¿Qué es el análisis predictivo? Disipando algunos mitos comunes

Todos los propietarios de negocios esperan mirar hacia el futuro y descubrir las mejores formas de invertir capital y recursos mientras trabajan para lograr el éxito a largo plazo de su empresa. Esto ha llevado al surgimiento de técnicas avanzadas como el análisis predictivo en la industria.

El análisis predictivo se puede aplicar a la gran cantidad de datos que las empresas recopilan cada día para hacer predicciones valiosas sobre sus acciones actuales o futuras.

Utiliza análisis sofisticados para evaluar el éxito de un proyecto. Además, lo ayuda a tomar decisiones al proporcionar recomendaciones inteligentes para posibles acciones futuras, todas las cuales se basan en sus datos.

En este artículo, discutiremos los mitos comunes que rodean al análisis predictivo, pero antes de sumergirnos en eso, veamos qué es el análisis predictivo y cuáles son sus beneficios para su negocio.

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo es el uso de datos históricos, técnicas de aprendizaje automático y algoritmos estadísticos para identificar la probabilidad de eventos futuros. Esto podría ayudar a anticipar las necesidades de los clientes, pronosticar tendencias de mercado más amplias o administrar riesgos, lo que ofrece una ventaja competitiva y, en última instancia, aumenta los ingresos.

Según un informe de Research and Markets, se dice que el tamaño del mercado global de análisis predictivo crecerá a USD 21,5 mil millones para 2025 desde USD 7,2 mil millones en 2020, a una CAGR de 24,5%.

Se espera que varios factores, como el aumento del uso del aprendizaje automático y la inteligencia artificial , las adquisiciones y los lanzamientos de productos en este mercado, impulsen la adopción de software y servicios de análisis predictivo.

Ahora echemos un vistazo a un ejemplo para ver cómo funciona el análisis predictivo.

Las empresas se enfrentan a una serie de decisiones todos los días, y sus elecciones tienen un gran impacto en el éxito de la empresa. Entonces, comencemos con una decisión típica que enfrentan la mayoría de las empresas: pronosticar las ventas.

Para la planificación financiera, un pronóstico de ventas es el primer paso importante. Afecta a casi todos los aspectos de su negocio, como la contratación de empleados, la compra de materias primas para fabricar productos, el manejo de la demanda y más.

Pronosticar las ventas no solo implica predecir cuánto producto venderá en un período próximo, sino que también implica pronosticar quién comprará, por qué comprará, etc. Pero todas estas tareas toman una cantidad significativa de tiempo, por lo que es difícil establecer prioridades recursos. Pero ese no es el caso si utiliza una herramienta de análisis predictivo.

Se puede utilizar una herramienta de análisis predictivo para obtener pronósticos de ventas precisos . Predice el comportamiento futuro en función de comportamientos pasados ​​y combina datos históricos y actuales para ayudarlo a comprender qué necesitan sus clientes y por qué lo necesitan. Esto, a su vez, conduce a mejores experiencias de usuario.

Ahora que hemos visto qué es el análisis predictivo , entremos en los beneficios clave del análisis predictivo para su negocio .

¿Por qué es importante el análisis predictivo?

El análisis predictivo ayuda a las organizaciones a detectar riesgos y descubrir oportunidades al generar información procesable que se puede utilizar para lograr sus objetivos comerciales. Entonces, aquí hay algunos beneficios clave del análisis predictivo para su negocio:

1. Detección de fraude: la combinación de varios métodos de análisis puede identificar comportamientos sospechosos y mejorar la detección de patrones. A medida que la ciberseguridad se convierte en una preocupación creciente, el análisis predictivo de alto rendimiento examina todas las acciones en una red en tiempo real para detectar anomalías que puedan indicar fraude, vulnerabilidades de día cero y amenazas persistentes avanzadas.

2. Mejora de las operaciones: muchas organizaciones utilizan modelos predictivos para pronosticar el inventario y administrar los recursos. Por ejemplo, los hoteles intentan predecir el número de huéspedes por noche para maximizar la ocupación y aumentar los ingresos. Esto ayuda a mejorar proactivamente sus procesos de producción y tomar las medidas adecuadas cuando sea necesario.

3. Pronosticar el churn de clientes: Hacer un pronóstico de churn implica detectar las señales que preceden a las solicitudes de cancelación de tus clientes y evaluar la probabilidad en cada caso.

Puede utilizar modelos predictivos para comparar datos como la satisfacción de los clientes, la calidad del servicio y la tasa de abandono para identificar qué aspectos conducen a la cancelación.

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

4. Optimización de campañas de mercado: mediante el uso de análisis predictivos , puede ver todo el historial de campañas de marketing para pronosticar mejores resultados futuros.

Puede determinar el idioma más eficaz para cada grupo demográfico objetivo, los canales utilizados para las campañas de marketing y otros factores que influyen en la aceptabilidad del consumidor. Como resultado, al interactuar y conquistar a tu audiencia, disparas de lleno al objetivo.

5. Gestión de la relación con el cliente (CRM): Los modelos predictivos se pueden utilizar para la gestión de la relación con el cliente para comprender a los clientes en cada etapa de su proceso de compra.

Con la ayuda de los datos disponibles, puede crear modelos multivariados y evaluar la gama más amplia de vínculos posibles entre los historiales de compra, los comportamientos, los perfiles, las interacciones y las percepciones de los consumidores.

Puede construir relaciones a largo plazo con los clientes utilizando contenido personalizado, promociones y ofertas si tiene esta información clave.

Ahora que hemos analizado la importancia del análisis predictivo, veamos algunas de sus aplicaciones en diferentes industrias.

Casos de uso de análisis predictivo

Las industrias pueden utilizar el análisis predictivo para optimizar las operaciones, reducir los riesgos y aumentar los ingresos. Aquí hay algunas aplicaciones de análisis predictivo en escenarios de la vida real.

Atención médica: el análisis predictivo se está incorporando en la industria de la atención médica por tres razones cruciales: estimación de riesgos, mapeo geográfico y planificación de escenarios hipotéticos en términos de cirugía y afluencia de pacientes en el hospital.

El uso de análisis conduce a mejores resultados para los pacientes, tratamientos más efectivos y ahorros de costos en múltiples departamentos.

Por ejemplo, un dispositivo para pacientes con asma que utiliza análisis predictivos puede registrar y analizar los sonidos respiratorios de los pacientes y brindar retroalimentación en tiempo real mediante una aplicación de teléfono inteligente para ayudar a los pacientes a controlar mejor sus síntomas y estar preparados para un ataque.

Comercio electrónico: el análisis predictivo en los negocios ayuda a los vendedores a comprender el precio más alto que un cliente está dispuesto a pagar por sus productos, analizar el comportamiento del comprador y crear recomendaciones de productos personalizadas.

Por ejemplo, los gigantes del comercio electrónico como Amazon y eBay son los ejemplos perfectos de empresas que utilizan análisis predictivos para sus negocios . Lo utilizan para monitorear el comportamiento del cliente y las tendencias actuales del mercado para predecir cambios y tomar decisiones en tiempo real y basadas en datos.

[Lea también: ¿Cuánto cuesta crear una aplicación de mercado como Amazon? ]

Servicios bajo demanda: En la economía bajo demanda propia del transporte y las comunicaciones, la analítica predictiva resulta útil para estimar las zonas que van a pedir la máxima demanda de flota, el precio que es más probable que paguen los usuarios por una propina , la etapa en la que están cancelando el viaje, etc.

Asistentes virtuales: Combinado con el poder del aprendizaje profundo, el análisis predictivo hace maravillas cuando se usa para asistentes virtuales. Siri, Ok Google y Alexa son ejemplos del mundo real de la utilización de la técnica innovadora en asistentes virtuales. Estos asistentes aprenden del comportamiento del usuario y luego entregan resultados precisos.

Gestión de la cadena de suministro: una cadena de suministro mal optimizada puede tener un efecto disuasorio en todas las áreas de su negocio. Por lo tanto, se vuelve vital para las empresas utilizar tecnologías avanzadas como el análisis predictivo.

La información que recopile mediante el análisis predictivo estará lo más actualizada posible, ya que puede incorporar datos en tiempo real. También puede ser más ágil en su proceso de toma de decisiones ya que el modelo le indicará los impactos de diferentes variables en la eficiencia de su cadena de suministro.

Servicios bancarios y financieros: la industria financiera ha adoptado durante mucho tiempo el análisis predictivo para la prevención y detección de fraudes, la medición del riesgo crediticio, la maximización de las oportunidades de venta cruzada/venta ascendente y la retención de clientes valiosos.

Por ejemplo, Commonwealth Bank utiliza análisis predictivos para predecir actividades fraudulentas o comportamientos sospechosos para cualquier transacción determinada antes de que se autorice, dentro de los 40 milisegundos posteriores al inicio de la transacción.

Mitos comunes sobre el análisis predictivo

Un modelo de análisis predictivo de primer nivel requiere muchos menos datos, experiencia y esfuerzo de lo que piensa, y tiene muchas más ventajas. En esta sección, desmentiremos algunos de sus mitos más comunes para que su camino hacia la toma de decisiones basada en datos sea más claro.

1. El análisis predictivo es solo para grandes corporaciones: podría pensar que el análisis predictivo está diseñado para ser utilizado solo por grandes corporaciones. Pero el hecho es que puede y debe ser utilizado tanto por empresas grandes como pequeñas, especialmente aquellas que buscan crecer.

Las empresas que incorporan el análisis predictivo en su negocio tienden a tener más éxito a largo plazo.

Los conocimientos analíticos pueden ayudar a identificar áreas problemáticas en su organización y, al mismo tiempo, proporcionar una idea precisa de las expectativas de los clientes. Esto le da a su empresa la ventaja competitiva que tanto necesita en el mercado.

Por ejemplo, el análisis de los patrones de retención de clientes puede proporcionar una base valiosa para diseñar ofertas promocionales específicas. Por lo tanto, estas herramientas de análisis predictivo son útiles y relevantes en todas las industrias.

2. Se necesita un experto para usar el análisis predictivo: otro mito común del análisis predictivo es que es solo para los expertos más experimentados. Sin embargo, las valiosas herramientas de análisis predictivo ahora están disponibles para todos. Es posible que aún se requiera cierta participación por parte de los miembros del personal de TI más experimentados de su empresa para garantizar que funcione correctamente.

3. El análisis predictivo es una ventaja, no una necesidad: aquellos que no están familiarizados o son nuevos en el análisis predictivo pueden pensar que es una ventaja, en lugar de algo que debería venir como estándar con cada estrategia de big data. La realidad no podría estar más lejos de la verdad.

Según un estudio reciente destacado en Forbes , el 86 % de los ejecutivos que han utilizado el análisis predictivo informan haber visto un retorno considerable de su inversión. Además, solo el 13% de esas empresas consideran que su uso de la tecnología de análisis predictivo es muy avanzado.

En otras palabras, estas tecnologías predictivas están dando resultados mucho antes de que las empresas hayan tenido el tiempo y la experiencia para hacer un uso completo de ellas. No es de extrañar que el 80 % de los encuestados tenga planes de aumentar sus gastos en tecnologías de marketing. Por lo tanto, el análisis predictivo es necesario para todas las empresas si quieren crecer y aumentar su productividad.

4. El análisis predictivo requiere un presupuesto de miles de millones de dólares: Hace años, esto era cierto. La implementación de modelos de análisis predictivo solía ser difícil y costosa. Pero las cosas han comenzado a cambiar. A día de hoy, no todos los esfuerzos de análisis de datos requieren una gran inversión. El gasto, de hecho, depende del tipo de solución seleccionada por la empresa.

Y hablando de obtener un beneficio tangible, el análisis predictivo permite a las empresas tomar decisiones mejor informadas, maximizando así el ROI.

Además, al tomar decisiones de infraestructura más inteligentes, las empresas pueden evitar que se disparen los costos del análisis predictivo. Una forma de limitar los costos de infraestructura es usar una plataforma de nube pública para ejecutar y almacenar análisis. Esto limita los costos logísticos y de almacenamiento en los que generalmente se incurre debido a las unidades de almacenamiento de datos fragmentadas.

5. Los modelos predictivos reemplazan el juicio humano: los modelos predictivos nunca tuvieron la intención de reemplazar o descartar el juicio humano. De hecho, el 99% de las veces, el modelado predictivo tiene como objetivo expandir y mejorar la experiencia humana en el análisis de datos.

Después de todo, se necesita un ser humano para decidir qué conjuntos de datos considerar. Usan informes basados ​​en datos para tomar decisiones más inteligentes basadas en esos datos.

6. El análisis predictivo le brinda garantías: el análisis predictivo debe ser parte de cada estrategia de big data, pero eso no significa que sea un adivino. Si bien es cierto que el análisis predictivo puede pronosticar mucho más de cerca el comportamiento futuro, ninguna plataforma de análisis puede erradicar por completo el riesgo de un cambio impredecible.

En un artículo para Harvard Business Review , Tom Davenport señala que hay muchas precauciones que debe tomar al utilizar estas tecnologías.

Davenport recomienda conocer las fuentes de sus datos y cuán representativos son los datos de la población en cuestión. Además, verifique cuántos valores atípicos afectan la distribución y, lo que es más importante, verifique las suposiciones detrás de su análisis. Además, debe estar al tanto de todas las variables clave en su modelo.

7. Los modelos predictivos no revelan nada nuevo: incluso si conoce sus datos, el modelo predictivo aún puede ayudar. Un modelo predictivo puede hacer una de dos cosas: confirmar lo que siempre ha creído o sacar a la luz nuevos conocimientos. Un modelo predictivo cambiará o confirmará las cosas que pensaba que eran ciertas.

La mayoría de las veces, los modelos predictivos cambiarán y confirmarán. Ambos validarán cualquier evidencia anecdótica que pueda tener y aprenderán nuevas variables o conexiones que no habían captado antes.

Conclusión

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

Las organizaciones pueden utilizar el análisis predictivo para tomar medidas preventivas en una amplia gama de áreas. La técnica también hace posible la detección de fraudes en la banca, la protección ante desastres para los gobiernos y magníficas campañas de marketing, por lo que será un activo tangible en el futuro.

Si desea obtener más información sobre qué es el análisis predictivo y establecer con éxito su producto y negocio, debe consultar y contratar a una empresa de software con experiencia como Appinventiv .

También debe buscar nuevas soluciones de análisis 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.