A análise preditiva é o uso de dados históricos, junto com técnicas estatísticas e machine learning, para prever eventos futuros. Em Telecom, a análise preditiva utiliza dados para prever falhas, cancelamentos e demandas, permitindo ações proativas para otimizar recursos. Saiba mais!
A análise preditiva está transformando diversas indústrias, e o setor de telecomunicações não é uma exceção. É uma ferramenta poderosa que transforma dados em insights acionáveis, permitindo às empresas tomar decisões informadas, otimizar recursos e impulsionar o crescimento.
Ao utilizar técnicas estatísticas, algoritmos de machine learning e big data, a análise preditiva permite que as empresas de telecomunicações possam prever eventos futuros para planejar ações de marketing assertivas e prevenir riscos de fraudes.
Este artigo explora o que é a análise preditiva, seu funcionamento, sua importância para serviços de telecom, e como aplicá-la para tornar operações mais eficientes. Boa leitura!
O que é análise preditiva e como funciona
A análise preditiva é uma metodologia analítica que usa dados históricos e atuais para antecipar acontecimentos. Isso é feito a partir de técnicas estatísticas, inteligência artificial e algoritmos de machine learning para encontrar padrões e tendências nos dados, auxiliando as empresas no planejamento estratégico.
O funcionamento da análise preditiva começa com a coleta de dados de várias fontes, como registros de transações, interações com clientes, dados de sensores e redes sociais.
Após a coleta, os dados precisam ser preparados, ou seja, devem ser transformados para o formato adequado para análise. Isso pode incluir a normatização, a exclusão de informações duplicadas e a categorização dos dados.
Com ferramentas de visualização de dados e estatísticas, os analistas exploram os dados para construir os modelos preditivos que irão aprender padrões e fazer previsões sobre dados futuros. A automação das previsões permite que estas percepções sejam atualizadas e utilizadas continuamente sem intervenção manual.
Um exemplo é a previsão de churn — cancelamento de clientes. As operadoras podem usar modelos preditivos para identificar clientes que têm maior probabilidade de cancelar seus serviços. Ao analisar dados históricos, comportamentais e transacionais dos clientes, é possível tomar medidas proativas para reter esses clientes, como oferecer promoções ou melhorias no serviço.
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Tipos de análise de dados
A análise de dados pode ser categorizada em quatro tipos principais: descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva. Cada tipo de análise de dados tem seu propósito e utiliza diferentes técnicas para fornecer informações a partir de diferentes ângulos.
Enquanto a análise descritiva e diagnóstica ajudam a entender o que aconteceu e por que aconteceu, a análise preditiva e prescritiva vão além, prevendo futuros resultados e recomendando ações para otimizar esses resultados.
Porém, juntas, essas análises formam um diagnóstico completo para avaliar a eficiência operacional das telecomunicações. Para tal, é importante entender, primeiramente, como cada tipo pode contribuir a otimização de redes de comunicação:
1. Análise descritiva
Se concentra em entender os eventos passados por meio de sumarização e visualização de dados históricos, utilizando medidas estatísticas como média, mediana e moda. Por exemplo, ela pode ser usada para construir relatórios, que mostram a receita e a quantidade, de vendas realizadas no mês
2. Análise diagnóstica
A análise diagnóstica vai além dos dados descritivos. Ela busca identificar as razões e fatores que levaram a um determinado resultado. A análise de causa raiz, correlações, drill-downs em dashboards e mineração de dados são ferramentas utilizadas para realizar diagnósticos. Ela pode identificar as causas de um aumento súbito de cancelamentos de clientes, verificando problemas como falhas no serviço ou atendimento ao cliente inadequado.
3. Análise preditiva
A análise preditiva pode ser usada para monitorar os principais indicadores-chave de desempenho (KPIs) em serviços de telecomunicações, como qualidade da rede e o tempo médio de atendimento ao cliente. Isso ajuda as operadoras a identificar áreas de melhoria e a tomar medidas proativas para otimizar a experiência do cliente.
Um exemplo prático é a previsão da demanda por novas instalações com base em históricos de vendas e tendências de mercado. Dessa forma, os modelos preditivos para serviços de Telecom podem indicar a necessidade de contratar mais técnicos em um determinado período do ano.
4. Análise prescritiva
A análise prescritiva é usada para fornecer recomendações executáveis, conforme os dados disponíveis, para alcançar os melhores resultados. Estas indicações são concebidas através da otimização, simulação, algoritmos de decisão e modelos preditivos combinados com regras de negócio.
Por exemplo, a partir da análise dos padrões de uso dos clientes, é possível recomendar o desenvolvimento de planos de tarifas que atendam melhor às necessidades de diferentes segmentos de mercado.
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Quando e como surgiu o conceito de análise preditiva
O conceito de análise preditiva tem suas raízes na estatística e na matemática, disciplinas que existem há séculos. Já no século XVII, John Graunt, considerado o pai da estatística moderna, analisou dados de mortalidade em Londres para identificar padrões e fazer previsões. Este estudo é pioneiro das pesquisas demográficas que conhecemos hoje.
Durante a Segunda Guerra Mundial, na década de 1940, surgiram os primeiros computadores eletrônicos. O que possibilitou o tratamento de grandes volumes de dados, impulsionando o desenvolvimento de técnicas estatísticas para análise preditiva para otimizar a logística e a estratégia militar.
Em 1960 e 1970 chegaram os primeiros computadores comerciais, logo, outras esferas da sociedade tiveram acesso ao processamento de grandes volumes de dados, o que permitiu o desenvolvimento de modelos preditivos mais complexos e precisos.
Nos anos 1980 e 1990, o avanço da computação e a disseminação de softwares estatísticos, como o SAS e o SPSS, tornaram a análise preditiva mais acessível às empresas de diversos setores.
O século XX chega com inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina para revolucionar a análise preditiva, permitindo a criação de modelos mais autônomos.
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Relação entre análise preditiva, big data e machine learning
No início da década de 2000, o mundo presenciou uma explosão sem precedentes no aumento dos dados disponíveis. A digitalização de informações em diversos setores, desde transações financeiras até interações nas redes sociais, forjou o caminho para a era do Big Data na indústria da telecomunicação.
Essa transformação teve um impacto profundo na área da análise preditiva de dados. Os algoritmos de machine learning que conseguem aprender com os dados de forma autônoma permitiram a criação de modelos preditivos mais assertivos e adaptáveis.
A combinação do Big Data com o machine learning em serviços de Telecom impulsionou, ainda mais, o uso de modelos preditivos. Alimentados por vastas quantidades de dados aprimorados por algoritmos de aprendizado de máquina, os modelos se tornam ferramentas robustas para o desenvolvimento do setor.
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Como a Inteligência Artificial revoluciona a análise preditiva?
Um dos aspectos mais importantes é a capacidade da IA de identificar padrões não lineares e interações complexas entre diferentes variáveis na análise de dados em telecomunicações. Isso pode levar a percepções mais aprofundadas do que os métodos tradicionais de análise preditiva.
A capacidade de automação do IA pode ser aplicada em diversas etapas do processo de análise preditiva, economizando tempo e recursos, mas também permite que os analistas se concentrem em tarefas mais estratégicas e criativas.
Em suma, a Inteligência Artificial está revolucionando a análise preditiva ao torná-la mais eficiente, precisa, adaptável e automatizada para empresas de Telecom.
Importância da análise preditiva na otimização de serviços de Telecom
A crescente demanda por conectividade, serviços inovadores e experiências aprimoradas para o cliente impulsionou a indústria de telecomunicações a estar em constante evolução.
Nesse cenário dinâmico, as empresas enfrentam diversos desafios, como o aumento da demanda por dados que gera uma concorrência acirrada. O amplo acesso à informação aumenta as expectativas crescentes do cliente por serviços confiáveis, rápidos e personalizados.
Logo, a manutenção da infraestrutura de rede e a entrega de serviços de alta qualidade podem elevar os custos operacionais. Neste contexto, a análise preditiva surge como uma ferramenta para equilibrar as demandas e criar estratégias de otimização de serviços de Telecom.
Benefícios da análise preditiva em telecomunicações
A análise preditiva oferece uma série de benefícios significativos para a indústria de telecomunicações:
Detecção de atividades fraudulentas
A partir da identificação de padrões suspeitos de uso ou comportamento, é possível detectar atividades como fraude de identidade ou uso indevido de serviços, auxiliando operadoras a protegerem-se contra perdas financeiras.
Melhoria da gestão de clientes
Analisando o comportamento dos clientes, os modelos preditivos podem prever suas necessidades e preferências futuras. Permitindo, a antecipação das necessidades dos clientes antes mesmo que eles as expressem e oferecendo soluções e serviços que atendam às suas expectativas.
Redução de custos operacionais
As operadoras podem otimizar o planejamento de recursos e manutenção, ao prever falhas de equipamentos, demanda de rede e padrões de uso, reduzindo o surgimento de despesas não planejadas e melhorando a eficiência operacional.
Criação de diferenciais
A análise de dados pode ser usada para prever tendências do mercado. Dessa forma, as operadoras podem desenvolver serviços inovadores e diferenciados que se destacam da concorrência, aumentando sua vantagem competitiva.
Gestão de oferta e demanda
Ao prever a demanda por serviços e planos específicos, as empresas podem realizar a alocação de custos indiretos e a otimizar a capacidade da rede atender às necessidades dos clientes.
Melhoria das estratégias de vendas
Segmentar clientes com base em seu comportamento e propensão de compra, as operadoras podem desenvolver estratégias de marketing mais eficazes, gerando, assim, o aumento das conversões de venda.
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Como fazer uma análise preditiva em 7 passos
A visão ou função preditiva, termos usados para análise preditiva, são uma ferramenta inovadora. Ela permite que empresas e organizações de todos os portes tomem decisões mais inteligentes e proativas. Entenda como aplicar esta ferramenta:
1. Defina um objetivo
É necessário definir o que você deseja alcançar com sua análise preditiva. Entenda qual problema você gostaria de solucionar, podendo ser: a necessidade de prever demanda, identificar possíveis fraudes ou redução de custos de manutenção.
2. Crie um modelo preditivo de análise
Essa etapa envolve a preparação dos dados para poderem ser analisados adequadamente, a realização de amostragem experimental e a testagem de diferentes formatos de análise para determinar quais apresentam os melhores resultados. O modelo define como os dados serão trabalhados, sendo essencial para o sucesso.
3. Faça a coleta de dados internos e externos
Os dados utilizados são fundamentais para alimentar o modelo. Cabe à empresa identificar quais fontes são mais adequadas para o projeto. Estes podendo ser coletados de fontes internas, bancos de dados governamentais abertos, informações de redes sociais, interações registradas em CRM, entre outras.
4. Estruture os dados
O passo seguinte é a estruturação, que organiza as informações para viabilizar análises mais eficientes. Esse processo inclui a limpeza dos dados e sua organização em conjuntos estruturados, facilitando o processo de análise.
5. Analise os dados
Nessa fase, a estatística é essencial para avaliar e interpretar gráficos e as tendências que eles revelam. Três tipos principais de análise são realizadas:
- análise univariada: onde cada variável é analisada isoladamente antes de qualquer cruzamento;
- análise bivariada: que estabelece relações entre duas variáveis;
- análise multivariada: que explora relações entre múltiplas variáveis.
6. Faça a modelagem
A partir dos dados preparados se desenvolve o modelo preditivo. Para tal, é necessário dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste, ajustar o modelo aos dados de treinamento e avaliar seu desempenho usando os dados de teste.
7. Monitore o modelo
Após o modelo preditivo esteja em produção, é importante monitorá-lo regularmente para garantir que continue a funcionar conforme o esperado e realizar ajustes, especialmente se houver mudanças nos dados ou no ambiente.
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Aplicações práticas da análise preditiva em telecomunicações
A análise preditiva oferece uma variedade de aplicações práticas que impulsionam a eficiência operacional e melhoram a experiência do cliente. Confira:
Previsão de demanda de serviços
A previsão de demanda de serviços é vital para assegurar que as operadoras possam atender às necessidades dos clientes.
Com base nas técnicas de análise preditiva, as empresas antecipam demandas futuras. Isso permite uma melhor alocação de recursos e otimização da infraestrutura de rede.
Detecção de fraudes e segurança da rede
A segurança da rede é uma preocupação constante para as operadoras, especialmente em um ambiente onde ameaças cibernéticas estão em constante evolução.
A análise preditiva oferece uma abordagem proativa para detectar e mitigar fraudes, identificando padrões suspeitos de uso ou comportamento que possam indicar atividades fraudulentas. Logo, medidas rápidas podem ser tomadas para proteger sistemas e clientes contra ameaças potenciais.
Manutenção preditiva de equipamentos
A manutenção preditiva é importante para evitar interrupções no serviço. Ao monitorar continuamente o desempenho dos ativos de rede, empresas podem prever falhas iminentes e agendar manutenção preventiva.
Personalização de serviços e marketing direcionado
A personalização de serviços é fundamental para fortalecer o relacionamento com o cliente. Com modelos preditivos para serviços de Telecom, empresas podem segmentar clientes com base em seu perfil e propensão de compra, oferecendo recomendações personalizadas e campanhas de marketing direcionadas. Dessa forma, é possível aumentar as contratações de serviços e fortalecer a fidelidade à marca.
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