Como uma plataforma de Analytics melhora os processos empresariais?

Uma empresa que não implementou uma plataforma Analytics na sua rotina deixará de aproveitar de um grande número de vantagens que contribuem para o crescimento da sua empresa. Essa tecnologia já se tornou padrão na rotina corporativa, sendo utilizada por administradores de organizações de variados ramos e portes.

Na prática, os gestores adotam uma tecnologia que aplica a análise de dados (Data Analytics) no campo prático. Porém, para garantir que o negócio aproveite das vantagens, é importante ler este conteúdo para conhecer exatamente o que é o Analytics, suas funções, como ele traz maior eficiência para os procedimentos corporativos, como fazer a escolha correta e os diferenciais do Scala Analytics!

O que é uma plataforma de Analytics?

Entenda que Analytics significa “análise” em português se trata de um campo de estudo que usa a estatística, matemática e outros campos para encontrar padrões de dados em estratégias. Uma plataforma de Analytics é uma tecnologia que tem como objetivo principal coletar informações relevantes ao negócio, estuda os dados e gera insights que serão úteis aos gestores.

Os dados coletados podem ser obtidos de métricas, pesquisas, feedbacks, entre outras fontes. Além disso, as operações de análise podem ser aplicadas em diferentes áreas da empresa, como na contabilidade, marketing, Recursos Humanos (RH), administração, entre outros.

Quais as funções?

De forma geral, há vários tipos de análises que realizadas pelas soluções de Analytics auxiliam na construção de uma jornada de dados com eficiência, precisão e praticidade para a empresa. Entenda quais são eles e suas respectivas funções:

  • descritiva: essa é uma atividade que sumariza os dados coletados pela solução. Seu objetivo é fazer com que os gestores vejam o que acontece na empresa em tempo real;
  • prescritiva: considerada a mais complexa, ela verifica as consequências das ações tomadas pela empresa;
  • preditiva: usa o Machine Learning e algoritmos para categorizar os dados, antecipar acontecimentos no mercado e fazer projeções para organizações.

Como traz eficiência para os processos empresariais?

Com a plataforma de Analytics você observará impactantes ganhos nos processos empresariais. Isso acontece porque os gestores terão uma visão mais ampla da empresa e tomarão decisões mais vantajosas de forma mais rápida.

Por exemplo, com a análise prescritiva você poderá verificar a eficiência dos procedimentos da empresa, identificar problemas e aplicar as correções necessárias, diminuindo custos e desperdícios — tanto de recursos como de tempo. Outro exemplo é a análise preditiva que você pode antecipar situações e se adaptar aos eventos futuros.

Apenas compilar os números não basta, é relevante atentar para algumas questões que você deve ter em mente ao analisar os dados apresentados pela plataforma.

Um dos cuidados necessários é conhecer muito bem sua empresa, assim você conseguirá entender como os dados transcrevem os acontecimentos reais na rotina da empresa. Outro cuidado é alinhar os líderes para um mesmo objetivo, que será aumento da eficiência corporativa, assim, eles utilizarão os dados em busca de resultados

Quais os seus benefícios?

A empresa aproveitará de muitos benefícios quando implementar uma plataforma de Analytics. Esses ganhos serão um grande diferencial para alavancar seu desenvolvimento. Nos tópicos seguintes, trouxemos alguns exemplos deles.

Torna o processo de tomada de decisão mais acertado

Data Analytics é uma ferramenta útil para descobrir lacunas, gerar insights e identificar oportunidades de mercado. Os gestores não tomarão mais decisões com base em suposições ou intuições, mas sim a partir de relatórios que usam dados concretos, reais e imparciais, o que significa que os relatórios serão mais transparentes.

Atua em diferentes contextos

Uma plataforma de Data Analytics tem várias finalidades e podem ser aplicadas em um grande número de contextos, como:

  • encontrar oportunidades de negócio, seja para encontrar melhores fornecedores ou atender novos públicos;
  • prever cenários futuros, identificando quais eventos são prováveis de ocorrerem;
  • traçar novos objetivos que poderão dar um novo rumo para o futuro do negócio;
  • conhecer o comportamento dos usuários, do público e dos clientes.

Traz mais segurança de dados

A análise de dados pode ser usada para encontrar falhas e vulnerabilidades da segurança da informação. Ao corrigi-las, você consegue minimizar as chances do sucesso de ciberataques, evitando que dados sejam roubados, vazados, perdidos, editados ou acessados por pessoas não autorizadas.

Potencializa a definição das estratégias

Seus planejamentos se tornarão mais completos e você conseguirá implantar uma cultura data driven, já que todas as informações que serão usadas para criá-lo serão reais. No entanto, uma boa plataforma também gera relatórios, gráficos e insights em tempo real, o que significa que você pode verificar se os resultados serão alcançados.

Como escolher a plataforma de Analytics ideal?

Há diversas plataformas de Analytics disponíveis no mercado, cada uma tem suas próprias características e nem todas poderão atender suas demandas, o que torna fundamental que você analise determinadas qualidades para ter a certeza de que você está adotando a ideal para sua empresa.

Também é necessário fazer algumas análises em relação ao fornecedor da tecnologia, assim, você saberá que está firmando uma parceria com uma empresa que preza pelo desenvolvimento da sua empresa.

Entre os principais critérios que devem ser considerados estão:

  • personalização: os projetos devem seguir um padrão, mas serem desenvolvidos e orientados para as necessidades específicas do seu negócio;
  • atendimento: entre em contato com a empresa que será contratada e para testar a qualidade do atendimento, o contato deve ser rápido, cordial e o atendente deve buscar solucionar as dúvidas no primeiro contato;
  • robustez da tecnologia: é importante que a tecnologia seja ampla, tenha diferentes módulos e funcionalidades;
  • experiência do parceiro: uma empresa com anos de mercado mostra que ela consegue agradar seus clientes a longo prazo;
  • especialidade: prefira um parceiro especialista em Analytics, bem como tecnologias de processos, integração e cloud.

Quais os diferenciais da Scala Analytics Platform?

A Scala é uma empresa com 32 anos de expertise no mercado que se destaca em todos os critérios listados anteriormente. Com o objetivo de maximizar os resultados de seus clientes, ela oferece a Scala Analytics Platform, que traz vários módulos que garantem alta performance, eficiência na estruturação de dados e o melhor custo-benefício. Confira-os:

  • Data Scraper: envolve diversos recursos, como monitoramento de preços de concorrentes, comparação de preços do mercado, acompanhamento de taxas e pagamentos, informações dos aplicativos, sites e mais;
  • Data Ingestion: diferentes formas que dados são coletados e manipulados para uso ou armazenamento;
  • Data Quality: mensura quão bem um conjunto de dados é adequado para servir um propósito específico, sendo usados critérios como integridade, consistência, pontualidade, precisão, validade, entre outros;
  • Data Store: é a forma que os dados são guardados, fazendo com que eles sejam acessados com velocidade e facilidade;
  • Reports: são relatórios, métricas, conclusões, análises e recomendações úteis para a empresa;
  • Business insights: fornece informações para solucionar desafios da empresa e tornar a gestão dos negócios mais estratégica.

Com uma boa plataforma Analytics, você conseguirá fazer com que o negócio sobreviva e se adapte ao mercado, mas também encontrará as melhores decisões — de forma ágil e acertada — para aperfeiçoar os processos empresariais da sua empresa.

Ainda há muitos recursos, funções e diferenciais da tecnologia oferecida pela Scala, por isso acesse e conheça já mais sobre a Scala Analytics Platform!


5 V's da Big Data: quais são e como colocá-los em prática?

Nos últimos anos, o campo da data science ganhou muita atenção no mercado. Com tantas informações a serem interpretadas, mais do que nunca, as empresas reconhecem a importância das análises estatísticas para alavancagem de seus resultados. Por isso, desenvolvemos este post exclusivo no tema. 

Afinal de contas, você sabe quais são os 5 V’s da Big Data? É justamente isso que você descobrirá nesta leitura. Aqui, você entenderá um pouco mais sobre essa tecnologia e sua importância para as empresas, além de conhecer as principais aplicações desse conceito na prática. Então, não perca tempo e acompanhe!

O que é Big Data e qual sua importância para as empresas?

A Big Data é uma área tecnológica que trabalha com a coleta, manuseio e interpretação de grandes quantidades de dados. Para quem trabalha com tecnologia, é evidente a importância dessa área para o futuro do mercado, pois oferece um diferencial gigantesco para as empresas que apostam nessas ferramentas.

Hoje em dia, já existem aplicações de Big Data para um grande número de atividades no mercado, seja a sua empresa um negócio B2B, B2C, B2E ou afins. Inclusive, é uma tecnologia tão útil e tão vasta que já oferece soluções para empresas de todos os tamanhos, sejam pequenas e médias, até grandes corporações. 

Em nossa visão, a Big Data é importante justamente por vivermos na era dos dados. Hoje, tudo que fazemos no ambiente digital e presencial é convertido em informações digitalizadas, que podem ser coletadas, organizadas e interpretadas de modo a oferecer insights importantes sobre a sua atuação no mercado. 

Hoje, absolutamente tudo pode ser coletado e agregado a um banco de dados — o que você consome nas redes sociais, o que você compra nos e-commerce, o trajeto que você faz no cotidiano, a forma como você interage com anúncios e diferentes mensagens, e até mesmo as suas informações de saúde e biometria. 

É por conta disso, em um mundo cada vez mais data driven, que as empresas reconhecem a importância de investir e colher os benefícios da análise, engenharia e ciência de dados. Seja para aumentar as vendas, garantir a retenção de clientes ou aprimorar a sua abordagem gerencial, a Big Data tem uma solução para isso. 

Quais os 5 V’s da Big Data?

Velocidade, volume, variedade, veracidade e valor. Em nossa visão, esses são os 5 V’s da Big Data, que nada mais são do que pilares fundamentais para a criação de novas tecnologias e soluções nessa área. Abaixo, esclarecemos cada um desses pontos em detalhes. Acompanhe!

1. Velocidade

A primeira característica é a velocidade de coleta, organização e análise dos dados. Aqui, falamos de volumes colossais, como terabytes e petabytes de informação, e essas soluções são capazes de organizar esses grandes reservatórios de dados, eliminar os ruídos e trazer ordem e lógica a esse caos de informação e aleatoriedade.

2. Volume

Em segundo, destacamos o volume informacional. A depender da empresa e da aplicação da tecnologia, o volume de informações coletadas é colossal. Por conta disso, essas soluções se destacam por sua robustez e confiabilidade, justamente por serem capazes de ingerir tamanha quantidade de informação em tempo real.

3. Variedade

As informações podem ser coletadas em dois diferentes tipos: os dados estruturados e os não estruturados. Enquanto o primeiro é uma ingestão organizada, como planilhas e arquivos CSV ou XLSX, o segundo consiste em dados nos mais variados formatos, como conteúdos de mídia como áudios, imagens, vídeos, textos e afins. 

4. Veracidade

O objetivo da Big Data é encontrar ordem e lógica em meio a aleatoriedade de um grande banco de dados. É por isso que boas soluções de analytics se destacam pela capacidade de minimizar esses ruídos, identificando excessos, redundâncias e equívocos, e auxiliando na limpeza e na confiabilidade do dataset final.

5. Valor

Por fim, o valor e o retorno dessas soluções para a sua gestão. A Big Data é uma tecnologia que estimula a descoberta de insights e abordagens para a sua operação. Negligenciar essas informações e ignorar o diferencial oferecido pela tecnologia é o mesmo que negligenciar o investimento realizado nessas ferramentas. 

Quais as principais aplicações de Big Data?

Para encerrar, vale destacar um último "V" da Big Data, o vínculo. Apesar da ingestão de dados admitir muitas informações aleatórias, é função, também, dessas ferramentas e dos analistas encontrar a correlação nos dados, garantindo um data set coeso, limpo e estrategicamente importante para a sua tomada de decisão.

Agora sim, vamos destacar alguns exemplos dessa solução no mercado. Um setor que utiliza muito esse conceito é o campo da securitização. Grandes seguradoras estudam grandes bancos de dados, incluindo incidência de acidentes e mapas criminais, para assim, derivar a melhor relação de risco e retorno para a precificação das apólices.

A mesma abordagem é utilizada no mercado financeiro, onde o cálculo e a gestão de riscos são partes críticas na concessão de créditos. No entanto, vale falar sobre aplicações na ampla economia, sobretudo nas PMEs, as pequenas e médias empresas.

Afinal de contas, muitos gestores mais antenados em tendências e tecnologias já utilizam de soluções de Big Data e Inteligência Artificial para duas necessidades nos supermercados e varejos, que é a precificação dos produtos e o controle de estoque.

Em EPPs de crédito pessoal, a Big Data também é utilizada, juntamente das informações dos bureaus de crédito, para definir a relação de risco na oferta de empréstimos para novos usuários.

No setor da saúde, a ingestão de dados biométricos, como os coletados por smartwatches e outros dispositivos vestíveis, também já é utilizado no trabalho de diagnóstico e acompanhamento de quadros clínicos, sobretudo em países com uma malha tecnológica mais moderna, como os Estados Unidos, o Canadá, e mais recentemente, o Brasil.

Para quem é varejista digital, a Big Data também está à disposição, em ferramentas que qualificam a elaboração de anúncios e publicidades, orientando os melhores períodos, palavras-chaves e estratégias para a veiculação de campanhas nas redes sociais.

Em essência, a aplicação de Big Data no mercado é praticamente infinita e, felizmente, só estamos no começo dessa jornada.

Agora que você conhece os 5 V's da Big Data, aproveite para garantir a sua atualização neste e em outros temas importantes para a sua gestão. Para isso, é simples — basta curtir e seguir a nossa página oficial no LinkedIn!


Soluções de analytics personalizadas: por que investir?

Soluções de analytics são indispensáveis para toda empresa que pretende se inserir no movimento de Transformação Digital (TD). A propósito, segundo o Mapa da Transformação Digital, da Gartner, 53% das empresas não estão devidamente preparadas para transformar-se digitalmente.

Dessa forma, a maior parte dos negócios perde as oportunidades que só quem aderiu à TD pode aproveitar. Porém, sempre é hora de se recuperar, desde que os primeiros passos sejam dados. E um deles é ler este conteúdo, no qual vamos nos aprofundar no universo da análise de dados para entender como ela impacta um negócio. Acompanhe!

O que é uma solução em analytics?

Uma solução em analytics consiste na implementação de rotinas, sistemas e softwares — às vezes hardwares — que permitam coletar e tratar dados.

O objetivo é fazer com que informação em estado bruto, uma vez combinada com outras fontes de dados, gere insights que possam orientar processos decisórios, entre outros usos. Assim, a empresa é capaz de aproveitar as informações conforme o conceito de Big Data, segundo o qual a internet é um imenso repositório de dados a ser explorado.

Vale destacar aqui o estudo Data Never Sleeps, que traz revelações impressionantes sobre a geração de dados na web. Você sabia, por exemplo, que algumas plataformas de delivery recebem, por minuto, mais de 500 pedidos? As soluções em analytics servem justamente para usar dados como esse a favor de sua empresa e gerar informações estratégicas de qualidade.

Que motivos uma empresa tem para investir em soluções personalizadas de analytics?

Evidentemente, não há como avançar na Transformação Digital quando não se considera seriamente a tecnologia. Além disso, tudo indica que as empresas que investem em dados têm melhores resultados.

De acordo com algumas pesquisas, 70% das empresas que investem em dados apresentam posterior redução de custos. O levantamento aponta, ainda, que para cada Dólar investido nesse quesito o retorno esperado é de US$ 2,18.

Contudo, o desenvolvimento de uma política de dados traz resultados que vão além da questão financeira. Veja a seguir quatro deles.

Maior margem de acerto nas decisões

Nada pior para uma empresa do que não conhecer o terreno em que está pisando antes de decidir se avança por ele ou não. As soluções de analytics servem, nesse caso, para orientar gestores quanto ao que fazer, mesmo nos cenários de risco mais elevado.

Portanto, ao decidir com base em dados, as incertezas típicas que surgem quando uma empresa precisa assumir certos riscos podem ser eliminadas ou reduzidas.

Desenvolvimento da inteligência de negócios

Junto à Transformação Digital, cresce em relevância a chamada Business Intelligence. Trata-se de um valioso ativo que, como tal, precisa ser conquistado à base de muito trabalho, estratégia e, claro, por meio das ferramentas e recursos adequados.

Processos de negócios mais definidos

A sigla BPO soa familiar para você? Ela define o chamado Business Process Outsourcing, ou terceirização de processos de negócio.

Essa é mais uma área no escopo das atividades de uma empresa em que uma solução de análise de dados se mostra uma escolha inteligente. Afinal, com ela, a empresa ganha uma visão muito mais ampla de suas próprias rotinas, uma vez que terá informação estruturada para saber onde está errando ou acertando.

Retorno consistente e durável

Outra vantagem a ser destacada é que esse tipo de solução é sustentável, ou seja, gera resultados consistentes no médio e longo prazo. A longo prazo, uma solução de analytics retorna os investimentos devido aos benefícios que proporciona.

Então, se está nos seus planos obter resultados sólidos, a coleta somada à análise de dados é certamente a melhor alternativa.

Quais são as vantagens das soluções de analytics personalizadas?

Como vimos, motivos não faltam para justificar a escolha por uma solução de analytics. Além disso, optar por uma solução personalizada, em vez de pacotes de software prontos, permite maior assertividade na implementação da política de dados. Isso porque as soluções de analytics personalizadas têm diferenciais como:

  • pagar somente pelos serviços utilizados;
  • ferramentas e ativos de acordo com as necessidades da empresa;
  • soluções mais completas e centralizadas;
  • equipe técnica para implementação e desenvolvimento do projeto.

A partir desses benefícios, sua empresa passa a ter diferenciais como:

  • vantagem competitiva sobre os concorrentes;
  • mais agilidade no processo decisório;
  • capacidade de se antecipar em momentos de crise;
  • menos incerteza quanto aos fatores externos e seus impactos no negócio;
  • assertividade estratégica;
  • maior margem de manobra em contextos que exijam medidas contingenciais.

O que é a Scala Analytics Platform?

A Scala Analytics Platform é a solução de analytics personalizada desenvolvida pela Scala IT para empresas de diversos segmentos. Com ela, é possível usar ferramentas, ativos e aceleradores de dados para alcançar objetivos estratégicos de negócio, resolver problemas e gerar insights com agilidade.

Além disso, a Scala Analytics Plarform comporta todas es etapas da jornada analítica de dados, incluindo a captação, integração, qualidade, armazenamento, relatórios, algoritmos e machine learning, para assim chegar aos insights de negócios.

Como a Scala Analytics Platform pode impactar a minha empresa?

Know-how especializado

Além de todas as ferramentas que a Scala Analytics Platform comporta para dar suporte à jornada de dados, é possível contar com o suporte e know-how de toda a equipe de engenheiros e cientistas de dados para ajudar a empresa a cumprir os objetivos.

Queremos dizer com isso que, ao preferir nossas soluções, você pode ter a certeza de que estará contando com uma parceira capaz de dar respostas efetivas aos seus desafios.

O “novo petróleo” à sua disposição

Uma dificuldade que as empresas têm é coletar dados em volume suficiente para gerar insights. Com a nossa solução, você garante a coleta de dados de maneira automatizada, em grandes quantidades e conforme as necessidades de negócio.

Monitoramento de concorrentes e preços

A partir da coleta de dados públicos com a nossa plataforma, é possível obter informações valiosas de concorrentes. Assim, sua empresa consegue monitorar e comparar preços de mercado, meios de pagamento e taxas de entrega, entre outros.

Plataforma personalizável

Em meio a tantos dados, é natural que nem todos eles sirvam para atingir certos tipos de objetivo. Nossa plataforma permite que você selecione o tipo de dado que pretende coletar, agilizando assim o processo de tratamento e de geração de insights.

Além disso, uma mostra da eficácia de nossas soluções é o recente prêmio de melhor parceiro IBM em Analytics, uma honraria concedida pela IBM apenas às empresas que se destacam no competitivo setor de Platform as a Service (PaaS).

Então, agora que você sabe o que é uma solução de analytics personalizada e conheceu os principais benefícios da Scala Analytics Platform, entre em contato com a gente e saiba mais sobre como a nossa solução pode ajudar a sua empresa na jornada de dados.


Manutenção preditiva: evite problemas no maquinário, perdas e prejuízos

Manutenção preventiva você já conhece: o fabricante passa os procedimentos mais adequados para garantir o bom funcionamento de uma determinada máquina e você segue o cronograma. Mas você não recebe nenhuma previsão sobre eventuais quebras e quando elas poderão ocorrer, até porque isso depende da intensidade de uso e de muitas outras variáveis.

Mas nós podemos ajudá-lo com previsões para que você  faça a manutenção preditiva: a partir de uma série de dados e de modelos estatísticos, determinamos quando um equipamento sofrerá uma pane, evitando que a máquina pare e gere prejuízos para a empresa.

A pedido de uma mineradora, por exemplo, aplicamos a metodologia para as esteiras que carregam minérios – uma única esteira parada por algumas horas compromete toda a produção e gera perdas enormes. Por isso, é importante identificar e correlacionar dados, apontando qual a probabilidade de uma dessas esteiras apresentar problema e agir antes que isso aconteça.

Uma mesma máquina não apresenta os mesmos dados de outra máquina, mesmo que sejam iguais, assim como um automóvel tem maior ou menor vida útil dependendo do motorista e da forma como é conduzido. É  preciso ter  modelos estatísticos, que poderão ser alimentados com novos dados ao longo dos meses, gerando alertas para os administradores. E isso vale para máquinas de fábrica, para a indústria pesada, equipamentos hospitalares etc.

IBM SPSS

A manutenção preditiva envolve dezenas de variáveis referentes ao equipamento e ao processo de produção, como velocidade, tensão elétrica, aceleração, carga horária e anos de funcionamento, e também os dados gerados pela internet das coisas (IoT) e seus sensores. Os dados permitem construir modelos estatísticos que rodam no software IBM SPSS.

Estudar e correlacionar os dados, buscando formas que permitam prever o futuro e a saúde das máquinas, é uma de nossas especialidades na área de análise preditiva.

Saiba mais aqui.


Análise preditiva: quer saber quanto tempo um paciente ficará internado?

Na área de saúde, há questões fundamentais que impactam no planejamento e consequentemente, num melhor atendimento. Impactam também na gestão hospitalar, mas nem sempre temos resposta para essas questões.

Eis algumas:

• É possível estabelecer quanto tempo um paciente ficará internado na UTI?
• Quais pacientes têm maior risco de contrair uma infecção hospitalar?
• Entre os pacientes que tiveram alta da UTI e vão para o quarto, quais têm risco de morte?

As respostas a essas perguntas permitem tomar ações antecipadamente, melhorando o índice de assepsia ou estendendo o tempo de permanência na UTI, entre outras ações. E é possível fornecê-las com os conhecimentos estatísticos da análise preditiva e a plataforma IBM SPSS, que permite elaborar modelos estatísticos.

DATA SCIENCE E DATA MINING na Gestão Hospitalar

Nossa metodologia envolve, num primeiro passo, o entendimento da realidade do cliente. Depois, nos debruçamos no estudo dos dados existentes e que tenham sido coletados ao longo de dois ou mais anos.

A partir desse estudo, nossos especialistas em estatística definem modelos que alimentarão a plataforma IBM SPSS, de Data Science e Data Mining. Com a plataforma alimentada e gerando relatórios, o próprio cliente pode operar e buscar as respostas de que precisa para melhorar a gestão. Esse é um modelo válido para a gestão hospitalar, mas também para qualquer outro tipo de negócio.

Saiba mais sobre nossa experiência com a solução de análise preditiva e a gestão hospitalar. Clique aqui.


Quer detectar e prevenir fraudes? Nós podemos ajudar

Recente pesquisa feita pela Delloite e pelo Instituto dos Auditores Internos do Brasil, mostrou que o risco de fraude está entre as maiores preocupações dos auditores brasileiros.  E esse tema tem demandando esforços crescentes entre as empresas, que buscam meios de reduzir riscos. Segundo o levantamento, a prevenção e detecção de fraudes é considerada importante para 63% dos auditores.
A Stefanini Scala está sintonizada com essa demanda e tem uma solução que pode ajudar a reduzir riscos de fraude em empresas. Como funciona?
A ideia aqui é entender o negócio do cliente, analisar milhões de dados, cruzando variáveis de forma a gerar regras que alimentarão o sistema. Esse trabalho leva a médias e comportamentos padrão, gerando alertas para aqueles casos que não se encaixam em grupo algum.
Nosso Módulo de Detecção de Fraude e Prevenção pode ajudar a sua empresa a identificar comportamentos atípicos. Para um cliente da área de saúde, por exemplo, detectamos desvios em pedidos de exames de análises clínicas e apontamos quais clínicas estavam fazendo exames desnecessários.
Para uma empresa de cartões de crédito, cruzamos informações de cartões clonados, buscando pontos em comum entre eles, até chegar ao estabelecimento onde o roubo dos dados ocorreu. Às vezes, nem o dono do estabelecimento sabe do evento, pois os dados podem ser roubados via bluetooth ou por um funcionário mal intencionado.
Para um cliente da área de distribuição de energia elétrica, analisamos o valor pago pelo consumidor comparando-o com o de residências vizinhas, entre outros dados. Em 80% das vezes em que o modelo apontou indício de fraude, a fraude existia de fato.

Fraudes estão por todo lado. Como detectá-las na internet?

Na internet e nas compras online também é possível detectar fraudes com a mesma receita de bolo: estabelecendo modelos estatísticos, fazendo a análise de dados e traçando comportamentos padrão. Num site de compras, por exemplo, podemos analisar dezenas de variáveis como o tempo que o internauta levou para estudar um produto e comprá-lo ou se o endereço de entrega difere do endereço do cartão de crédito. Alertas para casos fora do padrão são emitidos e esses casos podem ser analisados antes que o produto seja entregue.
Nossas soluções, que têm como base a plataforma IBM SPSS, contam com plug-ins de conexão com mídias sociais e são capazes de buscar informações relevantes nessas mídias. Numa base de inadimplentes, por exemplo, quem tem mais chance de pagar? Aquela pessoa que postou nas redes sociais que comprou um carro novo?
Também plug-ins de áudio podem ser usados. No caso de uma seguradora, foram usados em conversas telefônicas. Numa frase como “Meu carro foi roubado”, foi possível analisar o tom de voz e identificar se a pessoa estava mentindo. Ou se o que ela falou coincidia com o boletim de ocorrência.
Deu para perceber que, se o seu problema é minimizar os riscos de fraude, nós temos a solução. Saiba mais aqui.

Next Best Offer, Upsale, Cross Sale: antecipe os resultados das ações de marketing

Três ações de marketing que são fáceis de entender, mas difíceis de executar, se você não souber como: Next Best Offer, Cross Sale e Upsale.
No primeiro caso, Next Best Offer refere-se à  “próxima melhor oferta”, ou seja, qual produto o  consumidor estará propenso a comprar  naquele momento. No Cross Sale, estamos falando de vendas relacionadas, do tipo “quem comprou o produto A compra também o B". Já o Upsale trata de uma venda adicional àquela que a pessoa está comprando naquele momento, algo que pode incrementar o faturamento e elevar o tíquete médio.

Exemplos de ações de marketing

Ao longo dos últimos anos, temos desenvolvido com sucesso modelos estatísticos capazes de ajudar empresas a definir qual é a Next Best Offer ou o produto ideal para um Upsale e quais os produtos que se correlacionam no Cross Sale. Se você tem dados estatísticos de vendas dos últimos dois anos ou mais, nós podemos ajudar na análise preditiva, que trará as respostas.
Fizemos isso com um cliente da indústria de perfumaria. Ao iniciar o projeto, estudamos o perfil de consumo de um grupo de consumidores pré-definido. Analisamos milhares de dados, criamos categorias de produtos e fizemos a correlação entre eles (quem comprou A, comprou também B), gerando 120 regras diferentes.
Descobrimos por exemplo que, entre os consumidores de um determinado sabonete, 65% compraram também um certo perfume. O resultado da amostragem levou a uma ação de marketing para os demais consumidores e a todos que compraram aquele sabonete foi ofertado o perfume.
Conclusão: as vendas do perfume triplicaram e a empresa se animou a criar novas ofertas, usando mais regras criadas através da análise preditiva.
A metodologia envolve muito know how das equipes de profissionais estatísticos da Stefanini Scala e também a solução de software IBM SPSS, que permite a análise preditiva, data mining e correlações de milhares de dados. Muitas áreas podem se beneficiar: indústria, varejo, setor financeiro, de seguros e a área de marketing em geral.

Com o IBM SPSS e nossos modelos estatísticos, é possível realizar:

• Previsão orçamentária (forecast) com base na situação financeira da empresa em um determinado período.
• Projeção de vendas para os próximos meses.
• Market Basket Analysis – Quer montar uma cesta e precisa definir quais os produtos com mais chance de venda? Tem uma indústria e quer montar um combo para oferecer aos revendedores? Fácil.
• Mensuração de ações de marketing, para definir quais deram certo e quais foram os resultados. Assim, você sabe que, se não fizer nada, venderá X. Mas se fizer uma promoção, venderá Y vezes X.
• Next Best Offer – O que oferecer ao cliente, naquele momento? Se você tem uma base de dados, vamos analisá-la e estudar perfis de compra e determinar qual produto o cliente tem maior propensão a comprar naquele momento.
• Correlação de produtos x estação do ano (algo importante para o ramo vestuário).
• Cross Sale – Determine os produtos que têm correlação de compra, do tipo “quem comprou o produto A compra também o B”.
• Upsale – Encontre os produtos certos para uma venda adicional, segundo o perfil do consumidor.
• Quais clientes estão prestes a mudar para a concorrência? Saiba antes que seja tarde demais.
Como você pode ver, a lista do que é possível fazer com modelos estatísticos e soluções IBM SPSS é bem extensa. Nós podemos ajudá-lo a incrementar o faturamento e a melhorar seu relacionamento com o cliente.
Saiba mais aqui.

Com a análise preditiva, é possível prever o futuro. E isso é Ciência de Dados

Um cliente será bom pagador? Um aluno ficará matriculado até o final do curso? Uma pessoa tem perfil para comprar um determinado produto? Qual a projeção de vendas para os próximos seis meses? Você não precisa de bola de cristal para responder questões como essas. A ciência de dados (data science) pode ajudá-lo.

Antecipar respostas é possível quando se tem dados históricos, conhecimento estatístico, experiência e um bom software em mãos, capaz de fazer o trabalho pesado de cálculo e cruzamento de informações. Conhecida por análise preditiva, essa área do conhecimento permite às empresas um melhor planejamento e a tomada de decisões mais precisas, mesmo em cenários nebulosos e num mundo em constante transformação. A análise preditiva não se debruça apenas em dados passados, como ocorre com a área e os softwares de BI, mas utiliza também modelos estatísticos para projetar o futuro.

O que dá para fazer com Data Science

Na Stefanini Scala, nossos especialistas criam modelos estatísticos com o suporte do IBM SPSS, que inclui SVM – Support Vector Machine, modelador capaz de mapear e categorizar dados através de funções matemáticas. Parece complicado, mas o que importa é que podemos ajudá-lo a fazer:

  • Forecast – antecipando o desempenho financeiro dos meses a seguir;
  • Previsão de demanda, para melhor planejamento;
  • Previsão orçamentária, para garantir a saúde financeira da empresa;
  • Previsão de estoques, pois ninguém quer errar nesse ponto nevrálgico;
  • Previsão de desempenho de campanhas de marketing, cujos resultados parecem impossíveis de serem antecipados;
  • Detecção de risco de fraude, sejam elas em seguradoras, no varejo online etc;
  • Manutenção preditiva de equipamentos, antecipando quais equipamentos sofrerão pane;
  • Previsões estatísticas variadas, como o tempo em que uma pessoa ficará internada na UTI ou qual a melhor oferta de produto para um determinado grupo de consumidores.
  • Ciclo de vida do cliente.

EXEMPLOS

Todo o trabalho da Stefanini Scala começa com o entendimento do negócio. Depois, estudamos quais dados são necessários e quais estão disponíveis em databases até chegar a modelos estatísticos a serem implementados.

Para definir o ciclo de vida do cliente, por exemplo, estudamos perfis de clientes e as ações de marketing capazes de mantê-los ativos pelo maior tempo possível, sem que migrem para a concorrência. Se conhecemos o cliente, podemos oferecer um determinado produto, um crédito, um investimento, montar uma oferta. Podemos fazer com que consumam mais.

A área de telecomunicações, por exemplo, sofre com a migração de clientes para a concorrência. O trabalho de análise preditiva, nesse caso, inclui pontuar os clientes de forma que, quanto maior for a pontuação, maior a chance de perder aquele cliente num determinado período de tempo (churn rate ou taxa de evasão de clientes). Monitorar o churn rate é fundamental pois significa ter a oportunidade de criar ofertas especiais capazes de reverter o cenário de perda.

A análise preditiva pode, também, determinar quais são os clientes ouro, prata ou bronze, com base no potencial futuro de compra. E pode definir quais produtos cada grupo está propenso a comprar. Imaginou o tanto que é possível fazer?

Todas as áreas, sejam Indústria, Varejo, Saúde, Educação, podem se beneficiar. E na Stefanini Scala temos uma equipe especializada, pronta para ajudá-lo.

Saiba mais aqui.


Na Porto Seguro, detectar fraudes ficou mais fácil

Na área de seguros, a detecção de fraudes não é tarefa fácil, especialmente quando estamos falando de uma empresa com 5 milhões de clientes, atendidos por 135 escritórios, 20 mil brokers e 10 mil funcionários.

Na Porto Seguro, o núcleo de Detecção de Fraudes precisava de uma solução que ajudasse a analisar centenas de milhares de propostas. E que permitisse detectar fraudes de forma mais eficiente, prevenindo o pagamento por uma falsa solicitação.

O desafio incluia a edição e a criação de regras, a criação de cenários de risco, a capacidade de testar esses cenários e de gravar os processos para o caso de renovações ou reaberturas em futuras requisições.

 

BUSCANDO PADRÕES

No sistema, as regras são atômicas e a maioria delas envolve uma única variável. O principal propósito das regras é pontuar um padrão de fraude (também chamado de cenário), usando um valor dado para crescer ou diminuir a pontuação desse cenário. As regras também funcionam como uma pré-condição para novas regras.

Além do acesso a informações sobre os casos (aceito, recusado, aceitos no limite, recusados no limite) houve um enriquecimento da base de dados, com informações adicionais para análise Business Intelligence. Passou a ser possível questionar quais variáveis são (ou não são) mais frequentes em fraudes, por exemplo. Como quesito de segurança, o sistema agora previne que um funcionário explique a um corretor a razão de uma resposta negativa para uma proposta informando dados sensíveis.

Como extensão do projeto, a Stefanini Scala desenvolveu um database multi-dimensional para ser usado com o IBM Cognos no cálculo e entrega de indicadores específicos. Eles darão suporte à descoberta de novos padrões para a detecção de fraudes.

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