Decisões erradas custam caro, especialmente no mercado financeiro. Por exemplo, a crise das Americanas, em 2023, apresentou prejuízo de R$ 2,272 bilhões. Por isso existe a análise prescritiva, que converte dados em recomendações práticas para otimizar os resultados.
Para entender melhor, pense em um banco que quer oferecer crédito para pequenas empresas. Ele analisa o histórico de pagamento dos clientes e usa modelos preditivos para calcular a chance de inadimplência.
Mas e depois? Sem um direcionamento claro do que fazer, pode acabar recusando bons clientes por excesso de cautela ou aprovar empréstimos arriscados sem ajustes adequados. Isso gera ineficiência, desperdício de recursos e estratégias mal direcionadas.
Nesse contexto, entra a análise prescritiva, fundamental para gerar vantagem competitiva para sua empresa na transformação digital no mercado financeiro. Quer entender melhor? Continue a leitura!
O que é análise prescritiva?
A análise prescritiva é uma ferramenta que olha para o passado para prever o futuro. Ela se concentra em fornecer recomendações sobre as melhores ações a serem tomadas com base nos dados disponíveis.
Ela utiliza diversas técnicas, como algoritmos de otimização, modelagem de cenários e aprendizado de máquina, para determinar a melhor maneira de resolver um problema ou atingir um objetivo.
Qual é a diferença entre a análise prescritiva e preditiva?
A análise preditiva prevê o que pode acontecer no futuro com base em dados passados, enquanto a análise prescritiva sugere ações para alcançar os melhores resultados, com base nas previsões feitas.
Veja mais detalhes das diferenças a seguir!
Análise preditiva
A análise preditiva alerta sobre o futuro. Para isso, ela usa dados históricos e tenta prever o que provavelmente acontecerá em breve com base no que já aconteceu.
Por exemplo, imagine um banco que usa dados de clientes para prever se alguém deixará de pagar um empréstimo. Com base no histórico de pagamentos, ele consegue prever a probabilidade de inadimplência, mas sem oferecer um caminho claro sobre o que fazer a seguir.
Análise prescritiva
A análise prescritiva vai além de prever e começa a te dizer o que fazer com as informações analisadas. Em outras palavras, você tem uma previsão e também um plano de ação.
Além de prever uma inadimplência, a análise prescritiva pode sugerir ações, como oferecer microcrédito ou ajustar a taxa de juros. Com isso, você toma decisões práticas baseadas nas previsões.
Como funciona a análise prescritiva?
A análise prescritiva usa ferramentas como Big Data, IA e machine learning para tomar as melhores decisões. Saiba mais!
Identifica padrões com Big Data e IA
A primeira etapa da análise prescritiva é identificar padrões com ajuda do Big Data, o grande volume de informações das empresas. Ela analisa tudo – transações financeiras, comportamentos de compra, interações com clientes – e encontra tendências que podem ser extremamente úteis.
A Inteligência Artificial (IA) também acelera a identificação de padrões ao processar grandes volumes de dados rapidamente, revelando informações que poderiam passar despercebidas.
Simulação de cenários futuros
Após a análise prescritiva identificar os padrões, é hora de pensar no futuro. A partir desse momento, o machine learning passa a atuar. Ele é como um supercomputador que “aprende” com os dados e faz previsões conforme mais informações são processadas.
Por exemplo, durante a Black Friday, uma loja de varejo pode usar a análise prescritiva para prever quais produtos terão mais demanda.
Para isso, o machine learning analisa dados de vendas anteriores, comportamentos de clientes e tendências de mercado para fazer essa previsão. Assim, a loja pode aumentar o estoque dos produtos mais procurados para não faltar durante o evento.
Recomendações estratégicas
Com Big Data, IA e machine learning, a análise prescritiva vai além de "o que pode acontecer". Isto é, ela dá respostas claras sobre o que você deve fazer.
Por exemplo, uma fintech pode usar esses recursos para ajustar seus critérios de concessão de crédito nos fluxos de trabalho. Isto é, ao analisar o comportamento dos clientes e os dados de crédito, ela pode:
- oferecer melhores condições para os de maior potencial;
- ou ajustar os critérios para evitar inadimplência.
Quais são as vantagens da análise prescritiva?
A análise prescritiva ajuda sua empresa a tomar decisões mais informadas e a se preparar melhor para o futuro. Acompanhe!
Tomada de decisão mais rápida e assertiva
A análise prescritiva ajuda sua empresa a tomar decisões mais rápidas e certeiras. Isso porque, em vez de ficar adivinhando o que pode dar certo, você se baseia em dados reais.
Por exemplo, uma instituição financeira pode usar a análise prescritiva para identificar clientes próximos do limite de crédito. Com isso, é possível oferecer, antecipadamente, uma extensão ou linha de crédito personalizada, com base no histórico de pagamentos, melhorando a satisfação e a retenção.
Redução de riscos e identificação de oportunidades
Com a análise prescritiva, você identifica problemas antes que aconteçam. No caso de um banco, por exemplo, ela pode prever quais clientes têm mais chance de não pagar um empréstimo e sugerir ações preventivas.
Aprimoramento da experiência do cliente
A análise prescritiva permite que sua empresa ofereça uma experiência personalizada aos clientes, antecipando suas necessidades e sugerindo soluções que realmente atendem às suas expectativas.
Como resultado, as interações se tornam mais eficazes e satisfatórias, o que fortalece o relacionamento e contribui para a fidelização.
Otimização de processos e recursos
A análise prescritiva consegue ser aliada para as instituições financeiras na hora de otimizar processos e recursos, pois ela possibilita prever possíveis falhas, dando tempo para a instituição agir antes que algo aconteça.
Aprimoramento da gestão de crises e imprevistos
Quando algo inesperado acontece – como uma crise econômica ou um problema no sistema – a análise prescritiva ajuda a empresa a reagir rapidamente e com eficiência.
Ela permite antecipar possíveis cenários e sugerir as melhores ações a serem tomadas, minimizando os impactos e garantindo uma resposta ágil e bem direcionada.
Quais são os desafios da implementação da análise prescritiva?
A implementação da análise prescritiva tem seus desafios, especialmente para empresas de diferentes setores e instituições financeiras. Vamos ver os principais obstáculos!
Qualidade dos dados e integração de fontes
A análise prescritiva depende de dados precisos e atualizados. Logo, integrar informações de várias fontes de forma eficiente é fundamental, mas pode ser complicado.
Alto custo inicial e complexidade de implementação
Implementar a análise prescritiva exige um investimento alto em tecnologia e treinamento. Para empresas menores, isso talvez seja um grande desafio.
Capacitação da equipe e adaptação cultural
A equipe deve ser treinada para usar as novas ferramentas e confiar nos dados para tomar decisões. Entretanto, essa mudança de mentalidade exige tempo e esforço.
Governança e compliance na utilização de dados
A segurança e a conformidade com regulamentações são importantes, especialmente em setores como o financeiro. Logo, é preciso assegurar a proteção dos dados para evitar problemas legais.
Como implementar a análise prescritiva na sua empresa?
Implementar a análise prescritiva pode mudar como sua empresa toma decisões, seja em qualquer setor. Para isso, alguns passos são fundamentais. Confira!
Definição de objetivos estratégicos
É preciso saber qual problema você quer resolver. Imagine que você deseja melhorar a experiência do cliente.
Para isso, é preciso entender qual parte do processo deixa a desejar – se é no atendimento, no site ou na entrega. Assim, fica mais fácil escolher os dados a serem analisados.
Investimento em tecnologia e infraestrutura de dados
Ter a tecnologia certa é como construir uma casa – sem ela, nada funcionará corretamente. Então, invista em ferramentas úteis para coletar e armazenar dados de forma organizada e precisa.
Capacitação de equipes e cultura data-driven
Ter as melhores ferramentas só faz sentido se sua equipe souber como usá-las. Por isso, invista no treinamento das pessoas para todos estarem alinhados para tomar decisões com base em dados reais.
Integração com ferramentas de inteligência artificial e Machine Learning
Para dar um grande impulso à sua análise, é interessante integrar ferramentas de inteligência artificial e machine learning. Essas tecnologias auxiliam na análise de grandes quantidades de dados e na identificação de padrões e informações que poderiam ser ignoradas.
Então, entendeu como implementar a análise prescritiva? Comece definindo objetivos claros, invista em tecnologia e garanta que sua equipe esteja bem treinada para usar essas ferramentas.
Com esses passos, sua empresa pode otimizar processos, reduzir riscos e melhorar a experiência do cliente.
Agora que você já sabe como implementar a análise prescritiva, entenda a importância da eficiência operacional para otimizar processos e tomar decisões ainda mais rápidas e precisas!
Em resumo
O que é uma análise de dados prescritiva?
A análise de dados prescritiva utiliza dados e algoritmos para recomendar ações, visando otimizar resultados e resolver problemas. Ela vai além das previsões, sugerindo as melhores estratégias a serem adotadas em diferentes cenários.
Qual a diferença entre análise preditiva e prescritiva?
A análise preditiva prevê o futuro com base em dados passados, enquanto a análise prescritiva recomenda as melhores ações a serem tomadas com base nas previsões.
