Como o setor de energia pode tirar proveito da análise preditiva

[av_textblock size=” font_color=” color=”]
energia-2

As empresas de energia atendem a milhões de consumidores, de todos os portes, com investimentos altíssimos em infraestrutura, desde a construção de hidrelétricas, termoelétricas, fazendas eólicas até a entrega ao cliente final. E no caminho entre as redes de transmissão e distribuição até o medidor de luz, é gerada uma enorme quantidade de dados de máquina que, com a análise preditiva, se transformam em insights que contribuem para otimizar as operações, melhorar a oferta do serviço, reduzir os custos de produção de energia e analisar o comportamento do cliente, tanto em relação ao seu padrão de consumo quanto a fraudes.

Infraestrutura

Na parte de infraestrutura, a análise preditiva, baseada em dados gerados por sensores e equipamentos, oferece a oportunidade de implantar um gerenciamento estratégico de ativos, controlando a disponibilidade dos sistemas e serviços, garantindo a sua integridade. Na parte operacional, permite otimizar e padronizar processos de negócios e políticas internas e avaliar o funcionamento das redes de transmissão e de distribuição, monitorando e prevenindo falhas.
Na ponta final, a implantação de medidores inteligentes e de canais de relacionamento on-line tem oferecido uma enorme quantidade de dados sobre o comportamento do consumidor. Integrar e correlacionar esses dados ajuda a entender e gerenciar a qualidade do serviço, faturamento por cliente, renegociação de dívidas em caso de inadimplência e a desenvolver produtos e serviços para segmentos específicos. Também permite detectar fraudes que, segundo dados da ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica), geram uma perda estimada de R$ 4,5 bilhões por ano.

Analytics

As ferramentas da Splunk, parceira da PROOF, oferecem subsídios para a melhor tomada de decisão em relação ao planejamento de capacidade, utilização da infraestrutura e desempenho dos sistemas, e relacionamento com o cliente a partir de dashboards amigáveis, ao mesmo tempo em que garantem a privacidade e segurança dos dados de máquina. Saiba mais sobre como a análise preditiva gera mais competitividade para o seu negócio.
[/av_textblock]

Como a ciência de dados está melhorando a gestão logística

A ciência de dados e a internet das coisas já faz parte de diversas partes do nosso dia a dia, desde o atendimento ao cliente até as recomendações que recebemos de diversos serviços dos quais somos consumidores.

Como clientes, os benefícios dessas tecnologias na gestão logística são óbvios, como monitoramento em tempo real, otimização de rotas e planejamento. No entanto, há ainda outras vantagens que a ciência de dados e a internet das coisas podem dar à gestão logística, tornando-a mais segura e transparente. Confira:

Sensor de capacidade

Na gestão logística, informações precisas sobre a capacidade de armazenamento têm um papel crucial. Qualquer informação errada pode levar a diversos problemas na experiência do cliente e a possíveis perdas. A internet das coisas ajuda as empresas a terem informações em tempo real da exata quantidade de itens que ainda podem ser armazenados, evitando desperdícios e gastos adicionais.

Planejamento da rota

Tempo e combustível são grandes preocupações logísticas. A internet das coisas, com a ajuda de tecnologias de GPS, pode ajudar a otimizar esse planejamento, permitindo analisar e mostrar o tempo e o custo de cada rota para entregar um produto.

Monitoramento e gestão do ambiente

Existem produtos delicados ou matérias médicos que devem ser mantidos a temperaturas específicas e requerem um cuidado extra na embalagem e no transporte para evitar danos. Para monitorar e gerenciar o fluxo de mercadorias sensíveis, a ciência de dados e a internet das coisas oferecem ferramentas capazes de gerir e ajustar a temperatura desses produtos, garantindo sua segurança.

Análise preditiva e monitoramento contínuo

Por meio da análise preditiva com base em dados históricos, a gestão logística pode prever o fluxo de mercadorias que podem ter no futuro. Os dados podem ser coletados com o monitoramento em tempo real que, além de oferecer insights, permite manter um rastreamento contínuo dos pacotes da origem até o destino.

A análise preditiva pode fazer a diferença em empresas de diversas indústrias. Baixe o whitepaper da PROOF Como a análise preditiva pode ajudar a sua empresa? e saiba como essa tecnologia oferece vantagens competitivas.

Com Smart Data Collective

Análise preditiva é a chave para o crescimento do negócio

Os negócios sempre estão à procura de novas maneiras de se conectar com os clientes e ter os dados certos no momento certo é essencial para ter um melhor entendimento de suas preferências e suas dores para resolvê-las.

Infelizmente, muitas empresas ainda adotam uma abordagem reativa ao se engajar com o consumidor. No entanto, cada vez mais empresas recorrem à análise preditiva para obter essas informações e criar relacionamentos de maneira proativa.

Transforme insights em ações

A análise preditiva é baseada em uma das tendências mais transformadoras dos últimos tempos, a internet das coisas, que deu às empresas a capacidade de conectar dispositivos e ativos de maneira inteligente para criar novos ativos. Ao usar a tecnologia para identificar tendências, prever problemas e antecipar as necessidades do cliente, a internet das coisas permite que os negócios usem melhor os dados que coletam todos os dias.

A análise preditiva ajuda a transformar todas as informações coletadas em insights de fácil compreensão e ações de que podem ser implementadas em processos para servir melhor ao cliente.

Melhore os níveis de eficiência

Softwares que analisam dados em tempo real podem ajudar a identificar problemas de desempenho rapidamente. Isso pode ser aplicado facilmente em diversas áreas da empresa, desde a gestão do inventário até o RH. Essa maior visibilidade do negócio é uma das chaves para o sucesso.

Com o uso da análise preditiva, as empresas podem responder proativamente com um desconto em um produto especial, por exemplo.

Não é preciso ir muito longe para ver os benefícios. Com cada vez mais softwares corporativos baseados na nuvem, as empresas podem obter insights úteis mais rapidamente. Há vários serviços de armazenamento, dados e internet das coisas ganhando novos recursos.

Com o software certo de análise preditiva, as empresas podem sair de uma abordagem reativa para uma abordagem proativa.

A análise preditiva pode ser decisiva para o negócio. Saiba mais sobre essa tecnologia no whitepaper da PROOF Como a análise preditiva pode ajudar a sua empresa?.

Com Huffington Post

Mais de 85% dos usuários de análise preditiva relatam ganhos expressivos

O estudo The Predictive Journey: 2015 Survey on Predictive Marketing Strategies, da Forbes Insights, revelou que 86% dos executivos com experiência em análise preditiva indicaram que a tecnologia trouxe um retorno de investimento (ROI) positivo para seus negócios.

A pesquisa entrevistou 308 representantes de companhias com US$ 20 milhões ou mais de receita anual – 30% das empresas entrevistadas excediam US$ 1 bilhão em receita. A maioria era formada por CMOs, vice-presidentes ou diretores de unidades de negócios.

Apesar de a análise preditiva fazer parte da agenda do marketing, a jornada ainda mal começou. Mesmo com o ROI positivo, apenas 13% das empresas com capacidades preditivas se consideram avançadas nessa tecnologia. Mais de 80% dos líderes de marketing pretendem aumentar os investimentos em tecnologias e iniciativas de marketing no próximo ano.

Segundo a pesquisa, seis em cada dez empresas citam o desenvolvimento de relatórios precisos sobre os resultados de campanhas e iniciativas de marketing como um de seus maiores obstáculos. Cerca de 41% das empresas citaram que usam a melhora na retenção de clientes como métrica chave para medir o sucesso dos esforços em análise preditiva.

Essa mudança se deve ao entendimento maior dos executivos sobre decisões baseadas em dados e em como elas ajudam a identificar atuais e futuros consumidores e determinar a propensão dos clientes a comprar certos produtos ou serviços.

O estudo também revelou que 68% das empresas entrevistadas estão à procura de talentos com expertise em análise preditiva e 71% oferecem treinamentos internos e formação em marketing preditivo para os funcionários.

O serviço de Analytics Insights, oferecido pela PROOF, permite que as empresas analisem os dados estruturados de maneira aprofundada e obtenham informações valiosas para o negócio, que auxiliem no processo de tomada de decisão.

Com as ferramentas Splunk para Business Analytics, oferecidas pela PROOF, as empresas podem superar os obstáculos mais frequentes no uso de análises preditivas. Entre os recursos oferecidos, está a possibilidade de complementar tecnologias de BI para obter insights precisos e analisar e prever cenários a partir da análise de dados de qualquer período.

Com Forbes

Cinco aplicações para a análise preditiva

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