Análise Preditiva: entenda o que é e seu impacto no e-commerce

Atingir o cliente ideal para o seu e-commerce, na hora certa e da forma que melhor o impacta não é tarefa simples, mas está ao alcance de toda empresa, independente do seu porte ou área de atuação. Graças à análise preditiva, se torna possível compreender o sentimento do cliente, captar sua percepção em relação à marca e identificar o melhor momento para interação.

O termo “análise preditiva” pode parecer algo complexo, mais aderente a grandes empresas, a departamentos robustos de tecnologia ou a profissionais altamente especializados em dados analíticos. Mas o fato é que, hoje, com as facilidades tecnológicas e a popularização de soluções de TI, ter acesso a aplicações que ajudam a desvendar o perfil do cliente e a planejar ações de comunicação e estratégias de vendas está ao alcance de todo empreendedor e gestor.

Se, antes, termos como Business Intelligence (BI), Inteligência Competitiva e Big Data eram restritos a especialistas ou a grandes corporações, atualmente eles já estampam artigos na web e estão inseridos no dia a dia de empresas e dos indivíduos, mesmo que de forma não perceptível.

Com a influência da internet e das mídias digitais sobre clientes, o mercado já identificou em plataformas online boas oportunidades para consolidação de marcas, disseminação de valores empresariais, aproximação com o público-alvo e aumento das vendas.

Foi esse contexto que impulsionou a democratização das técnicas e ferramentas de análise de dados para suporte aos negócios. A evolução foi tanta, que não é exagero afirmar que hoje é possível “prever o futuro”. Isso significa que as empresas podem ter, nas mãos, informações valiosas para otimizar suas estratégias, melhorar seu posicionamento do mercado, atrair e fidelizar clientes e ganhar em competitividade.

Siga a leitura deste post e perceba o poder das tecnologias de análise preditiva para todo tipo de negócio!

O que é análise preditiva?

Para começo de conversa, “preditivo” é algo que vem antes, que antecipa, que prevê. Já o termo “análise” se refere a um estudo, um diagnóstico, uma avaliação e, em tese, isso é feito após algo ocorrer. Mas quando falamos em análise preditiva, estamos invertendo a ordem das coisas. A lógica passa a ser analisar, de antemão, alguma coisa que ainda está por vir.

Na realidade empresarial, significaria dizer que análise preditiva é a ação de analisar, previamente, perfis, comportamentos, desejos, anseios, necessidades e preferências do que mais interessa ao negócio: o cliente. Outros fatores também podem ser avaliados sob essa ótica, como a própria gestão da empresa e tendências de mercado em geral.

Mas como isso ocorre, na prática? De forma simplificada, a análise preditiva nada mais é do que o uso de dados (volumes, históricos, estatísticas) para identificar a probabilidade da ocorrência de algum resultado no futuro.

Isso é feito por meio de uma inteligência computacional que coleta, combina, cruza, compara, depura, analisa e apresenta dados com a finalidade de contribuir para decisões estratégicas das empresas. Os campos para essas decisões são muitos, mas os mais relevantes são os voltados para o relacionamento com o cliente, marketing e vendas, além de logística e gestão.

Para explicar um pouco melhor, a origem dos dados utilizados nessas complexas análises é diversa: relatórios internos da empresa; cadastros de clientes; planilhas de controles de vendas; registros de contatos do cliente em centrais de atendimento. Isso é o insumo interno, digamos assim. E então eles são significativamente enriquecidos com procedência externa: manifestações dos clientes em redes sociais; curtidas, compartilhamento ou seguimento de perfis de empresas nas mídias digitais; acesso a sites, blogs corporativos e a lojas virtuais.

Essa infinidade de fontes (que podem ser estruturadas ou não estruturadas) produz um volume vertiginoso de informações e algo que antes era tratado por ferramentas de BI, apenas, passou a ser incrementado por tecnologias de Big Data. Essa novidade é caracterizada por algoritmos — códigos robustos de programação desenvolvidos para resolver algum problema ou questão e trazer respostas para alguma necessidade.

No início dos tempos desses ferramentais de inteligência de dados, era necessário investir em equipamentos de alta performance (velocidade de processamento e capacidade de armazenamento de dados) e em equipes de programadores e cientistas de dados. A única opção a essa realidade cara era contratar alguma consultoria que desenvolvesse um sistema específico para a empresa, que cobrava por essa entrega e ainda por anos de manutenção do software.

Com o tempo, surgiram alternativas mais viáveis e acessíveis, como contratar um serviço completo de análise de dados, que contemple a disponibilização do software e do hardware para comportar a solução que o cliente vai utilizar. Hoje esse modelo é muito usado e, graças a ele, tudo se tornou mais simples e barato.

Assim, as empresas pagam apenas pelo uso da ferramenta de análise preditiva, que é alimentada por dados do negócio (aqueles que já citamos: cadastro dos clientes, histórico de vendas, estatísticas e relatórios diversos), agrega à base outros dados do mercado e “roda” uma aplicação que “minera” todo esse arcabouço e o transforma em informações estratégicas para a gestão do negócio.

Esses softwares são disponibilizados em plataformas online (aqui entra mais um conceito da atualidade, o de nuvem!) e se integram com os sistemas e o e-commerce do cliente. Normalmente, o acesso ao painel de gerenciamento e aos relatórios pode ser feito a partir do computador do escritório ou de dispositivos móveis, como tablets e smartphones. Essa facilidade permite que gestores e empreendedores possam cuidar do negócio sem barreiras de tempo ou localização. Isso é mais uma característica das novas tecnologias: a mobilidade!

Os benefícios da análise preditiva

Os benefícios para as empresas que aderem a esse tipo de inteligência de negócios são notórios. Acompanhe!

  • Geração de insights para melhorar processos, atendimento ao cliente e elaborar estratégias de marketing e de vendas.
  • Identificação de tendências no mercado.
  • Melhor conhecimento do perfil e do comportamento do cliente e consciência de seu sentimento em relação à marca.
  • Subsídios para otimização de processos internos e simplificação de fluxos.
  • Redução de riscos de imagem e de perdas financeiras.
  • Aumento das vendas, lucratividade e rentabilidade.
  • Redução do tempo de resposta ao cliente.
  • Tomada de decisão mais assertiva.
  • Aproximação com o cliente, alcançando maior engajamento e fidelização.
  • Redefinição de rotas e ações preventivas, quando previstos problemas à frente.
  • Agilidade para responder às mudanças do mercado.
  • Maior vantagem competitiva no mercado.

Essas vantagens da ciência aliada a tecnologia não têm nada de bola de cristal. São resultado de muita matemática, lógica, métricas e linguagem de programação. Vale a pena compreender a importância desse misto que resulta nas metodologias de análise preditiva e investir em soluções que permitam que a empresa responda rapidamente às mudanças e exigências do meio empresarial.

O mercado é dinâmico e não costuma perdoar interpretações errôneas ou erros de cálculo. Essa é uma lição que os negócios, especialmente os digitais, precisam assimilar e se preparar para encarar os desafios que se apresentarão.

Análise preditiva no e-commerce

Ter uma visão completa do cliente é o sonho de consumo de todo empreendedor e de todo gestor, especialmente aqueles que atuam no segmento de vendas direta ao consumidor final.

Isso porque quando se conhece, a fundo, o público-alvo é possível ser mais estratégico nas decisões, no desenho de produtos, na lógica dos fluxos dos processos, na forma de atendimento, na logística de distribuição e entregas, na forma de oferta de produtos e serviços, na política de preços, nas abordagens ao cliente.

Além disso, é mais fácil elaborar estratégias assertivas de marketing e de relacionamento com o consumidor, já que interações adequadas geram maior impacto e maior engajamento do público de interesse do negócio.

No caso de comércio eletrônico, essa necessidade é ainda maior porque o cliente precisa não só ser atraído para a loja virtual, como sentir confiança em relação à marca, se interessar pelos produtos, se sentir “acolhido” e satisfeito com a navegação e não abandonar a visita ou até o carrinho já carregado de compras.

Para isso, cada iniciativa precisa ser pensada: desde um destaque na tela inicial, até um pop-up para anunciar uma promoção, até a forma de conduzir o cliente da simples consulta a preços até o fechamento de uma compra. E ainda fazê-lo retornar ao site em outras oportunidades!

Essa não é uma missão simples, precisa ser alimentada com informações sobre as características do visitante do e-commerce, dos seus gostos e interesses, de seu perfil de consumo, seu comportamento enquanto indivíduo e enquanto consumidor.

Mais uma vez entra em cena a análise preditiva. Tudo isso só é possível com ferramentas de inteligência de mercado, que permitem conjugar dados e transformá-los em informações gerenciais.

Nesse contexto, toda “pegada digital” deixada pelo cliente em ambientes online é válida. Cada rastro é um insumo valioso para compor a base de dados que será analisada pelo algoritmo aplicado para necessidades específicas: insights para melhorar a loja virtual, inclusão de novos tipos de produtos no estoque, desenvolvimento de embalagens, forma de pagamento, logística de entrega do produto, estilo de contato com o cliente.

E essa coleta de dados precisa ser em tempo real, precisa representar a mentalidade do cliente hoje, agora, para que, no ato da consulta ou compra de produtos, sejam colocadas em ação boas “iscas”, ou seja, maneiras acertadas de conquistar o cliente e de atingir o objetivo do negócio.

Assim, cada menção do cliente sobre a marca, seus produtos/serviços e assuntos correlatos pode ser útil. Cada curtida em rede social também. Compartilhamentos e comentários podem indicar sinais ainda mais ricos de aceitação ou rejeição, já que são indicadores de como anda a experiência do cliente.

Por falar em experiência do cliente, essa precisa ser positiva! Sempre! No e-commerce não há mais espaço para cliente insatisfeito, a menos que a empresa seja um monopólio que oferece, de forma exclusiva, um produto ou serviço imprescindível. Do contrário, se o cliente não estiver satisfeito, ele encontrará, rapidamente, outro comércio eletrônico mais adequado às suas expectativas e provavelmente nunca mais retornará onde não se sentiu bem atendido, por algum motivo.

A utilidade da previsão do futuro no e-commerce

Pensando em todo esse contexto, lançar mão de ferramentas de análise de mercado e de inteligência para gestão de empreendimentos é produtivo e desejável. No caso do e-commerce, algumas aplicações em que análises preditivas são úteis e representam fator de diferencial competitivo são:

  • Lançamento de novos produtos ou versionamento dos atuais.
  • Recomendação de produtos adequados à realidade do cliente.
  • Personalização de ofertas de acordo com o histórico de compras do cliente.
  • Identificação e tendências de mercado.
  • Recomendação de conteúdo oportuno e relevante para o público-alvo em sites e blogs corporativos ligados ao negócio.
  • Melhoria das ações para o engajamento do cliente.
  • Otimização das estratégias de marketing e de relacionamento com o cliente.
  • Revisão de política de formação de preços.
  • Detecção de fraudes, trazendo maior cibersegurança, especialmente a negócios digitais.
  • Redução do risco de inadimplência, com avaliação de despesas realizadas pelo cliente em relação à sua capacidade de pagamento.
  • Gestão de estoque, identificando produtos com mais propensão de vendas para reposição proativa de unidades.
  • Gestão de pessoas, com a identificação de funcionários que interagem com outras empresas e apresentam risco de sair do emprego, o que ocasiona despesas com rotatividade e treinamento de novos colaboradores.
  • Previsão de comportamento do cliente.

Só para exemplificar o último item citado e trazer para a “vida real”, quando falamos em prever o comportamento do cliente, não estamos sugerindo mágica ou blefes! A lógica é até simples, acompanhe: se um cliente está navegando em sites de venda de passagens aéreas e de hospedagem e esses “rastros” são capturados por alguma inteligência de análise de dados, fica fácil uma empresa de venda de seguros de assistência em viagens oferecer seu produto. É o tipo de oferta que pode ser chamada de contextualizada: aderente à necessidade imediata do cliente e apresentada na hora certa.

Nesse caso hipotético, “prever” o comportamento do cliente é, simplesmente, alimentar a ferramenta com o raciocínio (algoritmos) de que se o cliente compra passagem aérea e hospedagem, ele pode estar em busca de um seguro viagem. Ou até nem estar pensando exatamente nisso, mas ser convencido facilmente de que ele precisa desse tipo de produto — ou seja, a análise preditiva é capaz, também, de antecipar a necessidade do cliente!

Este é o segredo da análise preditiva: criar bases de padrões, baseados no passado e no presente do cliente, para que prováveis futuros passos do consumidor sejam previstos ou até mesmo incentivados.

Tudo isso mostra que não se trata de magia, mas sim de tecnologia! E, nesse cenário, não há como não reconhecer o valor de uma inovação disruptiva que transformou a realidade do mercado e as estratégias de negócios: o Big Data. Essa solução tecnológica é tão relevante no contexto da análise preditiva que merece um tópico neste post! Siga conosco!

Análise preditiva faz parte do Big Data

A análise preditiva só é possível graças às tecnologias de Big Data. São elas que comportam volumes gigantescos de dados, tratam todos eles, tudo isso em tempo real. São elas que “mastigam” resultados e os apresentam de forma simples e intuitiva em painéis relatórios gerenciais. São elas que acionam rotinas em sistemas, como lojas virtuais, para que alguma ação seja tomada, por exemplo apresentar um pop-up com uma promoção personalizada ao cliente.

É a partir do Big Data que a análise preditiva vem se consolidando como um elemento indispensável à gestão empresarial, sendo usada não só para processos voltados para o cliente final, como também para otimizar os processos internos.

Especialmente no e-commerce, um benefício do Big Data é inquestionável: melhorar a experiência do cliente. Todos os dados capturados assumem alto valor agregado quando servem para fornecer insights para que a empresa ofereça uma experiência memorável ao cliente. Isso se reflete não só na fidelização e no aumento das vendas, mas na conquista de novos clientes e mercados porque quem está satisfeito comenta, divulga e atrai novos “fiéis”, de forma natural e gratuita.

Mas para não dizer que “tudo são flores”, cabe uma ponderação: Big Data e análise preditiva não são milagres. Todo resultado depende da qualidade dos insumos. Dados não confiáveis e ruins provavelmente trarão respostas que não contribuirão para as decisões do negócio, como se espera.

Por isso é preciso definir bem quais serão as fontes que fornecerão dados para o software de análise, avaliar a metodologia utilizada periodicamente, calibrar variáveis e filtros, rever algoritmos. Como são trabalhos mais técnicos, vale a pena recorrer a empresas especialistas no assunto, que podem oferecer consultoria e suporte no ajuste dos métodos e ferramentas em uso.

Aproveitar os 5 “V” do Big Data é questão de sobrevivência para negócios, especialmente os estabelecidos em ambientes digitais. Assim, velocidade, volume, variedade, veracidade e valor podem passar a fazer parte das estratégias empresariais, fazendo grande diferença nos resultados e na sustentabilidade dos empreendimentos.

Descubra como aplicar análise preditiva no seu e-commerce

Empresas de qualquer porte e área de atuação podem se beneficiar das funcionalidades de tecnologias de análise preditiva. Para os e-commerce, entrar nesse mundo é indispensável, independente do tamanho do negócio. Mas, por onde começar?

Bem, primeiro é preciso ter claro o que se deseja saber do futuro, com base em registros do passado. É preciso estar certo sobre o que se pretende entender e antever. Outro ponto é saber o que fazer com as previsões que serão geradas e que tipo de decisão poderá resultar dos insights produzidos.

Outro ponto é identificar quais serão as fontes que fornecerão dados para as análises: sistemas de gestão empresarial, de transações negociais, de estoque, cadastro de clientes, registros de call centers, redes sociais, blogs e outras origens internas e externas fazem parte do rol de possibilidades.

Também será preciso identificar um parceiro com know-how em gerenciamento de dados para preparar os dados recebidos para que softwares façam análises desejadas. Só então a construção do modelo preditivo começa.

Resolvidas essas questões, a empresa de comércio eletrônico passará a gerenciar seu negócio de forma holística, com visões múltiplas do empreendimento, considerando diversas variáveis de dentro e de fora da empresa.

Quais serão os ganhos percebidos para o seu e-commerce:

  • Previsão do fluxo de vendas.
  • Identificação de tendências de vendas para facilitar o desenho de estratégias para o alcance das metas.
  • Análise do desempenho da logística do negócio, fornecendo insumos para a otimização da operação.
  • Aumento de vendas, a partir de ações propostas com base em resultados previstos.
  • Identificação de pontos críticos para que ocorra redução de custos.
  • Geração de relatórios com direcionamentos para melhoria da performance de vendas.
  • Otimização das estratégias de marketing, com automatização das ações.
  • Centralização da gestão da área comercial em um único ambiente.
  • Insights valiosos para alavancar o desempenho da equipe de vendas e a geração de negócios.
  • Identificação de oportunidades.

Os benefícios listados são argumentos suficientes para se iniciar um processo de implementação de análise preditiva, não é? A esta altura, já deve ter ficado claro que serão necessários: entendimento do negócio e suas necessidades, modelagem de dados a serem analisados e construção e refinamento de modelos de análise, além de infraestrutura tecnológica para suportar tudo isso, certo?

Naturalmente um e-commerce não dispõe de todos esses recursos e conhecimentos, então é hora de escolher uma empresa especializada no mercado que ofereça soluções sob medida para cada tipo de negócio.

O importante é que seja um parceiro idôneo, com alto nível de responsabilidade para manter a segurança e confidencialidade dos dados do negócio. Além disso, o ideal é que seja disponibilizada uma inteligência em nuvem, para acesso via plataforma online integrada ao e-commerce do cliente, para evitar despesas com aquisição e manutenção de infraestrutura, além de ferramentas de segurança.

Essas características estão presentes na solução Atlas, um software de inteligência para e-commerce, capaz de prever resultados e otimizar vendas. Com ele, decisões nas áreas de marketing, vendas, comercial e logística se tornarão menos onerosas, a partir de indicações concentradas em um painel que centraliza as respostas que vão alavancar seus resultados.

Empresas que desejam ter um controle total de seu negócio e experimentar o poder da análise preditiva podem testar essa ferramenta para entender melhor como a análise preditiva pode acelerar resultados e trazer mais condições de crescimento e perenidade no mercado. Experimente a versão de teste gratuito do Atlas e perceba a diferença que esse tipo de inteligência pode fazer para o sucesso do seu e-commerce!

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Equipe Atlas

Democratizando a Business Intelligence com Atlas.

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