VOLTAR

Transformação Digital

Como os modelos preditivos estão mudando o rumo dos negócios

Alguns anos atrás, em uma reunião de planejamento de uma campanha para a marca “Quem Disse, Berenice?”, ouvi uma frase de um cliente que ficou marcada na minha cabeça: “quando vamos fazer uma estimativa de resultados, a única certeza que temos é que vamos errar… O segredo é errar o menos possível”. Depois disso, todas as vezes que tive que fazer alguma estimativa, lembrava dessa frase e, assim, buscava me aproximar o máximo possível do resultado final, tornando um desafio pessoal.

Lembro que na época dessa campanha fizemos diversas contas estudando o histórico das ações anteriores do “Dia do Beijo” e, com o feeling do cliente, conseguimos criar uma estimativa de investimento necessário para a campanha atingir os seus objetivos (inclusive, chegamos bem perto do resultado entregue, até fomos um pouco conservadores demais).

O que fizemos na estimativa dessa campanha era (e ainda é) um padrão comum na tomada de decisão das empresas. Uma breve análise do histórico dos resultados (sem grandes cruzamentos de dados) em conjunto com percepções, experiências e intuições dos principais decisores das empresas é o método utilizado para concluir-se qual o melhor caminho a se trilhar. Considerando um mercado estável, esse método pode funcionar perfeitamente. Agora em um cenário dinâmico e mutável, talvez não seja o suficiente. Provavelmente os gestores das locadoras de filmes, revelação de fotos e grandes gravadoras só com a experiência e intuição não puderam prever a entrada da Netflix, das câmeras digitais e do Spotify.

Com o avanço da tecnologia e a enormidade de dados que as empresas têm disponíveis ficou um pouco mais fácil prever o futuro. Aplicando matemática e inteligência aos dados, as ferramentas atuais fazem uma leitura detalhada dos principais acontecimentos do passado, cruzando com informações presentes e chegando assim a projeções futuras baseadas muito mais em dados do que na intuição.


Mas o que é o modelo preditivo?

O modelo preditivo é uma função matemática aplicada a uma grande massa de dados, que com o auxílio de uma inteligência artificial, mapeia padrões de acontecimentos através dessas informações e assim consegue prever ações e comportamentos futuros com uma probabilidade de acerto maior.

Para implementar o modelo preditivo não é nada fácil. Afinal de contas, não basta a empresa ferramentar-se de dados e tecnologias sem ter uma expertise por trás. É necessário ter definido um objetivo claro, conseguir agrupar os dados em volume suficiente e ainda garantir que esses dados sejam reais, para só então conseguir de fato criar os modelos preditivos. Com tudo isso implementado corretamente, o modelo preditivo é a oportunidade de escolher rotas mais seguras e lucrativas para a empresa.


E como o modelo preditivo pode ajudar na estratégia de sua empresa?

De uma maneira simplória, as principais vantagens do modelo preditivo poderiam ser resumidas no aumento da qualidade e assertividade nas tomadas de decisão. Mas para facilitar o entendimento, vou citar alguns exemplos de como aplicar esse tipo de modelo na prática, criando um paralelo com uma agência de turismo e assim entendermos como essa estratégia pode impactar o negócio dessa empresa.


#Gerenciar oferta e demanda

Através do cruzamento dos dados e de um modelo bem estruturado, é possível estimar as principais tendências de vendas. Por exemplo, analisando as sazonalidades, a empresa pode tomar uma melhor decisão de como ofertar seus produtos/serviços e qual o momento ideal para se fazer isso. No exemplo da agência de turismo, a empresa poderia estimar com os dados dos últimos 20 anos de propostas e vendas, em quais meses ocorre o aumento de buscas por um destino específico, para qual período do ano essa viagem será realizada e o crescimento ou queda no volume de compras desse destino. Com essas informações, a empresa pode definir quantos voos fretados precisa ter, quantos lugares nos hotéis, etc.


#Tendências de mercado

Outro fator importante das análises preditivas é conseguir mensurar padrões e tendências do mercado em geral. Ao identificar alguns novos interesses e comportamentos das pessoas, as empresas podem criar ou adaptar seus produtos e serviços para se manter atualizadas e à frente dos concorrentes. Voltando ao exemplo da agência de turismo, ela pode identificar um crescimento no interesse e número de pessoas participando de corridas de rua, e com essa informação criar pacotes de viagem especiais para levar esse público para os principais destinos de corridas do Brasil e do mundo.


#Jornada do consumidor

Em relação à jornada do consumidor, o modelo preditivo pode ajudar as empresas a entender toda a jornada do consumidor até a finalização da compra. Muito se fala atualmente nas empresas sobre modelo de atribuição, mas na realidade ainda são poucas as que conseguem tomar suas decisões considerando todos os pontos de contato que tem com o cliente. O mais comum ainda é ver empresas que consideram apenas as conversões “last click” (considerando a conversão para a última mídia que levou o tráfego para o site). Mas convenhamos, essa visão acaba sendo um pouco míope, já que não leva em conta todos os outros contatos da marca com o usuário, como a própria campanha publicitária que pode ter sido o principal gatilho para gerar interesse no consumidor e assim ter sido a responsável por ter levado o cliente para o site pela primeira vez.

As análises preditivas podem te ajudar a entender em que fase do funil aquele usuário está e a quantos passos ele está de efetuar a conversão. Com isso, você é capaz de impactá-lo com conteúdo diferenciado direcionado de acordo com a sua fase dentro da jornada. Considerando a agência de viagens, sabendo que por pesquisas do Google o usuário faz mais de 19 buscas por conteúdo até fechar a sua viagem, a empresa pode divulgar para um cluster atrações de uma gama de destinos, para outro promoções daquele lugar que está pesquisando e, ainda, em outro momento, oferecer serviços adicionais (aluguel de carro, ingressos, etc.).


#Melhorar a gestão de clientes

Com a ajuda dos modelos preditivos, as empresas conseguem descobrir tendências comportamentais de seus clientes e com isso antecipar e se preparar para atender às suas necessidades. Permite à empresa identificar padrões de reclamação, falhas do serviço, em qual momento o consumidor cancela ou descarta o seu produto. Além disso, cruzando com o histórico de perfil de vendas, os modelos preditivos conseguem auxiliar as empresas em suas estratégias de upsell e cross sell. Dessa forma, a nossa agência de turismo pode usar essa informação para programar a venda de pacotes adicionais para quem fechou um destino específico.


#Testes de criativos

Uma outra possibilidade de melhoria importante com o modelo preditivo, é ajudar nas saídas criativas a aumentar a performance das campanhas de marketing digital. Se até um tempo atrás os testes A/B das ideias propostas eram feitos de forma manual, era sabido que esse processo exigiria um alto envolvimento das áreas de mídia e de criação das agências. Com a análise preditiva e a evolução das ferramentas de DCO (Dynamic Creative Optimization), ficou muito mais fácil testar inúmeras variações dessas propostas criativas, automaticamente, onde o processo é totalmente baseado no comportamento do cliente no digital. Dessa forma, o modelo apresentará o anúncio que tiver maior probabilidade de conversão para aquele determinado perfil de pessoa. Pensando na agência de turismo, fica fácil entender. Nada mais é do que um modelo que auxilia a empresa a entregar para o seu usuário anúncios de destino que façam sentido para ele.


Para finalizar, um último ponto importante para o sucesso de qualquer estratégia baseada em modelos preditivos é sempre validar o modelo e ir ajustando-o e otimizando-o para que ele ofereça resultados cada vez mais eficazes. Além disso, é importante ter claro que o sucesso desse modelo não pode ficar preso à inteligência artificial, visto que a avaliação humana é fundamental. As análises preditivas devem servir para gerar insights e enriquecer a avaliação dos decisores para que possam, em conjunto com sua experiência e conhecimento do negócio, tomar as melhores decisões para a empresa.


Por Felipe Teixeira.