Quanto histórico de dados precisamos?

Depende do problema. Para modelos de churn, de 12 a 18 meses de dados de assinatura e uso costumam bastar. Previsão de demanda se beneficia de 2 a 3 anos, para capturar a sazonalidade. A resposta certa sai da análise de dados.

O modelo pode rodar dentro do nosso BI ou data warehouse?

Sim. O deploy pode ser via função SQL (BigQuery, Snowflake), pontuação em lote gravada no seu warehouse ou um endpoint REST chamado pelo seu produto.

Como sabemos que o modelo continua funcionando seis meses depois?

Fica configurado um monitoramento da distribuição das previsões, do drift nos atributos e da comparação com os resultados reais quando eles chegam. Você fica sabendo antes de o modelo envelhecer.

E os dados pessoais dos nossos clientes?

São tratados de acordo com a LGPD, com minimização dos dados usados no modelo e treinamento na sua própria nuvem sempre que possível. Os acordos de confidencialidade e tratamento de dados são assinados conforme o projeto pede.

Análise preditiva

Saiba o que vem pela frente antes que aconteça.

Modelos preditivos sob medida para churn, demanda, receita e lead scoring. Treinados com o histórico da sua empresa e rodando na sua stack.

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Top 5%Dos candidatos aprovados

97%De satisfação dos clientes

O que prevemos

Casos de uso de previsão

Previsão de churn

Identificar clientes com risco de cancelar com 30, 60 ou 90 dias de antecedência. Cada conta recebe uma nota, e as ações de retenção disparam automaticamente.

Previsão de demanda

Prever a demanda por SKU, região e época do ano, incluindo sazonalidades como Black Friday e fim de ano. Menos estoque parado e menos ruptura.

Lead scoring

Ordenar leads pela probabilidade de conversão com sinais de comportamento, perfil da empresa e interações. O comercial foca no que converte.

Previsão de receita

Modelar receita por conta, coorte ou linha de produto com intervalos de confiança. Útil para planejamento e para o reporte a investidores.

Detecção de fraude e anomalias

Detecção estatística e com ML de transações, eventos ou padrões que fogem da linha de base aprendida.

Sistemas de recomendação

Filtragem colaborativa e por conteúdo para recomendação de produtos, personalização de conteúdo e cross-sell.

Métodos e ferramentas

Como os modelos preditivos são construídos

ProphetARIMALSTMTemporal Fusion TransformerXGBoostLightGBMRandom Forestscikit-learnFeaturetoolsPandasdbtSparkSageMakerVertex AIFastAPIMLflow

Projetos de clientes

Trabalhos que os nossos engenheiros entregaram

Caso de uso 01

Modelo de churn em SaaS

Uma plataforma SaaS B2B precisava saber quais contas tinham risco de cancelar antes da renovação. Os engenheiros que alocamos construíram um modelo de gradient boosting com dados de uso do produto, chamados de suporte e histórico de cobrança. O time de sucesso do cliente passou a receber, com semanas de antecedência, a lista de contas em risco para agir antes do cancelamento.

Caso de uso 02

Previsão de demanda no varejo

Uma empresa de e-commerce precisava de previsão de demanda por SKU para um catálogo de milhares de produtos. O time que alocamos construiu um ensemble de séries temporais que substituiu o sistema anterior baseado em regras, com previsões mais precisas e menos excesso e falta de estoque.

Caso de uso 03

Pipeline de lead scoring

Uma empresa de software B2B gastava a capacidade do comercial com leads de baixa chance de conversão. Os engenheiros que alocamos construíram um modelo de probabilidade de conversão com dados do CRM, do comportamento no site e do perfil da empresa. O comercial passou a concentrar o esforço nos leads mais bem pontuados.

Processo

Dos seus dados a um modelo rodando

enzrossi-ia, processo

$ step.01

$ step.02

$ step.03

$ step.04

etapa 01

Coleta e rotulagem dos dados

Identificar quais dados existem, o que falta e construir pipelines que geram uma base de treinamento limpa e rotulada.

etapa 02

Escolha e treinamento do modelo

Famílias de modelos são comparadas com os seus dados, com experimentos registrados. A escolha segue a métrica do seu negócio, não só a acurácia.

etapa 03

Validação com as regras do negócio

As saídas do modelo são validadas contra as regras do seu domínio. Um modelo tecnicamente correto que faz previsões sem sentido para o negócio não vai para produção.

etapa 04

Deploy em produção

O modelo entrega previsões por API, job em lote ou dentro do seu produto. Monitoramento e retreino estão incluídos.

Antes de decidir

As dúvidas que todo mundo tem antes de contratar.

E o que a gente faz sobre cada uma delas.

Projeto de IA nunca sai do protótipo.
Os dados são avaliados na primeira semana, e você recebe uma resposta honesta sobre se há sinal suficiente para construir algo útil.
Diagnóstico na primeira semana
Vai ser só um chatbot por cima de uma API.
Modelos de linguagem entram quando fazem sentido, como em tarefas de texto.
A ferramenta certa para o problema
Nossos dados são sensíveis demais para sair de casa.
O treinamento pode acontecer inteiro na sua nuvem, para os dados nunca saírem da sua infraestrutura.
Treinamento na sua nuvem
Vamos ficar presos a vocês.
Pesos treinados, código de treinamento, pipelines de dados e toda a documentação são transferidos para você na entrega.
Modelos e código seus

Dúvidas

Perguntas frequentes sobre análise preditiva

Vamos prever algo

Conte qual resultado você quer prever.

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