A Ciência de Dados tem inúmeras aplicações que, quando bem utilizadas, podem ajudar a alavancar a competitividade das empresas, abrindo oportunidades junto a consumidores e mercados
Para celebrar os Direitos dos Consumidores nos Estados Unidos, o ex-presidente John Kennedy estipulou, em 1962, a data 15 de março como Dia do Consumidor. Na América Latina, a data vem ganhando destaque desde 2014 e repetindo o efeito “Black Friday” na “Semana do Consumidor”, fazendo com que a experiência do cliente seja fortalecida por empresas que sabem ‘minerar’ seus dados e com isto, ganham poder de previsão do comportamento de seus consumidores.
Cientistas de dados não são bruxos ou magos, eles criaram mecanismos para analisar dados e prever comportamentos, hábitos e preferências.
As respostas para as questões relacionadas aos hábitos, comportamento e preferências de consumo não estão numa bola de cristal, mas sim na ciência de dados. A forma como as empresas captam, mineram e usam esses dados permite que elas tomem decisões melhores, determinando como, quando e de que forma o consumidor deve ser abordado.
As mudanças no consumo decorrentes da pandemia da Covid-19 intensificaram o mercado de consumo à distância e com isto, a necessidade de análises preditivas mais poderosas para dar suporte às tomadas de decisões com base na previsão de quem vai clicar, quem vai comprar, quem vai desistir e quem vai comprar novamente. Reclamações e interações com clientes são fontes poderosíssimas de conhecimento e muitas vezes mostram que nos riscos existem as oportunidades de relacionamento ou retenção.
A análise preditiva se aplica todas as demais áreas e setores, uma vez que por meio dela também é possível detectar e filtrar transações fraudulentas, ameaças e crimes cibernéticos.
Para dar o pontapé inicial e implantar este processo de grande desafio e valor organizacional não basta acessar um grande volume de dados, muitas vezes desconexos e de fontes diferentes. É preciso saber coletá-los e organizá-los de maneira inteligente para analisá-los, transformando informação em Valor. Além disto, é muito importante que as análises não sejam apenas focadas apenas em comportamentos passados e sim, que antecipem tendências de comportamento para o futuro e apresentem soluções para eventuais problemas.
O plano de implantação deve ser compreendido e acordado entre os principais líderes da organização, para que o projeto de machine learning seja bem-sucedido. As necessidades de gerenciamento de mudanças e de cultura não podem ser subestimadas e o Valor a ser gerado precisa ser bem definido.
Não importa o segmento de atuação da empresa, a Ciência de Dados é fundamental para potencializar o desempenho de qualquer negócio. O Data Science pode contribuir com decisões para o Marketing, Vendas, RH ou qualquer outra área da companhia.
Além de prever mudanças futuras nos padrões de vendas, marketing e cadeia de suprimentos, a aplicação da análise preditiva vem crescendo consideravelmente em setores de alto risco, como seguros, energia, planos de saúde, financeiras e bancos. Todos querem operar eficazmente, eficientemente e com lucratividade, mas riscos e ameaças crescentes podem atrapalhar os objetivos operacionais. Com uma abordagem proativa e sistemática para fechar lacunas e classificar riscos, é possível operar com desempenho máximo, analisando possibilidades e probabilidades, oriundas de várias fontes de dados, que detectam padrões e associações sutis, a fim de construir poderosos modelos preditivos para identificar anomalias, detectar comportamentos suspeitos e impedir atividades inaceitáveis. Além disso, o retorno médio do investimento (ROI) para projetos de análise preditiva chega a percentuais altíssimos, apontados por um relatório da IDC diz que “um crescente corpo de pesquisas de mercado mostra que a análise preditiva pode afetar a lucratividade e a competitividade de uma organização”.
Uma relação na qual, não só as organizações se beneficiam diretamente, mas sim todos os clientes e consumidores por obter melhores respostas, redução no tempo de investigação de fraudes ou riscos e antecipação de problemas e tendências.
Fazer análises para prever problemas antes mesmo que eles ocorram otimiza o tempo de atividade e diminui o tempo de inatividade disruptivo, dispendioso e não programado. Outros processos como “Mineração de Dados”, “Machine Learning” e “Big Data” estão diretamente ligados a este universo, cujo objetivo é sempre transformar informações em decisões.
A AIMART – QUANAM desenvolveu uma arquitetura para Detecção e Combate à Crimes e Fraudes (Q-DCF/ Q-DCC), que compreende todos estes processos e muito mais. Uma solução compacta, de fácil e rápida implantação, que tem por objetivo o combate a situações de fraude e lavagem de dinheiro, bem como outros delitos e violações a normas e procedimentos.
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Maria Julia Britto
Marketing Aimart
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