Já há algum tempo, a análise preditiva tem sido assunto entre os gestores contemporâneos. É recente, porém, a aplicação prática dos conceitos na rotina dos negócios, principalmente na área de cobrança.
Uma coisa é fato: em um mercado cada vez mais competitivo, as empresas que se voltarem à análise de dados para estruturar decisões mais seguras certamente estarão à frente.
Se você busca mais informações sobre o assunto, encontrou o conteúdo certo! Neste post, você:
- Entenderá um pouco mais sobre o conceito de análise preditiva.
- Saberá por que ela é importante para a rotina financeira.
- Conhecerá quais são os benefícios de aplicá-la em sua operação cotidiana.
Pronto? Boa leitura e bom aprendizado!
O que é análise preditiva?
De forma direta (e com o perdão da aparente redundância), a aplicação da análise preditiva se dedica justamente a prever o futuro. Trata-se, então, de um esforço altamente concentrado para coletar e classificar dados, utilizando-os a fim de identificar tendências e, posteriormente, efetivar decisões estratégicas para o negócio.
Em essência, a análise preditiva requer uma série de ferramentas, tais como algoritmos e técnicas de machine learning, e objetiva a construção de modelos preditivos — os quais, por sua vez, avaliam as variáveis relevantes à saúde e à lucratividade da empresa.
Por fim, vale mencionar que a missão da análise preditiva é conferir mais segurança e convicção às decisões gerenciais, proporcionando às lideranças mais robustez nas informações que suportam as estratégias corporativas.
Por que a análise preditiva é importante na rotina financeira?
Para fazer frente a competitividade do mercado, os gestores precisam conhecer e implantar novas táticas. Na área financeira, essa necessidade é ainda mais evidente: de forma a garantir a viabilidade da operação, a tecnologia pode (e deve!) ser aplicada nas rotinas do setor.
Com utilização de métodos preditivos, a operação ganha recursos para, por exemplo, efetuar análise de crédito de clientes. Com isso, consegue tornar suas concessões mais críveis e convenientes — evitando uma taxa de inadimplência muito elevada.
Outra aplicação possível diz respeito à etapa de renegociação, facilitada pela disponibilidade de ferramentas capazes de centralizar e organizar dados, cruzando-os com o perfil de consumo e formatando planos mais atrativos e efetivos.
Quais são os benefícios da análise preditiva na área de cobrança?
Agora que você já entendeu um pouco mais sobre o conceito, é hora de vislumbrar, em detalhes, as vantagens de aplicar métodos de análise preditiva na atividade de cobrança.
Efetividade da análise de crédito
Valendo-se do Big Data e empregando as técnicas de análise preditiva, a equipe financeira se torna capaz de prever, com mais rigor e critério, o risco envolvido na concessão de crédito ao cliente. Por isso, as decisões geralmente são mais certeiras e conferem mais autonomia à organização, assegurando a saúde do fluxo de caixa.
Otimização de trabalho
Por sua vez, as equipes em questão são poupadas da alta carga de retrabalho a qual estariam submetidas caso a tecnologia de análise fosse suprimida das tarefas cotidianas. Dessa forma, o tempo pode ser alocado em atividades de alto valor agregado, contribuindo diretamente para a otimização de recursos e para a potencialização de performances.
Minimização de riscos
Toda empresa que se pretende competitiva deve trabalhar diariamente para diminuir os riscos operacionais do negócio. Nesse contexto, a ciência dos dados, junto com a tecnologia, é certamente uma importante aliada.
Ao dispor de métodos concretos para análise preditiva, o gestor age de forma a minimizar eventuais transtornos que, em maior ou menor grau, podem comprometer a sustentabilidade do negócio.
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Análise preditiva, Análise de crédito, Cobrança
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