Engana-se quem pensa que tecnologias como os recursos de inteligência artificial (ou IA, para os mais íntimos) são conceitos futuristas. Na verdade, muitas empresas já usam a IA para análise de dados e obtêm bons resultados, como aumento nas vendas.
Isso porque as ferramentas desta categoria têm aplicação prática em diversos setores, desde o planejamento (com a previsão de demandas) até o atendimento ao cliente, o que faz com que sejam bastante úteis.
Posto isto, que tal aprender como usar a análise de dados com IA para alavancar as operações do seu negócio? É só seguir com a leitura e anotar todas as dicas que apresentamos no artigo a seguir!
O que é inteligência artificial, a IA?
A inteligência artificial (IA) é uma área da ciência da computação que trabalha com a criação de máquinas capazes de executar tarefas que, antes, eram exclusivas dos seres humanos. Por exemplo, encontrar padrões em um compilado de informações ou gerar textos a partir de um comando (que, quando falamos de IA, é chamado de prompt).
Para facilitar o entendimento, a IA consegue “imitar” a forma de pensar humana. Para tanto, os sistemas usam recursos como processamento de linguagem natural e análise de dados. Compreendeu?
E a realidade é que a inteligência artificial não é mais um conceito distante ou apenas visto em obras de ficção. Pelo contrário, a tecnologia está cada vez mais presente na rotina das empresas e mostra que veio para ficar.
Um dos principais usos é analisar dados (muitas vezes em tempo real). Veja como funciona e como essa aplicação pode ajudar as organizações a crescer!
Como funciona a IA para análise de dados?
A IA para análise de dados funciona por meio da adoção de uma ferramenta específica para este fim (apresentamos algumas opções no decorrer deste artigo). Essas plataformas analisam as informações e produzem os relatórios. Porém, para obter resultados precisos, é necessário seguir um passo a passo, que inclui:
- definir os objetivos (o que se deseja identificar ou prever);
- coletar e preparar os dados para análise (garantir a relevância e precisão das informações, além de assegurar quantidade suficiente para resultar em insights úteis);
- inserir os dados na ferramenta escolhida e observar os resultados.
Não se esqueça de aplicar as descobertas na rotina da empresa, certo? Veja a seguir os benefícios dessa prática!
Quais os benefícios da análise de dados com IA para as empresas?
O uso da análise de dados com IA costuma ser bastante benéfico para as empresas, pois:
- aumenta a velocidade da análise de dados;
- reduz os erros;
- orienta a tomada de decisões.
Veja mais detalhes logo abaixo!
1. Aumenta a velocidade da análise de dados
Um dos principais benefícios de usar IA para análise de dados é o ganho de velocidade. Para entender melhor, imagine ter que estudar informações de centenas (ou até milhares) de clientes a fim de identificar padrões que indiquem o comportamento de consumo deles.
Esse não seria um trabalho rápido, já que seria necessário fazer inúmeras comparações e compilar as descobertas. A IA, por outro lado, faz esse trabalho ao mesmo tempo, o que permite finalizar a análise mais rapidamente.
Como resultado, você consegue otimizar essa tarefa e poupa tempo e esforço da equipe, que fica com o trabalho de interpretar os relatórios e planejar o que fazer com os resultados.
2. Reduz os erros
Outro ponto positivo da IA para análise de dados é que esse método de análise é mais preciso. Isso porque as máquinas não se distraem nem se enganam ao ler centenas de linhas de informações.
Graças a essa característica, os relatórios que compilam as descobertas ficam mais precisos e, portanto, mais úteis para a organização, que pode confiar no que vê para realizar o planejamento. Aliás, esse benefício nos leva ao próximo ponto: a ajuda para tomar decisões.
3. Orienta a tomada de decisões
Ao receber relatórios em menos tempo (em alguns casos, em tempo real) e mais precisos, você — e a liderança da empresa como um todo — recebe uma ajuda extra para tomar decisões estratégicas.
Por exemplo, para definir o orçamento para o próximo ano com base nos dados financeiros do período anterior ou planejar o lançamento de um produto para uma época do ano em que há uma alta na demanda.
Para aproveitar esses benefícios, é preciso saber usar (e aproveitar bem) a IA para análise de dados. Para te ajudar, separamos a seguir 8 possíveis aplicações dessa tecnologia no dia a dia da sua empresa. Confira!
Como usar a IA para análise de dados? 8 aplicações úteis da tecnologia
É possível usar a IA para análise de dados em diversas tarefas, como estas 8:
- Identificar padrões de consumo;
- Prever tendências;
- Oferecer indicações personalizadas;
- Responder às dúvidas dos clientes;
- Analisar dados no Excel;
- Criar relatórios;
- Gerenciar o estoque;
- Identificar pontos de melhoria nos procedimentos internos.
Veja mais detalhes logo abaixo!
1. Identificar padrões de consumo
Um dos principais usos da IA para análise de dados é na identificação de padrões de consumo dos clientes de uma empresa. Essa aplicação permite que as ferramentas estudem os comportamentos dos consumidores.
O objetivo é descobrir em que época (ou período do mês) mais compram, qual é o gasto médio e até mesmo que tipo de produto procuram. Os dados resultantes ajudam no planejamento de ações de marketing, como anúncios e promoções que chamem mais atenção.
Extra: a tecnologia também permite identificar padrões que indiquem fraudes, o que ajuda a proteger as lojas online contra golpes nos pagamentos.
2. Prever tendências
Também é possível usar a análise de dados com IA para prever tendências de consumo, como a procura por certo produto com base no comportamento dos clientes online.
Isso porque a ferramenta percebe acontecimentos que se destacam do usual e apresenta uma projeção com base nesses padrões.
3. Oferecer indicações personalizadas
Sabia que a IA pode ajudar a personalizar as suas campanhas de marketing? O que acontece é que a análise de dados também permite identificar os gostos dos clientes, como preferência por roupas de determinado tamanho ou material.
Com essas informações em mãos, é possível programar o seu e-commerce (pode ser site ou aplicativo) e preparar e-mails e anúncios que apresentem indicações baseadas nessas preferências. O resultado é que as ações se tornam ainda mais precisas.
No mais, personalizar esse processo ajuda a melhorar a experiência dos clientes, que entendem a marca como capacitada o suficiente para atender suas necessidades, principalmente porque consegue prever o que eles precisam.
4. Responder às dúvidas dos clientes
A análise de dados com IA tem outra aplicação bastante útil na promoção da fidelização e retenção dos clientes: a criação de chatbots capazes de responder às dúvidas dos consumidores.
Esse processo acontece a partir do estudo do banco de dados da página (que contém informações sobre os serviços e/ou produtos, métodos de pagamento e interações anteriores com o público).
A partir daí, as ferramentas analisam as perguntas e geram respostas baseadas no histórico. O melhor de tudo é que os bots apresentam uma linguagem natural e humanizada, o que otimiza a experiência de atendimento.
5. Analisar dados no Excel
Outra aplicação bastante útil é a IA para análise de dados no Excel. Na prática, a tecnologia pode ser integrada ao software de criação de planilhas a fim de acessar (e estudar) as informações dos documentos.
A partir disso, basta adicionar sua questão, como qual o período de mais demanda de determinado produto, e deixar que a IA faça uma varredura no documento para encontrar a resposta e apresentá-la de forma visual.
6. Criar relatórios
Como já deixamos escapar em outras ocasiões ao longo deste artigo, a IA para análise de dados pode ser usada para criar relatórios que facilitam o entendimento dos insights.
Esses documentos podem conter imagens e gráficos para descrever e apresentar informações mais complexas. De qualquer forma, a geração é automática. Logo, você ganha tempo, que pode ser usado para estudar as descobertas com calma.
7. Gerenciar o estoque
O gerenciamento de estoque é parte essencial para a manutenção de qualquer negócio. Afinal, um depósito mal organizado e desatualizado afeta negativamente as vendas, uma vez que prejudica a experiência de compra.
Neste caso, a IA para análise de dados funciona como um suporte para a gestão do setor. A ferramenta pode, por exemplo, identificar quando é necessário fazer reposição, quais produtos estão há mais tempo do que o recomendado armazenados e até itens com mais procura.
8. Identificar pontos de melhoria nos procedimentos internos
Por fim, você pode pedir para a IA analisar os seus procedimentos internos (como tarefas do setor comercial ou do de Recursos Humanos, o RH) a fim de identificar pontos de melhoria.
Dessa forma, pode eliminar etapas desnecessárias nos processos diários, encontrar oportunidades para reduzir os gastos ou potencializar os resultados.
Incrível, concorda? Entretanto, o aproveitamento total da IA para análise de dados depende da escolha da ferramenta. Veja a seguir dicas de sistemas do tipo!
Quais as melhores ferramentas de IA para visualização de dados?
Antes de tudo, saiba que as ferramentas de IA para visualização de dados são os sistemas especialmente programados para analisar as informações coletadas. Esse processo serve para identificar padrões. Em seguida, os sistemas criam representações visuais com os insights para facilitar a leitura dos resultados.
Posto isto, algumas ferramentas de IA bastante úteis são:
- Tableau: fácil de usar e com suporte para linguagem natural (você pode “conversar” com o sistema). A ferramenta também conta com recursos para prever acontecimentos e integrações;
- Polymer: gera painéis automaticamente, oferece informações detalhadas para você não perder nenhum insight importante e visualização de vários tipos de gráficos;
- Domo: cria painéis interativos com as descobertas e você pode acessá-los em tempo real;
- Power BI: opção da Microsoft integrada ao Copilot (o assistente virtual com IA generativa) e integração completa com o sistema Microsoft (como o Excel e o Word);
- Sisence: permite criar painéis interativos, personalizáveis e fáceis de entender, com várias opções de gráficos e compartilhamento dos relatórios.
Para completar este guia, trouxemos dicas práticas que otimizam o uso da ferramenta de IA que você escolher e fazem com que a análise seja ainda mais precisa. Vamos conferir?
Dicas práticas para usar a IA para análise de dados com mais eficiência!
As melhores dicas para ter mais eficiência na aplicação da IA para análise de dados envolvem: escolha da melhor plataforma, preparação dos dados e interpretação dos resultados. Entenda melhor logo abaixo!
1. Selecione a ferramenta de IA certa
A escolha da ferramenta de IA é um dos passos mais importantes para conseguir aproveitar a tecnologia para analisar os dados, já que a qualidade da aplicação influencia diretamente os resultados.
Posto isto, certifique-se de procurar por softwares:
- robustos;
- escalonáveis;
- personalizáveis;
- fáceis de usar.
2. Prepare os dados para análise
A segunda dica é sempre preparar os dados antes de solicitar a análise. A intenção é fazer uma filtragem a fim de garantir a qualidade das informações, o que inclui:
- verificar as fontes;
- checar duplicações;
- verificar se estão completas;
- eliminar dados extras ou “defeituosos”.
3. Saiba interpretar os resultados
Por último, é preciso saber interpretar os resultados. Neste ponto, voltamos à primeira dica, uma vez que a melhor ferramenta oferece métodos de visualização simplificados para evitar confusões.
Em seguida, vem a parte mais importante: usar as descobertas para melhorar suas operações e potencializar os lucros do seu negócio. Por esse motivo, use de forma ativa os insights no seu planejamento.
E por falar em IA, temos uma última dica que pode ajudar a otimizar sua loja online: o GoDaddy Airo. A ferramenta usa inteligência artificial para criar logotipos originais, montar o site do zero e ainda planejar campanhas de e-mail marketing e SEO.
Para usar, basta comprar um domínio com a GoDaddy. Comece agora mesmo a sua pesquisa e veja como podemos ser úteis!
