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Una herramienta para conocer el futuro de tu negocio

Pronosticar el futuro de tu empresa ya es posible. Aquí te decimos cómo puedes entender y utilizar el análisis predictivo y saber si vas por buen camino.
Una herramienta para conocer el futuro de tu negocio
Crédito: Depositphotos.com
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Aún no se pueden capturar datos procedentes del futuro...pero ya es posible predecir lo que sucederá con base en datos del pasado. Se llama analítica predictiva.

El análisis predictivo es la tecnología de inteligencia empresarial que elabora pronósticos a partir de lo aprendido de la experiencia de la organización. El análisis predictivo optimiza las campañas de marketing y el comportamiento de la página web corporativa para mejorar la respuesta de los usuarios, las conversiones, clicks, y lograr, al mismo tiempo, a disminuir la pérdida de clientes.

Las puntuaciones predictivas que se obtienen de los modelos acerca de cada cliente, informan sobre las acciones que deben adoptarse para lograr objetivos: retener al cliente, venderle un producto de categoría superior o presentarle un nuevo servicio.

Cómo entender la analítica predictiva

“Si tu única herramienta es un martillo, todo problema parece un clavo”.

Abraham Maslow.

Para comprender los puntos básicos del predictive analytics no es necesario ser un data scientist, simplemente hay que conocer las claves de toda predicción:

Los datos: para poder hacer pronósticos sobre el comportamiento de los clientes, los atributos que debería tener un producto/servicio o las estrategias que llevarán a cabo empresas de la competencia, se requiere contar con información fiable y consistente.

La calidad de los datos es incluso más importante que su volumen, en su aplicación a la analítica predictiva. No obstante, cuanto mayor es el volumen de información disponible, mayor profundidad se alcanzará en la interpretación.

Las estadísticas: los modelos predictivos se estructuran en torno a las diferentes variables y correlaciones. Aplicando algoritmos y ecuaciones los analistas pueden obtener resultados expresados en términos de probabilidad, que explican lo que sucederá en el futuro, con un margen de error mínimo.

Los supuestos: la actualización es esencial y determina la precisión de los modelos. Los supuestos pueden cambiar con el tiempo, a medida que lo hacen los hábitos de los clientes, las circunstancias de mercado o incluso los propios procesos internos de la empresa. Si no se realiza un seguimiento adecuado que compruebe que estos no se encuentran defectuosos u obsoletos, el modelo predictivo no será válido y la toma de decisiones se verá afectada.

Además de entender los pilares de la analítica predictiva, suele ser recomendable recopilar información acerca de:

?Las fuentes de los datos empleados para el análisis

?La relevancia de las métricas extraídas del estudio de los datos

?La existencia de valores atípicos en los conjuntos de datos y la medida en que pueden afectar a los resultados

?Los supuestos detrás del análisis y las condiciones que pueden afectarles

Sin embargo, hay que tener en cuenta el dinamismo actual y asumir que, tan pronto como un modelo es creado, se empieza a degradar ya sea por la entrada de nuevos competidores en el mercado, cambios en los precios o fluctuaciones de divisas, entre otros. Muchos de estos factores salen del control de la organización que sólo puede responder de una forma: monitorizando el rendimiento del modelo y preparado un plan para actualizarlo o reemplazarlo, en función de las necesidades.

Predictive Analytics: la estrategia

«La mayoría de la gente utiliza las estadísticas de la misma forma en que un borracho utilizaría un poste de la luz, más por el apoyo que por la iluminación.»

Mark Twain

Hay tres modelos predictivos para aprovechar las ventajas del predictive analytics en la organización:

Modelos descriptivos: se basan en análisis de datos históricos y actuales para determinar las relaciones y tendencias, identificando qué acción debe tomarse a continuación. Este es el modelo más utilizado en las empresas.

Modelos predictivos: se analizan los datos del pasado para determinar la probabilidad de ocurrencia de un evento determinado. Se aplica en los casos en que se cuenta con un resultado/objetivo específico y se desea conocer la probabilidad de que tenga lugar en las condiciones previstas.

Modelos prescriptivos: es el más complejo de los tres, puesto que analiza todos los elementos de una decisión, así como las variables que cada uno implica, para establecer la probabilidad de que cada uno se produzca. A la vista de esta información, es posible adquirir un mejor control de las situaciones, que permite aumentar la probabilidad de que el resultado deseado suceda.

Este modelo es de gran ayuda en momentos de expansión del negocio, en cuanto a oferta y variedad de productos/servicios, como en lo relativo a una expansión geográfica.

El modelo elegido dependerá del propósito del análisis. Sin embargo, es fundamental en todos los casos tener una comprensión de las metas y objetivos que se busca lograr con el análisis, antes de implementar el modelo correspondiente.

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