Exemplos de como a análise preditiva pode ser aplicada no seu negócio

1. Previsão de Churn

Fazer uma previsão de churn significa identificar os sinais que antecedem o pedido de cancelamento dos seus clientes, calculando a probabilidade em cada situação. Com os modelos preditivos, você pode cruzar dados como a qualidade de atendimento na central de relacionamento, nível de satisfação do cliente e taxa de churn para descobrir quais fatores influenciam o cancelamento.

O objetivo é entender quais os principais motivos para a perda do cliente e como você pode reverter esse processo.

2. Upsell e Cross-Sell

O uso da análise preditiva no cross selling e up selling já é essencial nas estratégias de vendas de muitas empresas.

Como vimos, o cross selling é a prática de sugerir produtos complementares de acordo com a compra, enquanto o up selling consiste em oferecer um produto semelhante, porém avançado, para elevar a experiência do consumidor.

Nesse caso, os algoritmos se encarregam de monitorar o comportamento dos clientes para sugerir produtos e serviços certeiros.

3. Otimização de campanhas

Todo o seu histórico de campanhas de marketing pode ser utilizado para projetar resultados melhores no futuro. Basta usar a análise preditiva para identificar os melhores canais para cada conteúdo, a linguagem mais bem-sucedida para cada público-alvo e outras variáveis capazes de antever a aceitação dos consumidores.

Assim, você mira direto no alvo na hora de engajar e conquistar seu público.

4. Segmentação de leads

A análise preditiva também é excelente para criar estratégias de segmentação de leads.

Afinal, um dos maiores desafios do marketing é mapear o perfil desses potenciais clientes para oferecer conteúdos sob medida e criar campanhas de nutrição infalíveis. Com o auxílio dos dados e aprendizado de máquina, você pode gerar grupos segmentados com base em análises sofisticadas, prevendo o que os leads querem receber nos mínimos detalhes.

5. Customer Relationship Management (CRM)

Nas estratégias de CRM, você pode usar os modelos preditivos para entender cada momento dos clientes durante o ciclo de vida e jornada de compra.

Nesse caso, não faltam dados para criar modelos multivariados e analisar as mais diversas relações possíveis entre comportamentos, perfis, histórico de compras, interações e percepções de clientes. Com esses insights poderosos em mãos, você pode revolucionar seu relacionamento com o cliente com conteúdos, promoções e ofertas personalizadas.

6. Detecção de fraude

Os métodos analíticos também permitem às empresas detectarem padrões de fraude e prevenirem falhas de segurança.

Com a discussão da cibersegurança em alta, cada vez mais organizações se preocupam em corrigir vulnerabilidades e identificar qualquer anormalidade a tempo de evitar prejuízos.

Com os modelos preditivos, é muito mais fácil identificar ameaças em tempo real e antecipar golpes.

7. Gestão de risco

A gestão de risco é outra área que se beneficia diretamente da análise preditiva. Seria muito mais fácil tomar decisões com uma visão completa dos riscos e oportunidades adiante, certo?.

Por isso, prever as probabilidades de lucro ou prejuízo é o grande diferencial das análises de dados avançadas, seja para analisar o risco de crédito de um cliente ou as possíveis consequências de um investimento.