El término “modelos predictivos” se ha vuelto cada vez más popular entre las empresas gracias al auge del Big Data. El uso de tecnología basada en Machine Learning han propiciado un mayor uso de analítica predicativa o predictive analytics.
¿Por qué los modelos predictivos se están convirtiendo en piezas clave para las organizaciones?
Los modelos predictivos son útiles ya que permiten a las empresas identificar nuevas oportunidades, tanto en mercados actuales, como en aquellos poco atendidos o potenciales. Igualmente, combinando modelos estadísticos y datos históricos se puede predecir el desempeño futuro de una línea de productos, una marca, un punto de venta o de un equipo de trabajo.
Es por ello que este tipo de modelos proporcionan una mejor dirección a los equipos de ventas, comercialización y marketing.
Tipos de modelos predictivos: Ejemplos más comunes
Modelos predictivos para el área de marketing y atención a clientes
Realizando un análisis de las bases de datos internas y externas (ejemplo, redes sociales) se pueden identificar patrones y tendencias de comportamiento de los usuarios. Esto permite predecir el comportamiento de los clientes, y así generar estrategias enfocadas en ofrecer productos y servicios más personalizados.
A medida que los análisis de marketing evolucionan, los modelos predictivos han permitido comprender de mejor manera, las rutas de compra de los consumidores.
Marketing Evolution
Igualmente, los encargados de marketing pueden utilizar modelos predictivos de demanda para entender cuál será el ROI esperado en sus campañas de promoción y publicidad. Empleando análisis de datos se pueden decidir, con mayor precisión, temas relacionados a la participación del mercado y el desempeño de puntos de venta físicos.
Modelos predictivos para las áreas operativas
Los análisis predictivos permiten a las empresas generar modelos basados en aprendizaje automático enfocados en anticipar problemas que puedan afectar cualquier área operativa. Por ejemplo, los departamentos de logística pueden utilizar analítica predictiva para determinar si se generará, en un determinado periodo, desabasto, sobre inventario o merma.
A partir de los problemas de insumo que desató la pandemia, varias empresas decidieron reforzarar sus áreas de logística y cadenas de suministros. De esta manera han logrado alinear sus niveles de producción, venta y distribución, con respecto a los constantes cambios en demanda.
El 98 % de las empresas de logística consideran que la toma de decisiones basada en datos utilizados para predecir mejoran calidad y el rendimiento operativo.»
DAACAP
Modelos predictivos para las áreas de ventas
Los encargados de las áreas de venta pueden utilizar modelos predictivos para proyectar el desempeño de su cartera de clientes. La analítica predictiva permite ubicar clientes con mayor probabilidad de compra, o mayor probabilidad de abandono (y el costo que esto representa).
Los modelos predictivos también permiten definir de manera más precisa el Customer Life Time Value de cada cuenta. Dicha acción contribuye a realizar una mejor segmentación de los clientes y focalizar estrategias de acuerdo a cada escenario.
Por último, también se puede entender mejor cómo ciertos factores internos y externos (por ejemplo, las estacionalidades) afectan los pronósticos de ventas.
Modelos predictivos para la detección de fraudes
Empresas dentro del sector de seguros y financieros han empezado a desarrollar sistemas basados en inteligencia artificial y modelos predictivos. Utilizando analítica predictiva son capaces de detectar riesgos derivados de actividades fraudulentas e ilícitas que puedan poner en riesgo el capital de los usuarios.
Utilizando minería de datos es posible analizar todas las acciones de una red en tiempo real. De esta manera los encargados de seguridad pueden identificar anomalías fraudulentas, vulnerabilidades y amenazas para los usuarios.
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