7 razões pelas quais a análise preditiva é importante

7 razões pelas quais a análise preditiva é importante é perfilada pelo BTW Media porque evidências publicadas a vinculam à infraestrutura da internet, governança, dependências operacionais ou visibilidade de mercado.

• À medida que softwares interativos e fáceis de usar se tornam mais comuns, cada vez mais organizações estão recorrendo à análise preditiva para aumentar sua lucratividade e vantagem competitiva.
• Os modelos preditivos usam resultados conhecidos para desenvolver ou treinar um modelo que pode ser usado para prever valores para dados diferentes ou novos.

A análise preditivaé o uso de dados, algoritmos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina para identificar a probabilidade de resultados futuros com base em dados históricos. O objetivo é ir além do conhecimento do que aconteceu para fornecer a melhor avaliação possível do que acontecerá no futuro.

A análise preditiva pode ajudar as empresas a tomar decisões mais sólidas e informadas. Ela pode ajudar a identificar padrões e tendências nos dados que permitem que diferentes funções de negócios façam uma determinação probabilística de eventos futuros.

1. Detecção de fraudes

Combinar vários métodos de análise pode melhorar a detecção de padrões, identificar comportamentos criminosos e prevenir fraudes. À medida que asegurança cibernéticase torna uma preocupação crescente, a análise comportamental de alto desempenho examina todas as ações em uma rede em tempo real para detectar anomalias que podem indicar fraudes, vulnerabilidades de dia zero e ameaças persistentes avançadas.

2. Otimização de campanhas de marketing

A análise preditiva é usada para determinar as respostas ou compras dos clientes, bem como para promover oportunidades de venda cruzada. Os modelos preditivos ajudam as empresas a atrair, reter e desenvolver seus clientes mais lucrativos.

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3. Melhoria das operações

Muitas empresas usam modelos preditivos para prever estoques e gerenciar recursos. As companhias aéreas usam a análise preditiva para definir o preço das passagens. Os hotéis tentam prever o número de hóspedes para uma determinada noite, a fim de maximizar a ocupação e aumentar a receita. A análise preditiva permite que as organizações operem com mais eficiência.

4. Redução de riscos

Os scores de crédito são usados para avaliar a probabilidade de inadimplência de um comprador em suas compras e são um exemplo bem conhecido de análise preditiva. Um score de crédito é um número gerado por um modelo preditivo que incorpora todos os dados relevantes à capacidade de crédito de uma pessoa. Outros usos relacionados ao risco incluem reclamações de seguro e cobranças.

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5. Tomada de decisões comerciais

A análise preditiva é essencial para os varejistas que desejam entender o comportamento e as preferências dos clientes. Com as informações extraídas de seus dados, você pode tomar decisões mais informadas sobre classificação de produtos, preços, promoções, etc.

6.Setor bancário

Os bancos usam a análise preditiva para tomar decisões mais informadas sobre produtos de crédito e investimento, e até mesmo negociação de moedas. Os conjuntos de dados relacionados ao setor bancário formam padrões que identificam clientes com risco de inadimplência.

7. Vendas em consignação

O processo de subscrição de uma apólice de seguro usa frequentemente a análise preditiva. Ao analisar dados de sinistros passados, as seguradoras identificam padrões que podem indicar um risco maior de sinistros futuros. Armadas com probabilidades e previsões, elas podem ajustar os prêmios para apólices individuais ou grupos de apólices, ou até mesmo recusar a cobertura completamente.