Considere a possibilidade de prever a condição da sua saúde em um ano, antecipar qual será a demanda por seus produtos ou serviços daqui a três anos ou conhecer a situação do capital de giro de sua empresa nos próximos seis meses.
A análise preditiva, através da utilização de dados históricos e algoritmos sofisticados, possibilita a projeção de cenários futuros com considerável precisão.
Dentro do contexto empresarial, inclusive na área de gestão de despesas, as implicações que a análise preditiva trás são vastas, desde melhorar a previsibilidade financeira da companhia até detectar discrepâncias com certa antecedência.
Quer entender mais sobre análise preditiva na gestão de despesas corporativas? Então, invista alguns minutos no artigo que preparamos para você! Nele, exploramos os benefícios de empregar essa metodologia, discutindo como ela pode oferecer uma visão antecipada dos desafios e oportunidades financeiras para as companhias.
Como funciona uma Análise Preditiva?
A análise preditiva utiliza dados históricos e técnicas analíticas para prever tendências e eventos futuros. Em outras palavras, refere-se ao uso de dados passados e atuais para apoiar gestores a encontrar e explorar padrões com o objetivo de detectar riscos e oportunidades.
A fim de tornar o conceito mais fácil de compreender, existe um filme, cujo título é “Moneyball – O Homem Que Mudou o Jogo”, que mostra como a análise preditiva funciona (e a beleza por trás dela). Para contextualizar, ele é baseado em uma história real e conta como Billy Beane, gerente geral do time de baseball Oakland Athletics, conseguiu montar uma equipe competitiva com pouquíssimos recursos.
O que ele fez foi usar técnicas de análise preditiva para planejar ações, tanto para elaborar táticas quanto para realizar contratações. Indo além do esporte, No mundo corporativo também podemos ver diversos casos de uso da ferramenta, como:
- Detecção de fraudes: a análise preditiva ajuda empresas a detectar fraudes à medida que acontecem. Um exemplo é a fraude realizada por meio de cartão de crédito.
Ao mapear casos de transações fraudulentas no passado e o comportamento dos seus clientes, as organizações podem implementar processos de segurança para detectar e prevenir fraudes antes mesmo que elas ocorram. - Gestão de estoque: a partir de uma análise de dados de vendas anteriores e outros fatores, como até mesmo tendências nas redes sociais, varejistas conseguem prever os produtos que terão mais ou menos saída.
Isso permite um planejamento de estoque mais preciso e uma melhor definição das estratégias de precificação e de marketing.
- Aumentar as vendas: lojas virtuais também fazem análises preditivas para vender mais. Um exemplo vem da Amazon, que analisa diversos dados para oferecer as melhores recomendações de produtos possíveis.
Quais as tecnologias envolvidas em uma Análise Preditiva?
Para começo de conversa, uma análise preditiva só é possível se a empresa contar com dados para serem analisados. Na era Big Data, em que o dado se transformou no novo petróleo, não é tão difícil assim contar com eles.
Entretanto, é preciso pegar os dados e transformá-los em insights acionáveis, isto é, em informações que possam virar ações. Para isso, duas tecnologias são indispensáveis: machine learning (aprendizado da máquina) e inteligência artificial.
A inteligência artificial (IA) nada mais é do que a capacidade de máquinas realizarem ações que exigem a inteligência humana, como identificar tendências que podem indicar comportamentos futuros. Já quando falamos de machine learning, nos referimos à uma abordagem da IA na qual algoritmos são treinados para aprender padrões e fazer previsões ou tomar decisões.
Entenda que, para conduzir uma análise preditiva, os algoritmos de machine learning são a base. Isso porque eles podem aprender com a imensa quantidade de dados complexos, extrair padrões e insights e realizar previsões.
Por exemplo, baseando-se nos dados históricos de demonstrações financeiras passadas é possível projetar despesas para tomar decisões estratégicas e operacionais bem embasadas.
Além de machine learning e inteligência artificial, a realização da análise preditiva requer o uso de softwares especializados. No caso da gestão de despesas, que é o tema deste artigo, existem soluções no mercado, como a VExpenses, que coletam dados precisos e detalhados sobre compras, viagens, reembolsos, entre outros.
Esses softwares podem identificar picos sazonais de despesas e padrões ao longo do tempo, como as áreas onde os custos estão aumentando, tendências de gastos por departamento, entre outros.
Qual o impacto da Análise Preditiva na Gestão de Despesas Corporativas?
Na gestão de despesas, a análise preditiva é um pilar para otimizar custos e transformar despesas em estratégia.
Por exemplo, vamos imaginar a empresa XPTO, que possui despesas com aluguel, salários dos colaboradores administrativos, contas de consumo, gastos com alimentação para funcionários, comissões para vendedores, multas, seguros, materiais de escritório etc.
Existem certas épocas do ano que as despesas aumentam, como é o caso de quando há reajustes nas tarifas das contas de consumo, no aluguel, entre outros. Somado a isso, para a ABC, todo mês de novembro é realizado um evento para os vendedores, com tudo pago.
Na prática, isso significa que uma vez por ano despesas com o aluguel do local do evento, gastos com o transporte dos colaboradores, hotel, alimentação e assim por diante, devem ser contabilizados.
Com uma análise preditiva, o financeiro consegue prever as despesas e analisar, com base no histórico, as variações, inconsistências, oportunidades de redução nos gastos e outros.
Dessa maneira, o time de finanças tem as informações necessárias para conseguir equilibrar a balança das entradas e saídas. Não apenas isso, mas conta com dados suficientes para analisar os desvios e encontrar padrões recorrentes para que os próximos passos sejam definidos.
Em suma, realizar a análise preditiva na gestão de despesas traz conhecimento que, por sua vez, ajuda a:
- Elaborar um planejamento financeiro mais preciso com base na previsão de despesas;
- Encontrar a margem de lucro;
- Tomar decisões inteligentes para cortes de despesas e custos e aumento da receita;
- Ter uma visão mais acurada do fluxo de caixa futuro;
- Extrair insights para a tomada de decisões estratégicas e operacionais;
- Entender as variações de despesas e se planejar para elas;
- Encontrar oportunidades de redução de despesas;
- Prever os reembolsos e, com base nisso, estabelecer uma política de reembolso mais aderente.
Quais os desafios da Análise Preditiva em Gestão de Despesas Corporativas?
Existem dois que consideramos principais:
Dados
O ponto de partida da Análise Preditiva são os dados, os quais são provenientes de diversas fontes como sites, redes sociais, softwares de gestão, relatórios gerenciais, CRM, formulários, interações com os clientes etc.
Para prever cenários e obter insights, é preciso extrair, transformar e carregar esses dados. Além do mais, não é porque “um dado” é “um dado”, que ele é valioso. O que queremos dizer com isso é que sem dados de qualidade, limpos e de fácil acesso, a empresa corre o risco de tomar decisões erradas.
Com a VExpenses, os dados de despesas corporativas são centralizados. No dia a dia, o software ajuda gestores a gerarem relatórios personalizados com os dados que desejam analisar, ver histórico para comparar períodos, entre outras ações.
Para entender como funciona, as despesas corporativas são lançadas pelos colaboradores na ferramenta e são configuradas no app com as informações importantes. Em seguida, são enviadas para os gestores. Eles, por sua vez, podem analisar os relatórios e tomar decisões como como aprovar ou reprovar uma despesa.
Segurança
Outro desafio diz respeito à segurança das informações. Ao lidar com dados, é fundamental garantir a proteção das informações sensíveis. Aliás, não é de hoje que empresas devem se comprometer a protegerem dados pessoais e a serem transparentes com relação à finalidade do tratamento desses dados.
Aqui, para a análise preditiva da gestão de despesas, mais uma vez destacamos o uso de softwares projetados com medidas de segurança robustas, em conformidade com regulamentações específicas do setor.
A VExpenses está em consonância com a Lei 13.709/2018 (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD), o que significa que os dados pessoais dos usuários de nosso ambiente virtual são protegidos com mecanismos avançados de tecnologia da informação.
E como deixá-la mais eficiente?
A análise preditiva pode ser ainda mais eficiente quando a análise de dados é em tempo real.
Para tanto, em vez de armazenar e processar os dados para depois analisá-los, os mesmos podem ser analisados à medida que são gerados. Em setores como o financeiro, essa característica é especialmente útil para tomadas de decisões que precisam acontecer com rapidez, mas também com precisão.
Outra maneira de melhorar a análise preditiva na gestão de despesas é garantindo a correta classificação de contas contábeis, projetos, centros de custos, tipos de despesas, entre outros itens. Isso possibilita a previsão de cenários mais específicos e, portanto, precisos.
Utilizar de empresas que fazem essa classificação e, além disso, se integram com o ERPs ajudam o financeiro a fazer o fechamento do mês sem esforço e trabalhos manuais.
Conclusão
Uma gestão financeira eficiente é resultado de várias ações bem conduzidas. Uma delas é a gestão de despesas, essencial para garantir a saúde das finanças e a sustentabilidade do negócio em longo prazo.
Nesse sentido, a análise preditiva entra como uma ferramenta para apoiar a análise de ocorrência de eventos futuros, sejam eles positivos ou negativos. Com as informações extraídas, os envolvidos conseguem detectar padrões e avaliar com mais precisão quais os passos devem ser seguidos.
Por fim, a análise preditiva na gestão de despesas corporativas pode ajudar a identificar potenciais problemas, como gastos excessivos e falta de liquidez, ou oportunidades, como de corte de custos.
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