Tem crescido consideravelmente o uso da análise preditiva em setores de alto risco, como seguros, energia e bancos. Mas a análise preditiva atinge muito mais setores do que esses três. Empresas no varejo, por exemplo, podem usar a análise preditiva com o IBM SPSS para determinar mudanças futuras nos padrões de vendas e traduzi-los rapidamente em uma série de decisões coordenadas que vão até a cadeia de suprimentos. A análise preditiva com o SPSS também está sendo aproveitada na área da saúde para ajudar os hospitais a tratar melhor as doenças. Usando o SPSS, os hospitais podem analisar informações a partir de dados clínicos, combiná-las com informações do paciente e criar planos de tratamentos personalizados. A análise preditiva se encaixa perfeitamente nesses modelos de negócio para prever resultados prováveis, tomar decisões mais inteligentes e obter melhores resultados. Dessa forma, quase todos os setores podem se beneficiar do uso de análise preditiva. Aqui estão os 5 Benefícios da Análise Preditiva com IBM SPSS.

 

1. Defenda-se contra riscos e ameaças crescentes

As empresas querem operar efetivamente, eficientemente e com lucratividade.

Novos riscos e ameaças crescentes podem atrapalhar os objetivos operacionais. O IBM SPSS oferece uma abordagem proativa e sistemática para fechar lacunas e classificar o risco permitindo operar com desempenho máximo. Ao usar soluções de análise preditiva, as empresas identificam vulnerabilidades e traçam a linha entre risco aceitável e inaceitável.

Usando as informações que a empresa já possui, o SPSS analisa a possibilidade e a probabilidade de eventos e impede ameaças e riscos. O software usa dados históricos e em tempo real para identificar áreas-chave de risco, acomodar regulamentações, refinar e monitorar políticas. O SPSS também trabalha para detectar padrões e associações sutis em dados e construir poderosos modelos preditivos para identificar anomalias. O software também pode monitorar várias fontes de dados, detectar comportamentos suspeitos e impedir atividades inaceitáveis executando ações.

2. Economize dinheiro

Usar a análise preditiva pode gerar grandes economias.

Por exemplo, empresas que realizaram análise preditiva utilizando o IBM SPSS para fazer análise nos setores bancário e de seguros:

  • – Detectaram um aumento de 200% nos relatórios de transações suspeitas.
  • – Houve uma economia de 2,4 milhões de dólares evitando fraudes de seguro de automóveis, em menos de quatro meses.
  • – O Grupo Bancolombia, um dos maiores bancos da Colombia, usou o software SPSS para detectar transações suspeitas. O Grupo Bancolombia gerou uma economia de produtividade de 80% por meio de análises mais direcionadas de transações.

3. Melhore a satisfação do cliente

Pense nisso, quando as empresas encurtam o tempo necessário para investigar fraudes ou riscos, prever problemas antes mesmo de ocorrerem ou simplesmente adaptar as atividades comerciais às tendências dos clientes – os clientes vão se beneficiar diretamente. Tomemos por exemplo: uma seguradora de saúde regional independente. Essa empresa reduziu as investigações de fraudes de semanas para dias, aumentando a quantidade de clientes que poderiam ajudar em períodos de tempo mais curtos.

Mas a análise preditiva não é apenas utilizada em casos de fraude. Com o SPSS Predictive Analytics, o marketing pode segmentar e adaptar ofertas para atender às necessidades do cliente; os agentes de call center podem fazer vendas cruzadas de produtos que os clientes estão procurando; Profissionais de RH podem direcionar e recrutar candidatos mais qualificados. Tudo aumentando a forma como a empresa trabalha efetivamente com seus clientes.

A Elie Tahari, uma marca de moda global, faz análise preditiva com o SPSS para prever pedidos de clientes com quatro meses de antecedência, com mais de 97% de precisão anual. Esse processo permitiu que o varejista otimizasse a produção e garantisse a disponibilidade total de seus produtos para os clientes. A marca também pôde visualizar informações de vendas, inventário e informações de logística em tempo real, associando o SPSS a um Data Warehouse – reduzindo o ciclo de geração de relatórios de dois dias para alguns minutos. 

4. Seja pró-ativo e evite problemas

Prever com precisão e baixo custo as características operacionais que podem levar a uma maior frequência de falhas ou causar mais paradas é um dos maiores benefícios do uso do software SPSS. O tempo de inatividade pode ter um impacto direto e significativo no retorno do investimento ao longo da vida de um sistema. Fazer análise de dados com o SPSS para prever problemas dispendiosos antes que ocorram otimiza o tempo de atividade da linha de produção e diminui o tempo de inatividade disruptivo, dispendioso e não programado. 

5. Retorno Sobre o Investimento

O retorno médio do investimento (ROI) para projetos de análise preditiva chega a impressionantes 250%. Um relatório da IDC aponta que “um crescente corpo de pesquisas de mercado mostra que a análise preditiva pode afetar a lucratividade e a competitividade de uma organização”.

O SPSS é um software para edição e análise de todos os tipos de dados. Esses dados podem vir basicamente de qualquer fonte: pesquisa científica, banco de dados de clientes, Google Analytics ou até mesmo os arquivos de log do servidor de um site. O SPSS pode abrir todos os formatos de arquivo comumente usados para dados estruturados.

O SPSS é um dos principais softwares estatísticos usado para resolver uma variedade de problemas de negócios e pesquisa. Ele fornece uma variedade de técnicas, incluindo análise ad-hoc, testes de hipóteses e relatórios – facilitando o gerenciamento de dados, a seleção e a realização de análises e o compartilhamento de seus resultados. Além de recursos de estatísticas bayesianas, gráficos prontos para publicação e integração aprimorada de software de terceiros, o SPSS Statistics oferece uma edição básica com complementos opcionais para expandir os recursos de análise preditiva.

 

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