Un análisis predictivo involucra el análisis de datos históricos y actuales para analizar y entender patrones, descubrir tendencias y predecir posibles resultados.
Este tipo de análisis combina técnicas de Big Data, ciencia de datos, estadísticas, minería de datos y Machine Learning, para analizar grandes conjuntos de datos e indicar posibles eventos o comportamientos.
Las empresas y organizaciones, en diversos sectores, están adoptando modelos predictivos como una manera de entender su mercado, clientes y competencia e identificar tanto riesgos como oportunidades próximas.
En este artículo analizaremos los siguientes temas:
5 beneficios de utilizar análisis predictivos en 2024
Empresas en distintas industrias utilizan análisis predictivos para maximizar sus resultados comerciales, reducir riesgos estratégicos, aprovechar nuevas oportunidades de mercado antes que la competencia, mejorar su experiencia de marca y optimizar procesos operativos clave.
«Por ejemplo, los analistas de marketing usan el análisis predictivo para determinar futuras ventas de sus productos, las estaciones meteorológicas lo usan para predecir el tiempo y los corredores de bolsa lo hacen para maximizar las ganancias de la compra y venta.»
Amazon, AWS
Lo que 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
Con la evolución de la industria 4.0 y 5.0, las empresas industriales y de manufactura utilizan analítica predictiva para prevenir y mitigar riesgos en sus procesos operativos. Igualmente, temas como el mantenimiento predictivo permite a las organizaciones incrementar su eficiencia, rapidez y rentabilidad.
En 2024, los análisis predictivos permiten a las organizaciones industriales:
- Anticipar cambios relevantes temas de costes, consumo o logística.
- Reducir mermas y rezago en los niveles de inventario.
- Identificar cuellos de botella dentro de procesos operativos.
- Ajustar cualquier problemas que perjudican la eficiencia operativa y la rentabilidad.
Visión más amplia del mercado y cambios significativos
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, la analítica predictiva ayuda a monitorear cambios relevantes de mercado de manera más rápida y precisa.
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Mayor Ventaja Competitiva
Agregar este tipo de análisis dentro de los procesos clave de una empresa, proporciona a las organizaciones una ventaja competitiva. Las marcas que están adoptando la analítica predictiva están logrando identificar nuevas oportunidades y amenazas de mercado antes que sus competidores.
Por ejemplo, la empresas de Bienes Raíces utilizan insights predictivos para entender cómo evolucionara la oferta inmobiliaria en un determinado periodo de tiempo y tomar acciones al respecto.
Ahorro en presupuesto, 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.
Por ejemplo, marcas como Boston’s Pizza utilizan modelos predictivos para encontrar nuevas ubicaciones con alto potencial de éxito, reduciendo así el riesgo a colocar un restaurante que en una zona incorrecta y generar pérdidas en el proceso. Conozca más sobre este caso.
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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¿Cuáles son los pasos para realizar un análisis predicitivo?
Antes, es necesario entender que existen 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
La efectividad de cualquier análisis predictivo depende de la claridad del problema de información que se quiere solucionar.
Tomemos como ejemplo una empresa que le interesa conocer cuáles de sus puntos de comercialización conseguirá superar los niveles de venta esperados para el siguiente año. A partir de este problema, el modelo realizará predicciones basados en todos los factores que afectan el desempeño de cada punto.
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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)
¿Cuáles son los distintos tipos de análisis predictivos ?
Podemos decir que la analítica predictiva se categoriza en tres modelos principales: De clasificación, agrupamiento y de series temporales.
Modelos de clasificación
Un modelo de clasificación tiene como objetivo categorizar datos de forma precisa y eficiente, basándose en información histórica y las relaciones existentes dentro de un conjunto de datos determinado.
El proceso de clasificación comienza con la alimentación del modelo con un conjunto de datos de entrenamiento. Luego, el modelo utiliza este conocimiento para clasificar nuevos datos que no ha visto antes. La precisión del modelo en esta tarea depende de diversos factores, como la calidad del conjunto de entrenamiento, el algoritmo de clasificación utilizado y la complejidad del problema a resolver.
Modelos de agrupamiento
Un modelo de agrupamiento se enfoca en identificar estructuras y patrones en conjuntos de datos sin la necesidad de etiquetas predefinidas. En otras palabras, estos modelos buscan agrupar datos similares de forma automática, basándose en sus características y relaciones intrínsecas.
El proceso de agrupamiento comienza con la alimentación del modelo con un conjunto de datos sin etiquetas. El modelo analiza los datos y busca similitudes entre ellos, utilizando diversos algoritmos y métricas de distancia.
Modelos de series temporales
Los modelos de series temporales se utilizan para modelar y predecir el comportamiento de una variable a lo largo del tiempo. Estos modelos se basan en la idea de que los valores pasados de una variable pueden ser utilizados para predecir sus valores futuros.
Los modelos de series temporales se construyen utilizando un conjunto de datos que contiene observaciones de la variable de interés a lo largo del tiempo. El modelo analiza estos datos para identificar patrones y tendencias, y luego utiliza esta información para predecir el valor futuro de la variable.
Igualmente, 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?
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Retail y Restaurantes
Dentro del sector retail y restaurantero, la analítica predictiva permite a los equipos anticipar demanda de producto, analizar potencial de mercado y 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.
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¿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.
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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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