Pronosticar el futuro de la empresa ya es posible. Averigua aquí cómo se puede entender y utilizar el análisis predictivo y saber si se va por buen camino.
Sin duda, los datos se han convertido en un aliado imprescindible para empresas de todo calibre, ámbito y sector y que se halla hoy en pleno auge, gracias al desarrollo de nuevas soluciones basadas en la gestión y el análisis de grandes volúmenes de datos.
Y si bien es cierto que aún no se pueden capturar datos procedentes del futuro, ya es posible predecir lo que sucederá con base en datos del pasado, lo que se llama analítica predictiva.
El análisis predictivo es la tecnología de inteligencia empresarial que elabora pronósticos a partir de lo aprendido de la experiencia de la organización. El análisis predictivo optimiza las campañas de marketing y el comportamiento de la página web corporativa para mejorar la respuesta de los usuarios, las conversiones, clicks, y lograr, al mismo tiempo, a disminuir la pérdida de clientes.
Las puntuaciones predictivas que se obtienen de los modelos acerca de cada cliente, informan sobre las acciones que deben adoptarse para lograr objetivos: retener al cliente, venderle un producto de categoría superior o presentarle un nuevo servicio.
Cómo entender la analítica predictiva
Para comprender los puntos básicos de este tipo de análisis no es necesario ser un experto, simplemente hay que conocer las claves de toda predicción:
– Los datos: para poder hacer pronósticos sobre el comportamiento de los clientes, los atributos que debería tener un producto/servicio o las estrategias que llevarán a cabo empresas de la competencia, se requiere contar con información fiable y consistente.
– Las estadísticas: los modelos predictivos se estructuran en torno a las diferentes variables y correlaciones. Aplicando algoritmos y ecuaciones los analistas pueden obtener resultados expresados en términos de probabilidad, que explican lo que sucederá en el futuro, con un margen de error mínimo.
– Los supuestos: la actualización es esencial y determina la precisión de los modelos. Los supuestos pueden cambiar con el tiempo, a medida que lo hacen los hábitos de los clientes, las circunstancias de mercado o incluso los propios procesos internos de la empresa. Si no se realiza un seguimiento adecuado que compruebe que estos no se encuentran defectuosos u obsoletos, el modelo predictivo no será válido y la toma de decisiones se verá afectada.
Modelos predictivos
Hay tres modelos predictivos para aprovechar las ventajas de la análisis predictivo en la organización:
1. Modelos descriptivos: es el modelo más usado por las empresas que se basa en análisis de datos históricos y actuales para determinar las relaciones y tendencias, identificando qué acción debe tomarse a continuación. Este es el modelo más utilizado en las empresas.
2. Modelos predictivos: se analizan los datos del pasado para determinar la probabilidad de ocurrencia de un evento determinado. Se aplica en los casos en que se cuenta con un resultado/objetivo específico y se desea conocer la probabilidad de que tenga lugar en las condiciones previstas.
3. Modelos prescriptivos: es el más complejo de los tres, puesto que analiza todos los elementos de una decisión, así como las variables que cada uno implica, para establecer la probabilidad de que cada uno se produzca.
Vía: Entrepreneur
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