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Como começar a usar Análise Preditiva na sua empresa

A Análise Preditiva está ajudando empresas em campos tão diversos quanto saúde, varejo, hospitalidade e seguros a antecipar o futuro para otimizar inventários, gerenciar equipes, aprimorar o envolvimento do cliente, definir preços e alcançar muitas outras metas de geração de lucros.

Graças aos constantes avanços em Inteligência Artificial (IA) e ao Machine Learning (ML), a Análise Preditiva está se tornando cada vez mais precisa e perspicaz. No entanto, muitas empresas continuam visualizando a Análise Preditiva com vários graus de ceticismo, convencidas de que a tecnologia continua sendo muito complexa, muito destrutiva e muito cara para ser incorporada ao uso rotineiro.

Aqui está um guia sobre como começar com a Análise Preditiva em sua organização.

 

1 - Construa sua equipe de Análise Preditiva

A maioria das empresas que levam a sério o uso da Análise Preditiva formam uma equipe de planejamento multifuncional para identificar oportunidades em potencial e desenvolver estratégias direcionadas.

Os membros da equipe devem incluir:

- Especialistas em modelagem preditiva;

- Especialistas em conteúdo, de preferência com alguma experiência analítica;

- Analistas de dados e bancos de dados;

 

As equipes de planejamento de Análise Preditiva bem-sucedidas normalmente consistem em uma parceria entre os profissionais especialistas e as partes interessadas relevantes, diz Eric Felsberg, diretor do grupo de análise de dados para o escritório de advocacia Jackson Lewis. "Isso permite que aqueles com conhecimento do assunto trabalhem em estreita colaboração com os profissionais analíticos para desenvolver ferramentas, métodos e soluções que sejam quantitativamente robustos [e] sejam informados por aqueles com experiência no assunto para resolver o desafio comercial relevante".

 

2 - Defina o problema de negócios e encontre as ferramentas certas

A equipe deve sempre buscar um entendimento claro dos problemas de negócios que a Análise Preditiva deverá abordar.

As principais questões a serem consideradas são:

- Os problemas são definidos com precisão em termos de processos de negócios e metas?

- O impacto da Análise Preditiva pode ser quantificado, incluindo benefícios e custos esperados?

- Quais são os riscos de erros de previsão (ou seja, falsos positivos e falsos negativos)?

- Quais são os riscos e responsabilidades legais que podem surgir devido ao viés de previsão?

À medida que vários aplicativos e modelos de Análise Preditiva são visualizados e analisados, os membros da equipe devem ter em mente que não é necessário reinventar a roda.

 

3 - Construa capacidades internas

Embora os fornecedores de aplicativos e modelos de Análise Preditiva estejam se tornando cada vez mais focados em nichos, ainda é difícil montar uma iniciativa séria sem ter pelo menos alguns profissionais internos que sabem como modificar e ajustar aplicativos e modelos para atender às necessidades específicas de previsão das áreas de negócio.

Os funcionários existentes geralmente são candidatos a treinamento de Análise Preditiva altamente adequados, já que a maioria já está familiarizada com as metas e práticas da empresa. A gerência pode seguir várias abordagens ao treinamento, incluindo aulas internas, programas de educação externa ou aulas online.

 

4 - Envolva departamentos e usuários finais

Muitas empresas mantêm uma área de Ciência de Dados separada, responsável por adquirir, desenvolver, personalizar e implementar aplicativos, modelos e ferramentas de Análise Preditiva. "No entanto, não é incomum que as equipes de Ciência de Dados trabalhem em estreita colaboração com os departamentos de TI para implementar a infraestrutura computacional necessária para que possam fornecer análises e ferramentas para as partes interessadas relevantes", observa Felsberg.

Embora o desenvolvimento, a configuração e a personalização das ferramentas de Análise Preditiva possam ser altamente desafiadoras, o uso não deveria ser. "Ferramentas preditivas projetadas para as partes interessadas do negócio devem, de fato, ser fáceis de usar", diz Felsberg. O difícil, acrescenta, está em garantir interpretações precisas dos resultados analíticos. Na sua opinião, qualquer treinamento fornecido aos usuários finais deve se concentrar em ajudar as pessoas a fazer interpretações precisas, permitindo que os resultados sejam usados ​​de forma eficaz e com risco mínimo.

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