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Desenvolvimento
de Algoritmos
Preditivos

A Inteligência Artificial (IA) tem diversos significados e aplicações práticas.

A Inteligência Artificial (IA) tem diversos significados e aplicações práticas.

A IA é um fator de transformação para os negócios e pode permitir que trabalhemos de maneira mais eficiente e eficaz do que nunca. Assim, certamente terá um impacto significativo no mercado de trabalho e nas economias dos países como um todo.
A característica mais valiosa da Inteligência Artificial (IA) para os negócios é sua capacidade de fazer previsões, calculando de forma muito mais ágil e precisa a probabilidade de ocorrência de um determinado resultado.

No mundo dos negócios, temos que fazer previsões o tempo todo. Precisamos prever, por exemplo, se haverá maior lucro vendendo grandes volumes a baixo custo ou pequenos volumes a um preço alto; ou em que produto ou serviço obteremos o melhor retorno sobre investimento (ROI) do nosso orçamento de marketing.

Tradicionalmente, essas predições dependiam, em grande parte, do instinto [da sorte] e da experiência de mercado dos tomadores de decisão. As previsões também eram orientadas por dados, porém o pouco tempo disponível para a avaliação da cada vez maior massa de dados e a escassez de mão de obra qualificada dificultou muito o uso desse recurso pelos seres humanos.

Atualmente, vivenciamos um cenário onde empresas obtêm grande quantidade de informação sobre clientes, concorrentes e dispositivos conectados, porém não conseguem processá-la pelos métodos tradicionais a fim de transformá-la em conhecimento e insights.

A fim de solucionar essa demanda por processamento rápido e massivo, dando um importante passo rumo à evolução do modo como negócios são realizados, foram desenvolvidos os modelos e os algoritmos preditivos, que favorecem a tomada de decisão ao fornecer insights estratégicos valiosos. Esses modelos examinam os dados com o intuito de prever eventos futuros, usando técnicas de estatística, probabilidade e mineração de dados.

Por onde devemos começar a usar a análise preditiva?

A introdução na análise preditiva é uma tarefa que praticamente qualquer empresa pode lidar. No entanto, é preciso estar comprometida com a abordagem e ter disposição para investir o tempo e os recursos necessários para fazer o projeto avançar. Começar com um projeto piloto de escala limitada em uma área de negócios crítica é uma maneira excelente de limitar os custos iniciais, minimizando o tempo antes de as recompensas financeiras serem alcançadas. Quando um modelo é colocado em ação, geralmente requer pouca manutenção à medida que continua para extrair insights acionáveis por muitos anos.

Evolução dos Dashboards tradicionais baseados em KPI para os Dashboards baseados em Análise Preditiva e IA

Na era do BigData e dos Zettabytes [ZB – sextilhões de bytes], quando haverá um crescimento exponencial da quantidade de dados sendo gerados por bilhões de dispositivos conectados, a análise de dados tradicional (BI ou Business Intelligence) será complementada pelo Machine Learning (Aprendizado de Máquina).
 
Nesse cenário, os analistas de dados precisarão interpretar dados de tantas fontes diferentes, que se tornará inviável a descoberta de quais seriam as melhores ações a serem tomadas com base nessas informações. Pois, apesar de ter Dashboards (painéis) de indicadores de desempenho-chave (KPI), os analistas de dados não conseguirão acompanhar o ritmo de crescimento da quantidade de novas fontes e dos volumes de dados coletados.
 
Além disso, à medida que crescerem as fontes de dados, os dashboards tradicionais, apenas baseados em KPI, passarão, cada vez mais, a fornecer excesso de informação e poucos insights estratégicos para a efetiva tomada de decisão da alta gerência.
 
A análise baseada em Inteligência Artificial (AI), por sua vez, identifica tendências e fornece correlações considerando as novas fontes de dados em tempo real. Em vez de interpretações e análises demoradas das informações apresentadas em múltiplos painéis de KPI, fazendo correlações manuais, os analistas de negócios podem confiar na análise baseada em IA para investigar mais profundamente os dados e correlacionar anomalias simultâneas, revelando insights críticos nas operações.
 
Os CxOs e a alta gerência precisam de técnicas de apresentação de dados que atendam à atual demanda por dashboards dinâmicos e auto explicáveis. Ou seja, dashboards que respondam perguntas como:
 
•    Lista dos principais fatos de impacto nos negócios.
•    Quais deles seriam prováveis tendências?
•    Quais suas causas?
•    Quais ações deveriam ser tomadas?
•    Quais foram os resultados após tomarmos essas ações?
 
Além da análise automatizada de novas e diversas fontes de dados, a análise baseada em IA também permite a construção de Dashboards Preditivos como painel de previsão de fluxo de caixa futuro ilustrado a seguir.

Desenvolvimento de Modelos Preditivos e Dashboards

Os insights estratégicos baseados nas informações geradas por nossos algoritmos são exibidos em dashboards divididos basicamente em 3 grupos:

1. Dashboards de Visão Geral

Os Painéis de Visão Geral trazem as informações mais críticas, necessárias para a tomada de decisão da alta gestão, dispostas em um formato estratégico e consolidado.

Os gestores podem definir intervalos de datas para analisar a atividade agregada e identificar rapidamente as tendências ou a indicação de problemas das mais diversas áreas da companhia.

Como o painel ilustrado a seguir, que traz informações sobre a perda de clientes (churn).

2. Dashboard de Negócios em Risco

Um dos aspectos mais críticos da operação da empresa é o conceito de negócios em risco de perda. Simplificando, este painel traz as informações sobre algo que pode não ter saído como planejado, se tornando um possível indicador negativo. Assim, o Painel de Negócios em Risco expõe todos os metadados relacionados a uma atividade específica, que esteja em risco de perda e as apresenta em uma tabela personalizável e de fácil entendimento. Os gestores podem filtrar os resultados com base em diferentes critérios, como períodos, locais e demais informações estratégicas.
 
O “Painel de Negócios em Risco" pode ter vários objetivos, como ajudar as empresas a determinar insights sobre as metas de receita gerada e as possíveis barreiras para que sejam atingidas. Por exemplo, quando um determinado estabelecimento acusa redução do ticket médio ou do faturamento gerado pode ser um indicativo de que um concorrente tenha sido contratado ou que esteja aumentando sua participação nesse cliente.
 

3. Dashboard por Área de Negócio

Estes são painéis específicos referentes às áreas de negócios que demandam soluções de Análise baseada em Inteligência Artificial. Seguem alguns exemplos práticos:

Segmentação de Clientes

A segmentação é a prática de se dividir a base de clientes em grupos de indivíduos por semelhanças relacionadas com aspectos sociodemográficos relevantes para ações de marketing, como faixa etária, sexo, interesses e hábitos de consumo. Essa boa prática permite que as empresas direcionem com precisão as mensagens de marketing personalizadas para os clientes com maior probabilidade de comprar seus produtos. 
Está comprovado que a utilização da Análise Preditiva aumenta sensivelmente a qualidade da identificação de clientes em potencial, se comparada com os métodos tradicionais aplicados.

Avaliação de Risco

A gestão e avaliação de risco permite que se identifiquem e analisem possíveis problemas associados a um determinado negócio. Neste caso, um dos objetivos da Análise Preditiva é o de dar suporte à decisão por meio da previsão com precisão de quais perfis de clientes ou, mais especificamente, quais padrões de comportamento estão mais susceptíveis a cometer uma fraude contra as operações da empresa.

Previsão de Receitas

A análise do histórico anterior, da sazonalidade, de eventos de movimentação de mercado etc. resulta em previsões de venda, faturamento e lucratividade mais realistas. Neste caso, a Análise baseada em IA contribui na antecipação das respostas aos gestores comerciais, no curto, médio e longo prazo, levando a decisões mais rápidas e consistentes.
A implementação de uma solução de previsão de receita baseada em Inteligência Artificial traz os seguintes benefícios:
o    Minimiza ou até mesmo elimina a utilização de planilhas;
o    Flexibiliza a execução dos modelos de acordo com a demanda da área de negócio;
o    Maximiza a eficiência e a precisão da previsão das métricas de negócio;
o    Integra as informações previstas com os dados realizados para enriquecer as decisões de negócio; e
o    Suporta o processamento de grandes volumes com performance sem precedentes.
 

Análise de Mercado

A análise automatizada de pesquisa de mercado ajuda as empresas a atender às necessidades dos clientes e as ofertas de concorrentes, aumentando lucro e diminuindo a fricção (taxa de atrito) com os clientes.

Growth Hacking

A estratégia de Growth Hacking tem como objetivo auxiliar na descoberta e replicação das melhores práticas aplicadas por grandes empresas do mundo todo a fim de crescer de forma acelerada.
Por meio da aplicação dessa estratégia, baseada em ferramentas de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, elabora-se planejamentos estratégicos dinâmicos, pautados no Product Market Fit. O Growth Hacking tem o objetivo de alavancar resultados por meio de:
o    Campanhas de marketing (inbound e outbound marketing) mais performáticas;
o    Aquisição e retenção de clientes; 
o    Gestão de times; e
o    Branding e outros cenários.

Modelagem Financeira

A modelagem financeira é a tarefa de construir uma representação abstrata (modelo) de uma situação financeira do mundo real. Trata-se de um modelo matemático projetado a fim de representar (uma versão simplificada) o desempenho de um ativo financeiro ou portfólio de um negócio, projeto ou qualquer outro investimento.

Resumindo, a modelagem financeira trata da tradução de um conjunto de hipóteses sobre o comportamento de mercados ou agentes em previsões numéricas. Esses modelos preditivos são usados para apoiar uma empresa em seus processos de tomada de decisão sobre investimentos e seus respectivos retornos.