Como construir um banco de dados de análise preditiva
A criação de um banco de dados de análise preditiva pode levar de meses a anos, dependendo das janelas de tempo que uma empresa deseja examinar. A determinação de tendências no comportamento do consumidor a curto prazo pode exigir uma quantidade menor de dados, mas o processo de análise não é menos complicado. Sem o auxílio de software de computador, a análise preditiva de qualquer dado envolve matemática e experiência complicadas com informações estatísticas.
Definição de análise preditiva
A análise preditiva é o processo de fazer previsões sobre o comportamento do consumidor e o desempenho do produto no mercado aberto. A realização dessa tarefa exige que uma empresa compile dados de vendas de anos de vendas anteriores, registros de gastos do consumidor em determinado setor e dados sobre os climas econômicos predominantes de todos os anos investigados. Uma empresa pode criar um banco de dados de análise preditiva a partir das informações acumuladas resultantes dessas práticas de coleta de informações. Um banco de dados de análise preditiva é um repositório - digital ou físico - de todas as informações que uma empresa adquire enquanto conduz a análise preditiva.
Técnicas de Análise Preditiva
A principal técnica para adquirir informações por meio de análise preditiva é a mineração de dados. Essa técnica pode envolver o uso de informações estatísticas de vendas ou o uso de software de computador, incluindo um programa de análise de gastos do consumidor. Este software pode analisar tendências de consumo para desenvolver padrões relativos aos produtos adquiridos. Uma empresa pode criar gráficos mostrando as flutuações de vendas em compras usando perspectivas diárias, mensais ou anuais. A mineração de dados detalhada pode até mostrar flutuações nas tendências de gastos por hora em determinados dias de operação. Essas informações permitem que uma empresa dedique capital operacional, funcionários de vendas e esforços promocionais a épocas do ano em que as vendas são maiores para maximizar a receita.
Estratégias de Gerenciamento de Risco
Acumular um banco de dados de informações de análise preditiva é útil para uma empresa que tenta desenvolver estratégias de gerenciamento de risco para sustentar o sucesso a longo prazo. Examinar anos de dados analíticos pode revelar tendências nos lucros da empresa que podem permitir que uma empresa planeje com antecedência para mitigar potenciais complicações futuras. Por exemplo, se o banco de dados de análise preditiva da empresa mostrar uma tendência de queda nos gastos do consumidor, uma empresa pode tentar manter mais dinheiro em reserva para compensar as receitas futuras menores. Alternativamente, a empresa pode optar por aumentar os esforços promocionais e de marketing como meio de quebrar a tendência e aumentar os ganhos.
Pesquisando características agrupadas
As características agrupadas ou os preditores na análise preditiva são os nós nos dados acumulados que mostram tendências em um determinado período. A identificação de características agrupadas é fundamental para o desenvolvimento de um banco de dados de análise preditiva. De acordo com a Computerworld, um site de tecnologia de negócios, uma vez que uma empresa identifica características agrupadas por meio de análise preditiva, a empresa pode projetar como esses dados se relacionarão com o comportamento futuro do consumidor. Por exemplo, se os preditores mostrarem que os consumidores que compraram cerveja às sextas-feiras também comprariam pizza, uma empresa pode procurar integrar seus serviços para fornecer os dois itens para os consumidores.