A Análise preditiva é uma ferramenta para conquistar vantagem competitiva por meio da previsão de tendências, padrões e comportamentos de variáveis determinantes. A análise preditiva financeira tem como objetivo gerar previsões relacionadas a variáveis financeiras, com base em dados, para gerar insights e auxiliar no planejamento e na tomada de decisões.
Se você ainda não sabe direito o que é análise preditiva financeira e suas vantagens, vale a pena dar uma olhada no nosso primeiro artigo da série: Análise preditiva financeira: o que é, onde vive e o que come! – Parte I
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Na sequência iremos entender quais são os requisitos para implantar a análise preditiva financeira na sua empresa e o papel da tecnologia nesse contexto.
1. Organização e controle
A organização e o controle são importantíssimos para a análise preditiva financeira, assim como para otimizar a gestão financeira do negócio.
Esses dois itens vão atenuar falhas e garantir mais assertividade em todas as fases do processo: coleta, armazenamento e análise dos dados.
2. Indicadores bem definidos
Os indicadores são utilizados para medir/mensurar as variáveis, o desempenho, e também acompanhar o cumprimento de determinadas metas e objetivos. Para isso servem os famosos KPIs (Key Performance Indicator).
Para realizar análise preditiva financeira, é necessário definir indicadores e monitorá-los, de acordo com o tipo de análise que será realizada.
Por exemplo, para uma análise preditiva a fim de determinar tendências da lucratividade do negócio em determinado período, é essencial medir a lucratividade (lucro/receita). Parece óbvio, mas muitas empresas pecam nesse requisito.
As análises preditivas são capazes, não só de identificar tendências – como um percentual de aumento na lucratividade daqui a seis meses – mas também identificar correlações entre a lucratividade e outras variáveis, como indicadores de marketing e de mercado.
Por exemplo, em sua análise preditiva você pode acabar descobrindo que a margem líquida da empresa aumenta nos meses de Julho e Agosto, que normalmente são os meses em que ocorrem as revisões orçamentárias da empresa. Assim existe uma correlação entre a frequência das revisões orçamentárias e a margem dos produtos ou serviços da empresa.
Por isso, é essencial definir e entender os indicadores que serão utilizados para as análises.
3. Modelos
Para a realização das análises e previsões, modelos serão utilizados. Quando a análise preditiva financeira é realizada por meio de um software de B.I. (Business Intelligence), por trás do mesmo, há uma série de modelos matemáticos validados.
Vamos retomar o exemplo simplificado de criação de orçamento:
Em primeiro lugar, reúne-se os dados necessário para uma projeção de vendas. Para projetar como serão as vendas no futuro, um tipo de modelo deve ser adotado. Tal modelo deve ser adotado conforme a série histórica de vendas, suas ciclicidades e características específicas.
Para projetar a receita futura, é necessário também adotar um método para calcular as variações de preço ao longo do tempo, de seus produtos ou serviços. Eles variaram conforme a inflação? Haverá um aumento na margem?
A projeção de gastos, por sua vez, deve levar em conta as variações previstas nas despesas e nos custos. Dados sobre o custo do serviço prestado devem ser levados em consideração para realizar a projeção futura.
Neste exemplo, adota-se diversas equações essenciais para realizar as projeções, que muitas vezes são feitas de maneira precária em planilhas – com certo trabalho de adaptação dos modelos de projeção adotados, e também trabalho operacional de configuração dos mesmos.
A análise preditiva financeira funciona também desta maneira, por isso tem como pré-requisito, os modelos. Para previsões mais assertivas e análises complexas, até mesmo na criação de orçamentos, o uso de softwares de análise será seu grande aliado, poupando o trabalho de desenvolvimento e validação de modelos matemáticos.
4. Cultura orientada para dados
Uma cultura orientada para dados é essencial para construir a base da análise preditiva financeira.
Como seria possível realizar análises complexas e assertivas sem base de dados?
Uma cultura orientada para dados é essencial à medida que ela preza pela coleta e armazenamento de dados para embasar análises e planejamentos.
Em relação à coleta de dados, é essencial refletir sobre quais dados são essenciais para as atividades em questão.
Um exemplo de aplicação de análise preditiva financeira é na construção de orçamentos na empresa. Para criá-los, o orçamento de vendas é essencial, uma vez que trabalha com a projeção de vendas para o período, e permite estimar a receita que deve ser realizada.
Para construir um orçamento de vendas, uma série histórica de vendas é essencial, contendo informações chave como quantidades e preços dos produtos, bem como suas variações.
Mais que isso, o processo orçamentário pode conter análises complexas, como identificar o impacto de determinados indicadores de desempenho de marketing nos resultados de vendas anteriores, por exemplo.
Portanto, na coleta de dados, é essencial:
- Definir quais dados são necessários para as análises;
- Verificar se eles estão sendo coletados de maneira correta ;
- Identificar possíveis falhas de entrada dos dados e otimizar o processo de coleta;
- Utilizar ferramentas adequadas para a coleta dos dados.
O armazenamento desses dados também é muito importante. Surgem questões como: esses dados estão armazenados de forma segura? Estão centralizados, organizados e disponíveis para quem precisa utilizá-los?
Mais do que isso, uma cultura orientada a dados faz com que haja valorização para as decisões embasadas, e menos atenção às análises com base em achismos.
Em Resumo: Implemente então, não só a coleta e armazenagem de dados, como faz com que estes sejam analisados, utilizados e otimizados para embasar estratégias.
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5. Ferramentas adequadas
Em tempos de transformação digital, é necessário entender as bases dos modelos preditivos, mas não é fundamental construí-los.
Pense como se essas bases/ferramentas fossem uma nova língua, diferente da sua língua natural. Você pode não saber escrever um livro nessa língua, mas precisa entender o contexto das frases, para fazer parte da nova era das ferramentas de tecnologia corporativa.
Ferramentas adequadas serão essenciais para a realização de análise financeira preditiva em sua empresa, desde o início do processo na coleta de dados até as análises finais, que gerarão as previsões.
Elas permitiram vantagens como:
- Otimização de tempo;
- Previsões com base em modelos matemáticos pré-validados;
- Organização e controle;
- Monitoramento de dados em tempo real;
- Automatização de processos;
- Gerenciamento de dados;
- Geração de relatórios automatizados.
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- Otimização de tempo da equipe operacional e da equipe financeira;
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Tais aspectos são fundamentais para a análise preditiva financeira.
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