Como reduzir a margem de erro de previsão de ROI usando a análise preditiva

Durante o planejamento estratégico de um novo investimento em estratégias de marketing, é comum que os profissionais responsáveis fiquem entre a cruz e a espada.  

Ora, ao mesmo tempo que há um budget, também há uma meta. E os diferentes caminhos para se chegar a ela podem gerar custos maiores ou menores, influenciando diretamente no retorno sobre investimento (ROI) 

Calculadora de ROI 

É por isso que um cálculo refinado de ROI deve ser aplicado antes destas decisões estratégicas. Com a utilização de uma calculadora de ROI, você tem insights preciosos para decidir o caminho a ser traçado em busca de atingir as metas de sua marca. 

Porém, mesmo uma calculadora de ROI ainda faz um cálculo baseado em variáveis. Ora, é impossível prever em 100% o comportamento de consumidores a uma campanha, assim como as novas variáveis do mercado, cuja velocidade das mudanças se intensifica.  

Por exemplo, durante uma ação em redes sociais, as regras internas da mesma podem mudar drasticamente, dificultando a aplicação e seu projeto, ou mesmo os usuários podem perder o interesse pela plataforma que você escolheu, evadindo-a em grande volume.  

Estas variáveis muitas vezes surgem de maneira abrupta, exigindo um tempo de reação curto. Mas como atingir esse patamar de mineração, aprendizado e tomada de decisão? 

Machine learning para análise preditiva 

Para refinar o cálculo da taxa de retorno de investimento, diminuindo a margem de erro, é possível criarmos modelos computacionais – ou seja, análise preditiva em machine learning – para, com base no que investimos no passado e estamos investindo, receber insights matemáticos em tempo real para investimentos presentes. 

Ou seja, estes modelos matemáticos são possíveis via aprendizado baseado na mineração de dados coletados e inteligência artificial. Com esses dados, você pode “treinar” o modelo e inferir qual será o resultado a partir de um investimento. Assim, é possível tomar decisões em tempo real, aumentando a agilidade de reação às diversas variáveis que circundam uma ação. 

“O modelo vai ficar aprendendo conforme as coisas vão acontecendo. O Machine learning aprende em tempo real, ou seja, as variáveis que surgem ao longo do tempo de execução da campanha são processadas e, assim, a análise preditiva é continua atuando com novas previsões”, explica Marcel Ghiraldini, VP Growth & Strategy da Math Marketing. 

Sérgio Larentis, VP Marketing Engineering na Math Marketing, explica que o aprendizado contínuo via machine learning faz com que o processo de previsão se aprimore gradativamente: 

“Isso é um PDCA, um ciclo evolutivo que vai ficando cada vez mais assertivo. Um benchmark: normalmente um modelo destes com uma base de dados sofisticada tem uma assertividade de 70%, a médio prazo, pode chegar a 90%”. 

Assim, a cada nova iteração de sua marca, você possui novos dados para alimentar seu modelo e tornar a próxima etapa do cálculo do retorno sobre investimento ainda mais aprimorada.  

Que tal ter acesso a uma calculadora de ROI completa e intuitiva, podendo ter acesso não só ao cálculo de rentabilidade de investimentos, mas também gerando dados para fazer sua primeira previsão?  

 

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