A análise preditiva usa dados para fazer conexões relacionadas a eventos passados para então gerar informações sobre o que pode afetar sua empresa no futuro. O objetivo é ir além das estatísticas descritivas e agilizar a tomada de decisões.

Cada vez mais empresas estão investindo em business analytics e na análise preditiva porque as informações geradas por essas tecnologias geram importantes vantagens competitivas e oferecem uma visão mais ampla do negócio, podendo ser decisivas no seu sucesso em qualquer indústria.

Por meio da análise preditiva, as empresas podem tirar maiores vantagens de suas forças e das fraquezas de seus concorrentes, analisando dados relacionados à experiência do cliente. Os modelos preditivos também dão às organizações as informações necessárias para atingir seu público alvo com a mensagem certa no momento certo, reduzindo assim, os custos com marketing e gerando mais conversões.

Veja mais razões por que a análise preditiva é importante para o sucesso do seu negócio:

Evitar fraudes

É impossível inspecionar apenas um certo número de casos todo o mês. A análise preditiva permite que a empresa, com base em suas experiências passadas, avaliem transações de acordo com o nível de risco. Assim, podem chegar a um número reduzido de casos potenciais de fraude para que a equipe de segurança possa investigá-los de maneira mais assertiva, em vez de perder tempo com falsos positivos.

Melhorar a operacionalidade

A análise preditiva pode melhorar operações em qualquer setor da empresa, pois dá maior visibilidade do negócio, permitindo que vários departamentos sejam beneficiados. Os dados da análise preditiva podem indicar hábitos de compra que ajudem a entender o comportamento de segmentos específicos de clientes. Isso permite que o marketing desenvolva estratégias mais assertivas para aumentar os índices de retenção.

Para a TI, a análise preditiva é importante para ajudar a prever problemas e manter a disponibilidade de filiais e sistemas de transação. Dados sobre o desempenho da rede, por exemplo, ajudam a identificar pontos problemáticos que podem ser resolvidos para melhorar a experiência do usuário.

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