Empresas modernas bem-sucedidas são cada vez mais orientadas pelos dados. Por exemplo, grandes bancos como a JPMorgan Chase usam análises prescritivas em seus modelos de detecção de fraudes para reduzir falsos positivos (ou seja, transações legítimas que foram sinalizadas como fraudulentas) em até 30%. Empresas de todos os tamanhos se beneficiam do uso eficaz de dados, mas precisam saber que tipo de dados precisam e o que realmente estão tentando fazer com eles, seja para prever a demanda, antecipar riscos ou informar uma decisão futura.

As análises preditivas e prescritivas desempenham funções diferentes para ajudar as empresas a lidar com a incerteza. Mas se você não entender como elas funcionam ou quando usá-las, poderá acabar com uma previsão impossível de ser implementada ou com uma estratégia sem contexto. Abaixo, explicaremos como essas duas formas de análise diferem, quando usar cada uma delas e como elas permitem uma tomada de decisão mais inteligente em cenários reais de empresas.

O que há neste artigo?

• O que é análise preditiva?
  
• O que é análise prescritiva?
  
• Qual a diferença entre a análise prescritiva e preditiva?
  
• Como as empresas usam a análise preditiva?
  
• Como as empresas usam a análise prescritiva?
  
• Quando você deve usar análise preditiva x prescritiva?
  
• Quais são os casos de uso comuns da análise preditiva?
  

O que é análise preditiva?

A análise preditiva usa dados históricos para prever resultados. Ela localiza padrões em dados passados e, em seguida, aplica modelos estatísticos e IA para estimar o que é provável que aconteça. O resultado é uma probabilidade em vez de uma certeza, mas muitas vezes é suficiente para tomar melhores decisões de empresa.

Exemplos de análise preditiva incluem:

• Um varejista que projeta vendas para a temporada de férias
  
• Um banco que sinaliza transações que possam ser fraudulentas
  
• Uma plataforma de assinatura que prevê quais usuários podem cancelar
  

O que é análise prescritiva?

Enquanto a análise preditiva prevê resultados prováveis, a análise prescritiva vai além: recomenda ações específicas estabelecidas a partir dessas previsões. Geralmente, isso envolve pesar vários cenários possíveis, executar simulações e refinar resultados específicos sob restrições (por exemplo, orçamento, tempo, recursos).

Suponha que seu modelo preveja um déficit de caixa no próximo trimestre. Um sistema prescritivo pode recomendar o corte de certas despesas, o ajuste do seu orçamento de marketing ou a renegociação de ações de fornecedores específicas ao seu contexto e dados.

Qual a diferença entre a análise prescritiva e preditiva?

Muitas vezes, a análise prescritiva e preditiva estão ligadas, porque a primeira se baseia na última. Mas eles têm propósitos distintos e produzem resultados muito diferentes. Entender a diferença entre os dois assuntos, especialmente quando você está decidindo qual abordagem aplicar a um problema da empresa. A análise preditiva informa o que tem maior probabilidade de acontecer, enquanto a análise prescritiva informa qual é a melhor ação a ser realizada.

Por exemplo, um modelo preditivo pode indicar que há uma chance de 70% de um cliente sair no próximo mês. Um modelo prescritivo toma essa previsão, avalia diferentes opções (por exemplo, oferecer um desconto, ajustar a experiência de onboarding) e recomenda o curso de ação mais eficaz estabelecido com base em resultados prováveis, restrições e compensações.

Em termos de função, a análise preditiva é sobre estimar probabilidades usando dados históricos e padrões. A análise prescritiva incorpora essas probabilidades em uma estrutura de decisão mais ampla. Ele usa métodos como simulações, otimização e análise de cenários para sugerir a estratégia mais eficaz.

Modelos prescritivos geralmente envolvem um conjunto mais amplo de variáveis, dados em tempo real, regras de negócios e restrições externas, porque seu propósito é fornecer próximas etapas acionáveis. Enquanto a análise preditiva pode isolar uma tendência, a análise prescritiva considera contexto, objetivos e efeitos derivativos.

Você pode usar a análise preditiva para identificar um provável aumento na demanda por produtos. Mas para responder bem, você precisaria de análises prescritivas para descobrir como ajustar o estoque, alocar o orçamento ou redirecionar a logística para atender a essa demanda com o mínimo de interrupções ou custos.

Como as empresas usam a análise preditiva?

A análise preditiva dá às empresas tempo para planejar e agir com confiança. Quando você vê o que pode acontecer, pode responder mais cedo e de forma mais inteligente.

Veja como você pode usar a análise preditiva nas operações da empresa.

Melhor tomada de decisões

As previsões estabelecidas por dados ajudam a reduzir a incerteza. Se você está decidindo quanto inventário pedir, onde abrir uma nova localização ou qual mercado segmentar, os modelos preditivos podem oferecer clareza direcional.

Alertas antecipados de risco

Os credores usam análise preditiva para identificar mutuários que podem ficar inadimplentes. As equipes de segurança a usam para detectar anomalias que possam sinalizar fraudes ou ataques cibernéticos. Ao identificar problemas antes que eles se agravem, você ganha uma janela valiosa para intervenção.

Eficiência operacional

Saber o que provavelmente acontecer pode ajudar você a melhorar a logística e a alocação de recursos.

Veja alguns exemplos de mudanças que as empresas podem fazer estabelecidas na análise preditiva:

• As frotas de entrega podem agendar a manutenção proativa antes das falhas.
  
• Os varejistas podem ajustar a equipe ou o estoque estabelecidos com base nas previsões de demanda.
  
• Os fabricantes poderiam ajustar a produção para corresponder ao volume de pedidos esperado.
  

Os resultados desses tipos de mudanças tendem a ser menos desperdício, menos interrupções e margens mais altas.

Engajamento mais direcionado do cliente

A análise preditiva pode sinalizar quais clientes têm maior probabilidade de sair e quais estão prontos para fazer upgrade. Com esses insights, as equipes podem personalizar o alcance com mais precisão ao:

• Enviar ofertas de retenção antes que os clientes façam checkout
  
• Recomendar produtos estabelecidos em sinais de compra
  
• Priorizar leads estabelecida na probabilidade de conversão
  

Com a análise preditiva, você pode obter um melhor retorno sobre seu esforço e oferecer uma experiência mais relevante aos clientes.

Como as empresas usam a análise prescritiva?

A análise prescritiva ajuda as equipes a agir com base em seus dados. Em vez de revelar padrões ou prever resultados, ele oferece recomendações concretas e baseadas em dados específicas para suas metas e restrições.

Veja o que isso pode fazer pela sua empresa.

Decisões mais rápidas e confiantes

A análise prescritiva aponta para próximas etapas específicas e explica por que elas fazem sentido. Isso pode diminuir a paralisia da decisão, especialmente quando os riscos são altos ou o tempo é curto.

Alocação de recursos mais inteligente

Os modelos prescritivos consideram vários fatores e prioridades concorrentes para sugerir como aproveitar ao máximo seus recursos.

Por exemplo, eles podem aconselhá-lo a:

• Melhorar o cronograma de manutenção para reduzir a indisponibilidade sem serviços excessivos
  
• Distribuir o estoque entre armazéns para minimizar custos de envio e atrasos
  
• Sequenciar cronogramas de pessoal para corresponder à demanda projetada por região ou turno
  

Esses modelos ajudam você a tomar decisões mais inteligentes e baseadas em dados sobre como usar seus recursos de forma mais estratégica.

Gestão proativa de riscos

A análise preditiva sinaliza riscos potenciais, e a análise prescritiva informa o que fazer em relação a eles. Por exemplo, este último pode aconselhá-lo a atribuir etapas de verificação para transações de alto risco ou oferecer estruturas de empréstimo alternativas para candidatos que não se qualificariam com os termos padrão.

Personalização mais profunda

Os sistemas prescritivos podem determinar a melhor ação a ser tomada para cada cliente estabelecida em seu comportamento. Isso ajuda a tornar seu contato mais personalizado e eficaz, ao mesmo tempo em que remove o trabalho de adivinhação. É a diferença entre enviar uma promoção genérica e oferecer algo que um cliente estatisticamente provavelmente se importa no momento certo.

Quando você deve usar análise preditiva x prescritiva?

As análises preditivas e prescritivas são projetadas para diferentes tipos de perguntas. A escolha certa em qualquer situação depende do tipo de insight que você deseja e da maturidade dos seus recursos de dados.

Em alguns casos, uma previsão confiável é tudo o que uma empresa precisa. Se você está tomando uma decisão de um ponto (por exemplo, definir o orçamento de anúncios do próximo mês, estimar o espaço do armazém), um modelo preditivo pode fornecer clareza suficiente para prosseguir. As empresas podem usar a análise preditiva para:

• Entender o que provavelmente acontecerá em seguida
  
• Identificar tendências, sinalizar riscos potenciais ou prever condições futuras
  
• Reduzir a incerteza em áreas como comportamento do cliente, projeções de vendas, demanda de estoque e risco financeiro
  

No entanto, à medida que as decisões se tornam mais complexas, com dependências, prioridades competitivas ou consequências financeiras significativas, você precisará de uma maneira de antecipar os resultados e escolher entre as opções. A análise prescritiva ajuda a avaliar as compensações e encontrar a estratégia mais eficaz estabelecida com base nas suas restrições reais. As empresas podem usar a análise prescritiva para:

• Receber recomendações claras e baseadas em dados sobre quais ações tomar
  
• Gerenciar várias variáveis, restrições ou possíveis compensações
  
• Melhorar um processo ou resultado
  

Em muitos cenários de empresas, as análises preditivas e prescritivas funcionam melhor em conjunto. A análise preditiva sinaliza um evento ou resultado provável (por exemplo, aumento de demanda, rotatividade de clientes, falha de máquina). A análise prescritiva avalia as opções e sugere a resposta mais eficaz (por exemplo, redirecionar o estoque, ajustar os preços e aumentar os pontos de contato do serviço).

Quais são os casos de uso comuns da análise preditiva?

A análise preditiva tem aplicações em quase todos os setores, sempre que as empresas precisam prever comportamento, demanda ou risco. Veja a seguir alguns casos de uso comuns em diferentes tipos de empresas.

Detecção de fraudes e risco de crédito

As instituições financeiras dependem muito de modelos preditivos para gerenciar riscos. Os sistemas de monitoramento de transações sinalizam pagamentos que parecem suspeitos com base em padrões de fraude anteriores. Os modelos de pontuação de crédito preveem a probabilidade de um tomador de empréstimo não pagar. Isso ajuda os credores a tomar decisões mais inteligentes de avaliação de risco e definir taxas de juros que reflitam a exposição ao risco. Esses modelos se desenvolvem em tempo real e se refinam continuamente à medida que novos dados se tornam disponíveis.

Previsão de rotatividade e retenção de clientes

Em empresas estabelecidas com assinaturas, a análise preditiva ajuda a sinalizar quais clientes provavelmente cancelarão antes que realmente o façam. Padrões de uso, interações de suporte e sinais comportamentais (por exemplo, menos logins, engajamento reduzido) alimentam modelos de rotatividade que pontuam o risco no nível individual. As equipes de marketing e suporte podem então intervir de forma proativa com ofertas de retenção, mensagens direcionadas ou contato da conta.

Recomendações e personalização de produtos

Os sistemas preditivos geralmente informam os mecanismos de recomendação que você encontra online. Eles analisam históricos de compras, comportamento de navegação e dados demográficos para prever o que um cliente provavelmente vai querer em seguida. As plataformas de e-commerce usam esses modelos para recomendar produtos que cada cliente tem maior probabilidade de comprar. As plataformas de mídia aplicam lógica semelhante para recomendar shows, listas de reprodução ou artigos estabelecidos com base em padrões de visualização e engajamento anteriores.

Quando bem feito, isso pode aumentar a conversão e melhorar a experiência do usuário.

Previsão de demanda e planejamento de estoque

Varejistas e cadeias de suprimentos usam modelos preditivos para prever a demanda por produto, região, canal e período. Tendências históricas de vendas, sazonalidade, calendários promocionais e até fatores externos, como sinais meteorológicos e macroeconômicos, todos se alimentam da previsão. Esses insights podem promover compras de estoque, planejamento de armazém e logística de distribuição mais precisas.

O objetivo é evitar o esgotamento de estoque, liberar o Capital de giro e reduzir o excesso de pedidos, combinando a oferta com a demanda esperada o mais próximo possível.

Manutenção preditiva

Em setores como manufatura, logística e aviação, os modelos de manutenção preditiva são importantes para garantir alta disponibilidade. Os sensores recolhem dados sobre vibrações, temperatura, horas de uso e outros indicadores de desgaste. Os modelos preditivos estimam a probabilidade de falha e recomendam o momento ideal do serviço.

Isso permite que as equipes atendam o equipamento antes que surjam problemas, o que evita indisponibilidade dispendiosa e manutenção programada desnecessária. Trata-se de uma mudança de operações reativas para preventivas.