Para muitas empresas, o desafio de coletar, integrar e armazenar dados já é o suficiente. Porém, quem consegue ir além e usar esses dados para prever o futuro e tomar melhores decisões ganha vantagem competitiva.

A análise preditiva, algo dentro do alcance de praticamente todas as empresas, nada mais é que uma maneira de identificar a probabilidade de acontecimentos futuros com base no histórico de dados coletados. No entanto, é preciso ficar atento ao seu uso correto. Conheça cinco aplicações para a análise preditiva:

Lealdade do cliente

Modelos preditivos ajudam a entender quais comportamentos e segmentos indicam uma propensão dos clientes a se manterem fiéis e quais indicam que eles podem mudar de marca em breve. Isso pode levar a programas mais direcionados e personalizados de retenção.

Os dados também indicam hábitos de compra, como, por exemplo, produtos que costumam ser comprados juntos ou produtos que são comprados um após o outro em um certo período de tempo. Isso ajuda a antecipar o comportamento e a desenvolver ofertas mais atraentes.

Preço certo

O preço de um produto tem grande influência em seu desempenho no mercado. Quando é muito alto, pode arriscar a aceitação e o volume de vendas; quando é muito baixo, a rentabilidade fica em risco.

Dados coletados pela empresa podem ajudar a determinar a elasticidade do preço de um produto ou serviço e definir metas de rentabilidade para o futuro, ajudando a encontrar o melhor preço.

Otimização de sites e aplicativos

Todos os dias as empresas geram uma série de dados sobre a performance dos conteúdos criados. Isso é útil para o desenvolvimento de uma estratégia com base nos fatores que geralmente influenciam no sucesso. Os dados mostram também quais grupos de usuários são mais suscetíveis a responder a diferentes mensagens (imagens, texto, vídeos, entre outros).

Mitigação de riscos

A análise preditiva ajuda a identificar contas em risco e a definir termos de pagamento para mitigar riscos e dar apoio à definição de processos. Os dados trazem ainda várias informações que podem ser usadas para avaliar fatores associados a atividades fraudulentas, como excesso de tentativas de acesso em uma conta, alterações e deleções de informações, entre outros.

Otimização da rede

A rede é essencial para a disponibilidade de filiais, processos de atendimento e praticamente qualquer transação. Dados sobre o desempenho da rede podem indicar fatores que influenciam a eficiência de cada ponto do processo, ajudando a identificar melhorias na infraestrutura.

As soluções da Splunk, oferecidas pela PROOF, complementam tecnologias de business intelligence e oferecem aos usuários insights a partir de dados de máquina. Analistas de negócio podem usar a interface para criar strings de busca, dashboards e fazer análises mais aprofundadas.

Com Marketing Land