anualmente, não é de se admirar que empresas como Amazon e Walmart usem regularmente análise preditiva para aprender tudo o que podem sobre seus clientes.

Por exemplo, em 2004, o Walmart minerou dados de transações em suas lojas para entender hábitos de compra em determinados momentos. Eles descobriram que, logo antes de furacões atingirem, as vendas de Pop-Tarts de morango aumentavam sete vezes, junto com a cerveja. Claro, o Walmart usou isso como uma oportunidade para estocar suas prateleiras. Discutimos a técnica que eles usaram em nosso guia introdutório sobre mineração de dados.

A Amazon já usou análise preditiva no passado para criar recomendações de produtos personalizadas com base em padrões de compra.

Mais recentemente, a Amazon está procurando usar análise preditiva para envio antecipado. Em outras palavras, enviar produtos para os clientes antes mesmo de eles os comprarem, com base em seu comportamento na plataforma da Amazon. Isso poderia levar a tempos de envio assustadoramente rápidos.

E se eu não for uma grande empresa?

A análise preditiva não é reservada para os grandes jogadores. Muitos dos softwares de PDV de varejo de hoje são ótimos para coletar dados de clientes e integrar com outros sistemas como CRM, cadeia de suprimentos e gestão de inventário para serem usados na análise preditiva.

Varejistas bem-sucedidos são capazes de coletar e combinar dados de todos os pontos de contato, como sites de e-commerce, aplicativos móveis, locais de lojas, plataformas de mídia social e mais. Analisar esses dados ajudará você a entender seus clientes em um nível mais profundo e prever seus comportamentos de uma maneira mais personalizada.

2. Detectando doenças na saúde

Existem mais de 30 milhões de pacientes apenas em hospitais dos EUA, o que só podemos imaginar a quantidade de dados de saúde que isso representa. No entanto, a indústria de saúde não está tão focada na jornada do consumidor quanto está em analisar dados para melhorar diagnósticos e prever resultados com base em fatores de saúde específicos.

“Trabalhamos com a Element AI para produzir um algoritmo que previu com sucesso eventos de saúde negativos em idosos (em suas casas). Os idosos tomavam uma série de sinais vitais todos os dias e o algoritmo digeria os sinais vitais e combinava isso com o diagnóstico ICD-10 dos clientes, idade e gênero. Reduzimos com sucesso hospitalizações e visitas ao pronto-socorro em 73% e 64% entre um conjunto de pacientes cronicamente doentes.”

Jeff Howell
Diretor de Crescimento na AlayaCare

Este estudo de dois anos é apenas uma das muitas maneiras como a análise preditiva e IA são usadas na saúde para um cuidado mais personalizado e proativo ao paciente.

3. Curando conteúdo no entretenimento

A indústria do entretenimento, mais especificamente o entretenimento digital, se beneficia enormemente do uso de análise preditiva. Vamos ver algumas das maneiras como os gigantes da mídia digital e do entretenimento de hoje aproveitam os grandes dados para moldar as experiências dos espectadores.

Sabemos que existem mais de 100 milhões de contas ativas na Netflix hoje, totalizando bilhões de horas de streaming de conteúdo digital. Todos esses dados ajudam a Netflix a construir modelos preditivos para manter seus consumidores satisfeitos e expô-los a programas relevantes.

Então, quais são alguns tipos de dados que a Netflix usa para seus modelos e algoritmos? Alguns dos dados do usuário incluem:

• O gênero de conteúdo preferido.
• Palavras-chave de busca ao procurar conteúdo.
• Avaliações.
• O dispositivo preferido para assistir conteúdo.
• Datas assistidas, e em alguns casos, re-assistidas.
• Tempo gasto assistindo pré-visualizações de conteúdo.
• Quando o conteúdo é pausado, e em que ponto.

Essas métricas, e muitas outras, são importantes para o sucesso dos serviços de streaming de entretenimento. Na verdade, a Netflix usou esses dados para criar seu programa House of Cards, alegando que já sabiam que seria um sucesso com base nos resultados da análise de dados preditiva.

4. Prevendo manutenção na manufatura

Este exemplo está exclusivamente ligado à Internet das Coisas (IoT), já que a indústria de manufatura está se movendo em uma direção mais automatizada. Talvez o exemplo mais proeminente de análise preditiva usada na manufatura seja a manutenção preditiva.

O que é manutenção preditiva?

O propósito da manutenção preditiva é notificar os fabricantes sobre atividades cautelosas em relação ao equipamento industrial. Por exemplo, se uma esteira transportadora em um centro de distribuição quebrar ou apresentar um mau funcionamento, isso pode paralisar a produção e custar dinheiro ao fabricante.

Ao coletar grandes quantidades de dados, tipicamente através do uso de sensores IoT embutidos no equipamento, os fabricantes são capazes de intervir antes que ocorra uma quebra.

5. Detectando fraudes na cibersegurança

Em 2024, o custo médio de uma violação de dados atingiu um recorde de US$ 4,88 milhões.

Qual é uma maneira de enfrentar os bilhões de dólares perdidos para fraudes todos os anos? Bem, o uso de análise preditiva se tornou uma solução mais proeminente na indústria de cibersegurança.

Isso é feito analisando a atividade fraudulenta típica, treinando modelos preditivos para reconhecer padrões nesse comportamento e encontrando anomalias. Um melhor monitoramento da atividade financeira suspeita deve levar a uma detecção mais precoce de fraudes.

6. Prevendo crescimento de funcionários em RH

É realmente possível prever o sucesso dos funcionários através do uso de análises? A resposta curta é sim, embora o RH ainda seja uma indústria relativamente nova explorando os benefícios da análise preditiva.

Existem algumas maneiras de fazer isso. Uma maneira é através da agregação de dados para gerenciar fluxos de trabalho e aumentar a produtividade. Os dados dos funcionários podem mostrar pontos problemáticos e picos de produtividade em seu dia a dia, e esses dados só melhoram com o tempo.

Usar um sistema de gestão de desempenho para coletar esses dados pode ajudar as empresas a prever o desempenho futuro dos funcionários. Mais dados podem ser usados para construir linhas de base de onde os funcionários devem estar em quais estágios de suas carreiras.

A análise preditiva também pode ajudar durante o processo de contratação. Coletando dados de tudo, desde sites de avaliação de empresas e mídias sociais até taxas de crescimento de empregos e conjuntos de habilidades em evolução, a análise preditiva pode ajudar os recrutadores a encontrar as correspondências certas para suas vagas mais rapidamente e de forma mais eficiente. Isso também pode reduzir as taxas de rotatividade a longo prazo.

Na verdade, softwares de rastreamento de candidatos como o Greenhouse são uma das poucas soluções hoje que utilizam análise preditiva e aprendizado de máquina para esse propósito.

7. Prevendo desempenho nos esportes

Esportes profissionais podem ser divertidos de assistir, mas no final do dia, ainda é uma indústria onde as franquias estão sempre procurando maneiras de ganhar uma vantagem competitiva. A maneira mais moderna de fazer isso agora é através da análise preditiva.

O beisebol foi pioneiro no uso de análise preditiva quando se trata de esportes profissionais. É mais amplamente usado hoje para prever o valor futuro de um jogador, junto com sua regressão, com base em uma série complexa de métricas. Isso ajuda as equipes quando chega a hora de estruturar contratos caros.

Não é de se admirar que equipes esportivas profissionais em todo lugar estejam à procura de analistas de dados e cientistas com conhecimento esportivo.

Leia o blog da Wharton para saber mais sobre como equipes de beisebol de mercados pequenos foram capazes de maximizar seus orçamentos usando análise preditiva.

8. Prevendo padrões no clima

As previsões meteorológicas de hoje são muito mais precisas do que eram há 40 anos. Você pode agradecer à análise preditiva por isso.

Ao analisar padrões climáticos usando imagens de satélite e dados históricos, podemos ver estimativas precisas de previsões meteorológicas com até 30 dias de antecedência.

Mais importante ainda, essas informações também podem ser usadas para nos ajudar a entender os impactos do aquecimento global. Por exemplo, modelos preditivos emparelhados com visualização de dados podem nos mostrar níveis crescentes de mar e dióxido de carbono – e para onde esses níveis podem estar indo. Após a interpretação dos resultados, ações podem ser tomadas para mitigar efeitos adversos.

O que podemos aprender com esses exemplos?

De todos esses exemplos, há um tema comum que você pode ter notado – o volume absoluto de dados necessário para derivar valor da análise preditiva.

Além do volume, esses dados também precisam ser relevantes para o propósito do modelo. Mas coletar e limpar esses dados é muito mais fácil de falar do que fazer, e é por isso que os papéis de analistas de dados e cientistas estão em alta demanda.

Explore o guia abrangente sobre o processo de análise de dados para tomar decisões de negócios informadas e baseadas em dados.

Este artigo foi publicado originalmente em 2023. Foi atualizado com novas informações.