Tipos de análise de dados: descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva.

Em um ambiente onde cada decisão importa, a análise de dados tornou-se um ativo estratégico para empresas de todos os portes. Mas simplesmente ter informações não basta: é preciso saber interpretá-las corretamente.

Existem diferentes tipos de análise de dados , cada um com um foco distinto, aplicáveis ​​a várias etapas de um negócio. Neste artigo, explicamos os quatro principais tipos, com exemplos práticos e como eles podem ajudá-lo a tomar melhores decisões em áreas como marketing, programas de fidelidade e centrais de atendimento.

Por que é importante conhecer os tipos de análise de dados?

Porque cada tipo responde a uma pergunta diferente . Compreender a finalidade de cada um permite aplicar o método apropriado de acordo com o seu objetivo.

Tipo de análise	Pergunta que responde
Descritivo	O que aconteceu?
Diagnóstico	Por que isso aconteceu?
Preditivo	O que poderia acontecer?
Prescritivo	O que devo fazer a respeito?

Tipos de análise de dados

1. Análise descritiva: o ponto de partida

Esse tipo de análise resume e organiza os dados para mostrar o que já aconteceu. É o primeiro passo em qualquer estratégia orientada por dados.

Exemplo prático de fidelização:
Analise quantos usuários resgataram pontos no último trimestre ou qual produto foi o mais resgatado.

Ferramentas comuns: painéis de controle, tabelas dinâmicas, gráficos, relatórios de desempenho.

✅ Ideal para monitorar KPIs, avaliar resultados e detectar padrões iniciais.

2. Análise diagnóstica: busca de causas

Vai além da descrição. Não se limita a dizer o que aconteceu, mas sim por que aconteceu . Baseia-se em correlações, comparações e padrões de comportamento.

Exemplo prático em centros de atendimento telefônico:
Descobrir que o aumento das reclamações se deve a mudanças no processo de atendimento ou a uma promoção mal comunicada.

Ferramentas comuns: análise de coorte, segmentação, tabulações cruzadas.

✅ É útil para detectar gargalos ou causas principais de problemas de negócios.

3. Análise preditiva: antecipando o futuro

Utiliza dados históricos e modelos estatísticos para prever comportamentos ou tendências futuras .

Exemplo prático em programas de fidelidade:
Preveja quais usuários têm maior probabilidade de abandonar o programa e envie a eles uma campanha de retenção personalizada.

Ferramentas comuns: algoritmos de aprendizado de máquina, pontuação, regressões, agrupamento.

✅ Eficaz para planejar ações preventivas e tomar decisões proativas.

4. Análise prescritiva: o guia para a ação

Esta é a mais avançada: ela não apenas prevê o que pode acontecer, mas também recomenda o que fazer para alcançar o melhor resultado .

Exemplo prático em CRM:
O sistema sugere o envio de uma promoção específica para um segmento com alta intenção de compra, no canal que eles mais utilizam e no momento mais eficaz.

Ferramentas comuns: inteligência artificial, automação, simulações de cenários.

✅ Fundamental para a tomada de decisões automatizadas, otimização de recursos e maximização de resultados.

Qual deles você precisa para sua empresa?

Nem todas as empresas precisam partir direto para a análise prescritiva. O importante é começar com o básico (descritiva e diagnóstica) e evoluir à medida que seu banco de dados cresce e suas decisões exigem mais precisão.

Na LMS, combinamos esses níveis de análise para desenvolver estratégias verdadeiramente eficazes de fidelização, CRM e central de atendimento.

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Perguntas frequentes

Artigo escrito por: Daniel Velasco Rallo
Estratégia e Fidelização – Serviços de Marketing de Fidelização