A inteligência artificial (IA) é o conjunto de novas tecnologias que buscam simular algumas capacidades do intelecto humano. Uma dessas capacidades é a interpretação do comportamento do consumidor. As empresas utilizam para conhecer melhor seus clientes, prevendo suas possíveis atitudes e tendo mais ferramentas para fidelizá-los.

Nesse contexto, entra em cena o processo de análise em suas diferentes modalidades: descritiva, preditiva e prescritiva. Vamos detalhar cada um deles mais adiante.

As informações e análises são aplicadas para  uma tomada de decisão mais assertiva, baseada em fatos passados; prevendo a possibilidade de que eles voltem a acontecer no futuro; ou, até mesmo, indicando a possibilidade de algum acontecimento ainda impensado. 

A inteligência artificial atua aí de forma abrangente, em vários setores. Veja alguns exemplos:

  • Prever os resultados das eleições.
  • Identificar e filtrar as mensagens de spam.
  • Antecipar atividades criminosas.
  • Automatizar os sinais de trânsito de acordo com as condições da estrada.
  • Produzir estimativas financeiras se ocorrerem tempestades e desastres naturais.
  • Classificação de impactos econômicos, sociais, médicos e demais setores durante a ocorrência de uma pandemia.
  • Direcionar publicidade a tipos específicos de consumidores.

Atualmente, as empresas podem administrar uma grande base de dados, o que permite realizar tomadas de decisões mais assertivas. Durante o desenvolvimento de um sistema de IA, temos uma etapa de fundamental importância, que é a análise dos dados.

Conheça os três tipos de análise

A análise de dados é um processo que busca examinar dados existentes, gerar conclusões e criar decisões. Para isso, são definidos três tipos de análises. Os três conceitos podem ser definidos da seguinte maneira: 

  • Análise descritiva: nesse tipo de análise são extraídos pontos especiais de atenção e são explicados de forma a analisar o histórico de determinado tema. A informação mostra tendências e ocorrências que permitem que as partes interessadas analisem os resultados e eventos passados.
  • Análise preditiva: com esse tipo de análise, é possível prever o que acontece com base nos dados históricos. O ponto mais crucial é a qualidade dos dados que temos, para que a previsão seja o mais precisa possível. 
  • Análise prescritiva: com base nos resultados anteriores, os usuários entenderão e tomarão melhores decisões sobre o que precisa ser feito para obter os resultados desejados para o futuro. Isso quer dizer que a análise prescritiva permite efetivamente desenhar recomendações para possíveis situações futuras com base em dados históricos.

Cada tipo de análise é utilizada de maneira distinta; porém, elas podem atuar em conjunto. Para definir o papel de cada uma delas em determinado processo, é preciso saber, em detalhes, os elementos necessários para o funcionamento da análise em cada caso e quais resultados ela pode prover:

Análise descritiva

A análise descritiva consiste em estudar tudo o que tem a ver com o passado. É usada para descrever todos os eventos que ocorreram, tendo em vista parâmetros e referências que refletirão na tomada de decisão. Para isso, várias abordagens e recursos podem ser aplicados: 

  • Estatísticas: Alguns dados estatísticos que podem ser usadas são o máximo, o mínimo, a média, a mediana, os quartis, o desvio padrão, a variação ou os dez melhores/ piores. Estas informações podem ser visualizadas uma a uma ou agrupadas. Um bom exemplo é a análise estatística das vendas de uma empresa multinacional por países.
  •  Gráficos: é um elemento visual único que resume os dados que temos nas estatísticas. Existem vários tipos de gráficos que, dependendo dos dados que você possui e do que você está interessado em visualizar, podem estar em barras com linhas ou circulares, dentre diversos formatos de organização. Alguns exemplos podem ser a evolução das vendas ou os benefícios e custos que uma empresa em particular pode ter.
  • Tabelas: também é um elemento muito visual para os dados. Um exemplo é o saldo da empresa.

Análise preditiva

A análise preditiva consiste em colocar o aprendizado de máquina em uso para prever possíveis cenários futuros. Para fazer isso, o usuário precisa seguir etapas específicas, que são as seguintes:

  • Definir o que queremos prever: é essencial esclarecer que previsões queremos obter. Por exemplo, o impacto que um anúncio terá na Internet.
  • Definir os dados nos quais as previsões se baseiam: é necessário escolher bem os dados para que a previsão seja precisa e faça a diferença na tomada de decisão. Forneça à inteligência artificial os dados históricos necessários para trabalhar nas melhores condições possíveis. 
  • Os atributos devem ser incluídos, juntamente com os resultados.  É essencial garantir dados precisos. Isso significa que é preciso criar um modelo que se baseia nos dados de entrada, ou dados históricos. 

Para se ter certeza de que a análise será confiável, o modelo deve ser consistente, e constantemente avaliado. Quando temos confiança em nosso modelo de inteligência artificial, podemos realizar a previsão final. Um exemplo pode ser o cálculo da probabilidade de um cliente em potencial clicar em anúncios individuais e solicitar uma compra 

Análise prescritiva

Com a análise prescritiva, a inteligência artificial é colocada a serviço da estratégia de forma mais dinâmica e sofisticada, indo além de fornecer panoramas descritivos e preditivos, Com base em fatores múltiplos, são indicados os melhores caminhos a seguir e o impacto possível de diferentes variáveis.

Em outras palavras, com este tipo de análise avaliamos decisões em cenários futuros, como o impacto que pode ter uma determinada ação corretiva para que os resultados sejam condizentes com o objetivo proposto. 

Dessa forma, a empresa pode tomar decisões baseando-se em histórico de fatos e diante de diferentes possibilidade e obter recomendações estratégicas para otimizar resultados em diversos setores. Um exemplo pode ser uma companhia telefônica que percebe que o uso de seus serviços por determinado cliente está em queda. A análise prescritiva poderá sugerir que haja uma otimização de serviços ou um ajuste de preços para evitar a perda desse cliente.

 

Os três tipos de análises compõem conjunto poderoso de ferramentas estratégicas de negócio e, certamente, facilitam a tomada de decisões – elevando o nível de assertividade, potencializando oportunidades e gerando resultados.