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A análise prescritiva é um dos tipos mais importantes e principais de análise de negócios no mundo do marketing. Ela demonstrou seus benefícios muitas vezes ao ser usada em diversas áreas, desde marketing até finanças. Ela alcançou esse sucesso indo além da análise preditiva e descritiva com suas ideias acionáveis.
A análise prescritiva trabalha com vários tipos de modelos de análise de dados. Ela usa a modelagem estatística de IA para mostrar como os processos de negócios funcionam. Isso é alcançado com conjuntos de dados fornecidos e produz resultados desejados de alto nível. Agora, para mais detalhes, você pode verificar os seguintes títulos, que explicarão exatamente o que é a análise prescritiva e quais são seus benefícios e métodos.
O que é análise prescritiva?
A análise prescritiva é um método de pesquisa de negócios desenvolvido como uma terceira etapa após a análise descritiva e preditiva.
Quando você coloca a habilidade de interpretar no topo da análise preditiva, você obtém a análise prescritiva. Ou seja, é a análise prescritiva que o orienta na avaliação dos resultados da análise inicial. É por isso que os cientistas de dados muitas vezes se referem a ela como a "final" tipo de análise. Mas, como você verá, a análise prescritiva significa muito mais do que todas essas definições.
Vantagens da análise prescritiva
A análise prescritiva contribui para você em muitas áreas e em muitas situações. É um método inovador, pois muitas vezes oferece uma perspectiva diferente além de outros tipos de análise. Por exemplo, você só pode usar a análise narrativa em cenários específicos, mas a análise prescritiva não é assim.
Seja para usar em marketing, satisfação do cliente ou financiamento, você ainda poderá se beneficiar dele. Para explicar ainda mais as contribuições da análise prescritiva, você pode observar as seguintes vantagens-chave:
Benefícios da análise prescritiva
- Melhor planejamento: A análise prescritiva adiciona uma nova dimensão ao planejamento estratégico, vendo além do que é e do que poderia ser. É uma ferramenta inestimável para entender as pessoas de forma humana. Porque avalia elementos de negócios assim como as pessoas avaliam eventos diários e produzem cenários. Como resultado, os cenários orientam o planejamento das organizações.
- Melhoria na tomada de decisões: Outra vantagem crítica é que ela não tem uma perspectiva estreita, ao contrário de outros tipos de análise. Não se deve esquecer que uma estrutura dinâmica, como um negócio, é composta por muitos fatores, e não apenas um fator. A análise prescritiva é útil para as empresas entenderem esses múltiplos fatores e tomarem decisões de acordo.
- Ajuste das estratégias de precificação: Regular os preços no momento certo e com a ação certa é de vital importância para as empresas. Por esse motivo, mesmo quando não há problemas, previsões devem ser feitas e quais ações tomar em possíveis cenários devem ser decididas com antecedência. Aqui, a análise prescritiva é uma ferramenta essencial para fornecer conselhos de precificação tanto com antecedência quanto em tempo real.
- Redução de riscos: É imprevisível quando uma empresa encontrará riscos. Portanto, fazer análises prescritivas ajuda você a fazer previsões e encontrar soluções para o futuro.
- Aumento da eficiência: Talvez um dos aspectos mais marcantes da análise prescritiva seja a aceleração do processo de análise. Análises que costumavam ser feitas por meio de processos manuais agora estão acelerando o fluxo de trabalho com a ajuda da IA. Quando o fluxo de trabalho acelera, naturalmente a empresa tem mais tempo para outros problemas ou inovações.
Métodos de análise prescritiva
Na verdade, os métodos de análise prescritiva são bastante amplos e a maioria deles está intimamente relacionada à inteligência artificial. Portanto, não se surpreenda ao ver análises baseadas em IA entre os métodos. Em vez de todas as ferramentas de análise prescritiva, alguns dos mais frequentemente utilizados serão explicados.
Métodos de análise prescritiva
1. Modelos de programação
Você pode usar o método de programação para produzir soluções matemáticas para problemas de negócios complexos. Você pode alcançar isso usando um dos tipos de programação, como programação não linear ou linear.
Exemplo: Você deseja expandir sua linha de produção em uma fábrica. Você pode alcançar isso com um modelo de programação que leve em consideração a compra de novas máquinas de produção, mão de obra e requisitos de matéria-prima.
2. Simulação
A simulação é criada na análise prescritiva para imitar cenários do mundo real. É uma área adequada para testar as decisões que uma empresa tomará e as estratégias que criará. Pode oferecer uma solução eficaz, especialmente quando usado em um problema multifatorial.
Exemplo: Você vai abrir uma loja e precisa de uma ideia sobre o layout dos produtos na loja. Você sabe que há uma lógica para o layout em vez de colocá-lo aleatoriamente, mas não sabe exatamente como fazer isso. Com uma simulação, você pode examinar muitos fatores, como a condição da loja em clientes lotados ou quais prateleiras os clientes passarão enquanto caminham pela sua loja.
3. Algoritmos de aprendizado de máquina
É um método de análise que informa sobre as precauções e iniciativas que você pode tomar em cenários possíveis usando o algoritmo de IA. A IA é útil porque alcança dados mais rapidamente e de forma mais abrangente, o que muitas vezes não está disponível para os humanos manualmente.
Exemplo: Você deseja avaliar suas vendas de acordo com a demografia dos clientes e fornecer um serviço personalizado. Projetar um modelo de aprendizado de máquina para isso e alimentá-lo com dados suficientes da análise de negócios é o passo básico que você deve tomar. Então, a IA fornecerá um excelente feedback.
Perguntas frequentes sobre análise prescritiva
A análise prescritiva é um ramo que ainda está em desenvolvimento, pois surgiu mais tarde do que a análise descritiva e preditiva. Portanto, pode muitas vezes ser confundida com outros tipos de análise, ou pode se tornar uma questão do que exatamente é e por que usá-la. Se você tiver perguntas como essas em mente, pode verificar as respostas às perguntas frequentes abaixo.
A análise preditiva e prescritiva são fases diferentes no exame dos dados. A análise preditiva de dados faz uma previsão estatística sobre o futuro, acrescentando muito pouca interpretação a um fenómeno. No entanto, a análise de dados prescritiva é uma questão de interpretação para além da estatística.
É um método de sugestão para atingir os objectivos desejados. Por outras palavras, a análise preditiva diz-lhe o que vai acontecer, mas não o leva a agir; é a análise prescritiva que o faz.
Como todas as análises, a análise prescritiva tem os seus defeitos. Por exemplo, a inadequação e a incoerência dos dados podem ser um aspeto negativo e as despesas de manutenção podem ser outro aspeto negativo.
Para responder de forma breve, a IA utiliza ambos os tipos de análise. Para dar uma resposta longa a esta pergunta, por exemplo, a análise preditiva é utilizada da seguinte forma: A IA analisa dados históricos, extrai padrões e faz uma previsão sobre o futuro utilizando esses padrões. Na análise prescritiva, a IA cria cenários com base em padrões utilizando um algoritmo diferente. Assim, utiliza a análise preditiva como primeiro passo e depois utiliza a análise prescritiva para a interpretar.
Esta pergunta é muito geral e, para lhe dar uma resposta geral, pode ser utilizada em muitas áreas, desde os cuidados de saúde às empresas, à inteligência artificial e à economia. É utilizada porque ajuda as pessoas a fazerem boas escolhas no processo de tomada de decisões. Por outras palavras, é um método estratégico para atingir os seus objectivos ou ultrapassar um problema.
A análise prescritiva é um método de representação de soluções. Permite a avaliação de previsões futuras e respostas adequadas a possíveis problemas. Neste caso, a IA é maioritariamente utilizada porque a IA tem a capacidade de analisar mais do que as previsões e os padrões que os humanos são capazes de fazer.
Palavras finais
Hoje, em quase todos os negócios, os dados de análise e os mecanismos de tomada de decisão estão em contato próximo. A razão para essa inevitabilidade é devido aos benefícios fornecidos pelas análises. Foi afirmado que os principais tipos de análise utilizados são descritivos e preditivos. Além disso, a análise prescritiva recém-emergente tornou-se a favorita das empresas, pois oferece métodos de solução em uma escala mais ampla.
Foi explicado que nesta era de competitividade, as empresas precisam de análise prescritiva para acompanhar as situações em constante mudança. Portanto, seguir este tipo de análise como um guia abrirá o caminho para o sucesso para você e seu negócio.
Atakan é um redator de conteúdo na forms.app. Ele gosta de fazer pesquisas em diferentes áreas, como história, sociologia e psicologia. Ele é fluente em inglês e coreano. Sua experiência está em análise de dados, tipos de dados e métodos.
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