Advanced analytics (AA) é o exame autônomo ou semiautônomo de dados usando técnicas e ferramentas avançadas que vão além das práticas tradicionais de business intelligence (BI). O objetivo é extrair informações valiosas de conjuntos complexos e volumosos. No contexto empresarial, é aplicado para criar modelos preditivos e prescritivos, identificando padrões, tendências e recomendando ações, proporcionando desde previsões mais precisas até a otimização de processos operacionais.
Vale destacar que AA é uma metodologia que envolve ciência de dados, análise de informações, inteligência artificial (IA) e humana para tornar as companhias mais produtivas. De acordo com uma pesquisa da McKinsey Global Institute, os países da América Latina têm o potencial para criar até US$ 1 trilhão em valor para suas economias investindo em IA e AA.
Quais são os benefícios reais para as empresas?
O advanced analytics proporciona insights mais profundos e precisos, capacitando as companhias a adotarem decisões mais embasadas. Previsões mais acuradas ajudam na identificação de tendências de mercado e no entendimento do comportamento do cliente, reduzindo incertezas e riscos. Além disso, ao analisar informações internas, as organizações podem identificar oportunidades para melhorar a eficiência operacional, otimizando processos, identificando gargalos e reduzindo custos desnecessários.
Outro ponto importante é a personalização e experiência do cliente. Compreender profundamente o comportamento do consumidor permite às organizações personalizar produtos e serviços. Isso resulta em maior satisfação e fidelidade deles, o que aumenta as chances de retenção.
Quando falamos de previsão de demanda e estoque, técnicas de previsão avançada permitem que os gestores antecipem a demanda do mercado, otimizando os níveis de mercadorias nos armazéns. Isso evita excessos ou falta de produtos, melhorando a eficiência na cadeia de suprimentos e garantindo a disponibilidade dos produtos certos no momento certo. A análise avançada de dados também ajuda na identificação e avaliação de riscos, permitindo que as companhias implementem estratégias proativas para mitigar ameaças potenciais.
Exemplos de aplicação de AA nas organizações
Os bancos conseguem identificar correntistas que necessitam de suporte financeiro, passando a oferecer soluções completamente personalizadas. Da mesma forma, comerciantes estão aplicando AA e IA para personalizar ofertas com base nas tendências identificadas, tanto para clientes quanto para canais digitais, resultando em aumento rápido de vendas e redução de cancelamentos. Empresas B2B também estão empregando AA e IA para aprimorar seus fluxos de caixa, economizar nas compras de estoque e otimizar diversos processos logísticos, o que tem gerado um impacto de crescimento acelerado.
Em resumo, o advanced analytics se destaca como uma ferramenta essencial para empresas que buscam não apenas acompanhar, mas também liderar em um mercado cada vez mais competitivo e dinâmico. Ao integrar técnicas avançadas de análise de dados, IA e inteligência humana, as organizações podem obter informações profundas e precisas, que lhes permitem tomar decisões mais informadas e estratégicas. Desde a personalização da experiência do cliente até a otimização de processos operacionais e previsão de demandas, o AA oferece benefícios tangíveis que se traduzem em maior eficiência, redução de custos e incremento nas vendas.
*Fernando Cavalcanti é Account Executive da 4intelligence, empresa de inteligência preditiva que ajuda grandes empresa a tomar melhores decisões através de dados, inteligência artificial e planejamento integrado. – [email protected]
