O big data está revolucionando a maneira como os negócios são conduzidos e os modelos de análise preditiva estão impactando diferentes áreas da empresa, gerando ganhos antes impensáveis.

Cada vez mais empresas estão investindo em infraestrutura de big data porque acreditam no potencial da tecnologia de gerar um bom retorno de investimento, no entanto, muitas ainda não sabem quais são os usos do big data capazes de gerar resultados.

Confira algumas áreas em que os modelos de análise preditiva fazem a diferença.

Previsão da demanda

Por meio da análise preditiva, as empresas podem minimizar o inventário necessário de um produto. Quando o modelo preditivo identifica que não haverá alta imediata nas vendas de um produto, as empresas podem alocar seus fundos de outra maneira para dar preferência aos produtos com demanda maior.

Nesse caso, a análise preditiva também ajuda a resolver um grande problema, que são os custos com a armazenagem. Manter estoques é negativo para a receita a curto e longo prazo. Isso pode ser resolvido com modelos preditivos que analisem dados históricos de venda.

Um uso que também tem aumentado é o de dados anônimos de buscas na web, que podem ser relacionados às localizações das lojas para determinar a quantidade de um determinado produto em um ponto de venda específico. Modelos que usam dados de ferramenta de busca ajudam a reduzir consideravelmente as chances de erro, melhorando a precisão das previsões.

Melhorar os preços

Empresas de diversas indústrias têm maneiras diferentes de definir preços, no entanto, o processo acaba sendo extremamente manual e suscetível a erros. A análise preditiva permite construir um modelo de definição de preços em tempo real, usando diversas fontes, como histórico de preços do produto, atividades do cliente, preferências, histórico de pedidos, inventário disponível, entre outros.

O processo de definição de preços deve ser contínuo e precisa ser monitorado constantemente para evitar perdas e maximizar a receita.

As empresas também podem definir estratégias de preço rastreando os consumidores por meio de suas atividades enquanto o usuário está logado ou por meio da conectividade do smartphone. O aprendizado de máquina pode reunir esses dados e gerar segmentos de clientes com base em sua resposta aos preços e suas preferências.

Previsão de manutenção

O tempo de downtime causa grandes perdas ao negócio. Dados gerados por dispositivos de internet das coisas podem oferecer insights em tempo real do funcionamento de equipamentos e dar detalhes dos aspectos dos processos de produção.

Além de permitir uma resposta muito mais rápida aos problemas, algoritmos de aprendizado de máquina podem ser programados para predizer quando diferentes máquinas vão apresentar problemas.

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