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analisis predictivos
Por: Comunicaciones BPulse septiembre 19, 2017 En: Noticias Comentarios: 0

Un factor determinante para lograr la rentabilidad de su empresa es la capacidad de interpretar la gran cantidad de información que generan sus usuarios, para así anticipar sus intereses y definir nuevas acciones estratégicas que conduzcan el cumplimiento de sus objetivos. En este sentido, los análisis predictivos se presentan como la mejor alternativa para cumplir con esta meta y llevar su negocio a otro nivel.

Nuevas técnicas avanzadas, aplicadas a la ciencia de los datos, han permitido a medianas y grandes industrias adelantarse a las próximas acciones estratégicas de inteligencia de negocios, para beneficiar a sus empresas en la desenfrenada era tecnológica que se vive hoy día. Entre estas técnicas, podemos mencionar, el establecimiento de modelos predictivos basados en análisis de datos, implementados en los diversos sectores económicos de finanzas, marketing, salud, ciencia, telecomunicaciones, transporte, inmobiliaria, entre otros.

Probablemente en muchas ocasiones hayan escuchado este término, pero… ¿Realmente conocen el alcance de estas técnicas analíticas? A continuación, presentamos algunos datos sobre los análisis predictivos con la intención de ampliar sus ideas y hacer de su conocimiento el gran impacto que podría tener en su organización:

  • Los análisis predictivos son claves para descubrir nuevas oportunidades de negocio e inversión.
  • Permiten identificar los segmentos de consumidores más rentables o los mercados de destino con mayor potencial.
  • Son un factor determinante para detectar factores críticos de riesgo asociados a los productos o servicios existentes, así como en estrategias empresariales a ser implementadas en el futuro

¿Análisis predictivos o modelos predictivos?

El proceso del establecimiento de modelos predictivos es complejo, pues sugieren escenarios posibles basados en patrones de comportamiento, contemplando todas las particularidades y naturaleza de la información; además de los altos niveles de probabilidad identificados a partir de análisis exhaustivos de datos obtenidos de diversas fuentes, como informes estadísticos, definiciones psicológicas o datos de los usuarios en las redes sociales. De esta manera, el procedimiento de modelado comienza por la captura, exploración y análisis de los datos, bien sean nuevos o históricos, para luego integrarlos, construir el modelo que más se adapte a sus necesidades y generar el conocimiento final que motivará la toma de decisiones acertadas, basadas en información previamente evaluada.

En torno a este tema han surgido ciertas ambigüedades que valen la pena aclarar en esta entrada, respecto a la pertinencia del término “análisis predictivo” o “modelo predictivo”, debido a que tiende a confundirse el correcto uso de los mismos y las diferencias entre ambos conceptos. Por ello,  es oportuno traer a colación la definición de un estudio realizado en la Universitat Oberta de Catalunya referente al tema, donde se indica que “el análisis predictivo es un área de la minería de datos que consiste en la extracción de información existente en los datos y su utilización para predecir tendencias y patrones de comportamiento (…) El análisis predictivo se fundamenta en la identificación de relaciones entre variables de eventos pasados, para luego explotar dichas relaciones y predecir posibles resultados en futuras situaciones”.

El anterior señalamiento deja claro entonces que la acción predictiva nace del análisis de los datos para anticipar las próximas decisiones; donde también aclaran en otro punto más avanzado del estudio, que el modelo predictivo se refiere a una de las distintas forma de presentar los resultados de dichos análisis, identificando cinco (5) modelos principales de presentación de la información. Es importante destacar que, cada análisis predictivo responderá a preguntas específicas y esta información a su vez podrá generar nuevas dudas, por lo que el proceso se hace de manera cíclica, en busca de la mejora continua para obtener las mayores respuestas posibles que orienten las acciones de la organización.

Tipos de análisis predictivos

Diversas herramientas de análisis de datos cumplen la función de proporcionar respuestas a las principales preguntas que definen las políticas de los negocios, para conocer, por ejemplo, qué campaña de marketing se adapta mejor a sus necesidades; cómo mantener y aumentar la fidelidad de los clientes; qué acciones se pueden emprender para no perderlos como clientes; cuál es su comportamiento de consumo; cómo aumentar las ventas sin incrementar los costos; entre otros criterios de segmentación importantes para las empresas. Las respuestas a dichas preguntas dependen, en gran medida, del modelo de análisis predictivo que se determine como el más apropiado, de acuerdo a las variables que se desean conocer. Es así como, además del modelo predictivo, definido anteriormente, también se pueden establecer:

  • Modelos descriptivos: son aquellos que relacionan criterios en común entre los clientes respecto a los productos o servicios, proporcionando resúmenes simples sobre las observaciones realizadas.
  • Modelo de decisión: son aquellos que muestran la relación entre todos los elementos involucrados en la toma de decisiones, como datos históricos, la acción de la decisión y el pronóstico de los resultados de la misma.
  • Modelo de ensemble o conjunto: son aquellos que combinan dos o más modelos y luego sintetizan los resultados en una sola información para mejorar la precisión de la predicción.
  • Modelo uplift o de elevación: usados mayormente para marketing, son aquellos que presentan el impacto incremental producido por el tratamiento de las campañas implementadas sobre el comportamiento de los usuarios.

Beneficios de los análisis predictivos

Para finalizar, posiblemente este apartado sea uno de los más esperados sobre este tema, pues son innumerables los beneficios que se podrían obtener a partir del uso de análisis predictivos. Algunos se han mencionado a lo largo de este post, sin embargo, no dejamos escapar otros que también son de relevancia y marcarían la diferencia a la hora de tomar la decisión sobre, qué herramienta contratar para el análisis de los datos o cuál podría cumplir con la mayor cantidad de beneficios señalados. En concreto, los análisis predictivos:

  • Optimizan la toma de decisiones.
  • Mejoran el conocimiento sobre el cliente.
  • Potencian la competitividad de la empresa.
  • Aumentan la concreción en los procesos de negocio.
  • Simplifican las reglas de negocio, multiplicando su efectividad.
  • Ayudan a corregir irregularidades en los patrones de desempeño.
  • Incrementan los resultados anuales a través de la reducción de costes y el incremento de los beneficios.

En BPulse, lo ayudamos a modelar su negocio y a analizar sus datos de tal manera que pueda contar con la información que requiere en tiempo real y sin equivocaciones. Gracias a nuestro análisis avanzado de datos, lograremos establecer modelos predictivos que posicionan su marca, producto o servicio entre los mejores y más competidos del mercado. ¿Desea comprobar lo que le afirmamos? No espere más, contáctenos y descubra todo lo que puede hacer automatizando sus procesos y obteniendo al instante la información empresarial de valor que impulse su negocio