El análisis predictivo involucra el proceso de emplear datos históricos y actuales, combinados con técnicas matemáticas, estadísticas, minería de datos y Machine Learning, para prever resultados futuros. Su objetivo es identificar patrones y tendencias a través del análisis de grandes conjuntos de datos, indicando posibles eventos o comportamientos.
Las empresas y organizaciones, en diversos sectores, están adoptando los análisis predictivos como una manera de entender su mercado, clientes y competencia e identificar tanto riesgos como oportunidades próximas.
Esta metodología, estrechamente ligada a la ciencia de datos y al Big Data, es esencial para que las empresas puedan aprovechar la abundancia de información que existe. Los modelos predictivos permiten sacar insights de alto valor al combinar datos internos, externos y datos alternativos.
En este artículo analizaremos los siguientes temas:
La importancia del análisis predictivo para las empresas
Empresas de todo tipo están utilizando análisis predictivos para maximizar sus resultados, mitigar riesgos, aprovechar nuevas oportunidades antes que la competencia, mejorar su experiencia de marca y optimizar procesos operativos clave.
Lo que en un inicio comenzó como una herramienta para el sector financiero, ahora es utilizado por retailers, empresas logísticas, manufactureras e incluso hospitales con la finalidad de salvar vidas.
«…los avances en el aprendizaje automático a partir de Big Data han contribuido a ampliar las capacidades del análisis predictivo.»
Google
Empresas que hoy en día utilizan analítica predictiva están respondiendo preguntas complejas como:
- ¿Qué acciones implementar para evitar que los clientes se vayan con la competencia?
- ¿Cómo optimizar las estrategias comerciales, operativas y de marketing?
- ¿Cómo alinear los esfuerzos de la empresa con las necesidades del mercado?
- ¿Cómo asegurar el éxito de un nuevo producto o punto de venta?
Algunas ventajas que están obteniendo organizaciones que hacen uso de insights predictivos son:
Optimización de operaciones y mitigación de riesgos
Por ejemplo empresas industriales y de manufactura están empleando la analítica predictiva para prevenir y mitigar riesgos en sus procesos operativos.
Igualmente, el mantenimiento predictivo permite a las organizaciones incrementar su eficiencia, rapidez y rentabilidad.
Visión más amplia del mercado y sus movimientos
Los mercados, en la mayoría de las industrias, se han vuelto complejos de analizar. No solamente eso, también se han vuelto más dinámicos y demandantes. Por ello, los análisis predictivos permiten monitorear movimientos de mercado de manera más rápida y precisa.
Ventaja Competitiva
Integrar análisis predictivos dentro de los procesos clave proporciona a las organizaciones una ventaja competitiva. Las marcas que están adoptando la analítica predictiva están logrando distinguirse de sus competidores.
Ahorra dinero, recursos y esfuerzo
Tener información sobre el futuro permite realizar inversiones con menor riesgo a pérdida de dinero y ejecutar acciones optimizando el uso de recursos.
Retención de clientes y mayor adquisición de usuarios nuevos
Este tipo de análisis permiten a las empresas estar un paso delante de sus consumidores y del mercado. Esto les ayuda a adaptarse de mejor manera, tener mayor inteligencia de mercado y entender potencial de mercado en mercados no atendidos.
«El análisis predictivo permite influir en las decisiones de los clientes, mostrando el contenido oportuno en el momento adecuado.»
Hubspot
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¿Cómo funciona este tipo de análisis?
Existen diferentes cuatro principales tipos análisis de datos: Análisis descriptivo (Qué ocurrió en el pasado), de diagnóstico (Por qué ocurrió), predictivo (Qué podría ocurrir) y Prescriptivo (Qué acciones tomar).
Para que un análisis predictivo funcione es necesario seguir un proceso especializado que involucra:
Definir el problema de información: Cualquier modelo predictivo depende de tener claridad del problema de información que se quiere solucionar.
Tomemos como ejemplo una empresa que le interesa conocer cuáles de sus puntos de comercialización logrará conseguir los niveles de venta esperados para el siguiente año. De esta manera el modelo realizará predicciones basadas en esta necesidad de información.
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Recopilación de datos: Es el punto de partida. Aquí se recogen datos de diversas fuentes, que pueden ser internas (como registros propios de la empresa), externas (como datos de mercado) y alternativas (que pueden ser fuentes no convencionales o emergentes).
Formulación del modelo: Con los datos obtenidos se comienza a construir un modelo de Machine Learning. Este modelo tiene el propósito de analizar y encontrar patrones y relaciones dentro de toda la información recopilada. Estas relaciones y patrones son indicativos de comportamientos que podrían repetirse en el futuro.
Realización de predicciones: Una vez que el modelo ha identificado patrones y relaciones, se utilizan para realizar las predicciones pertinentes de acuerdo a las necesidades que se tienen.
Validación y revisión del modelo: Ningún modelo es perfecto desde el principio, y por eso es esencial validar y revisar constantemente que funcione de manera correcta. A medida que se obtienen más datos y el contexto cambia, el modelo necesita ajustes para mantener su precisión y relevancia.
Por ello la importancia de que un equipo especializado de científicos de datos y analistas realice todo este proceso y garanticen el éxito del proyecto. En PREDIK Data-Driven, contamos con más de 14 años de experiencia desarrollando modelos predictivos para empresas líderes alrededor del mundo (Conozca más)
¿Qué tipo de técnicas de análisis se pueden utilizar?
Podemos decir que la analítica predictiva se categoriza en dos modelos principales: De clasificación y de Regresión.
Mientras que los modelos de clasificación segmentan datos (Como identificar qué clientes reaccionarán a correos promocionales), los modelos de regresión proyectan datos continuos (Como los ingresos que un cliente podría generar en un punto de venta).
Dentro de la analítica predictiva, destacan tres técnicas esenciales:
- Análisis de regresión: Evalúa relaciones entre variables y descubre patrones en grandes volúmenes de datos. Por ejemplo, puede determinar cómo un ajuste de precio influye en las ventas.
- Árboles de decisión: Estos estructuran datos en función de distintas variables. Se visualizan como árboles, donde las ramas indican decisiones y las hojas los resultados. Son intuitivos y versátiles, especialmente con datos parciales.
- Redes neuronales: Utilizadas en aprendizaje automático, estas herramientas analizan relaciones intrincadas en datos. Funcionan especialmente bien cuando no existe un modelo matemático establecido para la información y pueden corroborar hallazgos de otras técnicas.
¿Cómo se utilizan los análisis predictivos en distintas industrias?
Si desea ver lo que el Big Data puede hacer por su empresa le recomendamos visitar nuestra sección de soluciones por industria.
Retail
Dentro del sector retail, la analítica predictiva permite a los equipos anticipar demanda de producto, optimizar los procesos de suministros y de distribución (Por ejemplo, reducir tiempos de entrega).
Igualmente, las marcas de venta minorista pueden analizar patrones de venta, facturación, recomendaciones de usuarios, gustos y preferencias e información de la competencia para proyectar volúmenes de demanda y venta de manera más precisa y exacta. De la misma manera, este tipo de análisis contribuye a evitar problemas de inventario y merma.
¿Sabía que este tipo de análisis también son muy útiles para estrategias de expansión?
Finanzas, bancos y seguros
El sector financiero es uno de los sectores que más aprovecha las ventajas de los datos predictivos. Instituciones financieras y bancarias aprovechan los métodos predictivos para realizar operaciones bursátiles anticipadas, evaluar riesgos crediticios y aprobar préstamos a usuarios y empresas.
Por su parte, las aseguradoras utilizan herramientas predictivas para mejorar sus procesos de reclamaciones y fraudes.
Industria
Las empresas fabricantes y de manufactura utilizan Big Data y analítica predictiva para mejorar el monitoreo de sus equipos de línea de producción y de esta manera, optimizar el rendimiento de sus procesos operativos, detectar irregularidades y anticipar posibles fallas y retrasos.
Logística y cadena de suministro
Las empresas utilizan análisis predictivo para ubicar de manera estratégica sus almacenes y definir las mejores rutas de distribución para su flota de vehículos. Por otra parte, permite asegurar un suministro y transporte oportuno de la mercancía de sus clientes.
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Comience a utilizar análisis predictivos
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