A análise preditiva possibilita às empresas anteciparem as necessidades do seu público-alvo antes de eles mesmos saibam sobre essas necessidades.
É uma técnica futurista e que agrega bastante resultados no marketing.
Essa técnica utiliza tecnologias como machine learning e inteligência artificial, onde os e-commerces podem não apenas compreender o presente, mas também se preparar para o futuro.
Melhorando suas decisões estratégicas e operacionais.
Entender como a análise preditiva funciona não apenas transforma o seu negócio, mas também prepara você, enquanto empreendedor, para lidar com uma concorrência acirrada.
O que é análise preditiva?
A análise preditiva é o processo de usar dados históricos e algoritmos avançados para prever tendências futuras e comportamentos dos consumidores.
Em uma loja virtual, isso significa entender como os clientes se comportam, quais produtos terão maior demanda.
E, quando será o melhor momento para oferecer promoções, entre outras tendências que possibilitam a tomada de ações estratégicas.
O objetivo não é apenas prever o futuro, mas utilizar essas previsões para tomar decisões informadas que impactem positivamente as vendas, o atendimento ao cliente e a gestão de estoque, por exemplo.
Assim, você consegue preparar o seu negócio para atender demandas que aparecerão no decorrer do tempo sem ser “pego de surpresa” por essas tendências, utilizando os elementos que a análise preditiva alimenta.
Como funciona a análise preditiva?
A análise preditiva no e-commerce é alimentada por dados históricos de compra, comportamento de navegação, interações com a marca, entre outros.
Sendo assim, é de extrema importância manter esses dados em bases acessíveis.
Se você eventualmente ainda não mantém controle dessas bases, pode iniciar esse controle o quanto antes.
Ao analisar esses dados por meio de algoritmos de machine learning, é possível identificar padrões e criar modelos preditivos que ajudam a antecipar ações, como as preferências de compra dos clientes ou as flutuações de demanda.
Algumas ferramentas como CRMs, plataformas de Big Data e sistemas de automação de marketing também ajudam a coletar e processar esses dados, tornando as previsões mais precisas e as decisões mais rápidas, algo que tende a ser cada vez mais usado no e-commerce.
💡 Leia mais: Big Data no E-commerce: como utilizar na prática
Por que a análise preditiva é uma tendência no e-commerce?
A análise preditiva surge como uma aliada importante para empreendedores que buscam otimizar seus recursos, melhorar a experiência do cliente e se antecipar às mudanças no mercado.
Essa tendência tem ganhado força, e não é difícil entender o motivo: com a crescente quantidade de dados gerados a cada transação e interação, as empresas que souberem usá-los de forma inteligente sairão na frente.
Até 2025, estima-se que o mercado de análise preditiva crescerá para aproximados US$ 24 bilhões, segundo dados da Grand View Research, comprovando o impacto dessa tecnologia.
Esse dado representa um aumento de 28,3% em relação ao alcance de 18,89 bi de 2024, composto por diversos setores da economia, onde o e-commerce tem parcela significativa:
Fonte: Grand View Research.
Vantagens da análise preditiva
Melhoria na tomada de decisões
Com a análise preditiva, as decisões do e-commerce não são mais baseadas em suposições, mas em dados reais e projeções de comportamentos futuros.
Isso permite otimizar campanhas de marketing, personalizar ofertas e até mesmo ajustar o estoque de maneira eficiente, evitando a frustração do cliente por falta de produtos e impactos negativos no caixa.
Redução de riscos
A antecipação de problemas ou mudanças no comportamento do consumidor permite que os empreendedores de e-commerce se ajustem proativamente, mitigando riscos.
Por exemplo, prever uma queda nas vendas de um produto específico pode ser crucial para ajustar rapidamente a estratégia de marketing e vendas.
Aumento de eficiência
Com dados preditivos, você consegue alocar recursos de forma mais eficaz, desde a distribuição de orçamento de marketing até o gerenciamento de estoque.
Isso resulta em operações mais enxutas e rentáveis, além de melhores resultados.
Exemplos de análises preditivas em diferentes setores
A análise preditiva não se limita ao e-commerce, mas sua aplicação no setor pode trazer enormes benefícios.
Varejo
- Previsão de Demanda, pois evita excesso ou falta de estoque ao prever quais produtos terão maior procura com base no comportamento dos consumidores.
- Comportamento do Consumidor, ao personalizar ofertas com base nas preferências e histórico de compra dos clientes, aumentando a taxa de conversão e a fidelização.
Finanças
- Identificação de Risco de Crédito, uma vez que a análise preditiva pode ajudar a prever o risco de inadimplência, facilitando a aprovação de crédito e o gerenciamento de pagamentos.
- Detecção de Fraudes, ajudando a identificar padrões suspeitos de transações, você pode prevenir fraudes antes que elas aconteçam.
Saúde
- Previsão de Doenças, uma vez que, no setor de saúde, essa técnica pode prever a probabilidade de doenças com base em dados históricos médicos, contribuindo para tratamentos mais rápidos e eficazes.
- Otimização de Recursos, pois prever a demanda de serviços médicos em diferentes épocas do ano ajuda a alocar melhor os recursos e otimizar a operação de hospitais e clínicas.
Manufatura
- Manutenção Preditiva, pois em fábricas e processos de manufatura, a análise preditiva permite monitorar a condição das máquinas, evitando falhas e reduzindo os custos com manutenção corretiva.
Marketing
- Segmentação de Clientes, onde a análise preditiva permite uma segmentação mais precisa, criando campanhas personalizadas e recomendando produtos com base no comportamento de cada cliente, aumentando as vendas.
Com o impacto positivo da análise preditiva no e-commerce, é importante entender como implementar essa ferramenta corretamente.
Como implementar a análise preditiva no seu e-commerce?
Implementar a análise preditiva no e-commerce exige uma combinação de dados de qualidade, ferramentas tecnológicas e um processo bem estruturado.
1. Defina seus objetivos
Antes de iniciar qualquer processo de análise preditiva, é essencial que a empresa tenha clareza sobre os objetivos que deseja alcançar com o uso dessa tecnologia.
A análise preditiva oferece um vasto leque de possibilidades, mas a falta de foco pode dispersar esforços e recursos. Portanto, um planejamento estratégico bem definido é crucial para maximizar os resultados.
Possíveis objetivos a serem definidos incluem:
- Aumento das vendas: a análise preditiva pode ajudar a identificar padrões de compra e comportamentos dos consumidores, possibilitando a criação de estratégias personalizadas para aumentar as vendas.
Por exemplo, ao prever quais produtos têm maior probabilidade de serem comprados, você pode direcionar promoções, descontos ou até mesmo organizar campanhas de marketing mais assertivas.
- Redução da taxa de churn (cancelamento de clientes): Prever quais clientes estão mais propensos a abandonar sua marca é uma das áreas mais poderosas da análise preditiva.
Isso pode ser feito analisando comportamentos anteriores, interações e métricas de engajamento, permitindo que você implemente ações de retenção antes que o cliente decida sair ou inclua em seu planejamento financeiro essas saídas.
- Otimização do estoque: Com o uso de modelos preditivos, é possível antecipar a demanda por produtos e evitar tanto excessos quanto escassez de estoque.
Isso resulta em melhores decisões de compra e melhores práticas de gerenciamento de inventário, garantindo que os produtos certos estejam disponíveis para os clientes no momento certo.
Definir claramente esses objetivos ajudará a guiar todas as etapas seguintes, desde a coleta de dados até a implementação de ações baseadas nas previsões.
2. Escolha as ferramentas certas
Para tirar proveito da análise preditiva no e-commerce, é necessário integrar diversas ferramentas que, juntas, oferecem a capacidade de coletar, organizar e analisar os dados de forma eficiente.
A escolha correta das ferramentas impacta diretamente a precisão dos resultados e a efetividade das previsões.
Ferramentas essenciais incluem:
- Plataformas de BI (Business Intelligence): Ferramentas como Power BI, Tableau e Looker ajudam a transformar grandes volumes de dados em informações acionáveis, criando visualizações interativas e relatórios detalhados que facilitam a compreensão das tendências e padrões de comportamento dos clientes.
- CRMs (Customer Relationship Management): Salesforce, HubSpot e outros CRMs são cruciais para coletar dados sobre os comportamentos dos consumidores em diferentes pontos de contato, como compras anteriores, visitas ao site e interações nas redes sociais.
Essas ferramentas ajudam a construir perfis detalhados dos clientes, que são essenciais para gerar previsões precisas sobre suas ações futuras.
- ERPs (Enterprise Resource Planning): Sistemas como SAP, Oracle ou Microsoft Dynamics integram dados de diversos departamentos da empresa (vendas, finanças, estoque, etc.), permitindo que as previsões sejam baseadas em uma visão holística do negócio.
Isso é particularmente útil para a previsão de demanda de produtos e o gerenciamento de estoques.
- Sistemas de automação: Ferramentas como Mailchimp, ActiveCampaign e Klaviyo ajudam a automatizar o envio de campanhas de marketing baseadas em modelos preditivos, personalizando ofertas de acordo com os dados históricos e as previsões do comportamento do cliente.
Investir nas ferramentas corretas vai garantir que a coleta e a análise de dados sejam feitas de forma eficiente, permitindo que você aproveite ao máximo as capacidades da análise preditiva.
3. Colete e prepare os dados
A qualidade dos dados é um fator decisivo na eficácia da análise preditiva.
Dados ruins ou mal estruturados podem levar a previsões imprecisas ou até mesmo a decisões erradas.
Passos para coleta e preparação dos dados:
- Coleta de dados relevantes: Em um e-commerce, os dados podem ser coletados de uma variedade de fontes, como o histórico de compras, navegação no site, interações com as campanhas de marketing e feedbacks dos clientes.
Identificar quais dados são essenciais para os seus objetivos é a chave para garantir que os modelos preditivos recebam as informações corretas para gerar insights relevantes.
- Limpeza dos dados: Dados faltantes, inconsistentes ou duplicados podem prejudicar a análise e gerar resultados imprecisos.
A limpeza de dados envolve remover ou corrigir valores errados, preencher informações ausentes e padronizar formatos.
A qualidade dos dados pode ser a diferença entre uma previsão bem-sucedida e uma falha no processo.
- Transformação e integração dos dados: Os dados coletados muitas vezes vêm de fontes diferentes e, por isso, precisam ser combinados e organizados em um formato adequado para a análise.
Isso pode envolver a transformação dos dados para um formato comum ou a integração de diferentes bancos de dados e sistemas (CRM, ERP, BI).
Investir na coleta e preparação dos dados é um dos passos mais críticos para garantir que a análise preditiva seja precisa e confiável.
4. Crie modelos preditivos
Agora que os dados estão organizados e preparados, o próximo passo é criar modelos preditivos que ajudarão a fazer previsões com base nas informações históricas e comportamentais.
Passos para criar modelos preditivos:
- Escolha do algoritmo: Existem diferentes tipos de algoritmos de machine learning que podem ser usados em e-commerce, dependendo do tipo de problema que você deseja resolver. Exemplos incluem:
- Regressão Linear: Útil para prever variáveis contínuas, como o valor das vendas ou a demanda por um produto.
- Árvores de Decisão e Random Forest: Muito eficazes para prever a probabilidade de um evento ocorrer, como a chance de um cliente realizar uma compra ou abandonar um carrinho de compras.
- Redes Neurais: Utilizadas para prever padrões mais complexos e podem ser especialmente úteis em grandes volumes de dados.
- Treinamento e validação do modelo: O modelo precisa ser treinado com dados históricos para aprender padrões e fazer previsões. Isso envolve a divisão dos dados em dois conjuntos: um para treinamento e outro para validação. A validação é feita para testar a precisão do modelo e ajustar parâmetros para garantir que ele generalize bem e seja capaz de fazer previsões precisas com novos dados.
- Testes de desempenho: A precisão do modelo preditivo é fundamental para garantir a eficácia das ações. Testar o modelo com dados não usados durante o treinamento ajuda a verificar sua confiabilidade e a ajustar os parâmetros conforme necessário.
5. Aplique os resultados e acompanhe
A implementação dos resultados gerados pelos modelos preditivos deve ser acompanhada de perto e ajustada conforme necessário para melhorar o desempenho ao longo do tempo.
Etapas para aplicar e monitorar os resultados:
- Implementação prática: Com base nas previsões, implemente ações no seu e-commerce.
Por exemplo:
Se o modelo preditivo indicou que determinado grupo de clientes tem maior probabilidade de realizar uma compra em um produto específico, você pode direcionar campanhas de marketing ou ajustar o estoque para atender essa demanda.
- Monitoramento contínuo: Após a implementação, é importante monitorar os resultados e comparar as previsões com os resultados reais.
Isso ajuda a validar a precisão do modelo e detectar qualquer ajuste necessário.
- Ajuste e iteração: A análise preditiva é um processo iterativo. Com o tempo, novos dados serão coletados e o comportamento do consumidor poderá mudar.
Portanto, é crucial ajustar e treinar os modelos de forma contínua para garantir que as previsões se mantenham precisas e relevantes.
Ao definir seus objetivos, escolher as ferramentas adequadas, garantir a qualidade dos dados e criar modelos preditivos eficazes, você estará colocando sua empresa em uma posição estratégica.
Além de se antecipar às necessidades dos consumidores e tomar decisões mais assertivas.
Se você começar a adotar a análise preditiva de forma estruturada, não só será capaz de entender o comportamento do consumidor.
Como também de gerar insights valiosos que podem transformar a forma como seu e-commerce opera.
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