Já pensou se você pudesse ter uma boa previsão de quantos novos clientes vão aderir ao seu produto ou serviço nos próximos meses? Com essa informação em mãos, seria possível ajustar a operação com antecedência, otimizar estoques, planejar equipes e oferecer uma jornada mais eficiente e satisfatória para o cliente. Parece mágica, mas é tecnologia — e, embora não seja exatamente uma novidade, ainda há um grande diferencial em como essa previsão é feita.
No entanto, muitas empresas ainda utilizam planilhas e projeções baseadas apenas em experiências passadas. Outras, mais avançadas, já contam com soluções robustas baseadas em machine learning e inteligência artificial (IA). E é justamente essa diferença — entre o “achismo” e a análise preditiva — que define o nível de assertividade no planejamento e, consequentemente, o impacto nos resultados do negócio.
Diante desse cenário, a previsão de novos clientes com apoio de IA e machine learning já é uma realidade e está transformando a forma como empresas, principalmente B2C, tomam decisões estratégicas. Com ferramentas inteligentes, é possível gerar estimativas muito mais precisas, considerando variáveis históricas, comportamentais e externas que influenciam diretamente o consumo.
Neste conteúdo, você vai entender como funciona a previsão de novos clientes, os impactos dessa prática nos negócios, os setores que mais se beneficiam dela — e o papel da inteligência artificial nesse processo.
Índice:
- 1. Como é feita a previsão de novos clientes?
- 2. A importância da previsão de novos clientes e como diferenciá-la da previsão de demanda
- 3. Quais segmentos podem se beneficiar da previsão de novos clientes?
- 4. Por que usar IA na previsão de novos clientes?
- 5. Saiba como a UniSoma pode ajudar a melhorar a previsão de novos clientes
Como é feita a previsão de novos clientes?
Há dois elementos essenciais para realizar uma boa previsão de novos clientes: contar com um histórico de dados relevantes para alimentar as ferramentas preditivas e não se esquecer de considerar as variáveis exógenas — ou seja, as interferências externas que podem impactar o cenário econômico. Explicamos melhor a seguir.
Histórico de dados
Ter acesso a um histórico de dados estruturados é o ponto de partida para gerar uma previsão de novos clientes confiável. Entre os dados considerados mais relevantes estão as variações provocadas pela sazonalidade e o acompanhamento de tendências de crescimento. Eles ajudam a compor diferentes cenários futuros.
Variáveis exógenas
São fatores externos que, embora não estejam sob o controle da empresa, influenciam diretamente seus resultados. Por exemplo: indicadores econômicos, ambientais, climáticos, demográficos, entre outros. Se o seu setor depende do desempenho de outros fatores, essas variáveis precisam ser incluídas na modelagem.
Qualidade das variáveis
Mais importante do que a quantidade de variáveis é a qualidade das informações utilizadas. Afinal, como destaca a Forbes, um dos maiores equívocos sobre o tema é acreditar que mais dados levam automaticamente a melhores decisões, quando na verdade apenas 3% dos dados de uma empresa costumam atender aos padrões básicos de qualidade.
“Não é a maior quantidade de variáveis que qualifica a previsão de novos clientes, e sim ter um conjunto seleto de variáveis importantes que, juntas, podem ajudar a fortalecer a capacidade preditiva. Os dados que são importantes precisam estar disponíveis e estruturados”, destaca Gustavo Ignácio, especialista em Modelagem Matemática da UniSoma.
A importância da previsão de novos clientes e como diferenciá-la da previsão de demanda
Prever a chegada de novos clientes é essencial para preparar o negócio, garantindo capacidade operacional, planejamento logístico e excelência no atendimento. Isso vale principalmente para empresas com grande volume de consumidores, como as do modelo B2C (Business to Consumer, quando uma empresa vende para o público Pessoa Física).
Mas precisamos diferenciar a previsão de novos clientes da previsão de demanda — conceitos relacionados, porém distintos.
- A previsão de demanda foca na quantidade de produtos ou serviços que serão consumidos.
- Já a previsão de novos clientes analisa quantas novas pessoas ou empresas entrarão na base de consumidores.
Como exemplo, vamos imaginar uma empresa que vende aço (modelo B2B – Business to Business). Seu principal mercado de atuação são outras empresas, como as construtoras. O que é mais importante aqui? Prever quantas construtoras ela vai atender ou a quantidade de aço que vai vender? Como o número de “clientes individuais” é reduzido, faz mais sentido entender a previsão de demanda pelo seu produto, ou seja, a quantidade de aço.
Por outro lado, a conversa é outra quando se trata de uma empresa com grande número de clientes individuais, como as empresas de telecom. Entender a previsão de novos clientes é muito mais decisivo aqui, já que as minúcias que envolvem o segmento são mais importantes para o resultado. E são muitos os segmentos que podem se beneficiar de uma previsão de novos clientes confiável.
Quais segmentos podem se beneficiar da previsão de novos clientes?
Conforme mencionado, as empresas que atuam no modelo B2C, em geral, são as que mais se beneficiam da previsão de novos clientes. Para deixar ainda mais claro, vamos trazer alguns exemplos de segmentos que podem tirar mais vantagem desse tipo de solução.
Setor educacional
Universidades, escolas e outras instituições de ensino precisam prever a entrada de novos alunos para planejar turmas, contratar professores e ajustar a infraestrutura. Essas instituições precisam prever todas as decisões orçamentárias, até pelo impacto que trazem para o faturamento.
Telecom
A quantidade de novos assinantes impacta diretamente a produção e a logística de equipamentos como modems, decoders e outros equipamentos básicos que devem estar à disposição para que a empresa possa fornecer seus serviços aos assinantes.
“É muito importante planejar esse atendimento porque, além de ter os equipamentos, a empresa precisa de um local para armazená-los, ter um meio de transporte até a residência do cliente… Todas essas tomadas de decisões logísticas são ancoradas por uma boa previsão de novos clientes”, explica Michel Duran, Diretor de Marketing e Inovação da UniSoma.
Distribuição de energia
Seguindo uma lógica parecida, no setor de distribuição de energia, prever o comportamento da demanda é fundamental. É preciso conhecer o consumo atual de cada cidade atendida — quantos kWh são utilizados, por exemplo — mas também antecipar quantos novos clientes devem ser conectados, em quais bairros essa expansão ocorrerá e outros detalhes operacionais e logísticos.
Além disso, a distribuidora tem a responsabilidade legal de garantir o fornecimento de energia para toda a população, inclusive em áreas remotas, conforme regulamentado pela Agência Nacional de Energia Elétrica (Aneel). Isso levanta uma série de questões estratégicas: será necessário construir novas linhas? Instalar novos transformadores? Como essas mudanças vão impactar a infraestrutura urbana? A capacidade de prever a entrada de novos clientes ajuda a responder a essas perguntas.
Plano de saúde
De forma semelhante, as empresas e cooperativas que oferecem planos de saúde também trabalham com um grande público. Além de lidar com os conveniados que já integram o sistema, é necessário prever quantos novos clientes passarão a fazer parte no futuro.
Isso impacta uma série de decisões estratégicas, que vão desde o credenciamento de novos médicos até a integração de clínicas, hospitais, laboratórios e outras instituições de saúde.
Seguros
O ramo de seguros também pode se beneficiar de soluções de previsão de novos clientes. A partir desses dados, torna-se possível entender se a disponibilidade de capital da empresa é suficiente para pagar sinistros, se é viável atrair novos segurados, entre outras iniciativas.
Instituições financeiras
Instituições financeiras, como os bancos, também precisam entender qual a previsão de novos clientes. Isso impacta questões estruturais, como capacidade tecnológica para suportar volumes maiores de transações e até mesmo de concessão de crédito.
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Por que usar IA na previsão de novos clientes?
Já entendemos que contar com um histórico de dados estruturados e levar em conta as variáveis exógenas (privilegiando a qualidade sobre a quantidade) é o processo ideal para começar um trabalho de previsão de novos clientes. Mas, como fazer essa previsão na prática?
Uma solução baseada em modelagem preditiva e em inteligência artificial pode ajudar as empresas a prever a entrada de novos clientes de forma mais precisa, ágil e confiável. Mais do que contar com dados relevantes, é necessário fazer boas correlações entre eles — e são muitas as possibilidades!
Afinal, é preciso levar em consideração as sazonalidades, as tendências de mercado, as alterações nos indicadores econômicos e outros fatores externos. Outras correlações que podem ser feitas estão ligadas à qualidade do funil de vendas e ao churn (que também podem ser analisados com suporte da inteligência artificial).
A qualidade do funil acelera a previsão de novos clientes, trazendo resultados em curto prazo. Da mesma forma, o acompanhamento do churn facilita o entendimento da média entre entrada e saída de consumidores.
Diante de tantas correlações possíveis, fica impossível realizar essa previsão manualmente. Por isso, cada vez mais o mercado tem investido em soluções de IA que fazem esse trabalho com rapidez, incluindo todos os detalhes e variações. “A quantidade de dados e variáveis disponíveis hoje não cabem mais em uma planilha comum”, observa Michel Duran.
Saiba como a UniSoma pode ajudar a melhorar a previsão de novos clientes
A UniSoma tem mais de 40 anos de experiência no desenvolvimento de soluções de tecnologia preditiva, baseadas em inteligência artificial e modelagem matemática. Utilizando técnicas avançadas de machine learning e IA, a empresa tem produtos e serviços que apoiam previsões de demanda, análise de churn, avaliação da qualidade do funil de vendas, entre outros desafios de negócios.
Entre as soluções oferecidas, destaca-se o serviço de modelagem preditiva que apoia a previsão de novos clientes. Com ela, empresas B2C podem antecipar a entrada de consumidores em sua base, preparar a operação para recebê-los de forma eficiente e trabalhar de maneira mais estratégica na sua fidelização.
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