Aprovechar el análisis predictivo de proyectos para cerrar las brechas comerciales

Todos los propietarios de negocios esperan poder mirar hacia el futuro y descubrir las mejores formas de invertir capital y recursos mientras preparan su empresa para el éxito a largo plazo. Lo siguiente mejor es extrapolar las oportunidades que se avecinan utilizando una comprensión profunda de lo que ocurrió en el pasado. El análisis predictivo permite a las empresas pronosticar los efectos de las condiciones actuales del mercado y las actividades comerciales para que los propietarios puedan tomar decisiones bien informadas.

Según el análisis predictivo de la canasta de mercado de Research and Markets, se dice que el tamaño del mercado global de análisis predictivo crecerá de USD 7200 millones en 2020 a USD 21500 millones para 2025, a una CAGR del 24,5 % durante el período de pronóstico.

Las empresas líderes deben comprender qué proyectos tienen más probabilidades de fracasar y cómo ofrecerles la mejor oportunidad de éxito antes de tiempo para evitar cometer errores similares. PPA (análisis predictivo de proyectos) es un enfoque novedoso que utiliza análisis sofisticados para evaluar las posibilidades de éxito de un proyecto.

Mientras que el análisis descriptivo usa datos históricos de la empresa para examinar el desempeño anterior, el análisis predictivo va un paso más allá al integrar esos mismos datos históricos con reglas y algoritmos para anticipar el resultado probable de un evento.

Para minimizar cualquier consecuencia en su proyecto o descubrir cómo usar estas predicciones para su beneficio, el análisis prescriptivo lo ayuda a tomar decisiones al proporcionar recomendaciones inteligentes para posibles acciones futuras, todas las cuales se basan en sus datos.

¿Por qué las empresas están invirtiendo en análisis predictivo?

El análisis predictivo tiene una amplia gama de aplicaciones en las empresas, lo que proporciona un conjunto diverso de perspectivas para los especialistas en datos. Los modelos de análisis predictivo utilizan el pasado de una persona para ayudar a las instituciones financieras y otras organizaciones a determinar los riesgos de prestar servicios a esa persona.

Predictive Analytics es adoptado por varias organizaciones porque beneficia a varias industrias y negocios al potenciar las operaciones. Una organización puede mantenerse al tanto de las necesidades y la función logística de manera más eficiente si tiene una comprensión clara de cómo crecerán los requisitos de recursos e inventarios con el tiempo. La cadena de suministro se puede optimizar continuamente actualizando las proyecciones y modificando la forma en que la empresa entrega los productos a los comerciantes o clientes.

Las estadísticas y análisis predictivos también han demostrado ser útiles en el campo de la ciberseguridad. Las personas que cometen fraude o violan información son atrapadas por algoritmos que reconocen patrones de comportamiento, incluidas las desviaciones sospechosas de un perfil de usuario normal. Encontrar vulnerabilidades e investigar amenazas persistentes avanzadas mejora la seguridad de los datos confidenciales de los consumidores y de la organización en su conjunto.

Para los departamentos de marketing, el análisis predictivo de datos cambia las acciones que utilizan las empresas para interactuar con los clientes. Con base en los datos que han adquirido, los especialistas en marketing determinan el mejor paso siguiente en una relación, enviando mensajes u ofertas apropiados. Con los modelos algorítmicos, cada vez es más factible para las organizaciones detectar la fase a la que ha llegado un comprador potencial junto con un recorrido de compra y adaptar las respuestas en consecuencia.

Aplicación de análisis predictivo para su negocio

Eficiencia operacional

Hay varios puntos de contacto internos en los que se pueden integrar análisis de datos predictivos para operaciones diarias más fluidas. Los gerentes pueden dedicar recursos a nuevas iniciativas basándose en estimaciones casi perfectas de cuándo se completará el trabajo en curso.

De manera similar, las empresas pueden solicitar que los departamentos de recursos humanos contraten más empleados si esperan mayores cargas de trabajo en el futuro cercano. Para la elaboración de presupuestos, la gestión de la oferta y la demanda, la incentivación del rendimiento y la planificación de la hoja de ruta comercial, las proyecciones precisas son cruciales en las ventas.

Pronóstico de abandono de clientes

Hacer una previsión de churn implica detectar las señales que preceden a las solicitudes de cancelación de tus clientes y evaluar la probabilidad en cada caso.

Puede usar modelos predictivos para comparar datos como la calidad del servicio al cliente, la satisfacción del cliente y la tasa de abandono para ver qué aspectos influyen en la cancelación.

La idea es averiguar qué está causando la pérdida del cliente y luego revertir el proceso.

Segmentación de clientes potenciales

Las técnicas de segmentación de clientes potenciales también pueden beneficiarse del análisis predictivo.

Después de todo, mapear el perfil de estos clientes potenciales para entregar contenido personalizado y campañas de nutrición a prueba de diseño es una de las tareas más difíciles del marketing.

Puede crear grupos segmentados basados ​​en una investigación exhaustiva utilizando datos y aprendizaje automático, pronosticando qué clientes potenciales requieren los detalles más pequeños. Puede conocer el tiempo estimado, el costo y los entregables de un proyecto de ML.

Optimización de campañas

Todo su historial de campañas de marketing se puede utilizar para pronosticar mejores resultados futuros.

Simplemente utilice la gestión de proyectos de análisis predictivo para determinar los canales óptimos para cada contenido, el idioma más efectivo para cada grupo demográfico objetivo y otros factores que influyen en la aceptabilidad del consumidor.

Como resultado, al interactuar y conquistar a tu audiencia, disparas de lleno al objetivo.

Gestión de riesgos

Otra área que se beneficia directamente del análisis predictivo es la gestión de riesgos.

¿No es mucho más fácil emitir juicios cuando se tiene una idea clara de los peligros y las oportunidades que se avecinan?

En consecuencia, ya sea analizando el riesgo crediticio de un cliente o las implicaciones potenciales de la inversión, anticipar la probabilidad de ganancias o pérdidas es el principal diferenciador del análisis de datos moderno.

Detección de fraude

Las empresas también pueden utilizar métodos analíticos para detectar patrones de fraude y evitar brechas de seguridad.

Con el mayor enfoque en la ciberseguridad, un número cada vez mayor de empresas está preocupada por abordar las vulnerabilidades y detectar anomalías de manera oportuna para evitar daños.

Los modelos predictivos hacen que sea mucho más fácil detectar peligros y evitar estafas en tiempo real.

Gestión de la relación con el cliente (CRM)

Los modelos predictivos se pueden utilizar en las estrategias de CRM para comprender a los clientes en cada etapa de su ciclo de vida y proceso de compra.

Hay muchos datos para construir modelos multivariados y evaluar la gama más amplia de vínculos posibles entre comportamientos, perfiles, historiales de compra, interacciones y percepciones del consumidor en este ejemplo.

Puede revolucionar su relación con el consumidor con contenido personalizado, promociones y ofertas si tiene esta información clave.

Ahora que conocemos las aplicaciones y los usos del análisis predictivo, pasemos a las herramientas que se pueden usar para llevar a cabo el análisis integrado.

Herramientas populares de análisis predictivo

IBM SPSS Estadísticas

Con la herramienta de análisis predictivo de IBM, no puede equivocarse. Ha existido durante mucho tiempo y viene con una lista completa de características. Otra ventaja es que el precio de IBM es sencillo. Si bien su interfaz de usuario se actualizó recientemente, aún puede ser demasiado difícil para la mayoría de los clientes corporativos que no están familiarizados con el análisis y la ciencia de datos.

Análisis avanzado de SAS

SAS es el líder mundial en análisis, con una plétora de diferentes herramientas de análisis predictivo para elegir. De hecho, esa lista es tan larga que determinar qué herramientas necesita para sus necesidades puede ser un desafío. Además, la organización no da precios por adelantado, lo que dificulta la comparación de precios. No obstante, con tantas herramientas para elegir, es probable que SAS tenga justo lo que necesita.

Análisis predictivo de SAP

La solución de SAP puede ser una opción adecuada para usted si planea utilizar su herramienta de gestión de proyectos de análisis y estadísticas predictivas principalmente para analizar los datos almacenados en el software de SAP, como los datos de ERP. Cuando se trata de características, la empresa ofrece una variedad de alternativas, pero, al igual que SAS y muchas otras empresas, no revela el precio. También carece de la capacidad de implementarse en la nube pública. En el lado positivo, incluye poderosas capacidades de seguridad y aprendizaje automático.

TIBCO Estadística

Con varias capacidades colaborativas y de flujo de trabajo integradas en el producto, TIBCO otorga una gran importancia a la facilidad de uso. Si espera que los empleados menos capacitados utilicen el producto, esto lo convierte en una opción adecuada para su empresa. También interactúa con una variedad de diferentes herramientas de análisis predictivo, lo que simplifica la expansión de su funcionalidad. Este es también el único producto en la lista que promueve sus capacidades integradas/IoT para un proyecto exitoso: un mercado relativamente nuevo que debe tener en cuenta.

H2O

H2O debería estar en la parte superior de su lista si está buscando una aplicación de análisis predictivo de código abierto. Proporciona un rendimiento rápido, bajo costo, amplias funciones y mucha flexibilidad. El panel de control de H2O ofrece un delicioso festín de información sobre datos. Esta tecnología, por otro lado, está dirigida a científicos de datos experimentados en lugar de científicos de datos ciudadanos. Esta podría ser su herramienta si ha invertido en empleados bien capacitados .

Ciencia de datos de Oracle

Oracle ingresó recientemente al sector de análisis y estadísticas predictivas al adquirir DataScience, una firma reconocida. Aunque el producto de DataScience ha obtenido buenas críticas y calificaciones de los usuarios, la empresa se encuentra actualmente en el proceso de integración con su plataforma en la nube. Lo más probable es que sea especialmente beneficioso para las empresas que utilizan la base de datos y los servicios en la nube de Oracle.

Q Investigación

Q Research se enfoca en un solo mercado: si solo necesita una herramienta de análisis predictivo para la investigación de mercado, este software le brinda todo lo que necesita. Este software altamente automatizado automatiza el proceso de análisis predictivo, lo que permite a los usuarios dedicar más tiempo a pensar que a administrar la herramienta. En el lado negativo, carece de la capacidad de realizar varios tipos de análisis predictivos.

Constructores de información WEBFocus

Information Builders proporciona un conjunto completo de análisis de inteligencia empresarial (BI) y soluciones de gestión de datos, así como análisis predictivo. Si está buscando una solución de datos de extremo a extremo, esta podría ser una buena opción. También incluye herramientas de análisis predictivo para científicos de datos y usuarios comerciales. Es una buena alternativa integral para una corporación con empleados con diferentes niveles de experiencia en datos. Los precios, como muchos de los otros en la lista, solo están disponibles previa solicitud.

RapidMiner

RapidMiner es una plataforma de análisis predictivo que funciona de principio a fin. Para proporcionarle un análisis predictivo sólido, emplea el modelado de datos y el aprendizaje automático. Todo está controlado por una simple interfaz de arrastrar y soltar. Recibe acceso a una biblioteca de más de 1500 algoritmos que puede utilizar para analizar sus datos. Hay plantillas para el seguimiento de la rotación de clientes y el mantenimiento predictivo, entre otras cosas. RapidMiner es una excelente aplicación de visualización de datos. Simplifica la predicción de los resultados futuros de las decisiones empresariales. Las estadísticas de aprendizaje automático sobre posibles ganancias y otros datos de ROI son proporcionados por el aprendizaje automático automatizado.

cuchillo

El programa KNIME es gratuito y de código abierto. KNIME simplifica la creación de procesos visuales. Puede limpiar rápidamente sus datos y generar estadísticas. Se pueden crear algoritmos de aprendizaje automático. Estos le permiten realizar tareas tales como árboles de decisión. Para producir predicciones, KNIME también se conecta con Apache Spark. Puede usar Microsoft Azure o el servicio web de Amazon para alojar esto.

Preguntas frecuentes

P. ¿Qué es el análisis predictivo?

Respuesta El análisis predictivo es el uso de varias técnicas estadísticas, incluidos algoritmos de aprendizaje automático automatizado, aprendizaje profundo, minería de datos e inteligencia artificial (IA), para crear modelos predictivos que extraen datos de conjuntos de datos, identifican patrones y proporcionan una puntuación predictiva para un rango. de los resultados organizacionales.

P. ¿Cuáles son los ejemplos de análisis predictivo?

Respuesta Anteriormente se pensaba que el análisis predictivo era una herramienta especializada que solo estaba disponible para unos pocos seleccionados, pero ahora lo utilizan cada vez más empresas a diario. Estos son algunos de los ejemplos de la industria en los que se utiliza el análisis predictivo.

• Deportes
• Venta minorista
• Salud
• Clima
• Modelamiento financiero
• Seguros y Evaluación de Riesgos
• Análisis de redes sociales
• Gestión de la cadena de suministro

Conclusión

El análisis predictivo es un enfoque analítico avanzado para echar un vistazo al futuro de su empresa, lo que le permite trazar un mapa de las posibilidades para tomar mejores decisiones y superar a sus competidores.

Por el enorme valor económico que aportan, los modelos de analítica predictiva jugarán un papel cada vez más importante en los procesos de las empresas del futuro. Si bien no son impecables, el beneficio que brindan a las organizaciones públicas y privadas es enorme. Las organizaciones pueden utilizar el análisis predictivo de datos para tomar medidas preventivas en una variedad de áreas.

Los modelos de análisis predictivo hacen posible la prevención del fraude en los bancos, la protección contra desastres para los gobiernos y magníficas campañas de marketing, por lo que serán un activo intangible en el futuro.

Si desea ir más allá de su viaje de aprendizaje de análisis predictivo y establecer su producto y negocio con éxito, debe consultar y contratar a una empresa experimentada como Appinventiv .

También debe buscar nuevas funciones de análisis predictivo de datos en el mercado. Puede realizar mejoras continuas y expandir gradualmente su aplicación a un producto mejor y más nuevo con las funciones más recientes.