O Big Data pode ser um grande benefício para qualquer organização quando usado com análises preditivas.
Nunca se produziu tantos dados quanto hoje. E amanhã produziremos bem mais, como já apontam diversas tendências do mercado de TI, principalmente. Os clientes estão gerando diferentes tipos de dados a cada segundo a partir de várias interações que eles fazem.
Ter um grande volume de dados foi um recurso interessante para as organizações por um tempo, mas o conhecimento oculto por trás dessas informações e o uso desses dados para futuras decisões se tornaram os principais problemas. Se você tem uma bola de cristal, ótimo! Mas, caso contrário, como você pode identificar problemas e tomar decisões mais sábias para o futuro?
Felizmente, existe uma solução para isso: Análise Preditiva de Big Data. O Predictive Analytics é uma tecnologia orientada a dados e técnicas estatísticas que examinam grandes conjuntos de informação para descobrir padrões, descobrir novos dados e prever pontos de falha e resultados para o futuro.
O Big Data pode ser um grande benefício para qualquer organização quando usado com análises preditivas, permitindo aos líderes de negócios tomar decisões estratégicas muito rápidas. É basicamente um roteiro para melhores negócios.
Análise preditiva
Todo setor pode se beneficiar da análise preditiva. A primeira coisa a fazer é saber quais são seus objetivos estratégicos e as principais métricas que você deseja usar para medir o sucesso deles.
Também é importante alinhar as métricas às estratégias que você definiu para obter eficiência nos seus negócios. Por exemplo, com a análise preditiva de dados, os fabricantes de automóveis podem prever quantas peças de reposição são necessárias nos momentos certos e melhorar a rotatividade de estoque. Quando você combina Big Data com análise preditiva, sua empresa pode conectar os pontos e descobrir tendências nas vendas e no comportamento do cliente.
Como ela funciona?
A análise preditiva difere das iniciativas tradicionais de inteligência de negócios, pois adota uma abordagem proativa dos dados. As iniciativas de Business Intelligence tradicionais usam dados para aprender sobre um cliente ou para identificar tendências em um negócio. Já a análise preditiva identifica como esse cliente se comportará em uma situação futura e como eles podem reagir aos vários pontos de contato que uma empresa possui com eles.
A distinção reside na capacidade de descobrir quase automaticamente padrões em dados que mostram problemas e identificam oportunidades. Ela permite que as organizações planejem o futuro, o que pode transformar uma incerteza em uma ação utilizável com alta probabilidade.
Essa capacidade de prever o futuro e influenciá-lo é uma oportunidade lucrativa e empresas como IBM e SAP, que são ótimos exemplos de organizações que adotam essa iniciativa. A IBM usa o software para aumentar a lucratividade, evitar fraudes e até mesmo medir o impacto das campanhas de marketing nas mídias sociais.
A SAP permite que os clientes atuem em Big Data e oferece insights sobre novas oportunidades e riscos ocultos. A análise também se estende além dessas duas empresas para vários setores, alguns dos quais estão listados abaixo.
Melhora do relacionamento com o cliente
Agora é possível prever os hábitos de consumo de cada cliente, analisando todos os dados relativos ao comportamento dele - transações, navegação na web, atividade de mídia social, interesses, dados demográficos e transformação em tendências significativas.
A análise preditiva pode melhorar o relacionamento com o cliente, não apenas analisando o comportamento dele, mas também analisando o gerenciamento de inventário. Um gerenciamento mais eficaz permitirá que sua equipe encontre imediatamente as peças necessárias para concluir um trabalho mais rapidamente e também surta efeitos na resposta às necessidades individuais de seus clientes com mais velocidade.
Identifica problemas nos processos de negócios
Para evitar ineficiências que custam aos clientes e à receita da empresa, você pode usar a análise preditiva para focar o processo de negócios. Essas análises podem ajudar a determinar as áreas problemáticas do início ao fim do seu ciclo de trabalho e otimizar os processos.
Você também pode fazer o backup com o feedback do cliente por meio de análises e mídias sociais. Essa combinação acabará por eliminar práticas ineficientes e ajudá-lo a desenvolver insights valiosos.
Melhora as redes de fornecedores
A análise preditiva está se tornando mais importante para o gerenciamento da cadeia de suprimentos, pois torna o processo mais preciso, confiável e com custo reduzido. Como esse é um processo coeso e contínuo, um atraso ou falha a qualquer momento ocorrerá no sistema e causará execução ineficiente.
É por isso que esse recurso deve ser aplicado a cada etapa, como olhar para os dados históricos da demanda e tentar calcular as demandas futuras, convertendo-a para prever os requisitos de produção e voltar aos requisitos de compras e logística.
Para estar um passo à frente, você também deve verificar: Análise de demanda, otimização de inventário, planejamento e otimização de rede, análise de transporte e análise de compras juntos para ver o cenário geral e fazer mudanças estratégicas.
Como visto, a análise preditiva está desempenhando um papel fundamental, apoiando os setores a tornar os processos mais precisos, confiáveis e menos dispendiosos. Quando feita com eficácia, será uma enorme vantagem competitiva para seus clientes.
Escreva seu comentário