O que é Análise Prescritiva? Como ela simplifica a previsão de dados

Um mundo onde seu negócio sabe o que o espera.

A análise prescritiva está mudando a forma como os dados transformam as operações e práticas empresariais. A abordagem é amplamente utilizada para conduzir análises manuais, desenvolver planos acionáveis para alinhar com os resultados previstos e integrar ferramentas analíticas com algoritmos embutidos.

Implementar a análise prescritiva melhora a tomada de decisões e desenvolve estratégias empresariais eficazes. As organizações usam plataformas de análise ou soluções de inteligência empresarial para organização, descoberta e análise de dados para converter informações em um plano de ação.

Para examinar dados, a análise prescritiva considera informações sobre o desempenho passado e atual com os recursos disponíveis para desenvolver cenários possíveis. Aspectos do negócio, como cadeia de suprimentos, mão de obra e custos de energia, também são considerados ao construir um modelo prescritivo.

Como funciona a análise prescritiva

No âmbito maior de uma abordagem de análise de dados em várias etapas, a análise prescritiva é frequentemente a última etapa para um negócio porque ajuda a alinhar metas relevantes e aperfeiçoar estratégias.

A análise de dados prescritiva trabalha em conjunto com todas as três etapas da análise de dados e é integral ao processo geral de análise empresarial.

A análise prescritiva usa técnicas de inteligência artificial para entender os dados e recursos disponíveis. Uma abordagem de dados altamente adaptável, a análise prescritiva faz sentido de novos dados à medida que estão disponíveis para ajustar os resultados previstos de acordo. Isso torna possível para as organizações tomarem decisões informadas em tempo real, o que ajuda no planejamento estratégico e na previsão empresarial.

Exemplos de análise prescritiva

No mundo de hoje, clientes e usuários esperam que toda organização, independentemente de sua indústria, esteja pronta e responsiva a dados. As pessoas querem acesso rápido aos seus dados e tomar decisões com base em fatos precisos. Não é surpresa que modelos analíticos prescritivos vejam uso crescente em diversos setores.

Previsão precisa de dados e tendências na saúde

A análise prescritiva desempenha um papel importante em fornecer informações precisas sobre pacientes para processos clínicos mais bem informados. Hospitais e clínicas implementam análise de dados para gerenciar melhor os processos de análise de saúde e obter insights precisos para melhor gestão de dados clínicos e de pacientes.

Como parte integrante da análise de dados de saúde, os modelos de análise prescritiva fornecem insights que melhoram a qualidade do atendimento clínico e a transparência dos dados em relação às opções de tratamento e preços dos pacientes.

A análise prescritiva e o software de análise de saúde oferecem aos provedores de saúde informações valiosas sobre tendências e previsões de saúde, que podem apoiar melhor as estruturas e políticas hospitalares.

Por exemplo, modelos de dados que previram um aumento nos casos de COVID-19 em regiões específicas durante a pandemia foram usados como pontos de inferência para focar os esforços médicos nesses locais. Isso capacitou os trabalhadores da saúde a lidar com a sobrecarga de pacientes.

Gestão do ciclo de vida do produto

Produtos baseados em dados estão vencendo no cenário empresarial atual. Muitos gerentes de produto dependem de modelos de dados para conduzir pesquisas de mercado, testar produtos mínimos viáveis (MVPs) e coletar dados demográficos e comportamentais dos usuários finais.

Modelos analíticos prescritivos identificam tendências de compra para prever quais tipos e características de produtos são mais relevantes no mercado. Na gestão do ciclo de vida do produto (PLM), esse conhecimento é crítico para refinar a experiência do usuário com o produto.

Pontuação de leads em vendas

Ao implementar a análise prescritiva em vendas, os representantes de vendas podem rapidamente direcionar clientes prontos para comprar.

Aproveitar a pontuação de leads é uma das principais maneiras pelas quais as empresas usam modelos de análise prescritiva para mover clientes pelo funil de vendas. A pontuação de leads funciona criando valores de pontos para diferentes leads ao alinhar as equipes de vendas e marketing. Cada ação que um prospecto realiza durante a geração de leads é atribuída a uma certa pontuação. Quanto maior a pontuação alcançada, mais "pronto para vendas" está esse prospecto.

A análise prescritiva pontua leads com base em dados coletados de ações como visualizações de página, interações por e-mail e engajamento no site. O algoritmo classifica esses leads com base em suas pontuações para fornecer informações sobre a probabilidade de sua conversão. Isso é extremamente valioso para aperfeiçoar mapas de jornada do cliente e economizar tempo e dinheiro que poderiam ter sido gastos na obtenção de leads.

Automação de e-mails em marketing

Você sabia que suas campanhas de marketing por e-mail são alimentadas por análise prescritiva?

O melhor amigo de um profissional de marketing, a automação de e-mails, emprega análise prescritiva para categorizar leads com base em suas motivações e preferências para personalizar conteúdo para diferentes segmentos de clientes. Algoritmos desenvolvidos por meio de análise de dados ajudam a configurar gatilhos específicos para grupos de usuários que podem enviar automaticamente mensagens personalizadas sem esforço manual.

Configurar gatilhos e conteúdos pré-desenhados beneficia os profissionais de marketing que desejam escalar campanhas personalizadas e aumentar as conversões por meio de métodos de segmentação mais eficazes.

Benefícios da análise prescritiva

A análise prescritiva é uma abordagem orientada por dados para otimizar a eficiência das operações e desempenho empresariais. Ao utilizar dados brutos, a análise prescritiva escala efetivamente a inteligência empresarial de uma organização e aumenta sua dependência de big data de alta qualidade e insights acionáveis.

• Desenvolve um roteiro apoiado por dados. A análise prescritiva permite que os líderes projetem roteiros de produtos que direcionam a priorização de metas. Os modelos desenvolvidos geram ações simuladas para diferentes casos empresariais para minimizar o risco de falhas futuras.
• Sustenta o crescimento contínuo. Com insights em tempo real, as partes interessadas podem acessar previsões de dados para apoiar o crescimento operacional sustentado. Como as análises prescritivas se concentram em previsões e recomendações, a tomada de decisões se torna mais simples e rápida.
• Reduz erros e vieses. Amamos odiar máquinas e suas capacidades poderosas (estou olhando para você, ChatGPT!). Mas, quer aceitemos ou não, algoritmos avançados e processos de ML fornecem oportunidades abrangentes de agregação de dados que beneficiam a gestão de dados em todos os departamentos.

Desvantagens da análise prescritiva

A análise de dados é imperfeita e requer intervenção humana para ajudar a torná-la mais à prova de falhas com o tempo e o avanço tecnológico.

A análise prescritiva, em particular, é eficaz apenas se os líderes estiverem procurando as respostas certas nos conjuntos de dados. Saber o que assumir e quais fatores considerar é crucial para desenvolver modelos analíticos, pois a saída depende da validade das suposições.

Diferentes plataformas de análise de dados também têm capacidades diferentes. Invista em uma solução que forneça resultados de dados reais e concretos em vez de grandes promessas.

Como a maioria das previsões e recomendações fornecidas por meio de análises prescritivas são feitas usando os dados disponíveis naquele momento específico, os resultados não são adequados para decisões empresariais de longo prazo. Pense assim – quanto mais tempo passa, maior o risco de dados não confiáveis.

Como implementar a análise prescritiva

Saber por onde começar é um dilema universal. Isso pode ser assustador, combinado com dados avassaladores e a navegação em novos modelos.

O segredo para manter a sanidade enquanto se obtém o máximo do método analítico prescritivo é tratá-lo como qualquer nova campanha de marketing ou projeto colaborativo.

Defina metas realistas e específicas

Eu não estava brincando quando disse para tratá-lo como qualquer nova estratégia empresarial. Um bom modelo analítico de dados é construído a partir de objetivos que envolvem mais do que apenas rastrear algumas métricas. Os dados podem ser infinitos e, se deixados desorganizados, caóticos.

Esboce um plano de análise identificando por que o departamento da sua empresa se beneficiaria da análise prescritiva. Algumas perguntas a considerar durante a definição de metas:

• Qual é a principal razão para implementar a abordagem de dados? (Concorrentes, melhor qualidade de dados, previsão aprimorada)
• Quais são algumas metas específicas que podem ser alcançadas com a análise?
• Quais questões requerem reavaliação? Qual deve ser a extensão da implementação?

Desenvolva uma estrutura bem definida

Depois de identificar quais metas e questões abordar e quais processos otimizar, é hora de refletir e criar um plano de ação. Você deve desenvolver uma estrutura pesquisada para alcançar uma análise prescritiva eficaz.

1. Monte uma equipe dedicada. Defina os papéis e responsabilidades das pessoas que estão fazendo a transição.
2. Pesquise. Colabore e idealize maneiras de definir problemas e elaborar planos para resolvê-los usando a nova metodologia de análise de dados.
3. Trabalhe em fases. Desenvolva provas de conceito para ver se você está se movendo em direção a uma solução adequada.
4. Conduza revisões e testes. Projete e implemente o modelo de análise prescritiva e seus recursos com base nas necessidades do seu negócio. Valide o modelo por meio de loops de feedback e hipóteses.
5. Configure o modelo. Identifique quais dados são necessários para abordar os elementos técnicos do modelo prescritivo.
6. Implemente para as partes interessadas. Inicie operações prescritivas completas e avalie as descobertas iniciais assim que estiverem disponíveis.

Análise prescritiva vs. análise preditiva

A análise prescritiva é frequentemente confundida ou usada de forma intercambiável com a análise preditiva, outra parte do processamento de dados.

Análise prescritiva identifica quais problemas provavelmente surgirão ao avaliar opções específicas para decidir os resultados empresariais que funcionarão melhor em determinadas circunstâncias.

Análise preditiva usa métodos de análise estatística para determinar o desempenho no futuro com base em dados históricos e atuais.

Vamos olhar para um exemplo de manutenção de um compactador de lixo em um armazém.

Um modelo de análise prescritiva identificará áreas onde a manutenção é necessária e ajudará os trabalhadores a tomar decisões ótimas em relação à manutenção contínua do compactador de lixo, sua substituição e terceirização. A manutenção prescritiva foca na lucratividade e rotatividade geral do negócio.

Usando manutenção preditiva, são tomadas medidas para determinar quando a máquina requer manutenção. Ao avaliar a vida útil e o desempenho dos componentes críticos, as técnicas de análise preditiva estimam os dados do equipamento e determinam qual ação tomar.

Uma prescrição para melhorar o desempenho dos dados

Começar com análise de dados pode ser confuso e desafiador se sua organização não usou a tecnologia e seus métodos. Mas se você é uma empresa que investiu em processos de extração e mineração de dados para tomar decisões informadas, você já tem um ótimo ponto de partida.

A análise prescritiva simplifica a coleta e modelagem de dados para avaliar estados operacionais atuais, desenvolver previsões futuras e fornecer máxima eficiência operacional. A abordagem, combinada com o julgamento de especialistas e líderes do setor, é o segredo para desbloquear o melhor resultado possível para o seu negócio.

Todos gostaríamos de controlar o futuro e o que nos acontece. A previsão empresarial ajuda os líderes a prever mudanças e refinar estratégias com base em lições aprendidas no passado. Saiba mais sobre como isso se relaciona com a análise de dados.