El análisis predictivo en los negocios se ha convertido en una herramienta crucial para la toma de decisiones basada en datos, permitiendo a las organizaciones anticiparse a las tendencias, comportamientos y eventos futuros con un grado significativo de precisión.
Mediante la aplicación de técnicas estadísticas, modelos de machine learning y análisis de grandes volúmenes de datos, las empresas pueden identificar patrones y relaciones que de otra manera pasarían desapercibidos, lo cual les permite optimizar operaciones, mejorar la experiencia del cliente y aumentar la rentabilidad.
En este artículo explicaremos de qué trata esta técnica de Data Science y cómo las empresas podrían aprovecharla para la toma de decisiones más acertadas.
¿Qué es el Análisis Predictivo?
El análisis predictivo consiste en utilizar datos históricos y actuales, junto con técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático, para predecir el futuro.
Estas predicciones pueden abarcar una amplia gama de áreas de negocio, desde la predicción de la demanda de productos hasta la identificación de posibles fraudes o la optimización de las campañas de marketing.
En palabras más simplificadas, el análisis predictivo siempre busca responder a la interrogante ¿Qué pasará a continuación? basado en datos históricos.
¿Cómo funciona el análisis predictivo?
Según Google Cloud, existen 5 pasos esenciales para crear marcos de trabajo de analíticas predictivas, veámoslo de manera resumida:
- Definir el problema a resolver: Para iniciar un análisis predictivo, se necesita una hipótesis y criterios definidos, por ejemplo: detectar fraudes o prever inventarios para temporadas de alta demanda como la navidad.
- Capturar y ordenar datos: Es crucial recopilar y organizar datos históricos o de interacciones de clientes en un sistema centralizado y normalizado.
- Depuración de datos: Luego, se limpian los datos eliminando errores e inconsistencias para prepararlos para el análisis.
- Desarrollo: Los modelos predictivos se construyen con técnicas como aprendizaje automático, modelos de regresión y los árboles de decisión que se ajustan tras verificar su precisión.
- Validación: Finalmente, los resultados se comparten a través de plataformas accesibles al equipo para ser comprobados y ajustados de ser necesario.
¿Cuáles son las técnicas de análisis predictivo?
Las técnicas se dividen en modelos de clasificación y regresión. Los primeros categorizan datos (ej., clientes) para predecir su comportamiento, como el interés en marketing por correo. Los segundos pronostican valores continuos, como los ingresos de clientes.
Existen tres técnicas principales:
- Análisis de regresión: Estima relaciones entre variables para identificar patrones y correlaciones, útil con datos continuos.
- Árboles de decisión: Clasifican datos en categorías basadas en variables, simplificando la comprensión de decisiones.
- Redes neuronales: Se emplean métodos de aprendizaje automático para analizar relaciones complejas, ideal para patrones no lineales sin fórmulas matemáticas claras.
5 Ejemplos de análisis predictivo en las empresas
1. Finanzas: Previsión del flujo de caja a futuro
Las empresas utilizan análisis predictivo para proyectar ventas, ingresos y gastos basándose en datos históricos y del sector, mejorando la toma de decisiones sobre su salud financiera futura.
El profesor de Harvard Business School, V.G. Narayanan menciona la importancia de la previsión en su curso Contabilidad financiera:
"Los gerentes deben mirar hacia el futuro para poder planificar la salud futura de su negocio", dice Narayanan. "No importa el campo en el que trabajes, siempre hay una gran incertidumbre en este proceso".
De aquí la relevancia e impacto que el análisis predictivo puede tener en las empresas desde el punto de vista financiero.
2. Entretenimiento y Hostelería: Determinación de necesidades de personal
Un ejemplo explorado en Business Analytics, es el uso de análisis predictivos por parte del operador de casinos y hoteles Caesars Entertainment para determinar las necesidades de personal del lugar en momentos específicos.
En el sector del entretenimiento y la hostelería, la afluencia y salida de clientes depende de varios factores, todos los cuales influyen en la cantidad de personal que un lugar u hotel necesita en un momento dado.
El exceso y la falta de personal cuesta dinero, podría provocar una mala experiencia para el cliente y dañar la percepción de la marca en el mercado.
Para predecir el número de registros de hotel en un día determinado, un equipo desarrolló un modelo de regresión múltiple que consideró varios factores. Este modelo permitió a Caesars dotar o retirar el personal de sus hoteles y casinos para evitar problemas relacionados.
3. Marketing: Segmentación Conductual
En marketing, el análisis predictivo aprovecha los datos de comportamiento históricos de los consumidores para crear contenido y estrategias efectivas, predecir tendencias de ventas y planificar campañas.
Este análisis también permite estimar la probabilidad de conversión de clientes potenciales, utilizando modelos como la regresión lineal, para optimizar la publicidad a lo largo del ciclo de vida del cliente.
4. Manufactura: Prevención de Fallas
El análisis predictivo no sólo anticipa eventos probables para tomar acciones preventivas, sino que también ayuda a evitar situaciones adversas.
En manufactura, algoritmos entrenados con datos históricos avisan de posibles fallos en maquinaria, permitiendo intervenciones tempranas que ahorran costos significativos.
Además, estos algoritmos pueden sugerir mejoras para evitar fallos y aumentar la eficiencia, demostrando cómo el análisis predictivo y prescriptivo trabajan juntos en la solución de problemas.
5. Salud: Detección Temprana de Reacciones Alérgicas
En la atención médica, existe el caso documentado por Harvard Business School y la Fundación KeepS milin4Abbie, donde desarrollaron AbbieSense, un dispositivo portátil que anticipa reacciones alérgicas anafilácticas y suministra epinefrina automáticamente.
Este sensor identifica signos tempranos de anafilaxia más rápidamente que los humanos, activando una respuesta algorítmica que evalúa la severidad de la reacción y administra epinefrina si es necesario, mejorando la rapidez de la intervención y potencialmente salvando vidas.
Usar datos como estrategia a futuro con VALTX
Como hemos evidenciado hasta este punto, el análisis predictivo ofrece a las empresas una ventaja competitiva significativa al permitirles tomar decisiones basadas en datos con un enfoque proactivo.
Sin embargo, su éxito depende de la calidad de los datos, la selección adecuada de herramientas y modelos, y la capacidad de interpretar y actuar sobre las predicciones generadas.
Con el enfoque correcto, el análisis predictivo puede conducir a mejoras significativas en eficiencia, rentabilidad y satisfacción del cliente.
En VALTX entendemos estas necesidades y estamos buscando constantemente crear soluciones que aporten valor como la hiperautomatización que podría ayudar en la recolección y limpieza de datos sin ocupar muchos recursos humanos, Smart Data para la correcta administración y gestión de datos; y Software Factory, para la construcción de los sistemas predictivos.
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