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Você sabe o que é análise prescritiva?

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A análise prescritiva é um dos estágios do business analytics, que inclui ainda a análise descritiva e a preditiva.

Com a análise prescritiva as empresas podem obter recomendações inteligentes para otimizar os próximos passos de sua estratégia.

Juntamente da análise preditiva, a análise prescritiva ajuda a criar uma estratégia mais efetiva baseada em dados.

Tanto a análise preditiva quanto a análise prescritiva são fundamentais para tomar decisões com base em dados.

Porém, a maior diferença entre análise preditiva e prescritiva é que a análise preditiva ajuda a prever o que vai acontecer no futuro, enquanto a análise prescritiva oferece recomendações específicas para alterar o futuro.

Análise prescritiva e preditiva na prática

Um exemplo de como as duas análises podem ser usadas juntas é o caso de um varejo que oferece trocas grátis em casa a clientes fiéis para que eles experimentem os produtos.

Com base no comportamento do consumidor, um modelo preditivo supõe que os clientes vão ficar com tudo, porém, um cliente compra oito roupas e fica com apenas uma.

A empresa pagou pela troca supondo que o cliente ficaria com oito peças de roupa, mas o algoritmo não levou em consideração o comportamento do cliente, fazendo com que a empresa assumisse uma pequena margem de perda.

Uma análise prescritiva indicaria que a empresa oferecesse opções de troca na loja para clientes que fazem devoluções, incentivando outra compra ou notificando clientes sobre a necessidade de pagar pela devolução.

Dicas para tirar o máximo do business analytics

A análise descritiva é a etapa mais simples do business analytics. Nesta análise os dados são resumidos de maneira crua, como relatórios com números de vendas, estatísticas de clientes e métricas de engajamento.

A análise preditiva e a prescritiva são os próximos passos para transformar as métricas descritivas em insights.

Porém, não se pode depender apenas de uma ou de outra. Quando usadas de maneira combinada, podem trazer resultados mais efetivos.

É importante entender a lógica e as circunstâncias por trás dos resultados de uma análise prescritiva. O ideal é poder provar que os resultados são estatisticamente coerentes e que os dados são precisos.

Com Business News Daily
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