Análise Preditiva torna possível prever o futuro! Cammino Digital
Existem algumas maneiras de se ter sucesso com o e-commerce, mas a Análise Preditiva, também conhecida como "Predictive Analysis" é considerada umas das maiores ferramentas para que o objetivo do e-commerce seja realmente alcançado.
Na história da humanidade em geral, as informações sobre acontecimentos passados foram e ainda são, uma das maiores fontes de conhecimento usadas para prever o futuro. Por exemplo, se o fenômeno do Tsunami, que já aconteceu diversas vezes, tiver as causas analisadas, será possível prever quais são as probabilidades do fenômeno acontecer novamente e, é claro, que o uso da tecnologia é um fator decisivo nesse processo.
Com a Análise Preditiva não é diferente. Nela, as tecnologias, como inteligência artificial e machine learning, são aliadas as informações criadas diariamente e quando isso acontece, uma grande parcela de acontecimentos, ações, tendências e comportamentos são antecipados.
Para fazer com que as previsões sejam precisas e possuam uma margem de erro baixa, é necessário que uma significativa quantidade e qualidade de dados e informações sejam processadas e isso só é possível através do Big Data.
Definindo "Big Data"
Big Data é a tecnologia da informação que descreve o grande volume de dados que são produzidos todos os dias e o seu ponto forte é a capacidade de cruzar essas informações através de diferentes fontes. Desse modo, são obtidos informações sobre os clientes, como desejos, insatisfações e necessidades, além de insights, que otimizam a gestão e a operação dos negócios.
Vale ressaltar, que para entender melhor o conceito de Big Data, é importante compreender quais são as suas principais características, chamadas de "V´s (volume, velocidade, variedade, veracidade e valor). Volume é a quantidade de dados, já velocidade é o tempo que se leva para processá-los e o mesmo deve ser ágil.
A variedade diz respeito a diferentes fontes de dados, a veracidade significa que as informações devem ser verdadeiras e, por último, o valor é a compreensão do contexto e da necessidade de gerar informações corretas para o nicho certo, fazendo com que o esforço do trabalho seja útil.
E no e-commerce, como as Análises Preditivas são eficientes?
Para a realidade dos e-commerces, as Análises Preditivas podem ser muito utilizadas na previsão da receita mensal ou anual, na segmentação do público-alvo para determinada ação de marketing, no direcionamento de vendas, entre muitos outros.
Na segmentação de Campanhas de Marketing
Nas ações de marketing, as análises preditivas são muito úteis no desenvolvimento de anúncios mais direcionados e personalizados. Ao analisar informações dos consumidores através de uma base de dados e cruzar com padrões definidos pelo marketing, o resultado é a criação de campanhas mais eficazes, em se tratando de serem customizadas exatamente para o público desejado.
As análises são profundas e não tratam apenas de separar o público por sexo ou idade, pois o objetivo é identificar padrões comportamentais. É possível, por exemplo, que um e-commerce de artigos esportivos descubra quais pessoas postaram, nos último mês, que gostariam de fazer alguma atividade física.
No sistema de recomendação, o foco é saber quais são os produtos e ofertas que têm maior probabilidade de serem comprados ou consumidos pelo público que acessa o site do e-commerce. Isso é possível, juntando o histórico de compras do indivíduo com o perfil dos potenciais compradores.
Preferências entre consumidores semelhantes, faixa de valor que o consumidor costuma comprar e a combinação entre produtos parecidos são algumas associações estudadas para a descoberta de padrões comportamentais que não sejam óbvios.
A Análise Preditiva também é muito utilizada na gestão do inventário, evitando assim o excesso e a falta de produtos. Um estudo analítico sobre o comportamento dos consumidores, o histórico e a projeção de vendas permite que o inventário seja gerido de forma mais eficaz, de forma a diminuir prejuízos, por exemplo.
Na precificação, as Análises Preditivas também podem ser muito positivas. O histórico de preços, a previsão das vendas e o valor que o consumidor costuma gastar, são informações úteis para compreender melhor qual o preço ideal para cada produto.
É importante que esse processo seja monitorado constantemente, a fim de evitar falhas.
Uma das principais aplicações das Análises Preditivas é servir de suporte para que as empresas tomem decisões com maior probabilidade de acerto. Alguns dados como qual o layout ideal para o e-commerce ou quais produtos têm maior potencial de serem vendidos em uma promoção, são indispensáveis na hora da tomada de decisões.
A análise preditiva ajuda também a prever quais são os riscos que o e-commerce pode ter. Esse score de risco é gerado através da análise de padrões e características comportamentais em fraudes registradas.
Para muitas empresas de e-commerce, o e-mail marketing vem sendo usado apenas como um envio de e-mail em massa, mas ele tem potencial para ser muito mais. Usando a análise preditiva é possível que o e-mail marketing seja mais personalizado e segmentado, fazendo com que a taxa de resposta e o ROI (Retorno sobre Investimento) sejam elevados.
Uma vez que o perfil do consumidor foi traçado, através da análise de dados, e o e-mail marketing foi enviado, a probabilidade de compra é bem maior.
Como vimos, são os sistemas de análise preditiva que tornam possível que o futuro seja cada vez mais previsto e, para um e-commerce, este cenário pode representar uma inteligência a mais na gestão!
A análise preditiva faz com que as ações e decisões sejam realizadas de maneira mais confiante, já que são baseadas em dados e não em achismos.
Existem muitos estudos feitos sobre análise preditiva e entender sobre o assunto faz com que o e-commerce tenha mais chances de prosperar. Para mais informações e dicas, acesse nosso workshop exclusivo sobre "Análise Preditiva em e-commerce" e desvende ainda mais o futuro!