Big Data

Análisis predictivo: claves y ventajas

El análisis predictivo es una pieza fundamental del Big Data, capaz de predecir tendencias y comportamientos futuros analizando el pasado y el presente. Suena a ficción, pero solo es ciencia.

Por Redacción España, el 23/03/2021

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Hace poco hablamos de los tipos de analítica que se dan en Big Data. Entre ellas, la analítica predictiva siempre llama la atención. Parece que por fin ha llegado la era de las máquinas y que son mejores de lo que esperábamos, hasta pueden ver el futuro. Afortunadamente, la función de las máquinas sigue siendo ayudarnos a tomar decisiones, no tomarlas por nosotros.

La analítica predictiva es el resultado de unir el Big Data y el Business Intelligence. Cualquier empresa medianamente digitalizada recibe un flujo constante de información en forma de datos: nuevos clientes, social listening, rendimiento de productos, apps, la nube… El análisis predictivo es una forma de aprovechar toda esa información, obtener nuevos conocimientos tangibles y mantenerse por delante de la competencia.

Claves del análisis predictivo: ¿por qué es importante?

El auge del Big Data

El análisis predictivo es parte fundamental del Big Data. Se alimenta de la información, y ya sabemos que, hoy en día, el Big Data lo es todo. Por ejemplo, los datos de un negocio no se reducen al balance al final del año fiscal, entran en juego las quejas de los clientes, las opiniones positivas, la estacionalidad, la logísitica, el éxito o fracaso de las promociones... por mencoinar solo unos pocos factores. Por eso, cada vez son más las empresas que utilizan los datos para fundamentar sus decisiones. 

Te diferencia de la competencia

Aunque nos gustan las sorpresas como al que más, es justo reconocer que las ideas originales y los productos milagrosos son más un recuerdo a publicidad vintage que una realidad. El día a día para la mayor parte de los negocios consiste en intentar destacar en un mercado saturado con todo tipo de productos y servicios. Ahí, como en casi todo, el trabajo es la clave para el éxito. Los modelos predictivos basados en datos pueden ayudar a encontrar nuevas formas de resolver viejos problemas.

Y no hablamos solo de mejorar las ventas. O sí, pero gracias a la mejorar del producto. El análisis predictivo puede ayudarte a mejorar la forma en la que funciona tu negocio y hacer partícipes a los clientes de sus ventajas. Por ejemplo, se puede usar para mejorar la vida útil de un producto, al contrario que la infame obsolescencia programada, o para minimizar los riesgos.

Piensa en esa luz que se enciende en el coche y que te pone de los nervios. Los sensores que miden las vibraciones en las piezas de automóviles utilizan modelos de analítica predictiva para indicarte que algo no va bien, antes de un posible fallo en una sitiuación comprometida.

La útima tecnología al servicio del análisis predictivo

Para extraer valor del Big Data, las empresas aplican algoritmos a grandes conjuntos de datos. Todos estos datos tienen un origen diferente, su propia historia, algunos vienen de bases de datos transaccionales, otros son archivos de registro, imágenes, vídeo, audio…  

Ante esta especie de Vengadores de los datos, se necesitan herramientas a la altura para extraer información útil. Las técnicas de Machine Learning se utilizan para encontrar patrones en los datos y construir modelos que predicen resultados futuros. 

Cómo funciona el análisis predictivo

El análisis predictivo es el proceso de utilizar los datos para establecer hipótesis realistas basadas en esa información. Junto con ese bruto de datos, este proceso utiliza estadísticas y técnicas de aprendizaje automático para crear un modelo predictivo capaz de pronosticar eventos futuros.

Gracias al análisis predictivo, los científicos de datos utilizan un análisis cuantitativo del conjunto de datos y establece predicciones, para conseguirlo, se aplican algoritmos de Machine Learning, modelos de clasificación o modelos de regresión, entre otros.

Aunque el análisis predictivo comienza con un objetivo comercial (utilizar los datos para ahorrar tiempo, reducir costes o aumentar ventas), poco a poco se ha ido llevando a muchos otros ámbitos.

Así es el flujo de trabajo

  1. Definición: primero se plantea qué se quiere conseguir, cuáles son los objetivos comerciales y se identifican los conjuntos de datos que se utilizarán.
  2. Recopilación: entra en juego el Data Mining, que prepara datos de múltiples fuentes para su análisis y ahonda en ellos en busca de patrones. Esto proporciona una vista completa de las interacciones con el cliente. Recordemos que el análisis predictivo no es magia, necesita información para funcionar.
  3. Análisis: es el proceso de inspeccionar, limpiar, transformar y modelar datos con el objetivo de descubrir información útil y llegar a conclusiones.
  4. Estadísticas: el análisis estadístico permite validar los supuestos, formular hipótesis y probar esas hipótesis con modelos estadísticos.
  5. Modelado: el modelado predictivo da la opción de crear automáticamente modelos predictivos precisos sobre el futuro.
  6. Despliegue: la implementación de modelos predictivos brinda la opción de implementar los resultados analíticos en el proceso de toma de decisiones del día a día, para obtener resultados, informes y conclusiones al automatizar las decisiones basadas en la analítica predictiva.
  7. Seguimiento: los modelos se gestionan y supervisan con frecuencia para revisar el rendimiento y asegurar que están proporcionando los resultados esperados.

Ventajas del análisis predictivo: algunos ejemplos

El análisis predictivo ayuda a cualquier negocio o industria, no importa el tamaño. Veamos algunos ejemplos de sus ventajas y su uso en distintas industrias que van un poco más allá de la mejora de los números de una entidad en particular (que no es poca cosa).

Mejora la relación con el cliente

Las aplicaciones de análisis predictivo se utilizan para lograr los objetivos de CRM (Customer Relationship Management), como campañas de marketing, ventas y servicios al cliente. La gestión analítica de la relación con el cliente se puede aplicar a lo largo de todo el Customer Journey, desde la adquisición, el crecimiento de la relación, la retención y la recuperación.

Cuidado de la salud

Los avances de los modelos predictivos han dado un paso de gigante durante la gestión de la pandemia. Por ejemplo, pueden determinar los pacientes que están en riesgo de desarrollar COVID-19 u otras enfermedades como el asma. También ayudan a la gente que ya sufre una enfermedad a prevenir episodios de la misma para minimizar los riesgos.

Aumenta las ventas

Las aplicaciones de análisis predictivo analizan el gasto, el uso y otros comportamientos de los clientes, lo que puede traducirse en una estrategia de crosselling mucho más eficientes. Cuando sabes cómo se comportan tus clientes, también es fácil predecir lo que van a necesitar.

Detección de fraudes y prevención de riesgos

En análisis predictivo detectar solicitudes de crédito inexactas, transacciones fraudulentas, robos de identidad y estafas al seguro. También ayuda a la concesión de créditos en entidades bancarias y a la hora de establecer plazos de pago con proveedores.

Mejor marketing

De nuevo, el Big Data al servicio de los profesionales del marketing. Es posible utilizar la analítica predictiva para encontrar mejores canales de comunicación y optimizar el tiempo y los recursos que se dedican a un target determinado.

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