¿Qué es el análisis predictivo y por qué es importante?
Si bien la analítica predictiva ha existido por más de una década, es solo ahora cuando las organizaciones la han elevado a una parte esencial de sus operaciones empresariales. Actualmente, la analítica predictiva puede usarse para aumentar tus ganancias y proporcionarte una ventaja competitiva — especialmente si utilizas el software de análisis interactivo disponible.
Si tienes curiosidad sobre la analítica predictiva y cómo puede ayudar a que tu empresa prospere, explora este resumen para encontrar respuestas.
Definición de Analítica Predictiva
La analítica predictiva consiste en utilizar datos, aprendizaje automático y algoritmos estadísticos para identificar y predecir tendencias futuras basándose en datos históricos. Usando la analítica predictiva, puedes esperar tomar decisiones más precisas y basadas en datos sobre el mercado y los consumidores.
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Tipos de Analítica Predictiva
Existen varios tipos de análisis de datos predictivos que puedes usar para evaluar datos, descubrir patrones y observar tendencias para predecir eventos futuros. Algunos modelos populares para estos análisis incluyen modelos de conglomerados, de clasificación y de series temporales.
Modelos de Conglomerados
Este tipo de modelo de análisis de datos pertenece a la categoría de aprendizaje no supervisado que agrupa los datos basándose en atributos similares. Puedes usar este tipo de analítica predictiva para segmentar clientes según características comunes y desarrollar estrategias únicas para cada grupo.
Modelos de Clasificación
Con este modelo predictivo, entras en el aprendizaje automático supervisado. Utilizando modelos de clasificación, puedes categorizar datos basándote en información histórica para describir relaciones dentro de cualquier conjunto de datos. Clasifica a tus prospectos o clientes en grupos o responde preguntas con salidas binarias, como verdadero o falso.
Algunos modelos de clasificación comunes incluyen árboles de decisión, regresión logística, redes neuronales y bosque aleatorio.
¡Pssst! Puedes usar estos tipos de modelos para calcular ingresos futuros.
Modelos de Series Temporales
Cuando utilizas modelos de series temporales, estás utilizando varias entradas de datos con una frecuencia temporal definida — ya sea mensual, semanal o diaria. Puedes graficar variables dependientes a lo largo del tiempo para evaluar tus datos en busca de tendencias, estacionalidades y comportamientos cíclicos, como prever cuántas llamadas podría recibir tu centro de llamadas por hora a lo largo del día.
La Importancia de la Analítica Predictiva
Las organizaciones están recurriendo a la analítica predictiva para ayudarles a resolver una variedad de problemas y descubrir oportunidades únicas. Algunos de los casos de uso más comunes que hacen que la analítica predictiva sea esencial incluyen:
Detección de Fraude: Combina varios métodos analíticos para la detección de patrones que examinan acciones en cualquier red en tiempo real para detectar anomalías e identificar comportamientos delictivos.
Optimización de Campañas: Determina cómo puede responder un cliente a un contacto o cuándo realizará una compra para atraer nuevos negocios y promover oportunidades de venta cruzada.
Mejora de Operaciones: Usa modelos predictivos para prever inventario y necesidades de recursos para optimizar operaciones. Reordenarás lo esencial a tiempo y garantizarás una funcionalidad eficiente. Estos modelos también son fundamentales en la creación de una fórmula de pronóstico de ventas que sea consistentemente precisa.
Reducción de Riesgos: Evalúa la probabilidad de incumplimiento de un comprador con puntuaciones de crédito y otras métricas. De hecho, una puntuación de crédito es un modelo predictivo que incorpora cualquier información relevante sobre el riesgo de una persona, proporcionándote una métrica fácil de entender.
Quién Necesita Analítica Predictiva
La analítica predictiva tiene la respuesta para una variedad de sectores e implementaciones, incluyendo:
Banca: Los servicios financieros necesitan aprendizaje automático y herramientas cuantitativas para ayudarles a predecir riesgos de crédito y detectar fraudes. El análisis permite a estas instituciones adaptarse a cambios dinámicos del mercado en tiempo real para mejores resultados futuros.
Recursos Humanos: RR. HH. confía en herramientas de analítica predictiva para emparejar prospectos con la organización adecuada usando una variedad de métricas de encuestas. Con datos tanto cualitativos como cuantitativos, pueden reducir la rotación e incrementar la satisfacción de los empleados.
Sanidad: Los hospitales y clínicas pueden utilizar el análisis predictivo para gestionar la atención, rastrear brotes y planificar la dotación de personal adecuada. La minería de datos de los historiales médicos les ayuda a aprender más sobre las reacciones de los pacientes a los medicamentos y el volumen de enfermedades según la estacionalidad. Uno de los beneficios del software CRM para el sector sanitario es que muchas de estas herramientas ofrecen esta capacidad.
Cadena de suministro: Las industrias de logística deben poder predecir cuándo reponer inventario y cómo establecer estrategias de precios adecuadas para el mercado. La analítica predictiva es clave para satisfacer la demanda del cliente sin excesos de inventario y para evaluar el cambio del coste de los productos a lo largo del tiempo.
Ventas y marketing: El marketing y las ventas ya están utilizando inteligencia artificial para tomar decisiones con BI e informes automatizados. El análisis histórico y estadístico simplemente ofrece más herramientas para seguir y comprender el ciclo de vida del cliente.
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¿Cómo funciona la analítica predictiva?
Existen varios flujos de trabajo para construir un marco de analítica predictiva que ofrezca información útil, pero aquí tienes un ejemplo que incluye cinco pasos básicos:
- Define tu problema: Necesitas una hipótesis y un conjunto de requisitos. ¿Esperas utilizar técnicas de modelado para detectar fraudes? ¿Intentas determinar el nivel de inventario para las compras navideñas? Conocer tu problema te ayudará a escoger el tipo de modelo predictivo que responderá a tu pregunta.
- Adquiere y organiza tus datos: Puede que tengas décadas de datos de los cuales sacar información o solo los datos actuales del último año. Independientemente de cuánta información dispongas ahora, deberías identificar los flujos de datos y organizar los conjuntos de datos en un almacén de datos.
- Prepara y procesa tus datos: Los datos en bruto solo pueden hacer hasta cierto punto para resolver un problema empresarial. Debes limpiar los datos para eliminar anomalías, rellenar los puntos de datos que faltan y deshacerte de valores atípicos extremos que puedan distorsionar los resultados antes de usar cualquier modelo de analítica predictiva.
- Desarrolla tu modelo predictivo: Los científicos de datos utilizan varias herramientas y técnicas estadísticas para desarrollar un modelo que pueda encontrar una respuesta a tu problema. ¿Necesitas regresión lineal? ¿Árbol de decisión? ¿Algoritmos de aprendizaje automático?
- Valida tus resultados: No confíes ciegamente en la computación en la nube para obtener la respuesta perfecta cada vez. Comprueba la precisión de tu modelo y ajústalo según sea necesario para obtener los resultados que más sentido tengan.
Ejemplos de técnicas de analítica predictiva
Aquí tienes algunos ejemplos de técnicas de analítica predictiva y cómo este análisis de datos puede funcionar en el mundo real.
Análisis de regresión
Esta técnica estima la relación entre variables para determinar patrones en grandes conjuntos de datos y la correlación entre entradas. El mejor caso de uso para los modelos de regresión es ver cómo unas variables independientes pueden afectar a otras, como el impacto de un aumento de precio en las ventas.
Árbol de decisión
Este tipo de modelo de clasificación de ciencia de datos sitúa los datos en diversas categorías según variables distintivas. Utilizas este método estadístico de modelado para entender decisiones individuales, como la forma en que las experiencias de los clientes afectan sus decisiones de compra.
Redes neuronales
Este tipo de modelo emplea el aprendizaje automático para automatizar el análisis predictivo al trabajar con relaciones complejas. Son esencialmente motores de reconocimiento de patrones que resultan ideales para identificar relaciones no lineales en tus conjuntos de datos. Utiliza redes neuronales para validar los resultados de otros modelos.
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