Analítica avançada: o pilar dos negócios

O que é a análise avançada e por que é tão importante para as empresas?

Definimos a analítica avançada como um conjunto de técnicas que utilizam a estatística e os modelos matemáticos para descobrir padrões, obter mais conhecimento sobre aspectos do negócio e tomar melhores decisões. No processo, analisam-se grandes volumes de informação e processam-se de tal maneira que é possível extrair conclusões práticas e de valor.

Para as empresas, a análise avançada é uma oportunidade. Proporciona aos responsáveis de cada departamento uma visão global, ampla, precisa e profunda de suas operações, clientes, mercados e concorrentes. Como consequência, são tomadas decisões mais eficazes que corrigem e antecipam falhas, melhoram os processos e alcançam maior rentabilidade.

Existem três áreas que, atualmente, são fundamentais no campo da análise avançada. São as seguintes:

• Análise preditiva
• Aprendizado de máquina
• Modelos de linguagem conversacional

Vamos conhecer um pouco mais a fundo quais são as implicações de cada uma dessas áreas mais específicas relacionadas à análise avançada.

Três campos para dominar a análise avançada

Vamos ver os detalhes de cada uma das áreas mencionadas na seção anterior e que impacto podem ter no seu negócio.

Análise preditiva

O análise preditiva influencia positivamente a competitividade. Esta é uma técnica que pode otimizar ao máximo a atividade de uma organização. Por exemplo, permite tomar decisões rápidas, mas bem informadas, gerenciar melhor os riscos e incertezas e detectar antecipadamente possíveis obstáculos no desempenho da operação empresarial.

Adicionalmente, trata-se de uma metodologia que favorece a retenção e fidelização de clientes. Como consegue isso? Principalmente, de três maneiras distintas:

• Identificação de padrões. Analisando dados de forma preditiva, é possível antecipar-se às necessidades do cliente revelando seus padrões de comportamento. Dessa forma, é mais fácil implementar campanhas de marketing ajustadas às suas preferências que aumentem sua satisfação e compromisso com a marca, por exemplo.
• Conhecimento profundo do cliente. A análise avançada em sua forma preditiva também revela mais dados sobre cada um dos clientes da marca. Como consequência, é mais fácil fornecer um atendimento ao cliente mais personalizado.
• Descoberta do descontentamento. Um cliente pode não estar totalmente satisfeito e ainda não ter considerado mudar de fornecedor ou empresa. Com a análise preditiva, é possível detectar sinais de que algo não está indo bem, como uma queda nos pedidos ou um aumento nas reclamações feitas ao serviço de atendimento ao cliente.

Quando a análise preditiva é realizada na nuvem, esses e outros benefícios são alcançados sem a necessidade de investir e manter uma grande infraestrutura, além de obter acesso aos dados de qualquer parte do mundo.

Aprendizado de máquina

Outro campo destacável é o aprendizado de máquina. Por que essa técnica é tão necessária no mundo da análise avançada? Graças à inteligência artificial, é possível automatizar e otimizar processos, além de estabelecer modelos preditivos que são impossíveis de obter com o processamento humano. E o mais importante, conseguimos uma melhoria contínua dos processos.

Para alcançar um sistema de aprendizado de máquina realmente eficaz, é imprescindível trabalhar para a obtenção de dados de qualidade, a compreensão dos modelos e sua implementação eficiente em uma empresa. Da mesma forma, trata-se de uma técnica que requer recursos de cálculo significativos, por isso a maioria das empresas utiliza a infraestrutura na nuvem, que habilita potência e escalabilidade conforme suas necessidades.

Entre as principais aplicações do aprendizado de máquina destacam-se: o reconhecimento de imagens e vídeos, a automação de processos (desde logística até produção, passando por controles de qualidade) ou os veículos autônomos. Em conjunto, o aprendizado de máquina impulsiona a inovação e a eficiência nas organizações, permitindo também uma maior personalização e antecipação às necessidades do mercado.

Modelos de linguagem conversacional

Agora abordamos outra tecnologia revolucionária. A irrupção dos modelos de linguagem conversacional está melhorando as comunicações e reduzindo a carga de trabalho em alguns departamentos chave.

Esta tecnologia, materializada habitualmente em forma de chatbot, é aplicada com sucesso em áreas como o atendimento ao cliente e o serviço pós-venda, permitindo uma interação mais fluida e natural. Da mesma forma, os modelos de linguagem conversacional têm a capacidade de personalizar a experiência do cliente, fornecendo respostas precisas e relevantes às suas consultas e necessidades.

Finalmente, os modelos de linguagem natural são capazes de interpretar o contexto e manter conversas coerentes. As empresas que aplicam soluções desse tipo se adaptam melhor aos seus clientes e, ao mesmo tempo, agilizam os processos correspondentes.

Recentemente, vimos como modelos de linguagem conversacional como o ChatGPT revolucionaram o panorama desses sistemas, chegando até a superar as capacidades de aprendizado previstas inicialmente. Estamos testemunhando uma revolução que já está influenciando na melhoria e agilidade de qualquer área da empresa, não apenas no atendimento ao cliente.

A análise avançada e a ética: as duas faces de uma mesma moeda

A ética desempenha um papel fundamental no contexto da análise avançada. À medida que as organizações utilizam técnicas avançadas de análise de dados para obter informações valiosas, torna-se necessário estabelecer políticas e práticas que promovam a ética profissional no uso dessas tecnologias e, ao mesmo tempo, mitiguem os efeitos dos vieses, frequentemente inerentes a uma grande variedade de conjuntos de dados.

Vamos falar sobre três formas de fazer uma análise avançada mais ética:

• Supervisão. A automação é muito benéfica, mas os sistemas devem ser inspecionados de maneira rigorosa. Como consequência, isso faz com que os modelos adotem qualidades bem valorizadas, como justiça ou imparcialidade, e evitem comportamentos impróprios, como a discriminação.
• Qualidade dos dados. Outro ponto chave para alcançar uma análise avançada ética é garantir que os dados sejam precisos, completos e confiáveis, evitando a inclusão de informações tendenciosas. A transparência no processo de coleta e armazenamento dos dados é essencial para manter a confiança e a integridade durante todas as fases posteriores de análise e exploração.
• Formação e capacitação. Muitas das tecnologias mencionadas acabaram de chegar. E, apesar disso, seu potencial de impacto é extremamente elevado. Portanto, devem ser implementadas com responsabilidade. A maneira de conseguir isso é conscientizar e capacitar o pessoal interno sobre os aspectos éticos da análise avançada. As equipes devem compreender quais são os possíveis impactos e riscos, bem como a adoção de boas práticas no uso dos dados e na tomada de decisões.

Analítica avançada com SEIDOR é a proposta vencedora

A analítica avançada está se tornando uma verdadeira revolução, especialmente após a chegada de tecnologias tão surpreendentes como os modelos de linguagem natural. Atualmente, qualquer empresa será capaz de aproveitar ao máximo os dados e tomar decisões informadas. No entanto, sempre incorporando uma série de melhores práticas e metodologias de referência, indispensáveis para garantir o sucesso durante e após a implementação desse tipo de soluções inovadoras.

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. Contamos com mais de 25 anos de experiência, nos quais ajudamos mais de 2.500 clientes. Se deseja se beneficiar das vantagens da analítica avançada e contar com o apoio de especialistas no assunto, entre em contato conosco. Estaremos encantados de ajudá-lo a aproveitar ao máximo o potencial dos seus dados e levar sua empresa ao sucesso no competitivo cenário empresarial atual.