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Falamos sempre por aqui como a quantidade de dados disponíveis aumenta a cada dia e como é importante saber manejá-los para garantir a sobrevivência no mercado, certo? As análises preditivas e prescritivas se enquadram exatamente neste cenário, permitindo mais controle sobre os negócios, além do entendimento de riscos e oportunidades. 

Capazes de interpretar dados por diferentes vieses, esses modelos de análise são ferramentas indispensáveis tanto para cientistas de dados, quanto para equipes de marketing e venda. 

Utilizando inteligência artificial, deep learning, machine learning, entre outras tecnologias, as análises preditivas e prescritivas complementam as possibilidades de um trabalho efetivo em big data e funcionam como um mecanismo de mapeamento de melhorias nas empresas. 

Enquanto as análises descritivas irão se debruçar sobre a observação dos dados como eles estão no momento, a análise preditiva utiliza modelos estatísticos para, por meio de um padrão, identificar como os dados podem se comportar no futuro; já as análises prescritivas, como o nome indica, visa prescrever as melhores ações a serem tomadas nesses diferentes cenários. 

Já deu para notar que saber como implementá-las pode contribuir muito para as estratégias do seu negócio, né? 

Siga neste artigo para compreender as diferenças de análise preditiva e análise prescritiva. 

O que é análise preditiva?

Como dissemos anteriormente, a análise preditiva irá utilizar um modelo preditivo composto por uma fórmula matemática, estatística ou lógica, ou ainda uma junção desses elementos, para prever um parâmetro até o momento não conhecido.

Em linhas gerais, ela pode ser compreendida como a ferramenta que buscará nos dados disponibilizados uma previsão de comportamento futuro, por meio de elementos padrão contidos nesta base. 

Os modelos preditivos devem conter uma representação simples da realidade, além de um propósito a ser atingido bem definido. Além disso, eles se adaptam às possibilidades oferecidas pelo banco de dados no qual irão estar associados. 

Por prever uma situação desconhecida, mas com base em dados já disponíveis, a análise preditiva deve oferecer resultados confiáveis. Entende-se que a previsão deve ser acertada para 70% a 90% em das tentativas.

Abaixo disso (50%) a análise preditiva é considerada pouco útil, podendo ser comparada com situações puramente de sorte, como cara e coroa.

Já acima dessa média (95%), compreende-se que alguma etapa da sua execução possui algum erro ou vício. 

Um exemplo simples de análise preditiva é o preparo de estoque de produtos sazonais, de acordo com a observação de venda (dados) de ciclos anteriores. 

O que motivou as vendas, bem como quais produtos foram mais vendidos anteriormente, servem de base para que uma empresa decida como encaminhar seu próximo ciclo de produtos e estratégias de venda. 

Ou seja, a análise preditiva é utilizada para tomadas de decisão mais assertivas nas empresas. Por esse motivo, é importante avaliar seu desempenho e identificar se ela de fato está contribuindo para o dia a dia do negócio. 

Se você também busca conhecer quais tipos de cliente tem tendência a cancelar contratos ou a não renová-los, a análise preditiva pode dar as respostas. 

A partir disso, será mais fácil elaborar planos para contornar essa situação, ou, passar a abordar clientes que estejam distantes desse perfil “desistente”. 

O que é análise prescritiva? 

A análise prescritiva irá combinar nas interpretações das análises descritivas e preditivas com o conhecimento de negócio, para indicar os melhores caminhos a serem tomados nos futuros previstos pelas ferramentas anteriores ou em qualquer que seja o contexto. 

Ou seja, enquanto a descritiva sabe dos “dados do agora”, a preditiva entende dos “dados do futuro”, já a prescritiva indica quais as melhores práticas a serem usadas nesses cenários. 

O principal objetivo de uma análise prescritiva é compreender os dados das empresas, os do presente e os do modelo futuro, para otimizar processos e contribuir para a tomada de melhores decisões dentro do negócio.

Por meio de recomendações precisas, as análises prescritivas podem auxiliar o desempenho de tarefas básicas até as mais complexas. 

Um exemplo desse modelo são os aplicativos de mobilidade que indicam as melhores rotas a serem seguidas de um destino X ao Y. 

Avaliando o contexto, as situações externas que se interpõem ao trajeto (sinais, trânsito, radar, etc), bem como os modelos de carro ou de tipo de locomoção, esses aplicativos são capazes de oferecer ao usuário uma experiência otimizada de percurso. 

Dessa forma, compreende-se que a análise prescritiva, para funcionar em alto desempenho, demanda a elaboração de recomendações que estejam conectadas à empresa e às condições dos times envolvidos em cada etapa.

Como começar a utilizar análise preditiva e prescritiva no meu negócio? 

O primeiro passo para implementar qualquer uma das ferramentas é entender suas diferenças e o que casa melhor com o seu negócio, ou, ainda, combinando as duas, investir numa estratégia de marketing data driven.

Coletar dados, organizá-los e interpretá-los é essencial para fornecer campo de trabalho para esses tipos de análise. 

A Customer Data Platform, chamada também de CDP, é um exemplo de ferramenta que pode garantir esse resultado. 

Representando uma tecnologia inovadora, reúne dados estratégicos do consumidor de uma determinada empresa, por meio de diferentes fontes.

Além das informações primárias (first party data) é comum que as CDPs se utilizem de dados de terceiros (3rd party data) para complementar o perfil do usuário. 

Abastecida com estes dados, ela consegue traçar um perfil levando em consideração dados de busca, dados demográficos, comportamento dentro do site, compras anteriores, relacionamento com a empresa, interação por diferentes canais, entre outros. 

O perfil é desenhado usando a tecnologia de machine learning para entender a interação das informações, o que permite uma uma visão ampla do relacionamento do consumidor com a marca. 

A Customer Data Platform aglutina as interações no site, aplicativo e redes sociais da empresa, possibilitando que os gestores entendam como o consumidor está usando os serviços e produtos e no que está interessado.

O potencial de informações e mapeamentos fornecidos por uma Customer Data Platform é tanto que, de acordo com dados divulgados pela Forbes, 78% das empresas têm interesse em adquirir uma plataforma como essa. 

Obtenha outras informações sobre essa plataforma e descubra como  a  CDP da Tail  contribui para suas análises preditivas, prescritivas e ainda para a otimização de resultados do seu negócio.