Predictive Forecasting

Uma visão imparcial do futuro. Embora seja quase impossível prever o futuro, prever o desenvolvimento futuro do mercado e as necessidades dos clientes é um componente essencial da estratégia e do planejamento corporativo. Para enfrentar esse desafio, planejadores estratégicos, controllers financeiros e especialistas em Business Intelligence buscam as melhores ferramentas, técnicas e soluções para obter vantagem competitiva na previsão de negócios. O Predictive Forecasting pode ajudar a orientar uma empresa a crescer de forma mais lucrativa e a responder rapidamente às mudanças. A identificação e o processamento de dados relevantes são fundamentais para uma visão do futuro o mais imparcial possível.

O que é Predictive Forecasting?

Estratégias e custos de longo prazo podem ser planejados de forma mais eficaz com uma ferramenta específica: a previsão. As previsões podem ser usadas em finanças, marketing, recursos humanos e outros departamentos de uma empresa. As previsões são úteis para minimizar o risco de tomar decisões erradas que acabam custando caro para a organização. O Predictive Forecast é uma extensão da clássica previsão de negócios. Ele pode ser usado para encontrar novas relações causais com base em novos dados. Estes enriquecem o conjunto de dados disponível e fornecem uma saída de previsão melhor. O Predictive Forecasting pode ser continuamente aprimorado com cada conexão adicional entre os dados descobertos e utilizados.

Do padrão de dados à previsão

Uma previsão pode ser feita com métodos qualitativos e quantitativos. A abordagem qualitativa é geralmente baseada em pesquisas de clientes ou opiniões de especialistas do setor.

Na abordagem quantitativa, por exemplo na área de Planejamento e Análise Financeira (FP&A), dados históricos, análises em tempo real ou relações causais, ou “drivers de dados”, servem de base para reconhecer padrões de dados e fazer previsões. Para isso, são criados modelos baseados em algoritmos matemáticos e estatísticos ou com métodos modernos como aprendizado de máquina. Vários métodos também são usados, como agrupamento, análise de driver ou análise de regressão.

Forecasting versus Predictive Forecasting

 – Qual é a diferença?

Embora pareçam semelhantes, a previsão e a previsão preditiva são duas técnicas diferentes de solução de problemas.

Forecasting
Forecasting significa previsão e é uma técnica que prevê o valor futuro de dados selecionados observando tendências específicas. Isso pode ser feito por meio de previsão qualitativa, por exemplo, usando o conhecimento detalhado de um representante de vendas das contas de clientes, ou estabelecendo correlações quantitativas com outras variáveis ​​influentes. Idealmente, deve dar declarações sobre a atingibilidade das metas existentes e apontar a necessidade de ação dentro de uma empresa. Assim, a previsão complementa outros componentes do negócio, como o planejamento estratégico ou operacional.

Predictive Forecasting

Predictive Forecasting é uma extensão da previsão clássica. Ele considera uma infinidade de entradas, valores, tendências, ciclos e flutuações dos dados em diferentes áreas de negócios, a fim de fazer previsões. É uma abordagem poderosa e abrangente baseada em dados que pode ser usada para fornecer melhor suporte ao processo geral de planejamento corporativo e gerenciamento de desempenho corporativo.

Como a previsão preditiva pode impulsionar seus negócios

Embora as previsões sejam úteis para o desenvolvimento interno, a previsão preditiva também ajuda as empresas a gerar insights analíticos imparciais e abrangentes para apoiar a tomada de decisões aprimorada. Técnicas avançadas de previsão preditiva usam formas de inteligência artificial (IA), como aprendizado de máquina, para prever resultados mais detalhados e específicos, geralmente com probabilidade. Isso geralmente é feito visualizando uma grande quantidade de dados históricos e em tempo real para identificar padrões.

Por exemplo, o Predictive Forecasting pode ajudar a prever a receita da empresa para o próximo ano com base no desenvolvimento previsto de variáveis ​​específicas, como consultas de pesquisa, preços de concorrentes e eventos extraordinários. O impacto de cada driver pode ser analisado individualmente, auxiliando a empresa a entender melhor as tendências do mercado. O Predictive Forecasting é uma técnica de previsão automatizada que permite o ajuste contínuo das previsões para ajudar a empresa a identificar novas oportunidades e riscos antecipadamente e crescer com lucratividade.

Predictive Analytics

– uma prioridade para FP&A

Nas organizações de hoje, o papel do controle financeiro ou FP&A não é apenas fornecer insights financeiros para que os parceiros de negócios possam tomar melhores decisões, mas também liderar o caminho para um uso mais maduro da tecnologia de análise, incluindo análise preditiva para previsão de vendas.

Mover a curva de maturidade da análise de meramente descrever e relatar o passado para obter insights reais e prever o futuro é uma prioridade de curto prazo para muitos líderes financeiros.

Predictive Analytics para previsão de vendas

Um ótimo exemplo para criar valor real para os negócios com análise preditiva é a previsão preditiva para vendas. Uma previsão de vendas precisa é importante porque orienta muitas outras decisões de negócios. A previsão de vendas e o orçamento de vendas são as principais entradas para definir o orçamento financeiro geral da organização, incluindo alavancas operacionais, como incentivos de vendas, orçamentos de marketing, lançamentos de produtos, novas contratações e assim por diante.

No entanto, a previsão de vendas ainda é um processo demorado para os planejadores de vendas, que geralmente voltam para a boa e velha planilha do Excel ou outras ferramentas que geralmente fornecem análises e insights insuficientes para informar a previsão de vendas para o próximo trimestre, mês ou semana. A análise preditiva avançada pode ajudar a aliviar a carga dos planejadores de vendas, automatizando as previsões contínuas e fornecendo aos executivos mais transparência e suporte a decisões inteligentes para gerenciamento de desempenho empresarial.

Abordando a questão da confiança na análise preditiva

Uma das principais razões pelas quais as organizações ainda hesitam em implementar processos mais automatizados para previsão de vendas com análise preditiva é simplesmente a falta de confiança nos resultados gerados por máquinas.

Uma maneira de construir confiança e obter a adesão dos planejadores é tornar a qualidade das previsões altamente transparente para planejadores e gerentes. Há algumas maneiras de fazer isso. Nós da Jedox incluímos as seguintes funcionalidades no Jedox AIssisted™ Planning, o serviço de nuvem Jedox integrado para análise preditiva e inteligência artificial:

1. Um fator de qualidade, para que os planejadores possam avaliar de forma transparente qual previsão é a melhor para uso em sua previsão e podem selecionar automaticamente o melhor nível de hierarquia para a previsão
2. Uma comparação das vendas previstas e reais ao longo do tempo, juntamente com os limites superior e inferior para determinar a precisão da previsão e avaliá-la em relação aos resultados do planejamento manual

Com mais confiança e uma forma de o usuário avaliar a precisão das previsões, os planejadores começam a se sentir mais à vontade e confiam cada vez mais nas orientações e recomendações fornecidas pela análise preditiva. Isso pode levar a uma maior qualidade das previsões e um tempo de conclusão muito mais rápido, liberando tempo valioso e permitindo uma maior frequência de previsões contínuas ou até mesmo um sistema de previsão contínua. O gerenciamento de vendas ganha níveis mais altos de transparência e capacidade de reconhecer vieses ou riscos comparando a recomendação gerada por máquina para a melhor previsão com a opinião de especialistas humanos.

Transformando a previsão digitalizando a experiência humana

O objetivo final da análise preditiva para previsão de vendas é automatizar totalmente o processo de previsão e permitir a previsão contínua com dados em tempo real. Isso é feito capturando e digitalizando a experiência humana, essencialmente ensinando um sistema de computador a “pensar” como um planejador de vendas humano. Esse conhecimento é então enriquecido com dados relevantes adicionais de dentro e de fora da organização.

É claro que a preparação inicial dos dados leva tempo, pois o impacto de várias fontes e direcionadores de dados, como informações competitivas, desenvolvimentos e tendências do mercado, deve ser analisado e integrado ao modelo. Mas uma vez que o empreendimento produz previsões contínuas automatizadas de alta qualidade que podem ser compartilhadas perfeitamente em toda a empresa, FP&A, planejadores de vendas e gerenciamento de vendas terão dado um passo significativo em direção à transformação digital.

O negócio estará mais bem equipado para detectar sinais de alerta precoces ou alavancar novas oportunidades. Agora, a FP&A e seus parceiros de negócios podem gastar menos tempo em tarefas de baixo valor e mais tempo em simulações que preparam os negócios para o futuro e aumentam a agilidade e a adaptabilidade dos negócios.

Fonte: https://www.jedox.com/en/blog/predictive-forecasting/