¿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.

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 histórico. 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.

Te recomiendo leer este artículo sobre el análisis de datos para la toma de decisiones.

¿Cómo hacer un análisis predictivo?

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

  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.

Te recomiendo leer cómo analizar los datos de una investigación.

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.

Te recomiendo leer la importancia de la generación de datos para una investigación.

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.

Quizá te interesa conocer cómo ayuda el análisis de tendencias de mercado a la investigación.

 
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.

El análisis predictivo permite que las empresas consigan información y una gran cantidad de datos que puedan adaptarse a los objetivos que impulsen las decisiones futuras y el éxito de la organización.