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Analítica preditiva: a bússola do futuro 

Num mundo inundado de dados, encontrar padrões, prever tendências e antecipar futuros cenários tornou-se a nova alquimia do século XXI. A analítica preditiva, que usa estatísticas, algoritmos e técnicas de machine learning para identificar a probabilidade de futuros resultados com base em dados históricos, está a redefinir a forma como as empresas tomam decisões, os governos planeiam políticas e os indivíduos moldam as suas vidas.

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Impacto nas vendas
Através da análise preditiva, as empresas aprofundam o conhecimento que têm sobre os consumidores prevendo os seus desejos e necessidades, disse à businessIT Tiago Esteves, principal solution engineer da Salesforce Portugal. «As empresas podem, assim, fazer recomendações de produtos com base em acções anteriores, algo fundamental e muito usado pela Netflix e Amazon, por exemplo. Com a análise preditiva é ainda possível exibir anúncios de acordo com o tipo de consumidor e também enviar campanhas de e-mail mais direccionadas, tudo num esforço de maximizar os dados para o melhor retorno de investimento». É fácil, por isso, perceber que o impacto é grande e em múltiplas áreas, tais como vendas, em identificar novos produtos e ofertas para um determinado cliente, de acordo com a sua tipologia de compra. «Estamos a assegurar crescimento de vendas e aumentar o ‘share of wallet’ num mercado concorrencial. Também impacta o serviço ao cliente, ao percebermos qual a probabilidade de um cliente abandonar os nossos serviços, assegurando facturação e garantindo a manutenção de clientes com base no grau de satisfação, assim como outros indicadores».

Para este executivo, o maior desafio da implementação de ferramentas de analítica preditiva é lidar com dados em silos, isolados e de difícil utilização. «A IA exige grandes volumes de dados e exige a capacidade de estabelecer relações entre eles. As empresas ainda estão organizadas em silos (funcional e tecnologicamente) pelo que se torna difícil o acesso, a análise a o tratamento de todos os dados relevantes». Para ultrapassar este desafio, Tiago Esteves sugere partir estes silos: «Do nosso lado, a visão é de uma plataforma única de cliente, capaz de se ligar com múltiplas fontes de dados, e onde essa análise e tratamento de dados pode ocorrer de forma integrada, única e centralizada».

Embora as conclusões produzidas através da análise preditiva nunca possam ser 100% precisas, são, no entanto, previsões geralmente fiáveis ​​que podem ser utilizadas para melhorar os negócios. De acordo com um estudo do SAS, 86% dos executivos que supervisionam os esforços de marketing preditivo, relatam um aumento no retorno de investimento (ROI) como resultado do seu marketing preditivo.

Acesso aberto
A IBM defende que o acesso a IA generativa deva ser aberto às melhores tecnologias do mercado e à comunidade open source, através da disponibilização de múltiplos modelos, confiáveis e projectados para casos de estudo que tragam valor.