Big Data

Qué es un modelo predictivo y cómo se aplica al negocio

Predecir el futuro a través de la IA y el Big Data ya es posible. Para ello, los modelos predictivos desarrollan técnicas de análisis que permiten un alto porcentaje de acierto.

Por Redacción España, el 03/02/2020

auto ¿Te ha gustado nuestro artículo? ¡Vota!

En la actualidad, existen perfiles específicos centrados en trabajar con modelos que permitan predecir, en base a criterios preestablecidos, qué sucederá en el futuro. Esto es una solución de gran utilidad para las instituciones de la era digital. Te contamos qué es un modelo predictivo y cómo se aplica al negocio.


¿Qué es un modelo predictivo?

Un modelo predictivo es un conjunto de procesos ejercidos a través de técnicas computacionales de análisis de datos que ayudan a inferir la probabilidad de que ocurran determinadas situaciones previas a su consecución y, a su vez, detectar oportunidades de negocio.

Los científicos de datos o Data Scientists centran sus esfuerzos en desarrollar esta rama del Big Data hasta el máximo nivel, ya que son los encargados de tratar los datos y convertirlos en información de valor para la empresa.

Por su parte, los modelos predictivos pueden aplicarse a múltiples sectores. En marketing, por ejemplo se utilizan para predecir el comportamiento de los usuarios y evaluar el margen de acierto que se puede alcanzar con determinadas acciones en el mercado.


Aplicaciones de los modelos predictivos

El análisis predictivo aplicado al mundo empresarial tiene un papel fundamental. Se utiliza para:

  • Adecuar las decisiones de negocio y reducir el riesgo.
  • Mejorar la información recopilada del cliente en cuestión y aumentar la capacidad para predecir sus comportamientos.
  • Reducir costes e incrementar beneficios.
  • Simplificar las reglas del negocio y multiplicar su efectividad.


Técnicas de análisis predictivos

Árboles de decisión

Un árbol de decisión es un modelo con algoritmos de aprendizaje supervisado que dividen los datos en subconjuntos basados en variables objetivo predefinidas. A través de esta técnica se extrapola la muestra en dos conjuntos homogéneos basados en un criterio diferenciador de las variables de entrada que resulte más significativo.

Como su propio nombre indica, este método se estructura como si fuese un árbol. Comienza desde un único nodo y, a partir de ahí, se ramifica en variables o alternativas. Cada hoja de esa ramificación representa una clasificación o una decisión a fin de encontrar la mejor opción.

Los árboles de decisión se usan asiduamente por los Data Scientists porque son intuitivos, y fáciles de usar y controlar. Constituyen una opción idónea para resolver problemas, ya que se obtienen datos sobre la ruta óptima.


Análisis de regresión

Los análisis de regresión estiman relaciones entre variables. Existen dos modelos: lineales y logísticos. Por un lado, la regresión lineal se usa para aproximar la relación de dependencia entre una variable dependiente (Y), las variables independientes (X) y un término aleatorio.

Por otro, las regresiones logísticas se utilizan para predecir el resultado de una variable categórica en función de las variables independientes o predictoras. Son de gran utilidad para augurar la probabilidad de un suceso como función de otros factores.


Redes neuronales

Las redes neuronales son técnicas de análisis de datos en Big Data Analytics capaces de modelar relaciones complejas. Surgieron como respuesta a construir modelos capaces de imitar el método de aprendizaje del cerebro humano.

Se configuran como un conjunto de elementos interconectados de procesamiento de la información capaces de aprender a través de la información que les alimenta. Este modelo se compone de distintas capas que a su vez se subdividen en unidades más sencillas conectadas entre sí (neuronas).

Para obtener información de valor, esta estructura de redes neuronales se basa en el reconocimiento de patrones y en inteligencia artificial (IA) que permita modelar gráficamente los parámetros.


Otras técnicas

Además de los árboles de decisión, los análisis de regresión y las redes neuronales existen otras muchas técnicas para llevar a cabo los modelos predictivos. Estas son algunas de ellas:

  • Naïve Bayes.
  • Métodos grupales de gestión de datos.
  • Análisis Bayesiano.
  • Series temporales y Data Mining.

Los modelos predictivos y los negocios

Imagen

Para que los modelos predictivos puedan desarrollar eficazmente su misión se necesitan algunos predictores y trabajar con grandes conjuntos de datos históricos y datos en tiempo real con el objetivo de identificar patrones y comportamientos.

Los posibles resultados futuros ayudan a tomar decisiones y anticiparse a los resultados, por lo que al utilizar los modelos predictivos como método de prevención las operaciones de negocio se sitúan en un camino mucho más seguro y con un porcentaje de riesgo mucho menor.

En función de esto, podemos destacar una serie de beneficios para el negocio:

  • Predecir la fuga de clientes, detectando señales tempranas de insatisfacción.
  • Identificar nuevos segmentos de clientes con valor para la compañía y planificar estrategias de marketing más adecuadas a su perfil.
  • Predecir el rendimiento de las campañas.
  • En función del histórico de compra de cada usuario, se pueden desarrollar acciones de crosselling específicas para cada perfil de cliente.
  • Identificar la probabilidad de que un cliente efectúe una compra
  • Detección del fraude.
TAGS:
Imagen del autor Redacción España

Equipo de redacción de B12 España: Marketing, Big Data, Inteligencia Artificial y Ventas.

Ponte en contacto con nosotros:

+34 916 629 534

madrid@agenciab12.com

Calle Alcalá, 21, 8ºD. 28014 - Madrid