Analítica avançada: a espinha dorsal do negócio

O que é a analítica avançada e porque é que é tão importante para as empresas?

Definimos a analítica avançada como um conjunto de técnicas que utilizam estatísticas e modelos matemáticos para descobrir padrões, obter mais informações sobre aspectos do negócio e tomar melhores decisões. No processo, grandes volumes de informação são analisados e processados de forma a poderem ser retiradas conclusões práticas e valiosas.

Para as empresas, a analítica avançada é uma oportunidade. Proporciona aos chefes de departamento uma visão global, ampla, exacta e profunda das suas operações, clientes, mercados e concorrentes. Como resultado, tomam decisões mais eficazes que corrigem e antecipam falhas, melhoram processos e alcançam maior rentabilidade.

Há três áreas que são atualmente fundamentais no domínio da analítica avançada. São as seguintes:

• Análise preditiva.
• Aprendizagem automática (machine learning).
• Modelos de linguagem de conversação.

Vamos analisar mais detalhadamente as implicações de cada uma destas áreas mais específicas relacionadas com a analítica avançada.

Três campos para dominar a analítica avançada

Vejamos os pormenores de cada uma das áreas mencionadas na secção anterior e o impacto que podem ter na sua empresa.

Análise preditiva

A análise preditiva tem um impacto positivo na competitividade. É uma técnica que pode otimizar ao máximo o negócio de uma organização. Por exemplo, permite decisões rápidas mas bem informadas, uma melhor gestão dos riscos e das incertezas e a deteção precoce de potenciais estrangulamentos no desempenho das operações comerciais.

Para além disso, é uma metodologia que favorece a retenção e a fidelização dos clientes. Como é que o consegue? Principalmente de três maneiras diferentes:

• Identificação de padrões. Ao analisar os dados de forma preditiva, é possível antecipar as necessidades dos clientes, revelando os seus padrões de comportamento. Desta forma, é mais fácil implementar campanhas de marketing adaptadas às suas preferências que aumentem a sua satisfação e compromisso com a marca, por exemplo.
• Conhecimento aprofundado do cliente. A análise avançada na sua forma preditiva também revela mais dados sobre cada um dos clientes da marca. Como resultado, é mais fácil fornecer um atendimento ao cliente mais personalizado.
• Descobrir a insatisfação. Um cliente pode estar insatisfeito e ainda não ter considerado a hipótese de mudar de fornecedor ou de empresa. A análise preditiva pode detetar sinais de que algo está errado, como uma queda nas encomendas ou um aumento nas reclamações do serviço ao cliente.

Quando a análise preditiva funciona na nuvem, estes e outros benefícios são alcançados sem a necessidade de investir e manter uma grande infraestrutura, bem como de obter acesso aos dados a partir de qualquer parte do mundo.

Aprendizagem automática

Outro domínio notável é o da aprendizagem automática. Porque é que esta técnica é tão necessária no mundo da analítica avançada? Graças à inteligência artificial, podemos automatizar e otimizar processos, bem como estabelecer modelos de previsão impossíveis de obter com o processamento humano. E o mais importante é que conseguimos uma melhoria contínua dos processos.

Para conseguir um sistema de aprendizagem automática verdadeiramente eficaz, é essencial trabalhar para obter dados de qualidade, compreender os modelos e implementá-los de forma eficiente numa empresa. Da mesma forma, é uma técnica que requer recursos computacionais significativos, pelo que a maioria das empresas recorre a infraestruturas na nuvem, que permitem potência e escalabilidade de acordo com as suas necessidades.

As principais aplicações da aprendizagem automática incluem: reconhecimento de imagem e vídeo, automatização de processos (da logística à produção, incluindo o controlo de qualidade) e veículos autónomos. De um modo geral, a aprendizagem automática impulsiona a inovação e a eficiência das organizações, ao mesmo tempo que permite uma maior personalização e antecipação das necessidades do mercado.

Modelos de linguagem de conversação

Passamos agora a outra tecnologia revolucionária. O aparecimento de modelos de linguagem de conversação está a melhorar as comunicações e a reduzir a carga de trabalho em alguns departamentos-chave.

Esta tecnologia, geralmente sob a forma de chatbots e interfaces de conversação, é aplicada com sucesso em áreas como o serviço ao cliente e o serviço pós-venda, permitindo uma interação mais fluida e natural. Do mesmo modo, os modelos de linguagem de conversação têm a capacidade de personalizar a experiência do cliente, fornecendo respostas exactas e relevantes às suas dúvidas e necessidades.

Por último, os modelos de linguagem natural são capazes de interpretar o contexto e manter conversas coerentes. As empresas que implementam estas soluções conseguem adaptar-se melhor aos seus clientes e, ao mesmo tempo, racionalizar os processos envolvidos.

Vimos recentemente como os modelos de linguagem conversacional, como o ChatGPT, revolucionaram o panorama destes sistemas, ultrapassando mesmo as capacidades de aprendizagem inicialmente previstas. Estamos a assistir a uma revolução que já está a influenciar a melhoria e a agilidade de todas as áreas da empresa, e não apenas do serviço ao cliente.

Analítica avançada e ética: duas faces da mesma moeda

A ética desempenha um papel fundamental no contexto da analítica avançada. À medida que as organizações utilizam técnicas avançadas de análise de dados para obter informações valiosas, torna-se necessário estabelecer políticas e práticas que promovam a ética profissional na utilização destas tecnologias, atenuando simultaneamente os efeitos dos enviesamentos, muitas vezes inerentes a uma grande variedade de conjuntos de dados.

• Controlo. A automatização é altamente benéfica, mas os sistemas devem ser rigorosamente inspeccionados. Assim, garante-se que os modelos adoptam qualidades bem valorizadas, como a justiça ou a imparcialidade, e evitam comportamentos inadequados, como a discriminação.
• Qualidade dos dados. Outro ponto fundamental para conseguir uma análise avançada ética é garantir que os dados são exactos, completos e fiáveis, evitando a inclusão de informações tendenciosas. A transparência no processo de recolha e armazenamento de dados é essencial para manter a confiança e a integridade durante todas as fases subsequentes de análise e exploração.

• Formação e reforço das capacidades. Muitas das tecnologias acima referidas acabaram de ser lançadas. No entanto, o seu impacto potencial é extremamente elevado. Por conseguinte, devem ser aplicadas de forma responsável. A forma de o conseguir é sensibilizar e formar o pessoal interno sobre os aspectos éticos da analítica avançada. As equipas devem compreender os potenciais impactos e riscos, bem como a adoção de boas práticas na utilização dos dados e na tomada de decisões.

A analítica avançada com a SEIDOR é a proposta vencedora

A analítica avançada está a tornar-se uma verdadeira revolução, especialmente com o advento de tecnologias tão surpreendentes como os modelos de linguagem natural. Atualmente, qualquer empresa poderá tirar o máximo partido dos dados e tomar decisões informadas. No entanto, incorporando sempre uma série de boas práticas e metodologias de referência, que são essenciais para garantir o sucesso durante e após a implementação deste tipo de soluções inovadoras.

A equipa de Data & Analytics da SEIDOR é composta por profissionais preparados para enfrentar estas novas tecnologias e soluções de vanguarda e colocá-las ao serviço do negócio. Contamos com mais de 25 anos de experiência, nos quais já ajudámos mais de 2.500 clientes. Se quiser beneficiar das vantagens da analítica avançada e contar com o apoio de especialistas na matéria, contacte-nos. Teremos todo o gosto em ajudá-lo a concretizar todo o potencial dos seus dados e a conduzir a sua empresa ao sucesso no atual panorama empresarial competitivo.