E se você pudesse entender melhor as características dos indivíduos propensos a cometer fraudes ou dos clientes em risco de desgaste?
E se você pudesse personalizar o alcance de marketing e o conteúdo do site para cada cliente individual?
E se você pudesse atingir apenas os clientes que você sabe que têm maior probabilidade de responder a uma oferta específica?
Se a sua organização é como a maioria, você sonha em poder responder a essas perguntas. E, se você for um dos poucos com acesso à análise preditiva, poderá transformar esses sonhos em realidade – e em dinheiro.
É mais provável, porém, que você enfrente alguns desafios significativos ao usar a análise preditiva para causar um impacto mensurável nos resultados financeiros da sua organização.
O que está atrapalhando a análise preditiva?
O desafio mais difundido é o antigo problema das restrições de recursos.
Com orçamentos de TI cada vez mais apertados e especialistas de dados qualificados em análise preditiva sobrecarregados com outros trabalhos, você provavelmente passa muito tempo batendo os pés e enviando e-mails de “lembretes gentis” enquanto espera pelas respostas que precisa, porque depende de outras pessoas. dentro da organização para levá-los até você. A frustração aumenta e as oportunidades de negócios passam por você
Além do mais, mesmo quando você tem uma equipe de TI ágil, preparar o conjunto de dados certo para análise preditiva pode ser uma tarefa hercúlea até mesmo para o cientista de dados mais qualificado: é simplesmente um processo extremamente demorado.
Embora estejam sendo disponibilizadas soluções que tornam a preparação de dados mais rápida, fácil e, em muitos casos, automatizada, elas não abordam a questão relacionada da necessidade de conhecer e compreender os tipos específicos de dados — e a quantidade deles — necessária para responder às necessidades de negócios. questão em questão.
Terceiro, você provavelmente não sabe exatamente quando usar a análise preditiva e muito menos entende as complexidades de técnicas analíticas específicas.
Isso não é uma crítica a você — é uma crítica às ferramentas disponíveis hoje: elas são complexas demais para usuários corporativos.
Embora você provavelmente conheça algumas técnicas padrão e em quais situações aplicá-las, como regressão linear ou árvores de decisão para identificar quais clientes provavelmente responderão a uma campanha ou estão em risco de desligamento, que tal técnicas mais complexas, como otimização ou Monte Simulações de Carlo? Tradicionalmente, estatísticos ou cientistas de dados aplicam técnicas como essas.
E o trabalho não termina quando você aplica as técnicas, trata-se também de interpretar os resultados. Você tem as ferramentas necessárias para fazer isso?
Simplifique, fornecedores
Então, como as organizações podem superar esses desafios e dar a você, ao profissional de marketing e a outros usuários de negócios, o poder de executar suas próprias análises preditivas?
Tudo começa com a determinação e o compromisso de fornecer aos usuários empresariais o poder de executar análises preditivas por conta própria, sem depender da TI ou de outros recursos para apoiá-los.
As organizações devem tornar a preparação de dados uma prioridade. O velho ditado “entra lixo, sai lixo” prevalece aqui: seu modelo analítico preditivo é tão bom quanto os dados que entram nele e, se seus dados não estiverem corretos, construir um modelo preditivo pode ser um processo longo e frustrante.
E, finalmente, as organizações devem certificar-se de que a tecnologia escolhida apoia as suas competências e as de outros utilizadores empresariais. Pode ser ótimo que o produto utilize R ou possa suportar código SAS, mas se você não conhece essas linguagens, não as usará — e não terá tempo para aprendê-las.
Em última análise, para colocar o poder da análise preditiva nas mãos dos usuários empresariais, os fornecedores de software analítico devem facilitar não apenas a construção de modelos preditivos, mas também a compreensão e o consumo dos resultados.
Ao eliminar a necessidade de codificação, simplificar as técnicas de modelagem com base nas diversas habilidades dos usuários, implementar a modelagem automatizada e até mesmo criar sistemas ou aplicativos baseados em assistentes que orientam os usuários através de um processo de preparação de dados e modelagem preditiva, os fornecedores fornecerão as ferramentas que você precisa. precisa impactar positivamente os resultados financeiros da sua organização.
