3 motivos para implementar a análise preditiva no seu time

Já parou para refletir sobre a forma como o seu negócio responde às oscilações do mercado? Sem entender a importância da análise preditiva e de um planejamento estratégico adequado, muitas empresas caem em um cenário de reatividade, no qual os planos de ação para lidar com crises e mudanças são desenvolvidos em um contexto de emergência e pressão.

Entende-se como reativa, segundo estudo “Estratégias competitivas e desempenho econômico-financeiro de empresas brasileiras do setor de consumo não cíclico” publicado na Revista de Contabilidade da Universidade de São Paulo, aquela empresa que “reage impulsivamente aos eventos e ocorrências do ambiente de negócios”. E se esta é a realidade da sua rotina de trabalho, vale a pena a leitura de hoje: vamos te mostrar 3 motivos para implementar a análise preditiva no seu time.

Para começarmos a debater sobre análise preditiva, é importante reforçar o quanto a inteligência de dados e tecnologias de ponta, como machine learning, são importantes para capacitar uma empresa a atuar de forma mais inteligente e consciente.

A análise preditiva é uma técnica analítica que utiliza dados para trabalhar em previsões e projeções para assegurar os melhores resultados e o crescimento vertical e horizontal do negócio. Como o próprio termo “preditivo” indica, a estratégia permite que a empresa possa “dizer com antecipação” quando e o que pode acontecer.

Além de garantir que o seu negócio preveja as crises sem estar sob intensa pressão, a análise preditiva também traz outros benefícios importantes para a sustentabilidade de uma empresa. São eles:

1 – Aumento na rentabilidade

A falta da análise preditiva pode impactar não só a rotina dos colaboradores, como também os resultados do seu negócio. O mesmo estudo da Universidade de São Paulo que mencionamos anteriormente aponta que as empresas com estratégias reativas tendem a ter um desempenho inferior em relação à rentabilidade do patrimônio líquido e liquidez corrente quando comparadas às demais. 

2 – Melhora no ciclo de marketing

O aumento na rentabilidade também se dá devido à melhora no ciclo de marketing. Com inteligência de dados, o modelo torna as estratégias das etapas de prospecção, atração, conversão e retenção em mais eficientes e assertivas, colaborando para aumentar vendas, reduzir churn e melhorar a relação entre empresa e cliente. Isso porque a implementação da análise preditiva traz a estrutura necessária para pensar nas análises prescritivas, que indicam o que fazer para reduzir riscos e enfrentar os desafios futuros mapeados.

3 – Previsão de tendências do mercado

Não são apenas crises que podemos gerir com técnicas de análise preditiva. Também é possível prever as próximas tendências do mercado e antecipar estratégias de marketing, mudanças no estoque ou outros aspectos importantes para garantir que o seu negócio esteja à frente da concorrência quando as próximas tendências já estiverem sendo fortemente disputadas pelos players do mercado.

Em busca do crescimento seguro e sustentável, diversas empresas estão adotando técnicas de análise preditiva para orientar quais são as tarefas e os projetos prioritários dentro do cenário previsto. Realizado pela Allied Market Research, um estudo relacionado ao mercado global de funções analíticas preditivas estimou que o mesmo deve chegar a US$ 35,45 bilhões até 2027, registrando uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 21,9%. 

Posso trabalhar com análise preditiva em ambiente SAP?

Sim, você pode. Com os softwares desenvolvidos pela SAP, é possível aumentar significativamente o grau de precisão das análises feitas sobre o futuro do negócio e seu mercado de atuação. Dentro do SAP Analytics Cloud, por exemplo, o trabalho de análise dos dados atuais e históricos se torna muito mais simples e objetivo, com um sistema integrado facilitando o acesso e o cruzamento de informações importantes para a obtenção de insights.

Com a Inteligência Artificial, também é possível potencializar a capacidade das análises preditivas, afinal, o volume de dados coletados e consolidados aumenta significativamente com a tecnologia oferecida em ambientes de IA e Machine Learning. Por isso, a transformação digital não é mais vista como um diferencial, e sim como um fator de sobrevivência para as empresas dentro de um mercado cada vez mais tecnológico, moderno e competitivo. 

O suporte SAP permite que a análise preditiva seja implementada em diversas áreas, como vendas, marketing, Recursos Humanos, gestão da experiência do cliente, logística de suprimentos e até mesmo no setor da saúde, com o objetivo de impulsionar a performance e otimizar a rotina de trabalho.

Para implementar a análise preditiva, os especialistas da SAP indicam um passo a passo base, que consiste em:

1 – Mapear principais objetivos

Atualmente, quais são as principais dores e necessidades do seu negócio? Do que o seu time precisa para operar de forma sustentável e eficiente? A primeira etapa é responder a essas perguntas.

2 – Coletar dados

Apoie-se no sistema integrado SAP para reunir todos os dados em uma única ferramenta, facilitando o processo de análise das informações, além de identificar que tipo de dados faltam para iniciar a análise preditiva.

3 – Implementar

Depois de testar o seu modelo de análise preditiva e garantir que ele atende às necessidades mapeadas no primeiro passo (mapeamento de objetivos), implemente e comece um novo ciclo de coleta e estudo de dados, agora modelado de forma preditiva.

4 – Mantenha-se atento

O modelo de análise preditiva pode precisar de ajustes e mudanças ao longo do tempo, por isso, esteja sempre de olho no desempenho dele e nas novas necessidades do negócio.

Quer trabalhar com antecipação e segurança? Entre em contato com os consultores Engine e saiba como o SAP Analytics pode impulsionar o seu negócio.