Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8.3%

Variação mensal 11.0%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 7.4%

Variação mensal 7.3%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 39.8%

Percentual no mês 38.7%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 56.7%

Percentual no mês 57.2%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio (R$) 1321.18

Pontualidade do pagamento 77.7%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio (R$) 406.18

Pontualidade do pagamento 83.6%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio (R$) 406.18

Pontualidade do pagamento 83.6%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio (R$) 268.83

Pontualidade do pagamento 93.9%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhares) 3.47

No mês (em milhares) 1.11

Empresas | Inadimplência

Percentual das empresas ativas 32.8%

No mês (em milhões) 7.7

MPEs | Inadimplência

- 0.0

No mês (em milhões) 7.3

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 47.8%

No mês (em milhões) 77.9

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 4.8%

Variação mensal -0.8%

Falência Requerida

Acumulado no ano 236.0

No mês 61.0

Recuperação Judicial Requerida

Acumulado no ano 638.0

No mês 167.0

Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8.3%

Variação mensal 11.0%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 7.4%

Variação mensal 7.3%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 39.8%

Percentual no mês 38.7%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 56.7%

Percentual no mês 57.2%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio (R$) 1321.18

Pontualidade do pagamento 77.7%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio (R$) 406.18

Pontualidade do pagamento 83.6%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio (R$) 406.18

Pontualidade do pagamento 83.6%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio (R$) 268.83

Pontualidade do pagamento 93.9%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhares) 3.47

No mês (em milhares) 1.11

Empresas | Inadimplência

Percentual das empresas ativas 32.8%

No mês (em milhões) 7.7

MPEs | Inadimplência

- 0.0

No mês (em milhões) 7.3

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 47.8%

No mês (em milhões) 77.9

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 4.8%

Variação mensal -0.8%

Falência Requerida

Acumulado no ano 236.0

No mês 61.0

Recuperação Judicial Requerida

Acumulado no ano 638.0

No mês 167.0

Empreendedorismo

Como modelos preditivos podem ajudar a alavancar os negócios?

O uso inteligente de dados é essencial para manter a empresa competitiva e alavancar negócios. Saiba mais sobre isso!

Como modelos preditivos podem ajudar a alavancar os negócios?

Fazer uma gestão estratégica exige estar por dentro das tendências e ferramentas para alavancar negócios em direção ao crescimento contínuo. Nesse sentido, o conceito de modelos preditivos é algo que não pode ficar de fora do radar de empresários que estão sempre em busca de formas de inovar e usar a tecnologia a seu favor. Neste post, vamos mostrar o que são os modelos preditivos, como podem ajudar nos negócios, quais são as áreas em que o conceito pode ser implantado e, ainda, como fazer essa implementação na sua empresa. Entenda como modelos preditivos podem ajudar a alavancar os negócios!

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O que são modelos preditivos?

Combinando conceitos de ciências de dados e inteligência de mercado, os modelos preditivos consistem, basicamente, em funções matemáticas aplicadas a dados possibilitando a identificação de padrões ocultos no comportamento dos consumidores e a consequente previsão do que poderá ocorrer no futuro. Há os modelos preditivos supervisionados, em que as informações de entradas e de saída são apresentadas juntas. Ou seja, as funções matemáticas são aplicadas de forma que seja possível fazer um mapeamento de dados para identificar padrões entre as entradas e as saídas. As redes neurais, sistemas de computação que simulam o funcionamento dos neurônios humanos, exemplificam os modelos preditivos supervisionados. Já os modelos preditivos não supervisionados recebem apenas as informações de entrada. Seu objetivo é fazer a relação entre os dados apresentados. Uma técnica que exemplifica os modelos não supervisionados é a clusterização, também chamado de análise de agrupamento de dados. É importante ter em mente que os modelos preditivos só podem ser aplicados quando há um volume considerável de dados para análise e, ainda, que a escolha do modelo preditivo a ser utilizado depende das informações disponíveis (caso só seja possível usar o dados de entrada, por exemplo, é preciso seguir com o modelo não supervisionado).

Como os modelos preditivos podem alavancar negócios?

Agora que você já sabe o que são modelos preditivos e como funcionam, confira alguns benefícios de usar a estratégia na gestão do negócios.

Apoio na tomada de decisão

Uma das grandes vantagens de investir em modelos preditivos para alavancar negócios é ter um apoio confiável na tomada de decisões da empresa. Afinal, com o apoio da análise de dados é possível ter mais segurança ao mudar processos ou trocar a estratégia.

Análise do comportamento de consumidores

Modelos preditivos apoiam as empresas também na análise dos comportamentos de seus consumidores. Uma e-commerce que identifica que grande parte de seus consumidores coloca itens no carrinho, mas não conclui a compra pode analisar mais a fundo o que leva os clientes a adotar esse comportamento.

Redução de custos

Ao usar a análise de dados para prever, entre outros pontos, o comportamento dos clientes há, consequentemente, a redução de custos. Afinal, com informações consistentes e confiáveis é possível revisar processos e mudar aqueles que não funcionam mais.

Melhor gestão de clientes

Investir em modelos preditivos e realizar na sua empresa conceitos como Machine Learning e Big Data é uma forma de melhorar a gestão dos clientes e, até mesmo, identificar os consumidores que sua empresa deve se esforçar para reter.

Quais são as áreas de negócio para implantar modelos preditivos?

Os modelos preditivos podem ser aplicados em diferentes áreas de negócio, como vendas, marketing, gestão de pessoas e finanças. Veja alguns exemplos!

Vendas

Ao usar modelos preditivos na área comercial é possível, por exemplo, prever qual é a demanda por produto ou serviço, além de determinar quais itens deve-se ou não manter no estoque. Investir no uso da análise aprofundada de dados ajuda também no planejamento de eventos promocionais, no desenvolvimento de estratégias de fidelização e na identificação de possíveis oportunidades para a ampliação das vendas.

Marketing

Usar modelos preditivos no marketing auxilia a identificar um possível público-alvo para um produto ou serviço e, até mesmo, saber quais são os melhores horários/dias da semana para enviar comunicações, como e-mails, para os clientes. O uso da estratégia também possibilita a identificação de ações dos usuários do site ou e-commerce, melhorando a tomada de decisões.

Gestão de pessoas

A análise preditiva também apoia a gestão organizacional como um todo, sendo especialmente eficaz na área de recursos humanos. O cruzamento e a análise de dados pode ajudar, por exemplo, a empresa a encontrar o candidato ideal para determinada vaga, além de poder auxiliar os processos internos de seleção e promoção.

Finanças

Investir no uso de modelos preditivos ajuda a prevenir possíveis fraudes e golpes, além de otimizar a gestão financeira. A organização de dados e sua posterior análise também apoia tomada de decisões na área de finanças, orientando a empresa na hora de fazer cortes de custos e auxiliando os gestores a decidir as áreas que farão mais investimentos.

 Como implementar o uso de modelos preditivos na sua empresa?

Empresas de todos os portes podem ser beneficiar do uso de modelos preditivos. Para implementar a estratégia na empresa, é essencial seguir alguns passos, como definir objetivos e métricas. Confira o passo a passo para implementar o uso de modelos preditivos na sua empresa:

  • defina os objetivos com a utilização de modelos preditivos;
  • colete e agrupe os dados que serão analisados;
  • defina as métricas que serão utilizadas;
  • contrate profissionais especializados em modelos preditivos;
  • escolhe, analise e desenvolva as metodologias que serão usadas.

Para fazer sua empresa crescer e alavancar os negócios, é essencial acompanhar tendências de mercado e buscar formas de aplicá-las ao seu negócio. Investir em modelos preditivos é uma forma de usar a tecnologia e suas ferramentas a favor da sua empresa, o que torna a tomada de decisões mais consistente. Aposte no uso da análise preditiva para otimizar diferentes áreas do negócio, de vendas a marketing, passando por recursos humanos e finanças. Gostou deste conteúdo sobre como alavancar negócios com o apoio de modelos preditivos? Então compartilhe este post nas suas redes sociais para aumentar seu alcance!

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