O modelo preditivo é extremamente útil em todas as fases da jornada do cliente e em todos os desafios da gestão de um modelo de negócio. Entre suas principais vantagens, podemos citar:
alocação otimizada de recursos;
potencialização de vendas;
identificação de possíveis fraudes;
criação de estratégias de mercado;
melhoria de gestão de oferta e demanda;
identificação de oportunidades de negócio;
redução de riscos;
aumento de potencial de ROI;
melhoria na gestão da carteira de clientes.
Isso tudo dá ao negócio uma grande vantagem competitiva, por isso o modelo preditivo tem crescido grandemente em popularidade de uso. Ele é fundamental para a prevenção de riscos e alavancagem de vendas e lucros.
Bancos e serviços financeiros
O setor financeiro há muito tempo abraçou a análise de dados para uma série de situações que fazem parte do cotidiano da área.
Entre essas aplicações estão a detecção e redução de fraudes, que minimizam os perigos para a companhia, e análises de riscos na concessão de crédito.
Um exemplo é o Commonwealth Bank, da Austrália, que consegue detectar a probabilidade de fraude em instantes, apenas 40 milissegundos após o início da operação.
Entenda como o Big Data Analytics pode ser aliado em operações desse tipo.
No Mercado Financeiro, a Análise Preditiva Financeira pode utilizar:
Indicadores de Resultado (Econômicos)
Indicadores de Caixa
Indicadores Patrimoniais
Indicadores para Análise de Investimentos Operacionais
Indicadores para Análise de Investimentos Financeiros
Indicadores de Produtividade
Indicadores de Risco (KRI)
Indicadores de Gestão de Pessoas
Indicadores de Marketing
Indicadores de Vendas
Indicadores de Mercado
Governo e setor público
Não faltam aplicações úteis para a análise preditiva no setor público, que pode se beneficiar dos insights para dinamizar rotinas.
Governos pelo mundo já têm utilizado a tecnologia para melhorar serviços e o desempenho e, em especial, para identificar fraudes. Da mesma forma, também é possível detectar e se precaver contra ameaças cibernéticas.
Nos Estados Unidos, o US Census Bureau já utiliza análise de dados para prever tendências populacionais.
Manufatura
A análise preditiva na área da manufatura é crucial para identificar com antecedência riscos no processo produtivo.
Fabricantes podem perceber pontos que venham a causar redução da qualidade e falhas de produção e tomar decisões ágeis.
Isso pode, por exemplo, reduzir os pedidos de garantia, o que se traduz em queda significativa de custos. A Lenovo está entre as companhias que obtiveram sucesso com a prática, ao registrar queda de até 15% nos custos.
Varejo
Para varejistas, a análise preditiva tem papel importante, em especial, na gestão de estoque. Graças a ela, uma empresa pode medir a demanda por produtos e manter um inventário adequado, sem encalhe e sem escassez.
As empresas também podem utilizar as soluções para direcionar ofertas adequadamente para cada perfil de consumidor.
É o que fez a rede de lojas Staples, que obteve ROI de 137% ao analisar o comportamento do cliente.
Saúde
Soluções preditivas têm aplicações importantes na área da saúde, especialmente no setor de seguros.
Graças a elas, é possível não apenas detectar fraudes, mas também identificar pacientes com riscos de doenças crônicas e apontar intervenções.
Uma das companhias que se beneficiam da análise é a Express Scripts, empresa de benefícios farmacêuticos, que utiliza a tecnologia para identificar quem não adere a tratamentos e, com isso, chega a economizar até US$ 9 mil por paciente.
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