Todo mundo passa por aquele momento em que, durante a vida escolar, se pergunta quando vai usar aquele amontoado de equações matemáticas. Para a maioria das pessoas a resposta acaba sendo “nunca”, mesmo. Pelo menos em questão de utilização pessoal. No entanto, é bom que todos saibamos: nós podemos não enxergar a necessidade da matemática e suas ciências no dia a dia, mas ela está em todo lugar.
O empresário de sucesso — não importa se ele vende peças de vestuário ou tecnologia — tem plena consciência disso. Todos os sistemas eletrônicos que vemos e utilizamos, desde lojas virtuais ao pagamento com cartão de crédito, são frutos da matemática aplicada. Por muito tempo, os analistas se empenharam em estudar o passado através de estatísticas. Hoje, estuda-se o futuro. No mercado, a isso damos o nome de análise preditiva. Mas como ela funciona, afinal? Leia mais e descubra!
Com os constantes avanços tecnológicos, o número de dados cresce continuamente. Dados de consumidores, de transações, de informações — enfim, dados de toda sorte. Esses dados representam questões concretas sobre o momento em que são colhidos, definindo uma imagem de algo que já ocorreu. A artimanha da análise preditiva é uni-los, catalogá-los, estudá-los e, por fim, compreendê-los como um presságio do que virá a ocorrer com certo grau de certeza.
Não é nenhuma mágica, é apenas matemática. Claro que a confiabilidade dessa previsão depende da qualidade dos dados que serão utilizados pelo modelo preditivo; dados ruins, previsão ruim. Tudo isso pode parecer muito abstrato e complexo, mas é necessário que se entenda essa análise como uma ferramenta dos analistas para definir as diretrizes de ações futuras. Exemplificaremos para deixar mais claro.
O filme “O Homem que Mudou o Jogo” é um sucesso de Hollywood. Para quem não viu, o filme conta a história real de Billy Beane, gerente-geral de um time de basebol dos Estados Unidos. Billy Beane ficou famoso por tornar um time que passava por uma crise financeira em uma equipe competitiva. E o que isso tem a ver com o nosso tema? Pelo fato de que o método utilizado por Beane é um tipo de análise preditiva. Ele colheu dados estatísticos de diversos jogadores e, a partir daí, definiu qual seria o seu elenco para a temporada.
Nem sempre os jogadores mais famosos foram escolhidos, mas sim os que apresentavam os melhores números que, combinados entre si, resultavam em uma possibilidade maior de sucesso enquanto equipe. Claro que existiram céticos em relação a esse tipo de abordagem, mas o recorde de 20 vitórias seguidas de um time desacreditado é um bom cartão de visitas. Esse é um exemplo amplo, porém agora trataremos das vantagens da análise preditiva no varejo.
A coleta e análise dos dados de um comércio pode ter um resultado muito positivo no seu rendimento. Imagine seu e-commerce de varejo: através do tempo é possível notar que, em determinadas datas e horários, o número de acessos aumenta consideravelmente e, por vezes, o site fica instável, frustrando o cliente.
Se você ampliar a capacidade de tráfego e aperfeiçoar sua infraestrutura no momento certo, é muito provável que sua loja permaneça estável e as taxas de conversão aumentem sensivelmente. Outro exemplo é o controle de estoque: baseado nos dados do seu mercado torna-se mais simples saber quais produtos devem ser repostos e quais sairão menos, precisando de menor quantidade estocada.
Fica fácil perceber que as possibilidades criadas pela análise preditiva são inúmeras dentro do varejo: estudo da demanda futura, criação de campanhas com o enfoque correto, conhecimento do perfil dos seus clientes etc. É a matemática e a estatística a favor do sucesso.
É importante saber que a análise preditiva está em todo lugar. Quando você usa o cartão de crédito, por exemplo, é muito provável que os computadores da operadora estejam executando cálculos para saber se não existe nenhum tipo de fraude ocorrendo. Tudo isso com base nos dados e nas análises. Está ai a resposta de qual a utilidade da matemática para nossas vidas.
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