Tendência Analítica: um caminho orientado a dados Foresight

18 mar Tendência Analítica: um caminho orientado a dados Foresight

Para criar modelos analíticos que transformam insights sobre visualizações anteriores, os profissionais além de perceber deve pensar em três dimensões.

A compreensão do futuro é um negócio cada vez mais grave e deve ser mais cauteloso. Organizações reconhecem que elas precisam  virar a esquina para obter maior clareza para um futuro cada vez mais ambíguo.

Dado o fato de que sugere que 35% das 5.000 maiores empresas globais irá falhar regularmente ao tomar decisões criteriosas sobre mudanças significativas em seus negócios, as apostas são altas. As organizações de hoje devem ter um mecanismo implacável e ainda mensurável para se permanecer relevante em um mundo perturbadoramente concorrido.

A maioria tem funções existentes para informar a estratégia de longo prazo: previsão, tendência assistir e, em menor grau, de escuta social. No entanto, eles muitas vezes seguem diferentes tendências. Empresas prevêem que dependem fortemente dos últimos indicadores financeiros e de vendas. Têm tendências de percorrer relatórios sindicalizados para informar pesquisas e desenvolvimentos. E os ouvintes sociais muitas vezes residem em círculos CRM para analisar de perto o envolvimento em tempo real. Altos executivos olham para essas atividades e pensam que já “Estão protegidos” quando se trata do futuro. Mas não é?

A fim de gerar um valor inexplorado, essas “saídas” atualmente  devem ser integradas num quadro-analítico que podem avaliar as suas dinâmicas, adjacências e congruências. Ao emparelhar essa sabedoria de dados baseados com “bom senso”, as organizações finalmente serão capazes de:

1- Capitalizar e entender sobre tendências relevantes;

2- Reconhecer quando massa crítica atende e entende a maturidade do mercado;

3- Identificar tendências emergentes que ainda não estão em seu radar.

Para realizar essa tarefa, as organizações devem aplicar novas análises, pensamentos e rigor ao redor da tendência.

O que é Tendência Analítica?
Embora haja uma retomada do interesse pela tendências e o que eles têm a oferecer às organizações, aplicando uma análise neste espaço é um padrão curioso. Na sua essência, a ciência da previsão procura usar um conjunto de entradas conhecidas para obter maior clareza sobre um resultado desconhecido. No entanto, a previsão das tendências requer a integração de entradas culturais através de fontes não tradicionais de dados, bem como a capacidade para refinar dinamicamente modelos para incorporar dados em constante mudança.

Com o entendimento deste, três dimensões devem ser considerados ao criar modelos analíticos que podem se transformar relatórios valiosos para dados anteriores:

Trendspotting a tendência Modeling:
Como todos os estatísticos sabem, modelos preditivos devem ser treinados em um conjunto de entradas e saídas conhecidas. Por exemplo, para a previsão de vendas futuras, os analistas contam com dados de vendas passadas. Quando a previsão das tendências são tentadoras  para apenas olhar para a frente. No entanto, a primeira tarefa em mãos é, na verdade, para compilar e estruturar um conjunto de dados que mapeia a trajetória de modismos, tendências e ‘aspirantes a tendências’. Ao fazê-lo, cria-se uma base que nos permite compreender os elementos que distinguem uma moda passageira de um divisor de águas.

Embora isso possa parecer assustador, o desafio para as organizações é para começar a acompanhar sistematicamente o monitoramento e marcar tendências como parte de seus esforços em curso. Esta melhor prática se torna inestimável quando o volume de insumos são suficientes para começar a treinar um modelo estatístico de tendências futuras.

Dinâmicos e não-dinâmicos fluxos de dados
Identificar tendências emergentes começa com um único toque no aproveitamento conversa social. Hoje, as organizações tendem a usar estas medidas de sentimento e força do trending topics de maneiras principalmente ad hoc. No entanto, a capacidade de tanto fluxo é de converter conversas sociais em tempo real para dados estruturados que nos permite alavancar escuta social de uma forma muito mais sistemática e intencional.

Ao fazer isso, o viés humano é removido através do processamento rigoroso e a interpretação uniforme dos enormes volumes de dados. Ainda mais importante, estes dados não estruturados podem ser transformados em uma entrada intencional de um modelo estatístico futuro.

Entendimento rigoroso de Como “Influenciadores” Criam Momentos críticos culturais, vocês podem ter uma ideia melhor no clássico livro de Malcolm Gladwell, The Tipping Point. Por que pegar coisas que são ambas incursões á dinâmica de como e por que as idéias, marcas e produtos ganham massa crítica. Um dos princípios centrais destes livros encontra-se na sugestão de que a influência social é uma força poderosa  que se move e se molda para se tornar  um grande mainstream.

No contexto da Análise de Tendência, há dois desafios específicos ao aplicar esse pensamento. Em primeiro lugar, os modelos devem ser sofisticados o suficiente para capturar a mudança e interações dinâmicas entre os influenciadores em jogo. Em segundo lugar, os modelos devem ser construídos para aprender e adaptar-se ao cenário que continuamente há mudanças de influências externas. Isso nos coloca diretamente na esfera de uma aplicação avançada de aprendizado de máquina, que empurra claramente os limites dos tipos de modelos que atualmente empregam-se em nosso ambiente.

Em última análise, os modelos de tendência de previsão  desempenham um papel crítico no mapeamento das redes que influenciam a trajetória das tendências emergentes. Por exemplo, na indústria de alimentos, só pode ter previsto as forças que impulsionaram a tendência sem glúten para  a natureza humana que se tornou e aderiu “que o sem glúten é mais saudável”.

E o que podemos aprender com este exemplo sobre as tendências emergentes que não estão ainda em seu radar coletivo, onde e como?

Responder a perguntas como estas é algo simplesmente complexo e aparentemente impossível. No entanto, esta fusão de análise de dados e observação de tendência é uma promessa não tão distante para as empresas que ao evitar calcular, aponta para a “próxima grande coisa”.