Prever o que vai acontecer e determinar as ações que serão tomadas não é mais exclusividade dos filmes e séries de ficção científica. Os dados preditivos transformaram esses e outros processos em realidade — algo extremamente benéfico para lojas on-line.
As informações sobre acontecimentos passados sempre foram uma fonte confiável que ajuda líderes e gestores a tomar boas decisões. Mas, na atualidade, conseguimos uma exatidão ainda maior por causa do volume de dados produzidos a todo instante e da tecnologia.
O fato é que nenhum ser humano é capaz de coletar, estruturar e analisar rapidamente uma grande quantidade de dados. Por esse motivo, a tecnologia se transformou em grande aliada e pode alavancar as vendas em seu e-commerce.
Continue a leitura e saiba como transformar relatórios de dados preditivos em insights.
Como funciona a análise de dados preditivos?
A análise de dados preditivos é baseada em algoritmos que conseguem antecipar cenários futuros a partir do histórico de qualquer processo ou ação. Para tal, utiliza machine learning — ramo da inteligência artificial que automatiza a construção de modelos analíticos.
Por meio de machine learning é possível descobrir padrões, criar regras e combinar dados provenientes de diferentes fontes com o objetivo de avaliar o que pode acontecer no futuro. Na prática, trata-se de um modo de apontar tendências, projetar resultados e apoiar decisões.
Para fazer a análise preditiva em seu e-commerce, ele deve produzir uma grande quantidade de dados — algo que já acontece por causa do Big Data. Entretanto, o desafio está justamente no modo de coletar, armazenar, segmentar e tratar esses dados.
Essa fonte de informação precisa ser estruturada e organizada para otimizar a gestão da loja virtual — melhorando a operação e preparando-a para diferentes cenários. Desse modo, é possível prever receita, identificar público-alvo e até encontrar novas oportunidades de negócio.
De que formas esses dados podem ser aplicados?
Previsão de indicadores de negócio
A análise de dados preditivos oferece precisão na projeção de receitas, faturamento, vendas e ticket médio por meio da combinação de séries históricas de cada indicador com fatores internos e externos capazes de influenciar no resultado.
Resultados financeiros e fiscais do governo, desempenho de concorrentes diretos e indiretos, informações sobre projetos internos, além de outros, estão entre os fatores que a análise preditiva pode considerar.
Observe que muitas variáveis são imprevisíveis. Portanto é fundamental ter à disposição mais de um cenário para analisar. Sendo assim, o desafio está na descoberta das possíveis interferências que estão distantes do alcance do e-commerce — como o resultado do PIB.
Segmentação para campanhas de marketing
Os dados preditivos podem apontar a direção necessária para que seus anúncios sejam cada vez mais eficazes. Isso ocorre por meio de uma segmentação precisa, algo que proporciona a criação de propagandas e comunicações personalizadas.
Muitos de seus concorrentes podem oferecer os mesmos produtos que a sua loja on-line. Mas é a segmentação feita a partir dos dados que oferece a oportunidade ideal para atrair novos consumidores e fidelizar os que já estão na base.
Esse processo de segmentação é feito pelo cruzamento de dados e parâmetros definidos pela equipe de marketing, aproveitando padrões comportamentais. Uma loja de roupas, por exemplo, pode anunciar biquínis para mulheres que postaram que irão à praia, no último mês.
Personalização de sistemas de recomendação
Nesse aspecto, os dados preditivos são capazes de identificar os conteúdos e ofertas que têm mais chances de serem consumidos por seu público. Sistemas de recomendação combinam dados históricos de compras com o comportamento e perfil dos consumidores.
Essa combinação oferece a criação de diferentes perfis para sugerir, por exemplo, os produtos que determinado cliente tende a comprar. Toda vez que o perfil é identificado, ofertas são feitas para incentivar o consumo.
Possibilidades de ofertas por meio de sistema de recomendação:
- Ticket médio gasto na loja;
- Produtos complementares aos já comprados;
- Alternativas a itens já pesquisados.
Gestão de estoque
A gestão de estoque em e-commerce é cheia de desafios. Um deles é encontrar a quantidade mínima de produtos para suprir diferentes demandas, afinal as sazonalidades mudam o total de itens pedidos.
Em estoque, extremos são sempre perigosos. Muitos produtos ou a falta deles ocasiona prejuízos financeiros e os dados preditivos podem ajudá-lo a superar problemas como esse.
A análise preditiva gera relatórios baseados no comportamento dos consumidores, séries históricas de vendas e tendências identificadas no mercado. O resultado traz mais exatidão para o total de itens necessários que atenderão o público.
Precificação de produtos
Testes A/B e mudanças com base nos preços praticados pelos concorrentes são muito comuns quando o assunto é a automatização do processo de precificação. Contudo, existe uma maneira de se fazer isso mais rapidamente: análise de dados preditivos.
A partir da série histórica de vendas e o comportamento dos clientes, além de tendências de mercado, sua loja on-line pode praticar preços mais justos e, ao mesmo tempo, competitivos.
Por mais que esse não seja um cálculo fácil e ainda sim suscetível a erros, a análise preditiva de dados consegue diminuir as chances de prejuízo ao definir margens mais precisas a partir do monitoramento constante dos fatores considerados.
Contribuição com a tomada de decisão
Os relatórios gerados a partir dos dados preditivos servem de apoio para que você tome as melhores decisões para o futuro da loja virtual. É dessa maneira que eles se transformam em boas ideias, os insights necessários para crescer!
Por meio da análise de dados preditivos, você se torna capaz de identificar muitos caminhos que oferecem retorno positivo, como os produtos que têm maior potencial para serem vendidos em uma promoção ou sazonalidade.
Além disso, é possível utilizar esses dados para outros fins. Um deles envolve as mudanças necessárias no layout do seu e-commerce.
A partir da baixa procura pelas ofertas de sua loja, por exemplo, um relatório pode identificar que a maioria dos usuários não consegue achar esses itens. É dessa maneira que você encontrará uma solução: mudar o layout para torná-lo mais agradável à experiência do consumidor.
Conclusão
A análise de dados preditivos é um poder que pode estar em suas mãos. Basta saber como coletar, estruturar, analisar, gerar estatísticas e obter insights a partir deles. E isso pode ser feito de modo ainda mais simples: contratando uma plataforma de e-commerce que já tenha tudo o que a sua loja online precisa!
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