12 de maio de 2022

Análises preditiva e prescritiva: qual é a diferença?

análises preditiva e prescritiva

Para tomar decisões assertivas, é fundamental extrair informações do imenso volume de dados que circula pela empresa. Veja como as análises preditiva e prescritiva ajudam nisso!

O uso de Big Data é uma das principais tendências tecnológicas para gestão de negócios. A partir da análise de um grande volume de dados, os gestores conseguem enxergar melhor o contexto em que a empresa está inserida e tomar decisões bem fundamentadas. Para isso, além da análise descritiva, mais básica, podemos utilizar as análises preditiva e prescritiva.

Neste post do Blog da Arbo, trazemos uma visão introdutória sobre as diferenças conceituais e a aplicabilidade das análises preditiva e prescritiva dentro do setor imobiliário. Além disso, explicamos como elas agregam valor ao negócio e um passo a passo para começar sua implementação. Confira!

Conceitos básicos

Já que começamos mencionando a análise descritiva como um modelo mais simples, vale a pena explicar o motivo disso. A análise descritiva é, simplesmente, a visualização dos dados com foco no presente, ou seja, sem explorar de que forma eles se relacionam com o passado ou o futuro.

Esse tipo de análise é utilizada dentro das empresas para tomar decisões mais imediatas, onde não há necessidade de um juízo de valor. Como veremos mais adiante, o fundamento é completamente diferente daquele que sustenta as análises preditiva e prescritiva, que buscam, respectivamente, entender consequências de acontecimentos passados e prever cenários futuros.

O que é a análise preditiva?

As análises preditivas utilizam dados para identificar a probabilidade de determinados cenários ocorrerem no futuro. Para isso, são aplicados métodos estatísticos e tecnologias baseadas em machine learning. 

Embora esse tipo de análise já exista há décadas, sua adoção foi acelerada mais recentemente como consequência dos avanços tecnológicos. As empresas enxergam uma importante vantagem competitiva em sua aplicação, visto que o volume de dados que circula por diferentes departamentos é cada vez maior e pode render informações valiosas quando observados de forma criteriosa. 

Com computadores mais baratos e a facilidade de usar softwares mais sofisticados, esse recurso ficou bem mais acessível para negócios de portes variados. Assim, o privilégio que antes estava limitado à profissionais especializados em matemática e estatística está disponível para um público muito maior.

A análise preditiva utiliza resultados já conhecidos para desenvolver modelos capazes de prever possíveis resultados futuros, ou seja, fornecer algum grau de previsibilidade sobre as consequências de uma decisão.

O que é a análise prescritiva?

A análise prescritiva é capaz de recomendar a ação ideal para um momento específico. Para isso, ela usa ferramentas estatísticas que misturam análise descritiva e preditiva. Com esse recurso em mãos, é possível automatizar certas tarefas e alcançar mais resultados em menos tempo, ou seja, obter ganhos de produtividade.

A melhor maneira de descrever a diferença entre a análise preditiva e a análise prescritiva é que, enquanto a primeira diz como o futuro vai ser, a segunda diz como agir para mudar o futuro.

Isso é relevante para o planejamento estratégico porque fornece o conhecimento necessário para o mapeamento de cenários de negócio. Essa ferramenta serve para várias combinações possíveis entre variáveis externas e internas que podem favorecer ou atrapalhar o desenvolvimento da empresa.

Como a análise de dados valoriza um negócio?

Para que o trabalho com análise de dados faça sentido dentro de uma organização, ter um sistema capaz de realizar a parte técnica não basta. Se as pessoas que utilizam esse sistema não tiverem consciência de sua utilidade e a visão de como ele é capaz de otimizar seu dia a dia, não haverá resultados. 

Dito isso, percebe a importância da cultura organizacional para que esse tipo de recurso seja implementado com sucesso. É necessário que toda a equipe entenda que o uso de soluções tecnológicas é um caminho sem volta e que, embora o “instinto” ainda seja relevante em alguns momentos, os dados não devem ser deixados de lado.

Como implementar as análises preditiva e prescritiva?

Agora, vamos para um breve passo a passo para quem quer implementar técnicas de análises de dados em uma empresa.

1º passo: Que problema você quer resolver

Para começar, as análises preditivas e prescritivas devem ser desenvolvidas com um objetivo específico em mente. No caso de uma imobiliária, por exemplo, esse objetivo pode ser o aumento das vendas e locações para imóveis de alto padrão, ou tornar o fluxo de atendimento mais ágil e eficaz.

Os modelos de análise são diferentes de acordo com o objetivo porque cada um deles envolve variáveis distintas. É necessário, portanto, realizar as perguntas certas para obter as respostas realmente úteis. As perguntas a serem respondidas são os guias para identificar que tipo de dados serão necessários. 

2º passo: Quais dados você vai usar?

Os dados a serem utilizados nas análises virão de múltiplas fontes. Pensando em um sistema voltado para o marketing e vendas, se faz necessário ter dados sobre todas as etapas em que o cliente interage com sua empresa. E hoje isso acontece por uma infinidade de canais.

Antigamente, os pontos de contato se limitavam ao atendimento presencial ou por telefone, além dos anúncios em mídias como jornais impressos, rádio e televisão. Agora, várias outras ferramentas estão disponíveis para aproximar marcas e consumidores. E várias delas fornecem dados relevantes.

Plataformas como Google, Instagram e Facebook são vitrines onde seus produtos e serviços estão sempre expostos e o cliente obtém mais informações sobre eles em poucos cliques. Essas interações são rastreadas o tempo todo e se convertem em dados que ajudam a entender necessidades e desejos dos usuários.

Quando esses dados, vindos de fontes diversificadas, são cruzados, o sistema consegue identificar certos padrões de comportamento. Essas informações podem ser utilizadas para otimizar a configuração de anúncios, realocar recursos financeiros, identificar gargalos no fluxo de atendimento, entre outras tantas melhorias que resultam em ganhos na experiência do cliente.

3º passo: Qual o modelo ideal?

Há muitas maneiras de apresentar os resultados de uma análise para os usuários de um sistema. Isso pode ser feito com gráficos, diagramas e outros recursos visuais. Para determinar o modelo mais adequado para cada tipo de informação, é interessante contar com o acompanhamento de especialistas.

4º passo: Quem vai participar do processo?

Os especialistas vão precisar do auxílio de gente que trabalha na empresa e tem profundo conhecimento das regras de negócio, das interações entre os setores e dos problemas a serem resolvidos. Como cada segmento de mercado tem suas próprias características, os sistemas de análise precisam ser desenvolvidos pensando nessas especificações.

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