O uso de dados se tornou imprescindível quando se pensa no planejamento, criação de campanhas e otimização de processos em diversos setores, principalmente em marketing e vendas. É nesse contexto que o analytics preditivo e o analytics prescritivo ganharam força, sendo parte das ferramentas de análise e compreensão de informações e resultados.
Para coletar e transformar dados em insights valiosos, essa técnica utiliza diversas tecnologias, como as IAs (Inteligências Artificiais) e machine learning. Com o mapeamento e a mineração dos dados, tais ferramentas são aplicadas para melhorar as tomadas de decisão nas empresas.
Pela similaridade nos termos, é comum que o analytics preditivo e prescritivo sejam tratados como sinônimos, mas eles possuem um papel complementar nos processos operacionais.
Neste texto, vamos abordar as semelhanças e diferenças entre as técnicas, trazer quais são os métodos mais utilizados no mercado de trabalho e mostrar como ambas as análises melhoram a performance do seu negócio.
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Analytics preditivo e analytics prescritivo: qual a diferença?
A principal dúvida que rodeia o analytics preditivo e o analytics prescritivo é referente ao que distingue as duas práticas.
A própria etimologia das palavras ajuda a responder essa pergunta: enquanto a análise preditiva tem um caráter de previsão, a análise prescritiva é ligada à recomendação. Para que isso fique mais claro, vamos aprofundar as características de ambas a seguir.
Analytics Preditivo
O fundamento do analytics preditivo é a lógica, a fórmula matemática. Logo, o modelo leva em consideração elementos estatísticos para prever algo que até o momento não era conhecido.
E como isso acontece? A partir da base de dados extraída, o analytics preditivo fará uma procura por padrões de comportamento, resultados e demais informações, resultando em previsões assertivas.
Vale ressaltar que nesse âmbito previsões não significa adivinhações ou presunções sobre algo, mas sim uma análise confiável acerca do histórico de dados oferecidos para que a técnica preveja ações que serão necessárias, como aumento nos investimentos ou prevenção de riscos.
Analytics Prescritivo
Diferente do preditivo, o analytics prescritivo trata-se de uma combinação de análises que ao final do processo, irá recomendar as ações mais assertivas para a organização.
Usando artifícios do próprio analytics preditivo, o prescritivo simula diversas possibilidades para vislumbrar qual prática é mais indicada para determinada tomada de decisão.
Podemos dizer que o analytics prescritivo bebe das fontes da análise descritiva, que discorre sobre o tempo presente, com o preditivo, que oferece uma visão do futuro.
Uma forma rápida e eficaz de marcar a diferença entre o analytics preditivo e o prescritivo é a seguinte:
- O analytics preditivo responde “o que acontecerá?”
- O analytics prescritivo responde “o que deve ser feito”
É por essa característica que o analytics prescritivo leva em consideração objetivos e restrições para determinar a melhor ação a ser tomada.
Exemplos na prática do analytics preditivo
Para ambos os modelos, a base das análises são os dados e informações já coletadas e guardadas. No caso do analytics preditivo, um dos casos mais clássicos são as previsões de campanhas de marketing sazonais, pois elas levam em consideração os resultados obtidos no mesmo período no ano anterior.
Exemplo: Black Friday, dia das mães, dia do consumidor
As análises preditivas são bastante aplicadas na cibersegurança, principalmente nos casos de prevenção de fraudes e detecção de ameaças virtuais. O mesmo é visto na manutenção e reparo de máquinas, já que há um entendimento de qual período os equipamentos vão precisar de reparo, devido ao ciclo de uso do maquinário.
Exemplos na prática do analytics prescritivo
Por sua vez, o analytics prescritivo oferece sugestões de melhorias para os processos que estão sendo realizados. Uma ótima forma de ver isso funcionando é no relacionamento com o cliente, onde é possível recomendar sugestões de acordo com o comportamento pessoal ou experiências passadas.
Trazendo para o dia a dia, os aplicativos e ferramentas de geolocalização e mobilidade são outros bons exemplos de analytics prescritivo, já que eles oferecem a melhor rota para o usuário chegar ao seu destino.
Por fim, é possível utilizar o analytics prescritivo no planejamento de estoque, gerenciando a quantidade de produtos e serviços disponíveis, bem como selecionando a melhor rede de fornecedores para oferecer o melhor suporte.
Combinando o uso do analytics preditivo e prescritivo
A combinação do uso do analytics preditivo e do analytics prescritivo pode ser extremamente poderosa para ajudar as empresas a tomar decisões informadas e otimizar seus processos.
Pensando no lançamento de produtos, você pode utilizar dos recursos de analytics preditivo para entender as tendências do momento e projetar a demanda de produção para os próximos meses.
Como continuidade da ação, é possível recomendar ações específicas com base nessas previsões, aplicando o analytics prescritivo para aumentar a produção ou controlar o estoque.
Falando na abordagem da experiência do cliente, o uso conjunto de análises preditivas e prescritivas também é viável. Enquanto o histórico aponta quais serviços os clientes estão mais propensos a adquirir, a parte prescritiva ajuda a personalizar a comunicação das campanhas de acordo com as preferências previstas.
Na nova era da tecnologia da informação, o uso dos dados é essencial para a construção de uma boa estratégia. Sendo assim, a combinação entre o analytics preditivo e o prescritivo oferece uma vantagem competitiva significativa para sua empresa, permitindo que tomem decisões mais inteligentes em todos os aspectos de seus negócios.
