Los modelos predictivos son una técnica estadística comúnmente utilizada para predecir comportamientos y resultados probables en el futuro.
Las soluciones de modelado predictivo son una forma de minería de datos las cuales analizan datos internos (históricos y actuales). Éstos, en conjunto con datos oficiales y data alternativa, generan un modelo que capaz estimar resultados en un tiempo determinado.
«Para realizar modelos predictivos, las empresas deberían consultar los millones de series de datos globales disponibles de miles de fuentes públicas y privadas en todo el mundo relacionadas con los mercados, la industria, el clima, la política comercial, la geopolítica, la macroeconomía, el comportamiento del consumidor y más.»
Rich Wagner, CEO de Prevedere
Para entender mejor el tema de modelos predictivos, en este artículo explicaremos los siguientes puntos:
- ¿Para qué se utiliza el análisis predictivo?
- ¿Cómo funcionan los modelos predictivos?
- ¿Cuáles son tipos de modelos predictivos más utilizados por las empresas?
- ¿Qué tan útiles son los modelos predictivos?
- Ejemplos de Modelos Predictivos
- Casos de estudio relacionados con modelos predictivos
- ¿Cómo puede utilizar modelos predictivos para tomar mejores decisiones?
¿Para qué se utiliza el análisis predictivo?
Un análisis predictivo involucra analítica avanzada cuya finalidad es contestar la pregunta: ¿Cuáles son los posibles resultados al tomar determinada decisión?
Las empresas utilizan el análisis predictivo para encontrar patrones en los datos que les permitan identificar riesgos y oportunidades operativas y de negocio. El análisis predictivo tiene estrecha relación con el Big Data y la ciencia de datos.
¿Cómo funcionan los modelos predictivos?
El proceso de creación de un modelo predictivo comienza con la recopilación de datos. Esto puede incluir una gran variedad de información tanto interna, externa y alternativa.
Una vez recopilados los datos, se formula un modelo estadístico. Este modelo se basa en el análisis de los datos recogidos y busca patrones y relaciones que puedan indicar comportamientos y tendencias hacia el futuro.
Después de formular el modelo es necesario realizar las predicciones correspondientes. Dichas predicciones se basan en los patrones y relaciones identificados por el modelo. Por ejemplo, un modelo predictivo puede predecir el riesgo de fraude basándose en patrones de datos.
Finalmente, el modelo se valida o se revisa. A medida que se recogen más datos, el modelo puede ajustarse para mejorar su precisión.
¿Cuáles son tipos de modelos predictivos más utilizados por las empresas?
A través de los avances en Inteligencia Artificial, Big Data, Data Mining y ánálisis de datos, los modelos predictivos se han convertido en una herramienta esencial para las empresas.
Estos modelos se basan en algoritmos de aprendizaje y técnicas de Machine Learning. Es así como ayudan a las empresas a obtener información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos (y tomar decisiones informadas).
Dependiendo del tipo de datos que se utilicen, los modelos predictivos se pueden clasificar diferentes grupos:
- Modelos de previsión
- Modelos de clasificación.
- Modelos de clustering.
- Modelos de regresión.
- Modelos de datos atípicos (U outliers).
- Modelos de series de tiempo.
- Árboles de decisión.
- Redes neuronales.
Modelos de previsión
Este tipo de modelo se encarga de la predicción de métricas mediante la estimación de valores de nuevos datos, basándose en los aprendizajes de los datos históricos.
Suelen utilizarse para generar valores numéricos en los datos históricos cuando no existe alguno. Los modelos de previsión son populares porque son increíblemente versátiles.
Modelos de clasificación
Estos modelos funcionan mediante la categorización de la información basada en datos históricos. Los modelos de clasificación se utilizan en diferentes industrias porque pueden ser fácilmente reentrenados con nuevos datos y pueden proporcionar un amplio análisis para responder a las preguntas de negocio.
Modelos de clustering
Los modelos de clustering, también conocidos como Modelos de Agrupamiento, utilizan minería de datos para agrupar objetos similares en función de sus características. Una empresa puede utilizarlos para segmentar a sus clientes en función de hábitos de compra.
Por ejemplo, retailers suelen utilizar clusterings para segmentar grupos de clientes con intereses similares y así mejorar la personalización de sus campañas de marketing.
Modelos de regresión
Un modelo de regresión lineal permite explorar y establecer relaciones entre dos o más variables. El objetivo principal de este tipo de modelos es identificar cómo una o más variables independientes influyen en una variable dependiente. En la mayoría de los casos, esto se realiza con la intención de poder hacer predicciones sobre datos futuros.
Modelos de serie de tiempo
Los modelos de serie de tiempo analizan datos a lo largo del tiempo para identificar patrones y tendencias. Estos modelos son particularmente útiles en el pronóstico de ventas y la gestión de inventarios.
Por ejemplo, una empresa minorista puede utilizar modelos de series de tiempo para predecir la demanda futura de sus productos y ajustar sus niveles de inventario en consecuencia, evitando así el exceso de stock o la falta de productos.
Árboles de decisión
Los árboles de decisión utilizan una estructura de árbol para representar posibles resultados y decisiones. Estos modelos permiten predecir la viabilidad de nuevos proyectos.
Por ejemplo, una empresa de energía puede utilizar árboles de decisión para evaluar diferentes opciones de inversión en proyectos de energías renovables (Considerando factores como costos y riesgos).
Redes neuronales
Las redes neuronales se basa en inteligencia artificial, ya que imita el funcionamiento del cerebro humano. Estos modelos pueden ser utilizados en diversas aplicaciones como el reconocimiento de patrones en grandes conjuntos de datos.
Por ejemplo, algunas empresas logística emplean redes neuronales para analizar datos de rutas y tiempos de entrega, y así optimizar sus operaciones y reducir costos.
¿Qué tan útiles son los modelos predictivos?
Hasta ahora podemos afirmar que, los distintos tipos de modelos predictivos permiten generar soluciones efectivas a distintos tipos de problemas (Algunos por demás complejos).
La mayoría de los modelos predictivos estadísticos funcionan con rapidez y a menudo completan sus cálculos en tiempo real. Por ejemplo, los bancos y minoristas pueden calcular el riesgo de una hipoteca o tarjeta de crédito en línea. Esto les permite aceptar o rechazar la petición casi de inmediato.
Por otro lado, una empresa de software también puede modelar los datos históricos de ventas frente a los gastos de marketing. Esto les permite crear un modelo de ingresos futuros basado en el impacto económico.
Para profundizar más en este tema le recomendamos leer: ¿Son útiles los modelos predictivos?
Ejemplos de Modelos Predictivos
Los modelos predictivos pueden predecir cualquier cosa que contenga datos existentes. Esto es útil en cualquier sector. Empresas utilizan la analítica predictiva para medir índices de audiencia. También para predecir la próxima compra de un cliente, evaluar riesgos crediticios y tomar decisiones.
Algunos de los beneficios que obtienen las empresas al utilizar este tipo de modelos son:
Tener mayor control en la cadena de suministros
En el sector industrial, las empresas suelen utilizar modelos predictivos para detectar y prevenir posibles problemas relacionados a falta de stock o sobreabastecimiento, dentro de su cadena de suministros.
Pronosticar las ventas de un producto o un punto de venta de manera más efectiva
Los gerentes de ventas, comercialización y marketing utilizan modelos predictivos para analizar su portafolio de productos y sus puntos de venta. El propósito es entender si éstos cumplirán o no con los objetivos de facturación estimados.
La información obtenida permite entender cuáles productos son los indicados para destinar mayores recursos y esfuerzos y así generar un mayor retorno de inversión.
Gestionar proyectos de inversión con menor riesgo
Los modelos predictivos ofrecen una mejor visión a los gestores de inversión al momento de administrar sus portafolios. Por otro lado, los inversores y desarrolladores inmobiliarios también utilizan modelos predictivos para entender qué tan redituable puede ser un inmueble o un proyecto a futuro.
Realizar planes de expansión más exitosos
Las estrategias de expansión son muy utilizadas por marcas que buscan posicionarse en nuevas ciudades, territorios o países. En este caso, los modelos predictivos son muy útiles, ya que permiten identificar zonas con mayor potencial de éxito para colocar sus nuevos puntos de venta.
Casos de estudio relacionados con modelos predictivos
En PREDIK-Data Driven hemos elaborado algunos artículos y casos de estudio que puede leer para conocer más sobre los usos y aplicaciones de los modelos predictivos:
¿Cómo puede utilizar modelos predictivos para tomar mejores decisiones?
Hoy en día, los modelos predictivos ayudan a resolver problemas complejos a través de información fácil de interpretar y la cual está respaldada por miles o millones de piezas de información. En PREDIK Data-Driven tenemos más de 14 años empleando modelos predictivos para ayudar empresas globales como Bayer, Panasonic, Adidas y Shell.
