Análise avançada: Casos de uso reais e benefícios para empresas

Em artigos anteriores, descobrimos a relevância da análise avançada para as empresas, mostrando por que é tão importante para os negócios e os três principais campos que dizem respeito à gestão empresarial. Além disso, apresentamos os principais desafios associados à qualidade dos dados, ética e compromisso social, além da formação e capacitação. Hoje, vamos nos concentrar em casos de uso de análise avançada.

Agora é o momento de aterrissar todos os conceitos introduzidos previamente e entender como podem nos beneficiar além do plano teórico. As possibilidades que a análise avançada nos oferece são tão amplas que qualquer indústria e modelo de negócio pode obter inúmeras vantagens: desde retail ou transporte, até construção e automotivo, passando por saúde, farma ou alimentação.

Casos de uso de analítica avançada. Compilação de cenários de interesse

A seguir, apresentamos uma coletânea de casos de interesse estruturados em oito grandes blocos e de aplicação a uma grande variedade de indústrias. Foram selecionados levando em consideração as áreas de maior impacto para os negócios e as atividades dentro destas que a análise avançada consegue otimizar.

Casos de uso de análise avançada na gestão da cadeia de suprimentos

• Previsão da demanda: a partir de dados históricos, é possível prever com maior precisão a demanda futura. Isso ajuda a reduzir o excesso de inventário ou evitar a escassez de produtos, podendo atender os clientes com mais eficiência. Os modelos de análise avançada levam essas previsões ao último nível, pois permitem determinar a demanda por material ou componentes do material, grupos de clientes, regiões geográficas, entre outras variáveis. Não se trata, portanto, de modelos gerais, mas que são capazes de se adaptar às particularidades de cada caso.

• Otimização da cadeia de suprimentos: podemos estabelecer modelos que identificam gargalos, determinando a eficácia dos fornecedores e assim otimizar a logística de transporte. Isso se traduz em custos mais baixos e uma maior eficiência em todo o processo de abastecimento.

• Gestão de riscos: a análise também nos permite detectar padrões e tendências que poderiam indicar riscos futuros, como a possibilidade de interrupções na cadeia de suprimentos. Com essas informações conseguimos nos antecipar antes que esses riscos ocorram, minimizando também os custos.

Na SEIDOR, colaboramos recentemente com clientes trabalhando em soluções desse tipo. Por exemplo, nos envolvemos em um projeto para prever a demanda sobre carteiras de milhares de referências únicas, e conseguimos que o cliente automatizasse todos os processos até a geração de resultados.

Casos de uso de analítica avançada na manutenção

• Detecção de anomalias: podem ser criados modelos para reconhecer o comportamento normal de um sistema e, em seguida, alertar quando ocorrer uma desvio. Este método é muito útil para detectar incidentes ou falhas que são pouco frequentes e, portanto, difíceis de prever com dados históricos.

• Classificação de falhas: pode-se ir um passo além e não apenas detectar a falha, mas também classificar o tipo de erro com base nos padrões dos dados. Isso pode ajudar a equipe técnica a identificar e resolver os problemas com maior eficiência.

• Otimização da programação da manutenção: as informações resultantes também refletem o momento ideal para realizar a manutenção preventiva, a partir dos padrões de dados históricos que são coletados em tempo real. Isso também pode ajudar a prevenir possíveis falhas, ao mesmo tempo que minimiza o tempo de inatividade da equipe de manutenção.

Casos de uso de analítica avançada nos processos industriais

• Controle de qualidade: graças à tecnologia de Machine Learning, podemos identificar qualquer tipo de variação ou erro nos produtos, o que permite uma intervenção precoce para corrigir qualquer contratempo antes que se tornem problemas mais sérios. Isso pode melhorar a qualidade do produto e reduzir os custos associados com as devoluções e as reclamações.

Na SEIDOR colaboramos recentemente com clientes como Almirall, implementando uma solução de automação na nuvem que acelera os processos de controle de qualidade. Em cenários desse tipo, podem ser observadas reduções no tempo de elaboração dos controles de mais de 90%.

Casos de uso de análise avançada em call centers e atendimento ao cliente

• Otimização de recursos: no que diz respeito ao serviço de atendimento ao cliente, temos dois desafios: dar uma resposta ágil ao cliente e saber o pessoal que precisamos para dar essa resposta sem aumentar os custos mais do que o necessário. Graças à análise avançada, podemos, entre outras coisas, adequar e otimizar a equipe por turnos. Por outro lado, dispomos de informações completas sobre nosso cliente: recomendação personalizada de produtos e serviços; histórico de incidentes ou pedidos; potencial interesse e motivo da chamada ou redirecionamento automático, por exemplo.

Na SEIDOR colaboramos recentemente com clientes como o serviço de emergências da Generalitat de Catalunya para otimizar seus centros de chamadas, otimizando os processos mencionados anteriormente. Assim, puderam realizar suas atividades mantendo seus rigorosos níveis de serviço.

Casos de uso de análise avançada em logística

• Gestão de frotas: a otimização da gestão de frotas é outro dos benefícios que os modelos de análise avançada nos oferecem. Isso pode incluir a atribuição de veículos a rotas, a programação da manutenção e, novamente, a previsão de possíveis problemas de desempenho dos veículos. Tudo isso também para avançar na redução do impacto ambiental e dos custos de energia

• Detecção de fraudes: é possível confeccionar modelos que identifiquem padrões de fraude na logística, como a entrega de pacotes em locais incomuns ou mudanças inesperadas nas rotas de entrega. É possível até mesmo detectar padrões de fraude indetectáveis a priori por um ser humano.

Casos de uso de análise avançada em armazéns e espaços físicos

• Otimização da disposição do armazém: os modelos de análise avançada podem analisar dados sobre as vendas e os padrões de movimento dos produtos dentro do armazém. Esses sistemas sugerem uma organização dos produtos que minimize os movimentos desnecessários e melhore a eficiência durante sua coleta.

• Estratégias de preços dinâmicos: é possível analisar dados de vendas, inventário e demanda para ajudar a determinar estratégias de preços ótimas e a tempo para os produtos no armazém, segundo configurações particulares, tipologias de pedido, etc.

Na SEIDOR colaboramos com clientes como Frit Ravich para avançar em cenários de otimização de armazéns através de gêmeos digitais, podendo detectar melhorias nos tempos de entrega de pedidos ao longo das diferentes campanhas do ano.

Casos de uso de análise avançada no marketing

• Publicidade programática: a análise avançada permite gerar modelos para tomar decisões em tempo real sobre quais anúncios são os ideais para mostrar a um potencial cliente em um momento determinado. A partir de uma série de fatores, como seu comportamento online, a localização, a hora do dia ou o tipo de dispositivo que está utilizando, determina-se o tipo e formato de publicidade mais adequado.

• Otimização da criatividade do anúncio: é possível ir um passo além e analisar quais elementos de um anúncio (combinações de cores, palavras, imagens e sons, etc.) são mais eficazes para cada segmento de audiência, o que nos permite criar experiências personalizadas mais eficazes.

Casos de uso de analítica avançada na experiência do usuário e os assistentes virtuais

• Personalização das interações: aprender com as preferências individuais dos usuários a partir de suas interações passadas, permite aos assistentes virtuais adaptar suas respostas e sugestões às necessidades e preferências específicas do usuário. Por exemplo, são capazes de focar a conversa nas preferências do cliente, analisando o histórico do usuário pela web.

• Previsão das necessidades do usuário: os assistentes também podem antecipar o que um usuário poderá precisar com base no contexto da conversa ou nas interações passadas. Dessa forma, oferecemos uma ajuda proativa e sugestões de interesse, melhorando significativamente a experiência do usuário.

Aposte na Análise Avançada com as soluções oferecidas pela SEIDOR

A análise avançada está se tornando uma verdadeira revolução, especialmente após a chegada de tecnologias tão avançadas como os modelos de linguagem natural.

Temos a oportunidade de aproveitar ao máximo os dados e tomar decisões informadas. Agora, sempre incorporando as melhores práticas e metodologias de referência, indispensáveis para garantir o sucesso durante e após a implementação desse tipo de ferramentas.

A equipe de Data & Analytics da SEIDOR conta com profissionais preparados para abordar essas novas tecnologias e soluções de ponta e colocá-las a serviço do negócio. Temos mais de 25 anos de experiência, nos quais ajudamos a mais de 2.500 clientes.

Se você deseja se beneficiar das vantagens da análise avançada e contar com o apoio de especialistas no assunto, entre em contato conosco. Ficaremos felizes em ajudá-lo a aproveitar ao máximo o potencial dos seus dados e levar sua empresa ao sucesso no competitivo cenário empresarial atual.