Análise preditiva em vendas: como antecipar comportamentos de compra

Quando aplicada em vendas, a análise preditiva foca na captura de dados de vendas passadas, analisando-os e fazendo previsões sobre o desempenho de vendas futuras. Esse método envolve o uso de modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina. Os elementos em análise são informações de clientes, dados de vendas e tendências de mercado. 

Trata-se de prever vendas futuras, permitindo às empresas planejar a sua presença no mercado, alocar recursos de forma eficaz e definir metas financeiras realistas. 

Entenda, a seguir, o conceito de análise preditiva, como esse método colabora para antecipar comportamentos dos clientes e em quais setores é mais usado. 

O que é análise preditiva 

A análise preditiva é o uso de dados para identificar padrões, prever tendências e eventos futuros que podem colaborar com o impulsionamento de decisões estratégicas. É essencial para empresas que desejam antecipar comportamentos de compra e melhorar suas estratégias de vendas. 

A análise preditiva pode ser usada em muitos casos, como saúde, varejo, marketing e serviços financeiros. As empresas desses setores usam os resultados da análise para prever o comportamento do cliente, avaliar riscos, identificar problemas potenciais e melhorar as operações comerciais. 

Como funciona 

A análise preditiva em vendas utiliza inteligência artificial (IA), machine learning e modelos estatísticos para encontrar padrões em dados e prever tendências futuras de vendas. 

Os dados analisados dependem dos seus objetivos de previsão, mas geralmente incluem: 

• Informação do cliente;
• Tendências de mercado;
• Condições econômicas;
• Desempenho de vendas anteriores;
• Dados de marketing;
• Números financeiros. 

Normalmente, as empresas usam um software de análise preditiva, ou ferramenta de previsão de vendas, para coletar e atualizar automaticamente dados relevantes, limpá-los, analisá-los e gerar relatórios automaticamente com base nas perguntas que precisam ser respondidas. 

Faça o download deste e-book e descubra as tendências revolucionárias com machine learning e pagamento fácil.

Tipos de modelos de análise preditiva 

Existem muitos tipos de modelos preditivos disponíveis. Duas das técnicas de modelagem preditiva usadas com mais frequência são análise de regressão e redes neurais. A precisão dos seus modelos preditivos depende da qualidade dos seus dados, da sua escolha de variáveis ​​e das suposições do seu modelo. 

Entre os diversos métodos disponíveis, três se destacam como as técnicas de modelagem preditiva mais utilizadas: regressão linear, árvores de decisão e redes neurais. 

Regressão linear 

Uma das técnicas de modelagem preditiva mais simples, a regressão linear é usada para analisar a relação entre duas ou mais variáveis. Além disso, pode ser usada para prever o comportamento do consumidor, como prever vendas futuras com base em fatores como preços, promoções e sazonalidade. 

A regressão linear pode ajudar na segmentação do mercado, identificando as principais características demográficas ou psicográficas que orientam as decisões de compra. 

Árvores de decisão 

As árvores de decisão são outra técnica popular de modelagem preditiva, particularmente conhecida por sua capacidade de lidar com dados complexos e fornecer resultados interpretáveis. 

Ao analisar dados históricos dos clientes, as árvores de decisão podem identificar padrões e relações entre os atributos — demográficos, psicográficos e comportamentais — e resultados de marketing específicos, como intenção de compra ou fidelidade à marca. 

Além disso, as árvores de decisão são excelentes na previsão das respostas dos clientes aos estímulos de marketing, incluindo a eficácia de diferentes mensagens publicitárias, ofertas promocionais ou colocação de produtos. 

Essa capacidade preditiva permite que os profissionais de marketing adaptem suas campanhas para repercutirem em segmentos específicos de clientes, maximizando o engajamento e as taxas de conversão. 

Redes neurais 

Inspiradas na estrutura e função do cérebro humano, as redes neurais consistem em camadas interconectadas de neurônios artificiais que processam e transformam dados de entrada para produzir previsões de resultados. 

Uma das principais vantagens das redes neurais é a capacidade de lidar com dados não estruturados, como texto, imagem e áudio. Elas revolucionaram campos como visão computacional, processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala. 

As redes neurais também potencializam mecanismos de recomendação que analisam o comportamento de compras anteriores para sugerir produtos ou conteúdos relevantes, melhorando a experiência do cliente e impulsionando as vendas. 

Além disso, a análise de sentimentos alimentada por redes neurais ajuda os profissionais de marketing a avaliar a opinião pública e o sentimento dos clientes com relação a sua marca, produtos ou campanhas de marketing, permitindo-lhes ajustar as suas estratégias. 

Benefícios da análise preditiva 

Otimização de operações: os dados podem ajudar as empresas a otimizar suas operações, como cadeia de suprimentos e gerenciamento de estoque. 

Obtenção de vantagem competitiva: os dados podem auxiliar as empresas a obter uma vantagem competitiva, fornecendo-lhes métricas e insights que seus concorrentes não têm. 

Melhor segmentação de clientes: a análise de dados pode ajudar as empresas a identificar e direcionar seus clientes ideais de maneira mais eficaz. 

Maior retenção de clientes: a análise preditiva pode ajudar as empresas a identificar clientes em risco de abandono e a tomar medidas para reduzir a saída de clientes. 

Melhor tomada de decisões: com os dados, as empresas podem tomar melhores decisões, fornecendo insights práticos sobre suas operações, clientes e mercado.

Usos comuns da análise preditiva 

Vários setores e funções utilizam técnicas de análise de inteligência artificial. A seguir, estão alguns exemplos de como diferentes setores usam esse método: 

Pequenos produtores

Pequenos produtores podem prever o clima para planejar quando plantar e colher as safras. Com a análise preditiva, eles conseguem analisar dados e o histórico de padrões climáticos e fazer uma previsão do tempo - essencial para um fazendeiro garantir que seu negócio opere bem. Ao tomar decisões baseadas em dados, eles podem aumentar a produtividade das safras e reduzir o desperdício.

Lojas de roupas

Entender o comportamento e as preferências do cliente é essencial para pequenas empresas. A análise preditiva ajuda a segmentar clientes, prever padrões de compra e adaptar estratégias de marketing para atender às necessidades do cliente de forma mais eficaz.

Supermercados

Supermercados podem usar análise preditiva para identificar riscos potenciais e desenvolver estratégias para amenizá-los. Isso inclui gerenciamento de risco financeiro, riscos operacionais e riscos relacionados ao mercado.

Essas previsões baseadas em IA ajudam os líderes e gerentes de vendas a fazer previsões de vendas precisas em que podem confiar, o que permite que as equipes de vendas planejem, façam orçamento e antecipem os riscos e oportunidades do pipeline de vendas. 

A análise preditiva de vendas e as ferramentas de vendas de IA estão facilitando a captura de dados de várias fontes e a realização de previsões, incluindo previsões de vendas futuras. 

Para se aprofundar no assunto e entender como a IA vem revolucionando a maneira como as empresas interagem com seus clientes, leia nosso conteúdo “Entenda as possibilidades de integrações do ChatGPT”!

‍