Neste artigo, explorámos diversas funcionalidades de inteligência artificial no Power BI aplicadas à gestão de uma empresa de telecomunicações. A análise de Key Influencers permitiu identificar os principais fatores que influenciam o churn, destacando o impacto das cobranças diurnas elevadas, o número de chamadas ao serviço de apoio ao cliente e a adesão a planos internacionais. Em seguida, utilizámos a funcionalidade de forecasting para prever vendas futuras com base em séries temporais, auxiliando a empresa na gestão de stocks, planeamento de marketing e mitigação de riscos. A deteção de anomalias ajudou a identificar desvios inesperados nas vendas, permitindo uma rápida resposta estratégica. Tal como descrito no artigo anterior, usámos o Power BI Design Kit para assegurar um estilo consistente.
Além disso, aplicámos clustering para segmentar os clientes em grupos com padrões de consumo semelhantes, ajudando na definição de estratégias de fidelização e otimização da oferta comercial. A Decomposition Tree possibilitou a decomposição hierárquica das vendas, revelando os principais fatores que contribuem para o desempenho financeiro da empresa. Por fim, a Narrativa Inteligente transformou dados em insights descritivos automatizados, facilitando a comunicação dos resultados e apoiando a tomada de decisão baseada em dados. Estas ferramentas tornam o Power BI uma solução essencial para análises avançadas e gestão estratégica, permitindo às empresas antecipar desafios e otimizar operações de forma proativa. 🚀
O caso Telecom
Analisar o Churn com Key Influencers
O churn (taxa de abandono) é um dos indicadores mais importantes em empresas de telecomunicações, ginásios, seguros e outros serviços recorrentes. O Power BI tem uma funcionalidade chamada Key Influencers, que usa machine learning para identificar o que mais impacta o churn.
Como funciona?
- O Power BI analisa padrões nos dados e descobre quais fatores influenciam o abandono dos clientes
- O gráfico exibe os principais fatores que aumentam ou reduzem o churn
- Podemos clicar em cada fator para ver como ele impacta o resultado
Quais fatores mais influenciam o churn?
- Cobrança diurna elevada – Clientes que gastam mais de 48,50€ em chamadas diurnas têm uma probabilidade 6,21x maior de abandonar
- Muitas chamadas ao apoio ao cliente – Se um cliente liga mais de 4 vezes, o risco de churn aumenta 4,91x
- Plano internacional ativo – Quem tem este serviço tem 3,77x mais probabilidade de sair, possivelmente porque compara preços com concorrentes
Como reduzir o churn?
- Criar pacotes mais competitivos para clientes de alto consumo
- Melhorar o suporte ao cliente e reduzir tempo de espera
- Oferecer incentivos para clientes premium ficarem mais tempo
Prever Vendas com Forecasting
Se soubesses como vão estar as tuas vendas nos próximos 3 meses, não tomarias decisões melhores? O forecasting no Power BI faz exatamente isso: analisa tendências históricas e prevê valores futuros.
Como funciona?
- O Power BI analisa dados passados e cria uma previsão para os próximos períodos
- A linha preta mostra a previsão e a área azul clara indica o nível de incerteza
O que aprendemos com o forecast?
- A tendência geral das vendas tem crescimento, mas com oscilações
- A previsão sugere uma ligeira recuperação após um declínio
- Se a incerteza for alta, significa que os dados históricos são muito variáveis
Como aplicar na empresa?
- Gestão de stocks – Evita comprar inventário a mais ou a menos
- Planeamento de marketing – Ajusta campanhas com base em previsões de crescimento ou queda
- Análise de riscos – Empresas podem usar previsões para negociar melhor com bancos e investidores
Detetar Anomalias nas Vendas
Se num dia as vendas explodem ou caem drasticamente, é importante entender o porquê. O detetor de anomalias do Power BI ajuda a encontrar picos ou quebras inesperadas.
Como funciona?
- O Power BI traça uma faixa de valores esperados (linha cinza)
- Quando um ponto fica muito acima ou abaixo, ele marca como anomalia (ponto azul)
Exemplo prático
- Julho de 2023 teve um pico anormal nas vendas
- As vendas caíram logo depois e retomaram em 2024
Possíveis causas
- Promoção especial que atraiu mais clientes
- Erro nos dados – pode ser um problema de registo
- Fatores externos – concorrência ou mudanças na economia
Impacto na tomada de decisão
- Replicar estratégias vencedoras (se foi um pico positivo)
- Corrigir falhas operacionais (se foi um erro ou problema de suporte)
- Monitorizar padrões futuros para agir rapidamente
Segmentação de Clientes com Clustering
Nem todos os clientes são iguais. O clustering agrupa clientes com padrões de consumo semelhantes, ajudando a criar estratégias personalizadas.
Como funciona?
O Power BI usa machine learning para dividir os clientes em clusters, com base em variáveis como:
- Total de vendas
- Número de compras
- Frequência de compra
Exemplo de segmentação
- Cluster 1: Muitos clientes, mas ticket médio baixo
- Cluster 2: Faturação média, clientes mais fiéis
- Cluster 3: Clientes premium, gastam muito por compra
Como aplicar na empresa?
- Oferecer descontos para clientes de ticket médio baixo aumentarem o consumo
- Criar programas de fidelização para o Cluster 2
- Melhorar atendimento e benefícios VIP para clientes premium (Cluster 3)
Explorando Dados com a Decomposition Tree
A Árvore de Decomposição do Power BI permite analisar vendas em múltiplos níveis, como um “zoom” progressivo nos dados.
Como funciona?
- Começa com o total de vendas
- Divide por planos, produtos, tipo de cliente ou cidade
- Vemos onde estão os maiores volumes de vendas
Exemplo prático
- Clientes sem plano internacional geram mais vendas
- O produto VoiceMailPlan lidera as receitas
- Clientes individuais compram mais que empresas
Como aplicar?
Ajustar estratégias de marketing para segmentos mais rentáveis
Criar campanhas direcionadas para cidades onde as vendas são mais fracas
Transformar Dados em Texto com a Narrativa Inteligente
O Power BI pode gerar textos automáticos que resumem os insights, facilitando a criação de relatórios e apresentações.
Exemplo de insights gerados:
- “Os clientes individuais cresceram 14%, enquanto os empresariais caíram 8%.”
- “A categoria Bundle teve um crescimento de 98% entre abril e dezembro de 2024.”
Por que usar?
- Economiza tempo – Resumos automáticos de análises complexas
- Ajuda na tomada de decisão – Insights rápidos e claros
- Personalizável – O texto pode ser editado conforme a necessidade.
Quais destas funcionalidades achaste mais úteis? Deixa o teu comentário! 👇🚀
