Data science, data mining, big data, machine learning e até inteligência artificial são alguns dos termos cada vez mais ouvidos no dia-a-dia
Através da analítica as empresas conseguem identificar novas oportunidades de negócio e de receita que permitem a redução de custos e tempos (aumentando a eficiência de um negócio). São construídos modelos preditivos que explicam ocorrências, analisam comportamentos e estimam eventos futuros com recurso a estas técnicas. São múltiplos os exemplos de utilização da analítica no apoio às tomadas de decisão. Poderíamos escolher casos de negócio relacionados com o risco de uma operação, com a deteção de fraude, com a previsão de ocorrência de falhas ou com outros processos correntes na gestão de uma empresa. A PSE, com a sua experiência de 25 anos a trabalhar exclusivamente com dados e na criação de valor a partir da sua análise, poderia utilizar qualquer um deles. Escolhemos exemplificar o valor da analítica para a área comercial de uma empresa. Consideramos que há dois tipos de decisão que uma empresa toma sobre a continuação ou o fim de uma relação de negócio. Uma delas é estratégica – renovar o contrato com um parceiro comercial; a outra é operacional – reter um cliente. No que toca à decisão estratégica, muitas empresas colocam a analítica a explorar os dados de negócio de modo a estimar o seu valor potencial, os custos e os ganhos, desenhando posteriormente a melhor solução negocial para a empresa. Relativamente à decisão operacional, a retenção de um cliente é importante quando este representa uma grande parte do volume de faturação da empresa ou quando há diversos clientes com o mesmo comportamento, que em conjunto representam uma grande fatia da faturação da empresa. Neste sentido, a análise preditiva poderá ser útil. Através desta é possível analisar perfis de clientes e perceber como direcionar a oferta para cada segmento identificado. Certamente já se deparou com comunicações, como emails ou mensagens, de produtos ou serviços que não fazem qualquer sentido para si. Por exemplo:
Estes são dois exemplos de comunicações que não têm interesse para o cliente e que podem ser perigosos para o negócio. Caso uma empresa envie diversas vezes comunicações que não façam sentido para o recetor, além de estar a ter um custo que não vai ter retorno, poderá estar também a importunar o cliente o que pode levar inclusive à sua perda. Neste sentido, a aplicação da análise preditiva aos processos de decisão operacional é uma grande fonte de vantagens competitivas para as empresas. A análise preditiva dota as empresas de instrumentos de apoio à decisão que, com base na informação existente sobre os clientes e os seus comportamentos, permite individualizar mensagens e ofertas e ir ao encontro das expectativas dos seus clientes. Já imaginou o trabalho e custos que otimiza ao comunicar precisamente para pessoas que procuram a sua oferta ou que podem vir a procurar num futuro próximo? Além de estar a simplificar a sua pesquisa (pois está a ir ter com o cliente e não terá de ser o cliente a efetuar a procura), está a colocar a oferta certa, no momento certo, nas mãos certas! O IBM SPSS é o software de análise preditiva e data science líder de mercado que, através de automatismos, prepara e modeliza dados e permite a implementação de modelos preditivos nos processos operacionais da sua empresa. É ideal para utilizadores que querem um interface gráfico fácil de utilizar e com grande poder de cálculo, recorrendo a múltiplos algoritmos.
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