A Mágica Prática e Rentável dos Analíticos Prescritivos

A Mágica Prática e Rentável dos Analíticos PrescritivosTransforme Big Data e Insights em Ação

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Como consumidores, estamos tendo cada vez mais experiências que parecem quase mágicas

Você está em um shopping center e seu smartphone recebe uma mensagem. É uma oferta de 20% de desconto em um par de sapatos que você esteve olhando na internet—da loja pela qual você acabou de passar!



Você encontrou o carro que queria, mas as condições de financiamento não atendem às suas necessidades.Então, você conversa um pouco com o vendedor, que pesquisa algumas informações em seu tablet, e voilà: 3 novas estruturas de negociação que atendem às suas necessidades, tudo pré-aprovado pela financiadora. A escolha é sua.



Você chegou em casa depois do trabalho, com tempo para cuidar de assuntos pessoais.Você recebe uma mensagem de um credor, com um lembrete de uma conta não paga. Você clica em um botão, e está resolvido. Bem a tempo de fazer o jantar.


Como executivos, sabemos que não é mágica, mas analíticos que possibilitam essas incríveis experiências do cliente. Ainda assim, a maneira como os analíticos atravessam dados extremamente complexos e uma variedade impressionante de possíveis decisões, para nos apontar a melhor ação, no momento certo, faz mágicas nas operações diárias. E no resultado final.


Vamos dar uma olhada no lado comercial da experiência:

Segmentação e programação de ofertas personalizadas Analíticos podem lhe dizer quais clientes têm probabilidade de comprar um produto específico, dentro de um período específico de tempo, por exemplo, as próximas duas semanas. Além disso, em quanto um desconto de 20% vai aumentar a probabilidade de uma compra—e se um desconto de 15% seria tão efetivo quanto.

Geração de ofertas alternativas otimizadas em tempo realAo usar analíticos de otimização, você pode dar aos clientes mais opções, gerando uma variedade de ofertas alternativas no ponto de venda. Cada oferta atende não apenas às necessidades do cliente, mas também aos objetivos de negócio da empresa, restrições e exigências regulatórias.

Contato com os clientes da forma mais propensa ao sucessoCom os analíticos certos, você pode saber quais ações têm a maior chance de influenciar o comportamento de um cliente específico—além de entender quais são os canais mais eficazes e o melhor momento para abordar esse cliente.


Os analíticos (algoritmos e motores) evoluíram tanto que podem responder uma variedade crescente de perguntas úteis:

O que aconteceu? Analíticos Descritivos

Por que aconteceu? Analíticos Diagnósticos

O que deve acontecer a seguir? Analíticos Preditivos

Qual é a melhor ação a tomar? Analíticos Prescritivos


Compreendendo os papéis de analíticos com o que e por que os clientes estão comprando...

Analíticos Descritivos: geralmente utilizados em produtos de Business Intelligence (BI) u O que meus clientes estão comprando mais este mês?

(chinelos, tênis, tênis de corrida, etc.?)

u Quem está comprando tênis de corrida? (Aspectos demográficos e outras características do cliente)

Analíticos Diagnósticos: também utilizados em algumas suítes de BI u O que causou o pico nas vendas de tênis de corrida

no último trimestre?

u Foram os cupons eletrônicos, uma queda nos preços, um novo modelo bacana que foi lançado em um filme ou uma combinação desses fatores?


Os analíticos conseguem dizer o que poderia acontecer se você realizasse determinadas ações.

Analíticos Preditivos:u Qual é a probabilidade de Carlos comprar um par de tênis de

corrida nas próximas seis semanas?

u É provável que ele compre nas próximas duas semanas se for oferecido um cupom de 20%?

Analíticos Prescritivos: u Qual ação devemos executar agora para aumentar a probabilidade

da compra? Por exemplo, oferecer a Carlos uma bonificação para a sua próxima compra de tênis.

u Qual é a ação ideal para maximizar a rentabilidade e atender aos nossos outros objetivos comerciais? Cupom de 15% ou 20% de desconto—e qual marca de tênis?


Os analíticos preditivos estimam a probabilidade de um comportamento futuro

Padrões em dados históricos que se provaram preditivos de comportamentos específicos do cliente são utilizados para construir modelos preditivos. Quando esses padrões são recorrentes nos dados atuais, os modelos estimam a probabilidade de um cliente individual apresentar aquele comportamento no futuro.

Há muitos tipos de modelos preditivos. Um modelo de propensão, por exemplo, pode determinar se é provável que um cliente responda a um desconto em um produto específico, porque, embora não dê importância a marcas, ele é sensível ao preço.

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Objetivosdo negócio

Os resultados dos analíticos preditivos são inputs essenciais para os analíticos prescritivos

Essas predições desempenham um papel essencial ao estimar os valores de variáveis de dados desconhecidas. Por exemplo, diferentemente de variáveis conhecidas, como o endereço de um cliente, a probabilidade de um cliente se tornar inadimplente é uma variável com um valor desconhecido.

Analíticos PrescritivosCom base nesses insights impulsionados por dados, podemos estimar e comparar os prováveis resultados de qualquer número de ações, e escolher a melhor ação possível para avançar os objetivos do negócio.

Analíticos PreditivosProbabilidade de compra

Probabilidade de inadimplência

Probabilidade de atrito

Receita provável

Lucro provável com o relacionamento

Etc.


A otimização está no DNA dos analíticos prescritivos

Enquanto no jargão popular otimizar significa apenas “melhorar algo”, quando falamos de analíticos, nos referimos a um processo matemático preciso que identifica a melhor forma de usar seus recursos, considerando todos os objetivos e restrições do seu negócio.

Variáveis: ex., custo por

unidade, lucro por item, risco

de atrito, rendimento

por hora...

CONHECIDOS

Valores variáveis

DESCONHECIDOS

Valores variáveis

previstos por analíticos

preditivos

Restrições: ex., políticas de RH, exclusões de campanha,

normas...

Objetivos: ex., minimizar custo,

maximizar lucro, minimizar tempo

ocioso...

Capturados em regras de

negócios criadas e editadas por especialistas

OtimizarEncontrar as

melhores soluções (valores variáveis) que maximizem o objetivo e levem

em conta as restrições.

Ação Recomendada

descobertos por analíticos descritivos e diagnósticos


O gerenciamento de decisões é o processo de operacionalização de analíticos preditivos e prescritivos para uma ação no momento oportuno—inclusive em tempo real

Ao incorporar modelos analíticos a aplicações impulsionadas por regras, você pode tomar decisões mais inteligentes e oportunas. E, ao empregar modelos via motores de decisão, você pode recorrer aos mesmos insights a partir de qualquer número de aplicações voltadas ao serviço.

Análise de Resultados

Atuar

Variáveis: custo por unidade,

lucro por item, risco de atrito,

rendimento por hora...

Restrições: ex., políticas de

RH, exclusões de campanha,

normas...

OtimizarEncontrar as

melhores soluções (valores variáveis) que maximizem o objetivo e levem

em conta as restrições.

Ação Recomendada

Objetivos: ex., minimizar custo,

maximizar lucro, minimizar tempo

ocioso...


E agora, com o Big Data, a possibilidade de avançar de um insight para uma ação imediata é mais importante do que nuncaO Big Data é gerado a partir de conversas que os consumidores têm com os agentes de atendimento ao cliente; de páginas da web que visitam, produtos que analisam e blogs onde comentam. De compras que fazem com cartões de crédito e posts nas mídias sociais contando aos amigos o que acabaram de comprar.

Esse vasto campo de dados está cheio de insights que podem ajudar as empresas a entender como melhor atender os seus clientes. Mas ele também se acumula e envelhece rapidamente. Você tem que conseguir transformar os insights analíticos em ação antes que eles se tornem muito antigos e as oportunidades se percam.


As empresas usam analíticos preditivos e prescritivos associados ao gerenciamento de decisões para impulsionar ações literalmente calculadas para o sucesso

Serviços financeiros:Um banco europeu com operações globais aumentou o lucro por cliente em $120 sem aumento nos prejuízos, alcançando um retorno de 6:1 sobre o investimento em 12 meses.

Varejo:Um varejista especializado de médio porte gerou $250.000 adicionais em receita por campanha e aumentou a fidelização, usando uma solução de marketing baseada em analíticos para segmentar clientes e encontrar o mix certo de marketing.

Seguros:Uma grande seguradora brasileira aumentou seu lucro líquido em 130%, usando analíticos preditivos em suas subscrições para reduzir o risco e aumentar a receita de clientes rentáveis.

Saúde:Um grande pagador comercial vivenciou mais de $20 milhões em economia anual, usando uma solução de fraude baseada em analíticos para detectar fraude de provedores e abuso, pagamento excessivo, erros de apólice e sistema.


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Agora, você pode incorporar mais desses analíticos avançados em sua empresa, com menos tempo e um menor investimento

90 % ou mais aumento na rapidez na implementação do modelo

70 % ou mais rapidez no desenvolvimento da aplicação

60 % ou mais redução nos custos de manutenção

Até 50 % de melhoria no desempenho das decisões

Até 50 % de melhoria na otimização de ações

Até 40 % de melhoria no desempenho dos modelos

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