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Seja para uma empresa ou para um empreendedor, os dados podem contar inúmeras histórias sobre vendas, comportamento dos clientes, marketing, inventário e produtos. Com essas informações, você pode tomar melhores decisões sobre o que fazer em seguida, onde mudar uma estratégia e como atender melhor os clientes. Mas, para isso, você precisa analisar muitas informações, o que toma muito tempo.
A tecnologia evoluiu bastante na gestão manual dos dados e na narração de histórias, inclusive a análise com inteligência artificial (IA). Análise de dados com IA é um conjunto amplo de soluções para os usuários entenderem um conjunto específico de dados. Assim como outras ferramentas e recursos de processamento de dados, a análise com IA visa a orientar os usuários para tomarem medidas práticas.
Este guia detalha o que você precisa saber sobre a análise de dados com IA, incluindo alguns as vantagens e os desafios dessas ferramentas; como elas diferem da análise de dados tradicional; e como usá-las.
O que é análise de IA?
Análise de dados com IA é um conjunto de análises que usa inteligência artificial para extrair e processar os dados. Ela emprega sistemas como aprendizagem de máquina (ML), processamento de linguagem natural (PNL) e técnicas e estratégias específicas de mineração de dados para coletar e processar as informações mais rápido do que um ser humano faria.
A análise de dados com IA é serve principalmente para lidar com um enorme volume de dados. Ela filtra os dados (como as informações das vendas aos clientes) e transforma as previsões e análises em um modelo, gráfico ou planilha, organizado com todas as informações relevantes.
Como funciona a análise de IA?
A análise de dados com IA funciona de forma relativamente semelhante a qualquer outra técnica de coleta e processamento de dados. A diferença é que ela é mais rápida e pode prever e classificar as informações, devido à IA.
Para usar a análise de dados com IA, você precisa dos dados brutos disponíveis para processamento e traçar um resultado final. Um pequeno empresário, por exemplo, precisa saber o desempenho do marketing de anúncios pagos. Ele precisa organizar esses dados um pouco antes de passar as informações à ferramenta de análise de dados com IA. Assim como nas outras ferramentas de IA, você também precisa passar uma tarefa ou instruções para ela saber o que fazer com os dados fornecidos.
Quando isso for concluído e as informações estiverem no sistema, a ferramenta processa tudo e identifica padrões ou previsões que venham a ser úteis para consulta.
Análise de dados com IA x ferramentas tradicionais de análise de dados
Tanto a análise de dados tradicional quanto a análise de dados com IA usam tecnologia para entenderem melhor um conjunto específico de dados. O que distingue a análise tradicional da análise com IA são os dados usados: em tempo real ou antigos. Considere também as seguintes outras diferenças entre as duas estratégias.
Previsão: na análise tradicional, os dados antigos são frequentemente usados para criar modelos futuros. Em vez de basear as previsões em informações antigas, a análise de dados com IA usa dados e algoritmos atuais para prever qualquer coisa, desde o comportamento do cliente até as mudanças no mercado.
Insights: os dados tradicionais usam informações antigas (do trimestre do ano anterior, por exemplo) para traçar a possível situação atual. Já a análise de dados com IA usa dados em tempo real, de modo que você toma decisões mais rápidas e imediatas.
Tamanho: a análise de dados com IA é flexível e pode lidar com um grande volume de informações. As estratégias tradicionais geralmente não fazem isso, fora que, mesmo usando tecnologia para processar e apresentar os dados, a intervenção humana pode retardar o processo.
Automação: é um dos fatores essenciais na IA. A análise tradicional exige intervenção humana para concluir as tarefas. Já a análise com IA pode automatizar muitas tarefas, o que reduz o investimento em mão de obra ou a duração da tarefa.
Quais são os diferentes tipos de análise de dados com IA?
Para que a IA funcione bem em qualquer função, você precisa passar a ela uma tarefa muito específica. Para ser eficaz, a IA precisa de parâmetros claros. São três os tipos de análise de dados com IA que você pode usar: descritiva, preditiva e prescritiva.
1. Descritiva
A IA descritiva serve para entender o que os dados anteriores dizem sobre tendências históricas. Ela é boa para compilar os números das vendas já feitas e saber onde você superou ou ficou aquém das metas.
Esse tipo de IA pega uma informação que você coletou e junta pontos de dados semelhantes para identificar padrões.
2. Preditiva
Essencial na previsão, a IA preditiva depende de dados para gerar novos modelos e histórias sobre o que pode acontecer a seguir. No entanto, os algoritmos podem identificar novos eventos ou possibilidades com base nas tendências que a tecnologia encontra e produz.
Esse tipo de IA é incrivelmente útil para entender melhor o comportamento de compra dos clientes, principalmente ao direcionar aqueles que provavelmente serão compradores recorrentes.
3. Prescritiva
A IA prescritiva informa o possível resultado com base no conjunto de dados. Em vez de apenas prever, como é no outro tipo de IA, a IA prescritiva usa dados antigos e em tempo real para sugerir a melhor ação ou opção possível com base no que ela prevê.
Os apps de GPS já fazem isso para sugerir as melhores rotas. No caso do eCommerce, ela é útil para avaliar a produtividade ou as estratégias no atendimento aos clientes ou mesmo nos planos de marketing e de vendas.
Como pequenas empresas e empreendedores podem usar essas ferramentas
Para pequenas empresas e empreendedores, a análise de dados com IA mostra o desempenho da empresa; o que talvez precise mudar para atingir as metas; e quaisquer previsões úteis para o empresário já se preparar.
Comportamento do cliente e insights: conhecendo o comportamento e as tendências de compra, você pode atender melhor os clientes e otimizar as conversões e vendas. Use os dados e as tendências da análise de dados com IA para entender os hábitos de compra deles, como quando eles gastam e o histórico de compras, para traçar ideias de pacotes de produtos ou saber o período ideal para divulgar algo. Analise o tráfego do site para identificar os produtos ou tópicos mais procurados.
Gestão do inventário: a análise de dados com IA é muito boa para você controlar a disponibilidade dos seus produtos. No planejamento, principalmente se você vende mais durante os picos de compras, como o fim do ano, a análise de dados com IA é útil para você preparar o inventário e não acabar com estoque demais ou de menos.
Site: a análise de dados com IA ajuda na otimização da sua loja on-line. A IA pode analisar o tráfego do site para ilustrar rapidamente como os clientes navegam, como para onde vão, quanto tempo ficam em uma página e em que ponto saem. Com os dados extraídos dessa análise, é possível até criar textos melhores e mais interessantes no site se você descobrir que os visitantes estão ignorando certos botões ou saindo rapidamente de uma página.
Benefícios e desafios da análise de IA
A IA é uma tecnologia estabelecida e emergente, com novos avanços e iterações constantemente disponíveis. Há muitos exemplos de IA funcionando bem em muitas das nossas demandas diárias. Ela beneficia pequenos empresários e empreendedores de todos os ramos, pois automatiza e simplifica tarefas para liberar tempo para outras. No entanto, o uso da IA envolve uma série de desafios ou riscos, e é importante conhecer os dois lados.
Vantagens da análise de dados com IA
A maioria das vantagens da IA na análise de dados foca a eficiência — seja de tempo, de resultados ou de finanças.
Velocidade: a IA é rápida; ela pega uma quantidade incrível de dados, processa e apresenta as descobertas dentro de um prazo que uma pessoa não conseguiria.
Eficiência: sendo rápida em analisar um grande volume de dados, a IA também é mais eficiente nos negócios em geral. A finalidade dela é liberar tempo rapidamente — inclusive para quem normalmente faria a análise de dados para você —, além de identificar lacunas e recomendar melhorias.
Economia: a análise de dados com IA pode ser uma ferramenta para economizar os custos. Seja ao automatizar tarefas, reduzir as taxas de serviço ou identificar de lacunas e desperdícios nos dados que ela processa, a IA é uma boa forma de achar meios de economizar dinheiro.
Desafios da análise de dados de IA
As preocupações com o uso da IA na análise dos dados é como ocorre com as ferramentas de IA em geral, envolvendo a precisão e o potencial de nuances perdidas.
Viés: a IA não entende de nuances como nós. Se os dados forem tendenciosos de alguma forma, a IA refletirá isso. Por isso, é importante ter uma pessoa para organizar e conferir todos os dados e resultados.
Precisão: a IA também usa dados imprecisos, o que pode deixar erros nos resultados. Sempre revise as instruções ou o tipo de análise de dados com IA que você usa, além do resultado desejado e da precisão dos dados.
Ética: há muitas considerações éticas em relação à IA. É normal uma ferramenta de IA ser treinada com dados incompletos, imprecisos ou tendenciosos. Com um enorme volume de dados sendo inseridos na ferramenta de IA, há também riscos legais e de segurança, principalmente quanto às informações dos clientes. Use sempre ferramentas de qualidade, confira a precisão e proteja seus dados.