Por que é importante calcular o LTV Potencial?
Conheça o nosso lançamento: cinnecta ltv
ilustração com um gráfico em barras no centro, uma ampulheta no lado esquerdo e uma boneca segurando uma lupa no lado esquerdo

Análise preditiva: a arte de antecipar o futuro com a inteligência de dados

A coleta de dados tem se tornado uma prática cada vez mais comum nas empresas. E muitas vezes, os times não tem ideia do que fazer com tantas informações coletadas. 

Mas pense no seguinte, e se você pudesse usar esses dados para prever o que vai acontecer com o seu cliente e com a sua empresa? Na verdade, você pode. É a isso que damos o nome de análise preditiva.

O conceito, que nasceu na indústria, vem ganhando mais espaço em empresas de diversos setores, graças às inovações garantidas pelo machine learning e pela inteligência de dados. E quem mais se beneficia com isso é a área de marketing, que passa a ter em mãos dados relevantes para acertar nas estratégias de aquisição, retenção e fidelização de clientes. É o chamado marketing preditivo.

No artigo de hoje, vamos falar mais detalhadamente sobre a análise preditiva e te mostrar, na prática, como você pode aplicar essa metodologia na sua empresa para otimizar seus resultados e escalar o seu negócio. Aqui, você vai ver:

  • O que é uma análise preditiva?
  • Como funciona uma análise preditiva?
  • Diferença entre análise preditiva, descritiva, diagnóstica e prescritiva.
  • Para que a análise preditiva pode ser utilizada?
  • Análise preditiva na prática: exemplos.

Vamos lá?

O que é uma análise preditiva?

Análise preditiva é uma metodologia de processamento e interpretação de dados, que, sustentada por big data e machine learning, tem como objetivo prever possíveis cenários

E isso não tem nada a ver com paranormalidade ou com a futurologia que estamos habituados a ver nos filmes de ficção científica.

A análise preditiva, na verdade, se baseia em analisar históricos e identificar padrões, adquirindo, assim, insumos necessários para prever comportamentos e ações. Uma ferramenta focada nesse modelo pode indicar a possibilidade de alguma situação se repetir com base em dados coletados, cálculos estatísticos e sofisticados algoritmos preditivos.

Vamos entender mais a fundo como a análise preditiva funciona, acompanhe. 

Como funciona uma análise preditiva?

Uma das primeiras coisas que você precisa saber quando o assunto é análise preditiva é que esse é um modelo matemático. Basicamente, ele funciona a partir da aplicação de uma função matemática sobre uma quantidade determinada de dados. O resultado dessa equação será composto por cenários prováveis de acontecer.

E aqui está outro conceito importante sobre o tema: probabilidade. Um sistema de análise preditiva, na verdade, não prevê o futuro, mas sim mapeia probabilidades com base em acontecimentos passados. Portanto, não é possível cravar com extrema exatidão o que vai acontecer por meio da análise preditiva — e nem de nenhum outro método, como você bem sabe. Mas é possível levantar probabilidades e se preparar para elas.

É por meio de uma análise preditiva, por exemplo, que os e-commerces mostram recomendações de compra quando um cliente está navegando pela página. Levando em conta o histórico de navegação e o comportamento de outros clientes com perfil semelhante, por exemplo, é possível mapear as probabilidades de um determinado cliente comprar um determinado produto. 

Diferença entre análise preditiva, descritiva, diagnóstica e prescritiva

Além da análise preditiva, existem outros modelos de análise de dados que são relevantes para o mundo dos negócios. E entender a diferença entre eles é fundamental para tirar o melhor proveito de cada um.

A análise descritiva, por exemplo, não busca prever o futuro com base em dados. O objetivo, na verdade, é somente analisar os dados, com base em informações coletadas no passado. Segmentação de clientes, relatórios, avaliação de resultados e utilização de métricas são fatores relacionados à análise descritiva.

A análise diagnóstica, por sua vez, também analisa informações com base em dados coletados no passado, mas tem um objetivo diferente da análise descritiva. Neste caso, o foco está em entender as relações de causa e efeito entre as informações. Aqui, vale dizer, existem algumas semelhanças entre as análises preditivas e diagnósticas, afinal as duas trabalham com probabilidades.

Por fim, vem a análise prescritiva, que está muito relacionada com a análise preditiva. Esse modelo analisa possibilidades existentes — e mapeadas por meio de uma análise preditiva — e recomenda ações a partir delas.

Percebe como todos os modelos se complementam e são importantes para alavancar os resultados do seu negócio?

Para que a análise preditiva pode ser utilizada?

Por mais que você tenha as ferramentas mais robustas e modernas trabalhando para sua empresa, a coleta de dados e o mapeamento de probabilidades serão inúteis se você não souber o que fazer com eles. Por isso, é fundamental entender para que a análise preditiva pode ser utilizada.

Predição de churn

Com base no histórico de comportamento dos seus clientes, você terá a chance de mapear as possibilidades de novos cancelamentos. Com isso, você terá insumos importantes para desenvolver estratégias de retenção e fidelização de clientes ou, pelo menos, se preparar para eventuais perdas de clientes.

Segmentação de clientes

Um dos pilares da análise preditiva é a identificação de padrões comportamentais. E, se você consegue identificar padrões, você tem a faca e o queijo na mão para segmentar sua base de clientes e oferecer experiências mais personalizadas de forma escalável.

Estratégias de marketing

Sabe quem também ganha com a identificação de padrões e a consequente segmentação de clientes? Suas estratégias de marketing! As respostas que o modelo de análise preditiva traz podem te ajudar a entender, por exemplo, quando e como abordar um potencial cliente para que sua taxa de conversão seja maior.

E isso não vale só para as estratégias de aquisição, viu? Com análise preditiva, também fica mais fácil acertar nas campanhas de fidelização e retenção.

Predição do comportamento do consumidor

Mais importante do que identificar padrões comportamentais é poder prever como sua base de clientes vai se comportar com base nesse histórico. Saber quando um cliente pretende cancelar, quando ele está pronto para fazer um upsell, ou quando ele precisa de estratégias de customer success mais assertivas, é fundamental para potencializar os resultados do seu negócio.

Análise preditiva na prática: exemplos

Certamente, você já entendeu os benefícios proporcionados por um modelo de análise preditiva e para que ele pode ser utilizado. Mas, vamos ver na prática alguns exemplos de como a sua empresa pode utilizar os resultados desse modelo para melhorar os resultados?

Campanha de upsell e cross-sell

Identificar padrões de comportamento do consumidor com base em dados reais vai te ajudar a entender em que momento um cliente pode estar interessado em fazer um upgrade no produto ou serviço ou até mesmo adquirir novos produtos do seu portfólio. Com essas informações em mãos, você terá insumos muito mais assertivos para fazer campanhas de upsell e cross-sell, aumentando sua receita e mantendo o cliente por mais tempo na sua base.

Retenção

Falando em manter o cliente por mais tempo na sua base, a retenção é outro foco de atuação para empresas que trabalham com o modelo de análise preditiva. É somente diante da predição do churn, como falamos mais acima, que você vai conseguir estabelecer as estratégias certas para reter clientes e, consequentemente, reduzir a taxa de churn dos consumidores na sua base.

Rentabilização

Com uma análise preditiva feita de forma adequada e a identificação dos clientes que estão prontos para um upsell ou cross-sell, você será capaz de identificar quais consumidores têm maior potencial de incremento do lifetime value. No fim do dia, isso representa mais receita para sua empresa, o que significa que a rentabilização é mais um ganho que pode ser alcançado pelo seu negócio graças à análise preditiva.

Conheça o cinnecta revenue e faça análises preditivas da sua base de clientes

Uma coisa é fato: realizar uma análise preditiva de forma adequada e efetiva é um trabalho complexo, que envolve muitas etapas. Por isso, fazer uma análise por conta própria pode demandar muito esforço e conhecimentos que o seu time interno não tem. É diante desse cenário que se torna tão interessante contratar uma ferramenta externa para cuidar deste trabalho.

O cinnecta revenue  é uma plataforma, desenvolvida pela Cinnecta, que utiliza modelos de análise preditiva. Vale ressaltar que a proposta da ferramenta vai muito além de prever o que vai acontecer.

O cinnecta revenue recomenda ações a partir das probabilidades e direciona as estratégias da sua empresa para aumentar a geração de valor de cada cliente ao longo do seu ciclo de vida.

Aumento das taxas de upsell, cross-sell, retenção e fidelização são alguns dos benefícios alcançados por empresas que utilizam a plataforma. E esses resultados são alcançados graças ao seu foco em maximizar o valor de cada cliente, reduzir o churn e melhorar a experiência dos consumidores que consomem seus produtos e serviços.

A ferramenta da Cinnecta é capaz de, por meio de uma metodologia inovadora, calcular o LTV Potencial, indicador que mostra oportunidades de crescimento do lifetime value do cliente e é utilizado para direcionar ações promovidas pela empresa

Ou seja, utilizar o cinnecta revenue  é sinônimo de aumentar a inteligência das suas estratégias de marketing e, consequentemente, alavancar os resultados do seu negócio.

Se quiser conhecer mais sobre a plataforma, agende uma conversa gratuita com nossos consultores.

Conclusão

Agora que você já entendeu o que é e como funciona a análise preditiva, deve estar pensando por que sua empresa ainda não utiliza esse modelo, não é mesmo? 

Pois saiba que sempre é tempo de colocar os dados para trabalhar a seu favor e de otimizar suas estratégias de marketing com inteligência e assertividade.

Se você gostou da proposta da Cinnecta, entre em contato com um dos nossos especialistas para entender mais sobre a solução. Diversas companhias dos mais diversos nichos — finanças, telecomunicações e saúde, por exemplo — já utilizam o cinnecta revenue e estão colhendo resultados relacionados a aumento do ticket médio e do ciclo de vida do cliente. Comece você também!

Compartilhar no facebook
Compartilhar no twitter
Compartilhar no linkedin
Compartilhar no telegram
Compartilhar no whatsapp
Compartilhar no email