Análise preditiva

Análise preditiva é um ramo da análise avançada que faz previsões sobre resultados futuros usando dados históricos combinados com modelagem estatística, técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina.^[1][2] As empresas usam a análise preditiva para encontrar padrões nesses dados para identificar riscos e oportunidades.^[3][4] É frequentemente associada aos grandes dados e à ciência de dados.

Alguns dos modelos de análise preditiva mais populares são:

• Modelos de classificação: categorizam os dados com base em dados históricos, descrevendo as relações dentro de um conjunto de dados. Por exemplo, esse modelo pode ser usado para classificar clientes ou prospecção em grupos para fins de segmentação.
• Modelos de agrupamento: agrupam os dados com base em atributos semelhantes. Por exemplo, um site de comércio eletrônico pode usar o modelo para separar os clientes em grupos semelhantes com base em recursos comuns e desenvolver estratégias de marketing para cada grupo.
• Modelos de séries temporais: usam vários dados de entrada em uma frequência específica de tempo, como diária, semanal, mensal etc. É comum plotar a variável dependente ao longo do tempo para avaliar os dados quanto à sazonalidade, tendências e comportamento cíclico, que podem indicar a necessidade de transformações específicas e tipos de modelos.

A análise preditiva pode ser usada para diversos fins, como detecção de fraudes, avaliação de risco de crédito, previsão de demanda, otimização de marketing, manutenção preditiva etc.

A análise preditiva pode ser aplicada em diferentes áreas de negócios e setores da organização. Alguns exemplos são:

• Up sell e cross-sell – o cliente leva produtos que sejam complementares aos que ele realmente estava buscando.
• Otimização de campanhas de marketing – é possível visualizar os melhores canais para se comunicar com o público-alvo da empresa.
• Segmentação de leads – é possível identificar quais leads têm mais chances de se tornarem clientes.
• Distribuição de conteúdo – é possível identificar quais conteúdos são mais relevantes para cada perfil de cliente.

A análise preditiva pode ser usada e trazer muitos benefícios a uma ampla gama de empresas, incluindo gestoras de ativos, seguradoras, empresas de telecomunicações e muitas outras. Em um estudo realizado pela IDC Analyze the Future, Dan Wasset e Henry D. Morris explicam como uma gestora de ativos utilizou a análise preditiva para desenvolver uma campanha de marketing mais eficaz. Eles passaram do marketing em massa para uma abordagem centrada no cliente, na qual, em vez de enviar a mesma oferta a todos os clientes, personalizaram cada proposta conforme as necessidades do cliente. A análise preditiva foi usada para estimar a probabilidade de que um cliente em potencial aceitasse a oferta personalizada.^[5][6][7] Graças à campanha de marketing e à análise preditiva, a taxa de aceitação das ofertas pela empresa aumentou drasticamente, e o número de pessoas que aceitaram as ofertas personalizadas triplicou.

No setor imobiliário, os investidores usam dados para identificar sinais precoces de crescimento de um bairro, como a chegada de novos negócios, o aumento da demanda por aluguel ou projetos de infraestrutura planejados. Um exemplo real de um bairro em desenvolvimento é a transformação de Williamsburg, Nova York, ocorrida nesta década, quando os primeiros investidores usaram dados para prever o futuro do bairro como um centro cultural e econômico.^[8]

O avanço tecnológico na análise preditiva aumentou seu valor para as empresas.^[9] Uma das conquistas tecnológicas é o aumento da potência computacional, o que permitiu que a análise preditiva gerasse previsões em grandes volumes de dados muito mais rapidamente. Com o aumento da capacidade de processamento, também cresce o volume de dados e de aplicações, o que significa uma gama mais ampla de entradas para uso na análise preditiva. Outra conquista tecnológica é a interface mais amigável, que reduz a barreira de entrada e diminui o treinamento necessário para que os funcionários usem efetivamente os softwares e aplicativos. Graças a esses avanços, muitas corporações estão implementando a análise preditiva e observando benefícios no aumento da eficiência e da produtividade dos funcionários, bem como no crescimento dos lucros.^[10]

Modelos ARIMA univariados e multivariados podem ser usados para prever os fluxos de caixa futuros de uma empresa,^[11] sendo que suas equações e cálculos se baseiam em valores passados de determinados fatores que afetam os fluxos de caixa.^[12][13] Ao usar a análise de séries temporais, os valores desses fatores podem ser analisados e extrapolados para prever os fluxos de caixa futuros da empresa. Para modelos univariados, a previsão utiliza apenas os valores passados dos fluxos de caixa. Já os modelos multivariados utilizam múltiplos fatores relacionados a dados de receitas, como o lucro operacional antes da