5 maneiras que a análise preditiva pode ajudar o crescimento de Startups

Startups usam a análise de dados para agilizar seus processos, visar públicos específicos, identificar oportunidades e alcançar rápido crescimento. Aqui estão cinco maneiras análise preditiva podem ajudar as startups e SMBs. 

É um mundo competitivo lá fora, ainda mais para as empresas emergentes. Entre o mar de organizações e marcas já estabelecidas, há tantas - se não mais - novas operações surgindo a cada dia. Isso significa que qualquer empresa iniciante, grande ou pequena, deve absolutamente ganhar uma perna para cima se tiver alguma esperança de sucesso.

Ela se liga diretamente a um dos aspectos mais importantes de qualquer negócio de sucesso, que está criando um sistema de crescimento sustentado ou perpétuo. É especialmente crucial para uma nova empresa não apenas ver algumas vitórias aqui ou ali, mas o apoio contínuo de uma base crescente de clientes. Sem isso, não há como uma empresa iniciante abrir suas asas e voar.

Infelizmente, é também um desafio incrível construir um sistema de apoio para um novo negócio, obtendo receitas contínuas. Para piorar a situação, no cenário atual, os clientes querem uma gratificação instantânea. As marcas devem se adaptar para entregar quando, onde e como seu público quer serviço. Muitas pessoas são rápidas para experimentar uma nova empresa, especialmente aquelas que oferecem benefícios adicionais a um preço mais baixo, mas também estão prontas para descartá-las após uma experiência pobre ou medíocre.

Predictive analytics e maprendizado acino é a resposta porque permite a uma empresa compreender plenamente seus clientes.

O que é análise preditiva?

Analítica é um termo bastante amplo que se refere a uma gama de informações estatísticas que podem ser aplicadas de várias maneiras. Analítica de dados lida com conteúdo digital - coletados ao longo do tempo através de soluções de rastreamento de métricas - que são principalmente coletadas, analisadas e extraídas. O objetivo principal de toda a plataforma é obter informações acionáveis que possam informar as operações existentes ou futuras.

Para ser mais específico, a análise preditiva é uma técnica similar que envolve o uso de dados coletados para construir modelos precisos de eventos futuros. Poder-se-ia fazer coisas como:

• Previsão de ações ou preços de investimento
• Estimativa de mudanças na demanda de produtos e mercadorias
• Identificar a fonte de grandes perdas, tais como roubo ou pontos de contato de fraude
• Prever novas oportunidades para os clientes, incluindo novos dados demográficos para campanhas de marketing

Um componente crítico da análise preditiva é que ela não é um sistema baseado na fé. Em vez disso, os modelos preditivos são totalmente precisos, porque são construídos a partir de um banco de dados substancial de informações atuais e válidas. Em outras palavras, embora não haja garantias, é o mais próximo que se pode chegar.

Como a Predictive Analytics pode ajudar Startups?

Imagine entender exatamente o que os clientes querem, ou como eles vão reagir a uma determinada decisão ou lançamento de um produto. Considere uma solução que possa dizer com incrível detalhe como visar ou se envolver com um subconjunto de um público.

That’s what predictive analytics can do. A proper system will utilize aprendizagem de máquinas to understand data it’s ingesting. It generally contains historical information, mainly performance-based, which helps make sense of present data and informs future predictions.

Essencialmente, os dados são uma moeda porque, sem eles, os modelos preditivos não podem existir. O truque é coletar informações suficientes para montar modelos sólidos, especialmente para novas empresas iniciantes com bases de clientes pequenas.

A solução ainda é um programa analítico preditivo, apenas um baseado em serviços e oferecido por um grande fornecedor como a IBM ou a Amazon. Os fornecedores de análises têm plataformas bem testadas que foram otimizadas com a ajuda de grandes empresas ou parceiros existentes. Existem várias ferramentas analíticas que pode ser usado por pequenas empresas. 

O principal ponto de venda da análise preditiva é que ela ajuda as empresas, grandes e pequenas, a alcançar um crescimento contínuo. Uma vez que o crescimento de uma empresa não é um feito pequeno, qualquer operação que espera construir um sistema à prova de futuro deve concentrar-se nele. Perpétuo a expansão ajuda a desenvolver as bases necessáriasque, em última análise, levam ao sucesso futuro.

Análise Predictiva em Ação

One question remains: How can a small business utilize predictive analytics and machine learning? 

1. Melhorias no atendimento ao cliente

Mesmo as empresas de maior sucesso ainda têm muito a aprender de seus clientes, particularmente no que querem em termos de apoio. Será que elas querem opções de entrega no mesmo dia ou rápida, por exemplo? É necessário lançar um canal de comunicação ao vivo e sempre ligado? Os produtos e serviços da empresa estão atendendo às necessidades dos clientes e, se não estiverem, o que tem que mudar para que isso aconteça?

Ao ingerir e extrair insights dos dados de desempenho do cliente, as empresas podem realmente se aprofundar nas necessidades do consumidor médio.

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2. Melhor preparação da demanda

A maior parte das empresas experimenta uma trégua na demanda compensada por aumentos significativos ao longo do ano, principalmente por causa da temporada atual. Outros fatores também desempenham um papel, incluindo preços, eventos atuais, lançamentos de novos produtos e muito mais.

A análise preditiva pode ajudar a planejar as tendências da demanda, permitindo que uma empresa se prepare melhor para as mudanças de maré. Quando a demanda cai, os processos de reabastecimento de estoque serão mais lentos para reduzir o desperdício e diminuir os custos. Adversamente, quando a demanda dispara, então tudo pode ser escalonado para atender à mudança. A melhor parte é que as soluções de aprendizagem de máquinas podem ajudar a automatizar muitas das operações.

3. Gerenciamento otimizado de produtos

Embora os startups possam geralmente ser lançados com apenas um ou dois produtos, com o tempo, faz sentido que o estoque se expanda. O problema com o lançamento de produtos é que nunca há garantias. 

Entretanto, a análise preditiva pode ajudar a discernir se os lançamentos planejados vão ou não ser vendidos e se os clientes estarão ou não receptivos a novas idéias. Isso é importante, especialmente para as start-ups com capital limitado, porque é necessário reduzir o risco de fracasso e perdas. Um lançamento atolado muitas vezes significa a diferença entre um negócio estável ou fracassado.

4. Marketing direcionado 

Normalmente, uma start-up concentra-se em um nicho ou segmento de audiência menor e, eventualmente, ramifica-se após uma reunião com sucesso. Ela limita o risco, mas também oferece uma rota de crescimento muito mais segura.

Com um sistema de análise preditiva, no entanto, as empresas podem compreender o público potencial com mais detalhes. Isto significa não só afinar experiências e marketing para um grupo específico, mas também ramificar para novos dados demográficos. A solução analítica pode investigar e encontrar novos clientes que possam estar interessados em um produto, podendo até mesmo ter algumas sugestões sobre como engajá-los ou direcioná-los.

5. Melhorias na qualidade do produto

Às vezes, quando se trata de desenvolver um produto ou escolher fornecedores, a qualidade dos materiais aplicados faz toda a diferença. A troca de um fornecedor para outro, por exemplo, pode resultar em uma queda na qualidade dos bens produzidos. 

As mudanças na qualidade podem não ser sempre aparentes, pelo menos não sem o feedback do cliente. É aí que a análise preditiva pode ajudar. As ferramentas de dados podem discernir se as mudanças específicas serão ou não boas ou ruins, como os clientes podem reagir e muito mais. Também pode ser usado para colher e resumir o feedback do cliente mais rapidamente quando há uma grande mudança. O resultado é um negócio mais reativo em termos de geração de satisfação do cliente.

Combine com testes A/B para obter o máximo de sucesso

Embora a análise preditiva possa ajudar as empresas a compreender melhor o que os clientes estão fazendo e como, o porquê ainda tende a permanecer um mistério. É aí que a inferência causal ou testes A/B entram em jogo. Ao combinar as duas práticas - análise preditiva e teste A/B - um negócio pode se tornar um tour de force.

Trata-se de antecipar as necessidades dos clientes existentes e potenciais para construir um crescimento positivo. No final, um canal sustentado de apoio é o que ajuda qualquer negócio a se manter à tona. A análise preditiva é um ponto de apoio necessário para alcançar tal objetivo.

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