O modelo de análise preditiva permite reverter cenários que poderiam causar impactos negativos ao seu negócio. No entanto, é importante observar que isso só se dá quando a empresa entende a proposta da análise preditiva e usa as ferramentas certas para organizar, monitorar, filtrar e analisar informações relevantes sobre o mercado e o contexto em que está inserida.
Esse detalhe faz toda a diferença no momento de transformar o que poderia ser uma problema em aprendizado e melhorias, pois leva as equipes a passar mais tempo usando os dados para obter resultados significativos do que coletando.
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Pensando nisso, separamos 4 dicas para você ter sucesso em análises preditivas ao explorar o potencial de tecnologias como uma plataforma de inteligência. Saiba como esse recurso facilita todo o processo de análise e faz com que a sua empresa se aproxime das respostas certas para os seus problemas de negócio, com maior precisão e em menos tempo. Confira:
1. Aumento da possibilidade de prever cenários
Ao combinar a análise preditiva com o uso de uma plataforma de inteligência, que reúne em um único lugar dados importantes para a sua empresa, é possível prever com muito mais facilidade comportamentos e até mesmo situações de risco.
É possível, por exemplo, automatizar a captação de informação sobre políticas públicas, legislação ou regulamentações específicas. Com isso, sua equipe tem a disposição, praticamente em tempo real, dados que podem causar impacto imediato no seu negócio. Outra alternativa é monitorar o movimento da concorrência. Com uma ferramenta potente, você pode organizar a captação de informação de diferentes fontes, como imprensa, imprensa oficial, mídias sociais, e assim organizar cenários que mostram movimentos potenciais, como lançamento de produtos ou serviços ou até mesmo a conquista de novos clientes.
2. Menos tempo de coleta, mais agilidade para resolver problemas de negócio
A base da análise preditiva é uma coleta consistente de dados. Com a tecnologia – que inclui processos de mineração de dados, inteligência artificial e machine learning -, o alto volume de informação disponível hoje pode ser avaliado e organizado em um tempo muitíssimo menor do que seria necessário para realizar o mesmo processo manualmente.
Os recursos usados na coleta automatizada de dados (uma das etapas mais importantes do processo de análise) permitem encontrar rapidamente informações precisas para o seu negócio, sem perder tempo procurando em bancos de dados dispersos e ou em milhares de fontes disponíveis. Dessa forma, se tem mais agilidade para entender contextos de negócio, acompanhar o comportamento do concorrente e também conhecer o desempenho das suas próprias ações e tomadas de decisões.
E tudo isso faz com que você ganhe em produtividade e consiga descobrir mais rápido as soluções para problemas. Afinal, a equipe de inteligência está liberada para desempenhar a parte mais significativa desse processo que é o estudo dos dados.
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3. Maior precisão nos insights
Como já foi dito, a automatização permite uma coleta mais ampla, mas também uma organização mais acurada. Com isso, a equipe de inteligência tem uma base perfeita para montar cenários precisos e gerar insights de qualidade.
Com a análise preditiva é possível usar dados passados e atuais para prever tendências e comportamentos de forma confiável. E o cruzamento dessas informações permite que você chegue a resultados de análise mais precisos.
4. Melhores resultados
Existem situações em que a análise preditiva ajudará a antecipar riscos em projetos, a perceber oportunidades ao permitir que a equipe de inteligência faça leituras muito precisas de cenários ou até a mudar o rumo de uma estratégia antes planejada por meio de achismos ou conhecimento de mercado. Tudo isso, quando com o apoio de ferramentas que aumentam a capacidade da equipe de inteligência, potencializa os resultados gerados.
Isso porque, quando você tem mais informação, tem mais controle sobre o seu ambiente e, logo, mais possibilidades de antecipar cenários e, logo, crises e oportunidades.
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