Os modelos beta mistos são amplamente utilizados na análise de dados que apresentam uma estrutura hierárquica e que assumem valores em um intervalo restrito conhecido. Com o objetivo de propor um método de predição dos componentes aleatórios destes, os resultados previamente obtidos na literatura para o preditor de Bayes empírico foram estendidos aos modelos de regressão beta com intercepto aleatório normalmente distribuído. O denominado melhor preditor empírico (MPE) proposto tem aplicação em duas situações diferentes: quando se deseja fazer predição sobre os efeitos individuais de novos elementos de grupos que já fizeram parte da base de ajuste e quando os grupos não pertenceram à tal base. Estudos de simulação foram delineados e seus resultados indicaram que o desempenho do MPE foi eficiente e satisfatório em diversos cenários. Ao utilizar-se da proposta na análise de dois bancos de dados da área da saúde, observou-se os mesmos resultados obtidos nas simulações nos dois casos abordados. Tanto nas simulações, quanto nas análises de dados reais, foram observados bons desempenhos. Assim, a metodologia proposta se mostrou promissora para o uso em modelos beta mistos, nos quais se deseja fazer predições.