Análisis Predictivo. Qué es y cómo implementarlo

Si quieres evitar pérdidas de capital y anticiparte a los acontecimientos futuros, debes hacer una correcta gestión de datos y aplicar un análisis predictivo.

Al hacerlo, estarás preparado para afrontar las demandas de los clientes y los patrones del mercado. Al colaborar con datos procedentes de diversas fuentes, los sistemas predictivos pueden alertar a las empresas sobre la creciente popularidad de los productos, los futuros picos de tráfico y las tendencias de comportamiento de los clientes. 

¡Sigue leyendo!, y conoce más de las ventajas de realizar un análisis predictivo.

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo se define como una forma de análisis estadístico que se encarga de obtener información nueva o histórica y utilizarla para predecir patrones de comportamiento. 

Este método puede aplicarse a cualquier tipo de evento desconocido del pasado, presente o futuro.

El efecto funcional del análisis predictivo es proporcionar una puntuación a cada individuo con el propósito de establecer o influir en su proceso de organización. Es importante señalar que la exactitud y utilidad de los resultados dependerá del nivel de análisis de los datos.

El análisis predictivo tiene como objetivo predecir tendencias futuras, especialmente en los sectores de marketing, finanzas, seguros e incluso salud.

El núcleo del análisis predictivo son los modelos. Por ejemplo, una aseguradora crea una póliza de seguro previendo los factores de riesgo de un conductor, incluyendo en su cálculo factores como la edad y el estado de salud. A partir de la suma de todos los factores, el análisis predictivo puede calcular el riesgo potencial de accidentes y, por tanto, el importe de la prima del seguro.

Clasificación del análisis predictivo

El análisis predictivo se clasifica en:

  • Modelos formalmente predictivos

Esta categoría del análisis tiene como finalidad encontrar elementos de riesgo y nuevas oportunidades para hacer negocios, a partir del análisis de datos históricos. Especialmente, los que ocurren en tiempo real, mientras se realiza una operación.

  • Modelos descriptivos

Estos modelos se encargan de cuantificar las relaciones entre los datos de una manera que a menudo se utiliza para clasificar a los clientes actuales o potenciales. 

A diferencia de los modelos formalmente predictivos, se enfocan en predecir el comportamiento de un solo cliente e identificar su relación con los productos o servicios.

  • Modelos de decisión

Esta categoría se encarga de describir la relación que existe entre los datos conocidos, la decisión y los resultados pronosticados para la toma de decisiones, con el propósito de predecir los resultados.

Generalmente, se utilizan para desarrollar una lógica de decisión o un conjunto de reglas de negocio que producirán la acción deseada para cada cliente o circunstancia.

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¿Cómo hacer un análisis predictivo?

Para llevar a cabo el proceso de análisis predictivo es necesario seguir los siguientes pasos:

Pasos-analisis-predictivo

  1. Definición del proyecto: Definir los resultados del proyecto, entregables, alcance del esfuerzo, objetivos de negocio, identificar los conjuntos de datos que se van a utilizar.
  2. Recolección de datos: La minería de datos para el análisis predictivo se encarga de  preparar los datos de múltiples fuentes. Esto es con el fin de proporcionar una visión completa de las interacciones con los clientes.
  3. Análisis de datos: El análisis de datos es el proceso de inspección, limpieza y ajuste de datos con el objetivo de descubrir información útil y llegar a una conclusión.
  4. Estadísticas: El análisis estadístico permite validar los supuestos, hipótesis y probarlas utilizando modelos estadísticos estándar.
  5. Modelado: El modelado predictivo proporciona la capacidad de crear automáticamente modelos predictivos precisos sobre el futuro. También hay opciones para elegir la mejor solución con evaluación multimodal.
  6. Despliegue: El despliegue de modelos predictivos proporciona la opción de desplegar los resultados analíticos en el proceso diario de toma de decisiones para obtener resultados, informes y resultados mediante la automatización de las decisiones basadas en el modelado.
  7. Monitoreo de Modelos: Los modelos son administrados y monitoreados para revisar el desempeño del modelo y asegurar que esté proporcionando los resultados esperados.

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Ventajas del análisis predictivo

Las ventajas del análisis predictivo son:

  • Competitividad empresarial: Las recesiones afectan a las empresas de una manera muy dura porque confiaban en su enorme repositorio de datos. Con el análisis predictivo, ya no se basan en las experiencias pasadas para comprender las tendencias y obtener información. Para seguir siendo competitivo, hay que realizar análisis predictivos.
  • Identificar nuevas oportunidades de ingresos: A través del análisis predictivo, las empresas pueden comprobar los patrones de compra históricos de sus clientes y tomar decisiones razonables basadas en ellos. Sobre la base de estos supuestos, lanzan ofertas promocionales, descuentos y cupones.
  • Las empresas pueden revolucionar su servicio al cliente: Las empresas pueden ofrecer una experiencia superior analizando lo que los clientes necesitarán en un futuro próximo. Esto se aplica a varios negocios como el desarrollo de aplicaciones.

    Con un sistema de análisis predictivo fiable, podrás analizar todos los datos estructurados y no estructurados que te ayudarán a pronosticar las expectativas de los clientes.
  • Ayuda a detectar perspectivas confusas en los datos de los clientes: Las empresas pueden ofrecer una experiencia personalizada al cliente de la manera correcta. Acercarse al cliente e identificar a los que tienen mayor propensión de compra, es el deber de todos en la empresa.

    Con un análisis oportuno, serás capaz de detectar tendencias emergentes en los sentimientos de los clientes.
  • Identificar áreas de abandono: Cuando aprovechas el análisis predictivo, tienes la oportunidad de recuperar clientes perdidos. Puedes identificar las razones de su salida y evitar que otros se vayan. Si sabes esto de antemano, puedes planear estrategias que le ayuden a retenerlos.

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Desventajas del análisis predictivo

Las desventajas del análisis predictivo son:

    • Dependencia a la metodología: Los ejecutivos y gerentes deben entender que el análisis predictivo implica probabilidades y correlaciones que no son absolutas. Por lo que deben esforzarse por filtrar todo el ruido para asegurar resultados precisos y replicables. Además, deben presentar estos resultados como percepciones procesables con parámetros de riesgo para cada opción.
    • Hacer las preguntas equivocadas: Es fundamental que las empresas hagan las preguntas correctas, ya que se trata de una gran cantidad de información. Los científicos de datos deben ser capaces de probar las suposiciones y descartar los datos erróneos.
    • Datos erróneos: No todos los datos son exactos. Estos pueden ser malos por cualquier número de razones, incluyendo errores de autoinforme, archivos dañados, preguntas mal redactadas, datos incompletos y métodos deficientes.

      Es fundamental que se reconozcan y filtren rápidamente los datos erróneos de los demás conjuntos de datos. También deben asegurarse de no crear datos erróneos por sí mismos.
    • Complejidad e imprevisibilidad: El análisis predictivo, al ser un conjunto de técnicas estadísticas, requiere que todos los datos sean estandarizados y cuantificados. La cual, tiene sus propios riesgos y crea incertidumbre. Además, los datos son impredecibles, especialmente los datos dinámicos.

      Un modelo que pronostica con precisión los eventos futuros podría verse desorganizado por una repentina e imprevista cascada de eventos, que no fueron estimados inicialmente.

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    • Privacidad y seguridad: Muchos defensores de la privacidad consideran que este tipo de uso de datos es invasivo y alarmante.

      Hay algo inherentemente intrusivo en las empresas que recopilan información sobre individuos para predecir su comportamiento. Los ejecutivos y los gestores de datos deben estar al tanto de los constantes cambios en el panorama normativo del Big Data.

    Para qué hacer un análisis predictivo

    El análisis predictivo permite que las empresas consigan información y una gran cantidad de datos que puedan impulsar las decisiones futuras y el éxito de la organización.

    Estas son algunas de las razones por las que debes hacer un análisis predictivo:

    • Para posicionarse frente a la competencia y establecer precios correctos

    Los datos te ayudan a detectar tendencias y a crear tarifas personalizadas para cada audiencia.

    La analítica predictiva puede, con la ayuda de todas las tecnologías que rodean la captación de datos sobre los comportamientos del cliente, ayudar al desarrollo de modelos para minimizar la incertidumbre y competir por la mejora de los procesos de la empresa.

    • Para el desarrollo de productos y estrategias de marketing

    Campañas de sensibilización, publicitarias, desarrollo de productos, comercialización de nuevos productos, etc. ¿Pero a quién y a qué tipo de cliente?

    Mediante la segmentación de clientes, el análisis predictivo puede contribuir a la productividad de los departamentos de marketing y ventas, pues podrás determinar de antemano los productos y servicios que los clientes buscarán en un futuro. 

    • Crear procesos eficientes

    Otras de las razones por las que debes hacer un análisis tipo predictivo, es que te permite cambiar el enfoque de tus procesos internos. Gracias a ello podrás, no sólo reaccionar ante los problemas, sino actuar antes del problema y atacarlo desde raíz.

    • Mayor gestión de esfuerzos y rentabilidad

    Entender el comportamiento de los clientes, conocer las necesidades futuras y hacer un marketing específico nos ayudan a alinear los esfuerzos hacia un mismo objetivo. El uso de herramientas predictivas nos ayuda a tomar acciones correctivas de manera más rápida.

    En la misma línea, también conduce a una mejor relación con el cliente. La integración de la gestión predictiva basada en su comportamiento conduce, por supuesto, a un aumento de la fidelidad, la retención y la satisfacción del cliente.

    En resumen, el análisis predictivo no es exclusivo de las grandes empresas con múltiples operaciones. El análisis de datos también puede ayudar a las pequeñas empresas a optimizar sus estadísticas de ventas para definir sus puntos débiles y estimar sus beneficios.

    Esta función permite a las empresas anticiparse a los acontecimientos futuros y preparar los procesos para mejorar su rendimiento. Con el análisis predictivo, las empresas pueden mejorar su rentabilidad y escalabilidad mediante recursos optimizados y estrategias basadas en datos.