Venda mais com IA — Comece analisando seus dados

O uso estratégico da análise de dados é ilustrado no filme O Homem que Mudou o Jogo (2011)

Para entender como vender mais fazendo o melhor uso da Inteligência Artificial, vamos usar o filme Moneyball — O Homem que Mudou o Jogo (2011), como exemplo. Esta produção foi inspirada num momento profissional da vida do gerente-geral do time de baseball Oakland A's, Billy Beane (interpretado por Brad Pitt), e ilustra como a análise correta dos seus dados pode se transformar em tomada de decisões assertivas e estratégicas e, consequentemente, melhorar suas receitas com vendas.

Neste post, veremos como os quatro tipos mais comuns de análise de dados — análise descritiva, análise diagnóstica, análise preditiva e análise prescritiva — aparecem nas ações de Billy Beane.

Mas, primeiro, vamos entender o problema deste negócio.

O Problema do Negócio do Oakland A's

Quando a temporada de 2002 começou, o Oakland A's estava prestes a perder seus melhores jogadores e não tinha dinheiro para fazer boas contratações. Billy Beane tinha um problema sério para resolver e sabia que precisava mudar algo na sua estratégia se quisesse competir com os grandes times da Liga Americana. Foi nesse momento da história do clube que ele conheceu Peter Brand (Jonah Hill), um economista recém-formado, que fazia análises estatísticas para avaliar o desempenho de atletas subvalorizados por olheiros e pela crítica especializada.

Os quatro tipos de análises de dados

Agora, entenda como os quatro tipos de análises estatísticas de dados entraram em cena.

1. Análise Descritiva – “O que aconteceu?”

A análise descritiva é a etapa inicial de análise em que observamos registros do passado e descrevemos, sem fazer julgamentos, o que aconteceu com alguma coisa. No filme, por exemplo, ela foi usada para descrever o desempenho passado dos jogadores.

Peter Brand, com sua formação em economia e estatística, apresentou a Billy Beane dados históricos como:

• Média de rebatidas (batting average) por jogador.
• Porcentagem de chegadas à base (on-base percentage).
• Número de corridas impulsionadas.

Esses dados ajudaram os dois a identificar padrões e tendências que os olheiros tradicionais ignoravam. Em vez de confiar apenas na intuição ou aparência atlética, Brand apresentou a Bill fatos objetivos sobre o desempenho dos jogadores.

2. Análise Diagnóstica – “Por que aconteceu?”

A finalidade da análise diagnóstica é obter insights tanto nos dados como conversando com profissionais especialistas envolvidos com a situação, para entender por que as coisas aconteceram de determinada forma. No filme, ela entra em cena quando Billy e Peter tentam compreender o motivo pelo qual o time do Oakland A's não conseguia ganhar dos grandes clubes.

Ao investigar os dados e as circunstâncias passadas, a dupla concluiu que o mercado dispunha de jogadores potencialmente talentosos, mas o sistema tradicional de recrutamento, feito através de olheiros e influenciado por comentários da mídia, estava enviesado por fatores subjetivos como aparência, idade ou estilo de jogo do atleta, o que levava a decisões ineficientes. A análise diagnóstica permitiu que o gerente-geral identificasse as causas do fracasso na temporada anterior e justificasse a mudança de sua abordagem a partir daquele ano.

3. Análise Preditiva – “O que pode acontecer?”

A análise preditiva foi essencial para o sucesso da estratégia de Moneyball. Basicamente, ela responde à pergunta "o que é provável que aconteça?", usando algoritmos matemáticos para prever tendências futuras.

Depois de olhar para o passado, Billy usou os modelos matemáticos elaborados por Peter para prever o desempenho futuro de jogadores subvalorizados disponíveis no mercado ou que estivessem em times menores. Por exemplo:

• Jogadores com alta taxa de chegada em base, mesmo que não fossem estrelas.
• Atletas com histórico de lesões, mas com bom custo-benefício.
• Jogadores com habilidades específicas que, combinadas, poderiam gerar vitórias.

Curiosidade: Uma das principais métricas usadas tanto nesta análise como na descritiva foi a On-Base Percentage (OBP) ou porcentagem de chegadas à base. De acordo com o Google, o OBP indica o quão frequentemente um jogador consegue se colocar em posição de chegar à base, seja por suas habilidades de rebatida, walks (base por bolas) ou por ser atingido por um arremesso (hit by pitch).

As previsões permitiram que Billy pudesse montar um time competitivo com orçamento reduzido. A análise preditiva foi essencial para antecipar o impacto coletivo trabalhando com jogadores mais baratos e montar um elenco eficiente. Ela também apontou que o novo time poderia perder até 17 vezes antes de começar a contabilizar vitórias.

4. Análise Prescritiva – “O que devemos fazer?”

A análise prescritiva responde à pergunta "o que pode ser feito?", recomendando as ações que devem ser realizadas com base nas previsões e em certas restrições (por exemplo, de custo médio por atleta). Aparentemente, no filme, não foi usada uma ferramenta específica de análise prescritiva (para, por exemplo, otimizar automaticamente os preços dos ingressos dependendo de fatores como dias, horários e adversários do time). Mas a sua relevância aparece quando Beane, embasado pelos insights preditivos, tomou decisões bastante ousadas como:

• Contratar jogadores que os olheiros rejeitaram.
• Mudar a escalação e a forma de jogar do time.
• Trocar atletas que não se encaixavam no modelo analítico.

Essas ações foram baseadas tanto em previsões como em recomendações claras sobre o que fazer para alcançar os resultados desejados. A análise prescritiva orientou decisões estratégicas e operacionais, mesmo diante da resistência dos olheiros do clube e do treinador do time, Art Howe (Philip Seymour Hoffman).

Conclusão: “Adapte-se ou morra.”

Billy Beane usou a frase "Adapte-se ou morra" para explicar as decisões que tomou orientadas por dados. Basicamente, ele aplicou os quatro tipos de análises de forma bem integrada:

Análise descritiva: ele entendeu o passado com dados históricos e objetivos.

Análise diagnóstica: ele identificou falhas no modelo tradicional de contratação do seu clube.

Análise preditiva: ele antecipou o desempenho futuro com modelos preditivos elaborados por Peter.

Análise prescritiva: ele tomou decisões ousadas para a época baseado em recomendações analíticas.Consequentemente, o Oakland A's venceu 20 jogos consecutivos — um recorde na ocasião — e provou que dados bem utilizados poderiam vencer até mesmo os orçamentos milionários de times mais estruturados. Depois dessa lição, outros clubes de beisebol, entre eles os gigantes Boston Red Sox e o New York Yankees, passaram a usar elementos da estratégia estatística aplicados por Billy Beane.

💯 O mesmo pode ser feito na sua empresa. Analisar os seus dados da forma certa é a primeira atitude para se extrair o melhor valor deles e começar a usá-los para vender mais. Assista ao filme e colete algumas ideias com a experiência de Billy Beane.