Será que a sua empresa realmente aproveita todo o potencial que existe nos dados coletados? Se você ainda não utiliza algoritmos preditivos, saiba que um oceano de oportunidades a serem exploradas está disponível para você.
Na era do big data, o maior desafio das empresas não é a coleta das informações em si, mas a compreensão das possibilidades e escolhas de técnicas eficientes para usá-los de forma estratégica.
Uma dessas técnicas é a de algoritmos preditivos, a qual permite transformar grandes conjuntos de dados em informações valiosas para as organizações.
O que são algoritmos preditivos?
Algoritmos preditivos são um tipo de ferramenta computacional, que utiliza dados históricos e técnicas estatísticas para fazer previsões sobre eventos futuros.
Para chegar até a etapa de previsão, os algoritmos preditivos analisam grandes quantidades de dados, identificam padrões e tendências e, em seguida, conseguem gerar previsões de comportamento.
Como eles funcionam?
Algoritmos preditivos funcionam em etapas sequenciais:
- Primeiro, são alimentados com dados históricos e variáveis que são relevantes para o objetivo desejado.
- A seguir, são identificados padrões de comportamento e correlações entre os dados.
- Por fim, o algoritmo oferece previsões e recomendações de ações para o futuro.
O que os algoritmos preditivos são capazes de fazer?
As aplicações de algoritmos preditivos são diversas, é possível usar modelos de previsão de comportamento em muitas situações no contexto corporativo, como:
Identificar padrões e tendências em grandes conjuntos de dados
Os algoritmos preditivos são especialmente eficazes para identificar padrões complexos e tendências sutis em grandes volumes de dados. Por isso, viabilizam análises que seriam, simplesmente, inviáveis se fossem feitas manualmente.
Por exemplo, no contexto de um marketplace, esses algoritmos podem detectar comportamentos como o aumento das vendas em determinados dias da semana, a preferência por certos produtos em determinadas regiões, entre outras questões.
Ajudar na tomada de decisão com base em dados
Os algoritmos preditivos também podem ser utilizados como suporte para a tomada de decisões estratégicas.
Essa aplicação ajuda os times a terem discussões bem fundamentadas, impulsiona a produtividade, dá visibilidade aos dados mais importantes, evita os famosos “achismos” e ajuda até a reduzir conflitos, já que os modelos preditivos usam dados confiáveis para fazer suas previsões.
Identificar padrões incomuns nos dados
A capacidade dos algoritmos preditivos de identificar padrões incomuns é particularmente útil para a detecção de fraudes.
Em uma instituição financeira, por exemplo, esse tipo de modelo pode analisar o histórico de transações de um cliente e identificar comportamentos suspeitos, que indicam a possibilidade de fraude.
Previsão de demandas e tendências de mercado
Essa é uma das aplicações mais relevantes para empresas que desejam aumentar sua competitividade e capacidade de inovação, pois os algoritmos preditivos são poderosos aliados na previsão de demandas e tendências de mercado.
Assim, por meio da análise de dados de clientes e padrões históricos de compras, uma empresa pode antecipar as necessidades do mercado e planejar estratégias de marketing, vendas e até de estoque de forma mais assertiva.
E, claro, sai na frente quem fizer isso antes dos concorrentes!
Qual a relação entre algoritmos preditivos e inteligência de dados de clientes?
Algoritmos preditivos e a inteligência de dados de clientes são conceitos interligados, porque ambos visam obter informações a partir de conjuntos de dados.
Enquanto os algoritmos preditivos utilizam técnicas de aprendizado de máquina para fazer previsões futuras com base em dados históricos, a inteligência de dados de clientes analisa informações para melhorar o relacionamento com os clientes e impulsionar suas experiências com a marca.
Quando usadas em conjunto, essas duas estratégias contribuem para a empresa conseguir criar uma jornada personalizada e muito mais relevante para cada cliente, no presente e no futuro.
De quais formas os algoritmos preditivos podem ser utilizados para criação de estratégias de relacionamento com clientes?
Agora, vamos à mais uma parte prática. Entenda quais são as principais aplicações dos modelos preditivos no contexto de customer success:
Prever comportamentos do consumidor
Com base nos dados históricos de clientes, tais como preferências de compra, frequência de compra, forma de pagamento mais usada e até mesmo o canal de comunicação preferido de cada cliente, os algoritmos preditivos podem dar recomendações importantes sobre comportamentos futuros do consumidor e como aproveitá-los para gerar receita.
Antecipar uma segunda compra
Apesar de pouco se falar sobre o assunto, a antecipação de uma segunda compra é um dos indicadores interessantes de retenção e fidelização de clientes.
Com os algoritmos preditivos, uma empresa pode analisar o comportamento do cliente após a primeira compra, identificar aqueles que têm maior probabilidade de realizar uma segunda compra e, com isso, recomendar ações que ajudem a concretizar a nova transação o quanto antes.
Predição de churn
A predição de churn é essencial para empresas que buscam maior previsibilidade de receita e crescimento sustentável.
Algoritmos preditivos podem revolucionar a forma como as instituições financeiras entendem e interagem com seus clientes. Ao analisar dados comportamentais, como histórico de transações, investimentos e utilização de serviços digitais, é possível identificar padrões que sinalizam a propensão de um cliente a migrar para outra instituição ou reduzir seu relacionamento com a empresa.
Por exemplo, um banco pode utilizar esses algoritmos para analisar o comportamento de seus clientes, como frequência de login no internet banking, volume de transferências para outras instituições e utilização de cartões de crédito.
Ao identificar clientes com maior probabilidade de churn, o banco pode implementar estratégias personalizadas, como ofertas de produtos e serviços mais adequados ao perfil do cliente, revisão de taxas e condições contratuais ou contato proativo para solucionar eventuais dúvidas ou problemas.
Dessa forma, as instituições financeiras podem agir de forma preventiva, fortalecendo o relacionamento com seus clientes e reduzindo a perda de receita causada pela rotatividade.
Identificar propensão à compra de um produto ou serviço
Os algoritmos preditivos também conseguem prever a probabilidade de um determinado cliente comprar um produto ou serviço específico.
Com base nos dados de compras anteriores, preferências e comportamentos de navegação, bem como dados comportamentais de clientes com perfis semelhantes, as empresas podem antecipar quais produtos são mais relevantes para cada tipo de cliente e, assim, direcionar campanhas de forma mais assertiva.
Como a Matera Insights utiliza algoritmos preditivos?
A Matera Insights, como especialista em inteligência artificial para entendimento do cliente, utiliza algoritmos preditivos de forma estratégica. Alguns dos principais usos são:
Cálculo do LTV Potencial
Através de uma metodologia exclusiva, a plataforma calcula o LTV Potencial de cada cliente.
Essa métrica ajuda as empresas a identificarem o valor que cada cliente pode gerar ao longo do tempo de vida, se forem adotadas ações específicas para maximizar a rentabilidade e aumentar a fidelização da base de clientes.
Segmentação conforme a similaridade entre perfis
A Matera Insights utiliza algoritmos preditivos para segmentar os clientes, com base em características semelhantes e específicas, através do cruzamento de dados comportamentais, demográficos, de geolocalização, entre outros.
Essa segmentação, altamente detalhada, permite que as empresas personalizem suas estratégias e criem campanhas que são relevantes para cada cliente individualmente, mas que permanecem escaláveis em termos de execução.
Recomendação de ações personalizadas
Com base nos dados analisados pelos algoritmos preditivos, a Matera Insights fornece recomendações personalizadas para cada consumidor, ao sugerir ações e ofertas específicas para cada etapa do ciclo de vida do cliente.
Essas recomendações ajudam as empresas a oferecer experiências mais relevantes e a estabelecer um relacionamento mais duradouro com seus clientes.
Conclusão
Os algoritmos preditivos representam uma evolução na forma como as empresas utilizam dados gerados pela sua base de clientes. Seja para a resolução de problemas atuais, seja para a identificação de oportunidades futuras.
Com a capacidade de identificar padrões, prever comportamentos e oferecer recomendações valiosas, esses algoritmos impulsionam o crescimento, a eficiência e a valorização das marcas no mercado.