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Análise preditiva: a solução para impulsionar o seu e-commerce

Apesar de não ser uma novidade, a análise preditiva tem ganhado mais espaço no mercado e melhorado a vantagem competitiva. Atualmente, o grande volume de dados e a evolução dos softwares inteligentes acenam para a importância dessa análise. Não dá para ignorar os dados captados, eles são fontes importantes de informação para seu negócio.

Um dos principais objetivos da preditiva é antecipar respostas a partir da coleta inteligente de dados. O método analítico usa, com estratégia, os dados coletados, identificando padrões que cooperam na antecipação de tendências e problemas. Esse cálculo de probabilidades é um recurso positivo para o seu negócio, abre oportunidades para um funcionamento eficiente e otimiza campanhas. Além disso, ajuda na segurança cibernética e melhora as operações internas.

Um dos principais objetivos da preditiva é antecipar respostas a partir da coleta inteligente de dados.

O que é análise preditiva?

A análise preditiva é uma técnica que usa dados para analisar e identificar, previamente, acontecimentos e tendências. Dessa forma, é possível aproveitar ao máximo as informações coletadas em objetivos específicos. O conjunto de dados a ser explorado pela análise pode usar recursos como algoritmos, inteligência artificial e diversos softwares.

Através de modelos preditivos, você compreende a situação atual da empresa e quais ações podem ser tomadas no futuro ao identificar os possíveis riscos. Dessa forma, otimiza seu tempo para encontrar soluções que impeçam o problema ou minimizem os impactos negativos. Também consegue enxergar as oportunidades futuras, antecipando o desenvolvimento de campanhas eficientes.

O cenário da realidade de onde a empresa está e aonde quer chegar é elaborado pelo método preditivo. E, de certa forma, ele permeia por três etapas importantes e integradas entre si para identificar alguns padrões no funcionamento do seu negócio:

  • Etapa descritiva: coleta de dados que revela “o que aconteceu” e como esse passado está conectado com o presente. Por meio do conjunto de dados, constrói-se um caminho que se interliga à etapa seguinte;
  • Etapa preditiva: de posse dos dados, a análise passa por uma etapa de identificação de padrões e respostas. Dessa forma, oferece possibilidades sobre “o que vai acontecer” caso determinado comportamento seja explorado. A posse dessa informação é importante para o desenvolvimento de ações para a próxima etapa;
  • Etapa prescritiva: ok, você já conseguiu fazer um levantamento do comportamento presente no seu e-commerce. Agora é a hora de articular quais serão as ações “para quando acontecer” determinada situação.

São etapas que abrangem o seu empreendimento em nível interno e externo, criando oportunidades de mudanças para seu negócio, além de otimizar suas vendas. E, para obter um melhor resultado da análise preditiva no e-commerce, tenha seus objetivos definidos com clareza.

O método analítico tem sido cada vez mais indispensável para os negócios. Em março de 2021, a consultoria Facts & Factors publicou um relatório que aborda o crescimento da implantação da análise preditiva. “O mercado global de análise preditiva foi estimado em US$ 5,7 bilhões em 2019 e deve chegar a US$ 22,1 bilhões até 2026. O mercado global de análise preditiva deve crescer a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 24,5% de 2019 a 2026”.

A implantação desse método é importante porque extrai mais oportunidades de negócio por meio da coleta de dados oferecida por sua loja e de todo o seu ecossistema, aumentando o número de cenários a serem analisados e estudos para construir estratégias que visem ao sucesso da sua empresa.

Por que é importante identificar padrões no e-commerce?

Os métodos analíticos, quando devidamente aplicados, ajudam a detectar padrões de comportamentos. É uma ação importante para auxiliar a performance da empresa, detectando o que e por que uma situação aconteceu. A análise usa a experiência do passado para ajudar a antecipar tendências, e pontua as mudanças necessárias para atingir determinado resultado.

As projeções de negócios oferecidas por esse método perpassam por diversas áreas do seu negócio. E são áreas que estão intrinsecamente conectadas com os benefícios ao aderir à análise preditiva. Confira algumas delas:

  • Detecção de fraudes: a identificação de padrões pode ser uma grande aliada na proteção cibernética, revelando se o comportamento do consumidor é suspeito.
  • Otimização de compras: as similaridades, tão usadas nas redes sociais, também podem ser usadas no e-commerce. Através dessa etapa, é possível criar personas e melhorar a recomendação de produtos para os grupos de clientes adequados. Essa conexão mais precisa é importante para que a compra seja finalizada.
  • Melhor alocação de recursos: identificar o movimento de vendas no e-commerce com precisão ajuda a organizar os estoques e a logística do seu negócio. São departamentos essenciais para o bom funcionamento do seu negócio. Além disso, é possível observar a tendência de compras de determinada região e perfil de cliente.
  • Churn: A métrica churn é importante para mapear as características dos clientes que finalizaram as compras, que deixaram a loja após uma visita e até chegaram a colocar produtos no carrinho, mas desistiram da compra. Nesse caso, através do método analítico, é possível desenhar as possibilidades dessas ações.

Eric Siegel, professor da Columbia University e grande estudioso sobre o assunto, afirmou que a análise preditiva agrega valor ao setor de varejo. Acontece que os recursos oferecidos pela análise oferecem as previsões que conduzem os propósitos individuais, as ações e decisões das organizações. Ainda segundo Siegel, “a análise preditiva é a última fronteira para se diferenciar no mercado. O modelo permite aumentar a eficiência e a lucratividade da operação em larga escala”. Por isso, um e-commerce que deseja se posicionar no mercado precisa investir nessa ferramenta analítica.

O investimento em análise preditiva aprimora a relação com o consumidor, porque aprofunda o conhecimento do cliente no seu e-commerce, identificando, por exemplo, a quantidade de produtos que ele costuma comprar, e até mesmo quais produtos. Ainda dá para desenhar um perfil mais real do seu cliente. E que tal ter informações precisas sobre quais períodos do ano determinado produto é mais vendido? Assim, você estrutura o seu estoque com antecedência e até cria promoções específicas que aumentam a rentabilidade.

Esses detalhes fazem parte da construção de padrões que alimentam a análise preditiva. O melhor é que esses dados se revertem em informações necessárias para se posicionar no mercado de forma única, explorando o verdadeiro diferencial da sua empresa.

Siga os próximos passos e coloque em prática o que leu neste artigo

1. Identificar as principais dores de cada etapa de análise da sua loja para entender como otimizá-las.
2. Mensurar o custo com o churn de um cliente – sobre quanto seria o investimento em uma solução de retenção que antecipa o tipo de acontecimento como o churn.
3. Estruturar uma análise de viabilidade e investir em um sistema que lhe dê velocidade e assertividade nessas ações e reações.

Leia também: Como investir na decisão com base em dados no seu negócio

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Na próxima semana farei mais um review com depoimento e resenha sobre Análise preditiva: a solução para impulsionar o seu e-commerce. Espero ter ajudado a esclarecer o que é, como usar, se funciona e se vale a pena mesmo. Se você tiver alguma dúvida ou quiser adicionar algum comentário deixe abaixo.

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